Leitfaden
Der Skalierungs-Imperativ.
Maximierung der unternehmensweiten Wirkung durch KI-gestützte Content-Produktion.
Entfesselt die unternehmensweite Wirkung der KI-gestützten Content-Produktion.
Im modernen Marketing mangelt es nicht an kreativen Ideen – die eigentliche Hürde ist ihre Skalierung. Da die Kundschaft zunehmend maßgeschneiderte Erlebnisse verlangt, vergrößert sich die Lücke zwischen dem, was Marketing-Unternehmen benötigen, und dem, was sie liefern können, ständig. Traditionelle Produktionsmodelle können nicht Schritt halten. Und obwohl generative KI viel verspricht, stagnieren die meisten Pilotprojekte nach ersten Erfolgen aufgrund von Defiziten bei Qualität, Governance und Integration.
Dieser Leitfaden skizziert ein dreistufiges Framework zur Überwindung des Content-Engpasses: eine solide Grundlage schaffen, Lücken bei der ungedeckten Nachfrage schließen und Echtzeit-Personalisierung im Edge-Bereich ermöglichen. Gemeinsam mit Accenture haben wir Marketing-Fachleute befragt und Expertenanalysen angewendet, um den finanziellen Nutzen der Produktion in großem Stil zu quantifizieren. Basierend auf dieser Untersuchung bietet der Report praktische Schritte für Menschen, Prozesse und Technologie, um CMOs dabei zu unterstützen, über Pilotprojekte hinauszugehen und eine unternehmensweite Wirkung zu erzielen. Das Ziel: Verschwendung minimieren, Wertschöpfung beschleunigen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil schaffen.
Der Wert der skalierten Asset-Produktion.
Um das Wachstum voranzutreiben, müssen Marketing-Fachleute heute immer gezieltere Erlebnisse mit höherer Geschwindigkeit und in größerem Umfang als je zuvor bereitstellen. Das Ergebnis ist eine Explosion der benötigten Assets in Tiefe und Breite, wodurch die Content-Bereitstellung zu einem Engpass für die Marketing-Ausführung und die Unternehmensexpansion wird.
Führungskräfte sahen generative KI zunächst als Allheilmittel für diesen Engpass, doch die meisten Initiativen verlieren nach ersten Erfolgen an Schwung. Pilotprojekte sind isoliert erfolgreich, lassen sich aber nicht auf das gesamte Unternehmen skalieren. Das Ergebnis: ein Stillstand, da Teams mit Defiziten bei Qualität, Governance, Markentreue und Martech-Integration konfrontiert sind.
Mehr als
der Herausforderungen von Kreativen bei der Content-Erstellung betreffen die Skalierung von Assets.
Quelle: Umfrage unter Marketing- und Kreativ-Fachleuten
Um dies zu vermeiden, müssen CMOs ganzheitlich über die skalierte Produktion nachdenken und einem Ansatz folgen, der zuerst eine solide Grundlage schafft und dann schnell die wichtigsten Wertbereiche angeht. Richtig umgesetzt, ermöglicht dieser Ansatz nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern auch eine schnellere Markteinführung und überdurchschnittliches Umsatzwachstum.
Nach Berechnungen unseres Finanzmodells kann diese Transformation innerhalb von drei Jahren einen Netto-ROI von bis zum 8,5-fachen und damit einen zusätzlichen Wert von etwa 55 Mio. USD pro Jahr für ein Unternehmen mit 30 Mrd. USD Umsatz generieren.1 Über alle Branchen hinweg stammen ca. 75 % dieses Vorteils aus neuen Einnahmen, während die restlichen ca. 25 % aus Effizienz- und Produktivitätssteigerungen resultieren.
1. Berechnet auf der Grundlage eines Unternehmens mit 30 Mrd. USD Umsatz, um einen Branchendurchschnitt für Großunternehmen darzustellen. Siehe Methodik der ökonometrischen Analyse im Anhang.
Um eine zukunftssichere Lösung zu entwickeln, empfehlen wir Führungskräften, sich auf drei progressive Phasen zu konzentrieren:
- Phase 1 – Eine solide Grundlage für die skalierte Produktion schaffen: Implementiert eine Lösung, die auf langfristigen geschäftlichen und technischen Prioritäten basiert, und erzielt frühe Erfolge, um Dynamik zu erzeugen.
- Phase 2 – Die Lücke bei der ungedeckten Nachfrage schließen: Geht schnell von Effizienzsteigerungen zu umsatzgenerierenden Anwendungsfällen über und unterstützt bestehende Kampagnen- und Customer-Experience-Anforderungen.
- Phase 3 – Personalisierung von Inhalten in Echtzeit ermöglichen: Verknüpft die KI-gesteuerte Content-Produktion mit Daten- und Journey-Orchestrierungsfunktionen, um eine intelligente Erstellung im Edge-Bereich zu ermöglichen.
Während Effizienzgewinne die Journey finanzieren, sorgt jede Phase für zusätzlichen Umsatz, was die Ergebnisse im Laufe der Zeit potenziert. Was in Phase 1 als eingesparte Stunden und reduzierte Produktionskosten beginnt, wird in Phase 2 zum Motor für schnellere Test- und Lernzyklen. Das Ergebnis: tiefere Interaktion, leistungsstärkere Kreativinhalte und eine schnellere Marktexpansion. In Phase 3 fließen diese Learnings in die Echtzeit-Personalisierung am Edge ein, wodurch jede Kundeninteraktion sowohl zu einem umsatzrelevanten Ereignis als auch zu der Erkenntnis wird, die die nächste Interaktion antreibt.
Die folgenden Abschnitte analysieren jede dieser Phasen, weisen auf häufige Fallstricke hin, beleuchten die größten Chancen und empfehlen Schlüsselmaßnahmen für Menschen, Prozesse und Technologie zur Sicherung des langfristigen Erfolgs.
Phase 1
Eine solide Grundlage für die skalierte Produktion schaffen.
Die meisten Unternehmen erkennen den Wert der Skalierung der Content-Produktion mit KI, verfolgen aber oft einen taktischen Ansatz und konzentrieren sich nur auf kurzfristige Ergebnisse statt auf eine Lösung, die alle Aspekte des Marketing-Betriebs unterstützen kann. Häufige Fallstricke sind:
- Überbewertung der Technologie ohne geschäftliche Ausrichtung: Führt zu begrenzter Akzeptanz oder zu Tools, die die Unternehmensziele nicht erfüllen und letztendlich mehr Reibung als Nutzen erzeugen.
- Übersehen wichtiger Standards für unternehmenstaugliche Inhalte: Führt zu Lücken bei Markentreue, Qualität, IP-Schutz und rechtlicher Konformität, was zu Verzögerungen und übermäßiger Nachbearbeitung führt.
- Keine frühzeitige Einbindung von wichtigen Nutzerinnen und Nutzern: Führt zu verpassten Chancen zur Entwicklung neuer Workflows und damit zu geringerer Akzeptanz und langsamerer Wertschöpfung.
- Behandlung der skalierten Produktion als isolierte Funktion: Begrenzt die Wirkung aufgrund von Trennungen von vor- und nachgelagerten Systemen und Prozessen in der Content Supply Chain.
Auch wenn solche Fehltritte den Erfolg schmälern können, erzielen Unternehmen, die eine Grundlage für eine skalierte Produktion schaffen, bereits messbaren Wert – und legen damit den Grundstein für einen skalierbaren Betrieb. Frühe Vorteile konzentrieren sich in der Regel auf Kreativ- und operative Teams, die sich wiederholende Aufgaben rationalisieren, wie z. B. die Größenänderung von Assets für verschiedene Kanäle, das Ersetzen von Objekten und Hintergründen oder die Erstellung lokaler Varianten von Werbevideos oder -bannern.
Die Wiederverwendung von Assets nimmt
der Zeit von Kreativ-Teams in Anspruch und kostet Unternehmen durch Ineffizienzen jährlich Millionen von Dollar.
Quelle: Umfrage unter Marketing- und Kreativ-Fachleuten
Wertschöpfung
Um häufige Fallstricke zu vermeiden, sollten sich Unternehmen zunächst auf die Definition übergeordneter Ziele und Unternehmensprinzipien für die Content-Erstellung konzentrieren. Sobald dies etabliert ist, sollten die folgenden Anforderungen in den Bereichen Menschen, Prozesse und Technologie berücksichtigt werden:
Menschen
Ermutigt im Anfangsstadium Befürworter und Wegbereiter. Identifiziert wichtige Fachexpertinnen und -experten sowie „Power User“, um die Lösung mitzugestalten, zu testen und zu verbreiten. Kreativ-Teams spielen hier eine entscheidende Rolle und werden frühzeitig Vorteile sehen, sowohl durch die Weiterentwicklung ihrer Fähigkeiten als auch durch neue Möglichkeiten zur Erweiterung ihrer Rollen. Gruppen, die eine wichtige Rolle spielen:
- Kreativ-Team: Mit einer skalierten Produktionslösung verbringen diese Teams weniger Zeit mit zeitaufwendigen Aufgaben und können sich auf höherwertige Arbeit wie Ideenfindung, Tests und die Kuratierung neuer Konzepte konzentrieren.
- Creative Technologist: Eine entscheidende neue Rolle, die mit Marken- und IT-Teams zusammenarbeitet, um Design-Systeme für das Unternehmen zu erstellen und zu implementieren, einschließlich KI-Modellen, Vorlagen, Markenservices und skalierten Workflows.
Prozess
Klärt die Entscheidungsfindung und priorisiert die anzugehenden Workflows. Definiert, wie das Unternehmen die skalierte Produktion nutzen wird und wie Entscheidungen getroffen werden:
- Identifiziert die Verantwortlichen für Entscheidungen und die Governance für die neue Fähigkeit und teilt diese Informationen mit den wichtigsten Stakeholder-Gruppen.
- Priorisiert die ersten Workflows und Inhaltstypen für die skalierte Produktion sowie eine erste Einschätzung der nächsten Chancen. Und was vielleicht noch wichtiger ist: Legt fest, in welchen Bereichen ihr KI und Automatisierung keinen zu hohen Stellenwert einräumen solltet (z. B. bei Markenkampagnen, zentraler Fotografie usw.).
- Bildet proaktiv vor- und nachgelagerte Workflows ab, die sich mit der Skalierung der Produktion weiterentwickeln müssen (z. B. Erstellung von Kampagnen-Briefings, Metadaten-Tagging, Qualitätssicherung und Genehmigungen).
Hightech
Definiert technische, KI- und Markenanforderungen. Stimmt die Kernanforderungen innerhalb der IT- und Martech-Teams sowie wichtige Design-Standards ab. So könnt ihr:
- sicherstellen, dass Kreativ-, Marken-, Rechts- und Sicherheitsteams einbezogen werden und Elemente wie IP-Schutz, kommerzielle Nutzbarkeit, Markenanpassung und Unterstützung für wichtige Formate (z. B. Bilder, Vektoren, Video, 3D) abgedeckt sind
- den Bedarf an Interoperabilität mit bestehenden Tools für die kreative und Marketing-Ausführung (z. B. Workflow-Automatisierung und Digital-Asset-Management-Systeme) identifizieren
- bestätigen, dass Ergebnisse der skalierten Content-Produktion mit den Sicherheits- und KI-Ethik-Prinzipien des Unternehmens übereinstimmen
Umsetzung in die Praxis
Estée Lauder skaliert die Content-Produktion mit Adobe.
Als Muttergesellschaft von über 25 ikonischen Marken wollte Estée Lauder die Kundenakquise beschleunigen und die Markenpräsenz aufrechterhalten. Das Unternehmen nutzte die Adobe Firefly Services, um die Produktion zu rationalisieren und die enorme Nachfrage nach Hunderttausenden von Assets zu decken. Yuri Ezhkov, Vice President, Creative Center of Excellence: „Mit Adobe haben wir einen zuverlässigen Partner, der uns generative KI-Technologien zur Verfügung stellt, die für die kommerzielle Nutzung sicher sind. Die Tools ermöglichen es unseren Design-Teams, agiler zu arbeiten und sich auf die Ideenfindung zu konzentrieren.“ Mehr dazu hier.
Phase 2
Die Lücke bei der ungedeckten Nachfrage schließen.
Mit zunehmender Reife der skalierten Produktion kann die Erfüllung ungedeckter Wachstumsanforderungen über Produkte, Märkte, Segmente und Marketing-Momente hinweg erhebliche Umsatzsteigerungen freisetzen. Die folgenden Anwendungsfälle sollten priorisiert werden:
- Personalisierung von Inhalten: Die Ausweitung der Produktion auf granulare Zielgruppensegmente kann die Interaktion und die Conversion steigern und gleichzeitig neue Erkenntnisse über die Zielgruppen selbst liefern (granulare Inhalte = granulare Daten und umgekehrt).
- Lokalisierung von Assets: Die Skalierung von Inhalten zur Erfüllung regionaler Bedürfnisse erhöht die Relevanz und vergrößert den Marktanteil. Richtig gemacht, kann dies auch die Marke vor unkontrollierter Erstellung durch lokale Teams schützen, die nicht unbedingt auf die Unterstützung durch die Kreativen zählen können.
- Schnellere Aktualisierung von Inhalten: Teams die Möglichkeit zu geben, Erlebnisse schneller und häufiger zu aktualisieren, ist besonders wichtig für Wachstumsmarketing-Maßnahmen und saisonale Kampagnenstrategien.
- Tiefergehende Experimente: Die Steigerung der Asset-Permutationen ermöglicht eine neue Ebene des A/B-Testings – tiefergehendes Experimentieren mit Attributen, Motiven, Hintergründen usw., um letztendlich erfolgreiche Kombinationen für Zielgruppen zu finden.
Wertschöpfung
Um diese Chance zu nutzen, müssen Unternehmen zusätzlichen Funktionen mehr Eigenständigkeit zuweisen, neue Geschäftsprozesse definieren und eine tiefere Vernetzung im gesamten Marketing-Tech-Stack sicherstellen. Berücksichtigt die folgenden Maßnahmen in den Bereichen Menschen, Prozesse und Technologie:
Menschen
Mit der Ausweitung der skalierten Produktion müssen sich die Arbeitsweisen in einer größeren Anzahl von Marketing-Teams ändern. Die folgenden Funktionen sollten vorrangig vorbereitet werden:
- Kampagnenplanung und -durchführung: Bereitet euch darauf vor, Kampagnen schneller, häufiger und mit einem höheren Grad an Targeting durchzuführen.
- Marketing Operations: Überprüft bestehende Prozesse in der Content Supply Chain, um eine tiefere Content-Pipeline widerzuspiegeln (z. B. Asset-Routing, Tagging, Überprüfung und Genehmigungen).
- Tests und Optimierung: Seid bereit für schnellere und tiefere Testebenen zur Optimierung von Inhalten. Evaluiert bestehende Praktiken für Zielgruppen und Customer Journeys, die genutzt werden können.
- Daten und Technologie: Stellt sicher, dass Content-Daten, -Architektur und -Aktivierungsfunktionen miteinander verbunden und bereit sind, eine breitere und schnellere Ausführung zu unterstützen.
Prozess
Überprüft ausgewählte Workflows, um die Ausführung zu optimieren. Marketing-Teams müssen die aktuellen Prozesse überprüfen und anpassen, um die skalierte Produktion zu unterstützen. Wichtige Hinweise:
- Teams müssen KI und Automatisierung nutzen, um Metadaten automatisch zu taggen und Asset-Varianten an die richtigen Repositories und Unterordner im DAM weiterzuleiten.
- Teams müssen Standards für die Überprüfung und Genehmigung definieren. Sobald die Haupt-Assets genehmigt sind, können KI-gestützte Audits zur Qualitäts- und Markenkonsistenz für die meisten abgeleiteten Assets, die in großem Stil produziert werden, ausreichen.
- Es muss sichergestellt werden, dass lokale Nuancen erhalten bleiben. Versetzt regionale Teams in die Lage, nach der zentralen Produktion letzte Anpassungen vorzunehmen und dabei Ton, kulturelle Befindlichkeiten und lokale Bedürfnisse zu optimieren.
Hightech
Treibt die Integration mit der Content Supply Chain voran. Stellt die Interoperabilität und fortschrittlichere Datenpraktiken für Inhalte sicher. Im Folgenden einige Schwerpunkte:
- Stellt sicher, dass die skalierten Produktionskapazitäten in vor- und nachgelagerte Systeme integriert sind (z. B. Kampagnenplanungstools, DAM, Owned-, Earned- und Paid-Aktivierungskanäle).
- Entwickelt die Content-Datenstrategie und -Taxonomie weiter, um die Aktivierung zu optimieren, einschließlich der Definition und Durchsetzung neuer Metadatenfelder für Asset-Varianten.
- Schafft Wege, um Performance-Erkenntnisse zwischen Teams wie Design, Marke und Creative Technologists auszutauschen und die kreative Ausrichtung und unternehmensweite Design-Systeme zu verfeinern.
Umsetzung in die Praxis
Immersive E-Commerce-Erlebnisse bei Gatorade
Im Oktober 2024 startete Gatorade ein wegweisendes digitales Erlebnis auf seiner E-Commerce-Plattform, das es Verbraucherinnen und Verbrauchern ermöglicht, die ikonischen Trinkflaschen der Marke zu personalisieren. Mithilfe von Adobe Firefly Services erstellte die Marke Hunderttausende einzigartiger, markenkonformer Designs. Das förderte die kreative Selbstverwirklichung der Athletinnen und Athleten und steigerte sowohl die Interaktion als auch die Markentreue. Xavi Cortadellas, Senior Director of Marketing bei Gatorade, erläuterte: „Jetzt können Athletinnen und Athleten überall auf unterhaltsame und zugängliche Weise mit unserer Marke interagieren … die Personalisierungsmöglichkeiten sind praktisch unbegrenzt, was unsere direkten Verbindungen zu den Verbraucherinnen und Verbrauchern vertieft und die Markentreue stärkt.“ Mehr dazu hier.
Phase 3
Personalisierung von Inhalten in Echtzeit ermöglichen.
Customer Journeys finden heute in Millisekunden statt und erstrecken sich über Apps, Web, E-Mail, Marktplätze und Live-Erlebnisse. Dennoch folgen die meisten kreativen Workflows einem Wasserfallprozess, verpassen häufig den richtigen Moment und schränken die Agilität des Marketings ein. Diese Phase markiert einen Wandel: Die Asset-Produktion wird nicht mehr als eigenständiger Schritt betrachtet, sondern als Aktivierungsebene eingebettet. So lässt sich die Personalisierung in großem Maßstab integrieren.
Zukunftsorientierte Marketing-Fachleute planen bereits die Integration von KI, Kundendaten und Edge-Entscheidungen, um kontextbezogene Inhalte in Echtzeit zu erstellen und auszuliefern. Dieser Wandel bringt zusätzliche Komplexität mit sich und erfordert eine engere Abstimmung von Menschen, Technologie und Workflows. Die Frage ist nicht mehr, ob Inhalte skaliert werden sollen, sondern wie sie sich als intelligente, reaktionsfähige Fähigkeit in das bestehende operative Geschäft einfügen.
Die folgenden Fähigkeiten sollten zu Beginn dieser Phase im Fokus stehen:
- Dynamische Content-Erstellung: Erstellung von Assets im Edge-Bereich basierend auf Triggern und Live-Signalen aus euren Customer-Experience-Orchestrierungs-Engines.
- Einheitliche Content-Profile: Anwendung von Kundendatenprinzipien auf Inhalte; Zuordnung von Attributen zu Asset-Varianten wie Segmenten, Kampagnen, Stil, Tonalität, Farbe, Layouts und verwendeten Objekten.
- Selbstoptimierende Systeme: Ermöglicht der KI, kontinuierlich zu testen, zu lernen und zu iterieren, um die effektivsten Assets und Attribute für jede Zielgruppe zu skalieren und die Leistungssteigerung zu maximieren.
Wertschöpfung
An diesem Punkt müssen Unternehmen nicht nur ihr operatives Geschäft, sondern auch ihre Denkweise ändern und Inhalte als reaktionsfähige, intelligente Fähigkeit betrachten, die in Personalisierungsplattformen integriert ist. Dies ermöglicht ein nuanciertes, sequenzielles Storytelling, bei dem jede Mitteilung auf der vorherigen aufbaut, um der Kundschaft in jedem Moment mit Relevanz und Präzision zu begegnen. Denkt an die folgenden Maßnahmen, wenn ihr in diese Phase eintretet:
Menschen
Entwickelt die Governance für die Echtzeit-Produktion weiter. Da sich die Content-Erstellung in den Edge-Bereich verlagert, werden neue und erweiterte Rollen benötigt. Wir empfehlen, mit Folgendem zu beginnen:
- Intelligent Content Centers of Excellence (COEs): Ein funktionsübergreifendes Gremium, das für die Weiterentwicklung der Fähigkeit und die allgemeine Governance zuständig ist. Dieses Team sollte mit bestehenden Daten-, KI- oder Personalisierungs-COEs verbunden, aber von diesen getrennt sein, um eine fokussierte Ausführung zu gewährleisten.
- Content-Architekten: Eine bestehende Rolle, die sich von der Definition und Pflege von Daten-Frameworks für Inhalte (z. B. Taxonomie, Metadatenmodelle) darauf erweitert, dass diese Daten die Erstellung im richtigen Moment auslösen.
- KI-Content-Engineers: Diese Team-Mitglieder werden Content-Workflows gestalten, die durch Datensignale ausgelöst werden, und dabei eng mit Content-Architekten, Entscheidungsexperten und Creative Technologists zusammenarbeiten, um generative und Agent-basierte KI-Fähigkeiten zu nutzen.
Prozess
Überdenkt die Geschäftsprozesse, um die Edge-Erstellung zu unterstützen. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, müssen Unternehmen über statische oder wasserfallartige Workflows hinausgehen und flexible, reaktionsfähige Prozesse für die dynamische Asset-Erstellung aufbauen. Erwägt die folgenden Maßnahmen:
- Definiert klare Richtlinien dafür, wann die Echtzeit-Content-Erstellung einen Mehrwert bietet, da nicht jedes Erlebnis eine zeitnahe 1:1-Personalisierung von Inhalten erfordert.
- Richtet den Bedarf an Echtzeit-Inhalten an priorisierten Journey-Momenten aus und ordnet Inhalte nach Trichter-Phase, Zielgruppensegment und Kanaleignung zu, um die dynamische Erstellung und Zusammenstellung auszulösen.
- Erweitert bestehende datengesteuerte Trigger und Entscheidungsregeln, die die Journey-Automatisierung steuern, auf Inhalte, um sicherzustellen, dass das richtige Asset zur richtigen Zeit für die richtige Kundschaft erstellt wird.
- Führt KI-Schutzmechanismen ein, die festlegen, wie weit Modelle Texte, Bilder, Logos oder Angebote verändern dürfen. Nur so könnt ihr sicherstellen, dass alle Ergebnisse innerhalb der markengenehmigten Vorlagen, Tonalität und Preisparameter bleiben.
Hightech
Entwickelt den Tech-Stack weiter, um eine Always-on-Content-Engine zu betreiben. Um diese Chance zu nutzen, müssen Unternehmen ein vollständig integriertes Technologie- und Daten-Ökosystem aufbauen. Erwägt die folgenden Maßnahmen, um die Produktion von Inhalten am Edge zu ermöglichen:
- Definiert und implementiert ein Content-Datenschema und eine Taxonomie, um die Parameter der Echtzeit-Content-Erstellung zu steuern.
- Wählt eine Content-Aktivierungsplattform (oder nehmt ein entsprechendes Update vor), die die Erstellung und Bereitstellung am Edge unterstützen, damit Assets in Millisekunden und so nah wie möglich bei den Endnutzerinnen und -nutzern gerendert werden.
- Stellt die Integration des Tech-Stacks über Kundendaten, Journey-Orchestrierung, Medienplattformen und Messsysteme hinweg sicher. Anderenfalls bleiben Inhalte isoliert, was die Personalisierung einschränkt und den Rückfluss von Erkenntnissen in die Produktion blockiert.
- Übermittelt Interaktions-, Conversion- und andere Leistungskennzahlen an die Entscheidungs-Engine und die zentralen Kreativ-Teams. Dies gestattet es Modellen und Menschen, Experiences ohne zusätzlichen manuellen Aufwand gemeinsam zu optimieren
Praktische Umsetzung
1. Rechenschaftspflicht der Führungsebene, nicht nur Unterstützung
Die Marketing-Führung muss das Mandat übernehmen und die langfristige Vision festlegen, KI-Investitionen an das Geschäftswachstum knüpfen und den Wandel von isolierten Pilotprojekten zu einer ganzheitlichen Lösung für das Unternehmen vorantreiben.
2. Flexible, wertorientierte Investitionen
Löst euch von starren Jahresbudgets. Führt eine Finanzierung im Venture-Stil ein, die auf das setzt, was funktioniert, und Abstand nimmt von dem, was nicht funktioniert. Skaliert schnell Content-Engines, Personalisierungsmodelle und Datenintegrationen, die Ergebnisse liefern.
3. Wandel als Kernkompetenz
Zukunftsfähige Marketing-Organisationen verankern den Wandel als Kern ihres täglichen Handelns. Das bedeutet, Rollen zu überdenken, Teams umzuschulen und Workflows kontinuierlich neu zu gestalten. So wird KI von einem Werkzeug zu einem Wachstums-Multiplikator.
Handelt entschlossen auf der Grundlage dieser Erfolgsfaktoren und der phasenspezifischen Anleitung in diesem Papier, um frühe Erfolge in einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Methodik.
Forschungsansatz: Adobe und Accenture haben gemeinsam die finanziellen Auswirkungen der Transformation von Content-Erstellung und -Produktion geschätzt. Die Erkenntnisse beruhen auf vier Forschungskomponenten: Umfragedaten, Experteninterviews, ökonometrische Analysen und Sekundärforschung.
Umfrage unter Marketing- und Kreativ-Fachleuten: Eine Online-Umfrage mit 30 Fragen sammelte im Oktober und November 2024 Erkenntnisse von 1.047 Personen aus Kreativ-, Marketing- und anderen Teams, die aktiv an der Content-Erstellung arbeiten.
- Geografie: Die Befragten kamen aus den USA und Kanada.
- Rollen: Alle Befragten waren in Vollzeit auf Managementebene oder höher in einer Marketing- oder Werbefunktion tätig und sind stark in den Bereichen Content-Design, Content-Strategie, Content-Produktion, Marketing-Analyse und Leistungsmessung oder Markenmanagement involviert.
- Branchen: Einzelhandel (n=229), Konsumgüter (n=200), Hightech (n=150), Finanzdienstleistungen (n=150), Pharma (n=150) sowie Medien und Unterhaltung (n=168).
- Statistische Signifikanz: Die Umfrageergebnisse weisen eine Fehlermarge von ±8 Prozentpunkten für prozentuale Statistiken und ±2 Prozentpunkte für Schätzungen wie Durchschnittswerte auf, bei einem Konfidenzniveau von 95 % für beide.
Experteninterviews: Es wurden 38 Einzelinterviews geführt, um qualitative Erkenntnisse aus verschiedenen Branchen zu gewinnen. Die folgenden Fachexpertinnen und -experten wurden interviewt:
- 9 Kreativ- und Design-Experten (Gremium von Accenture-Mitarbeitenden)
- 15 Branchen-Experten von Accenture (3 im Einzelhandel, 4 bei Konsumgütern, 1 bei Finanzdienstleistungen, 2 in der Pharmaindustrie, 3 im Hightech-Bereich, 2 bei Medien und Unterhaltung)
- 8 Experten für Marketing-Transformation von Accenture (Gremium bestehend aus ehemaligen CMOs und Beratenden)
- 6 Experten von Adobe (bestehend aus Marketing- und Branchenführern)
Ökonometrische Analyse: Im Folgenden werden die Annahmen und Quellen aufgeführt, die zur Erstellung des Value Case-Modells verwendet wurden, um den Wert der Transformation von Workflows zur Content-Erstellung und -Produktion zu quantifizieren:
- Unternehmensgröße: Alle Berechnungen basieren auf einem Unternehmen mit einem Jahresumsatz von 30 Mrd. USD.
- Werterfassung: 30 % im ersten Jahr, 50 % im zweiten Jahr und 100 % im dritten Jahr
- Risikoanpassung: 20 %, um realistische Schätzungen widerzuspiegeln
- Diskontsatz: 10 %
- Kosten: Die prognostizierten ROI-Berechnungen basieren auf den geschätzten Vorteilen und Kosten der Implementierung von KI-Tools.
- Geschätzte Vorteile: Die Prognosen basieren auf den Selbsteinschätzungen der Umfrageteilnehmenden zu den Auswirkungen von KI-Tools auf die aktuellen End-to-End-Workflows bei der Content-Erstellung und -Produktion. Die Ergebnisse der Umfrage wurden anschließend von einem Experten-Team von Accenture nach Branchen validiert, basierend auf beobachteten Resultaten bei der Implementierung von generativer KI im Marketing.
- Geschätzte Implementierungskosten für KI-Tools: Die Berechnungen basieren auf den geschätzten zusätzlichen Kosten für Technologielizenzierung und Support (bereitgestellt von Adobe) sowie für das Change Management und die Schulungen, die zur Realisierung der Wertschöpfungspotenziale erforderlich sind.
- Betriebliche Effizienz: Umfasst Zeiteinsparungen durch optimierte Aufgaben, erhöhte Wiederverwendung von Assets und vereinfachte Überprüfungs- und Genehmigungsprozesse (basierend auf den vollen Stundensätzen) sowie eine Reduzierung der direkten Kosten (z. B. physische Produktionskosten und Ausgaben für Agenturen).
- Umsatzwachstum: Prognostizierte Umsatzsteigerungen durch eine verbesserte Wirkung der Inhalte durch stärker personalisierte und gezieltere Kampagnen und ein höheres Inhaltsvolumen, basierend auf branchenüblichen CTRs, Impressionen und Conversion Rates.
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