Wie Bayer durch die Kombi von KI-gestützten Google-Tools zum First-Mover wird

Die Consumer-Sparte von Bayer hat gemeinsam mit Google ihre Online-Marketingstrategie überarbeitet und kann ihre Kampagnen jetzt entlang eines wichtigen Geschäftsziels ausspielen: die wertvollsten Kund*innen, so genannte High Value Customer, identifizieren und ansprechen. Dafür kombiniert das Online-Marketingteam erstmals drei KI-gestützte Google-Tools. Google AI spielt hier eine entscheidende Rolle, weil damit nicht nur neue Analysemöglichkeiten bestehen, sondern auch Ergebnisse gezielt verbessert wurden.

Hier geht es direkt zum Bayer- und Google-Case.

Google AI hilft bereits heute in vielen Lebenslagen…

KI und transformative Technologie sind seit Monaten das Trendthema Nummer 1. Zu Recht, denn sie können an vielen Stellen helfen, große gesellschaftliche Herausforderungen zu lösen. In vielen Google-Tools ist KI schon lange ein fest verbauter Bestandteil – die Google AI.

So können zum Beispiel in der Google Suche und Google Maps mögliche Umweltkatastrophen wie Überschwemmung oder Waldbrände vorhergesagt werden, durch die Interpretation von Satellitenbildern durch die Google AI. Detaillierte Karten zeigen die Lage der betroffenen Orte in Echtzeit an und informieren die Einwohner*innen rechtzeitig über mobile Geräte. Auch bei der Bewältigung von Bevölkerungsveränderungen, Stadtplanung oder in der medizinischen Forschung ist die KI bereits allgegenwärtig. Hier ein Artikel von Google selbst dazu.

Google setzt Künstliche Intelligenz (KI) ein, um Menschen zu helfen, die mit Krankheiten und Naturkatastrophen konfrontiert sind – und um unterversorgten Kommunen neue Möglichkeiten zu eröffnen.

… und setzt die gleiche Power in seinen Marketing-Tools für Unternehmen ein

Die gleiche Power der KI wird auch in Marketing Tools eingesetzt. Hier ein Überblick zu aktuellen Herausforderungen im Marketing und welche Rolle die Google AI in den Produkten spielt, die eine Lösung sein können:

Von Big Data zu Split Data: Auf der einen Seite gibt es eine rapide Zunahme von Daten und Analysen, was Potenzial für ein „Mehr” an Insights bedeutet, gleichzeitig aber auch die Analyse-Methoden komplizierter macht. Auf der anderen Seite führen Änderungen im Datenschutz zu einem Paradigmenwechsel der Leistungsmessung, der als Folge zu Datenlücken und Datenspaltung führt. Wie bereiten sich Marketeers also zukünftig auf diese unausgeglichene Datenverfügbarkeit vor?

• Google Analytics 4 (GA4) bietet Euch neue Möglichkeiten für datenbasiertes Performance Tracking. Die aktuelle Version von Google Analytics – Universal Analytics (also GA3) – wird im Juli eingestellt und gänzlich durch GA4 ersetzt. KI- und Prediction Models sowie Machine Learning Algorithmen sorgen für genauere Analysen und Insights und helfen dabei, mögliche Datenlücken teilweise zu schließen. Ereignisbasierte Daten (statt sitzungsbasierter Daten wie in GA3) werden von Websites und Apps erhoben und unterstützen Euch bei zukünftigen Analyseanforderungen. So ist es beispielsweise möglich, unvollständige Daten anonym und “cookieless” zu erfassen, über Modellierungsansätze zu ergänzen und Insights zu gewinnen, die dann frühzeitig in Marketingmaßnahmen berücksichtigt werden können. Hier weitere Infos von Google zum Wechsel. Solltet Ihr noch nicht auf GA4 umgestiegen sein, findet Ihr hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung.

Profitables Wachstum sicherstellen: Im Vergleich zu Vorjahren erhalten Marketingverantwortliche aufgrund der aktuellen wirtschaftlichen Lage oft ein geringeres Budget. Die Marketingwelt wird dabei jedoch zunehmend komplexer und es herrscht eine verstärkte Messungs- und Rechenschaftspflicht. Wie können die Teams also mit weniger Ressourcen trotzdem den erwarteten Output erzielen und das vorhandene Budget möglichst effizient einsetzen?

• Durch den Einsatz von Value Based Bidding könnt Ihr mithilfe von KI-gestützten Vorhersagen Eure hochwertigsten Kund*innen identifizieren. Ihr konzentriert Euch also auf den Wert einer Kundenbeziehung (Value), statt auf den Durchschnittswert aller Kund*innen (Volume). Gebote lassen sich entweder auf CPA (Cost per Action) oder ROAS (Return on Ad Spend) optimieren. Dadurch können Eure individuellen Ziele (wie z.B. Gewinn- und Umsatzmaximierung) effektiver erreicht und das vorhandene Budget effizienter eingesetzt werden.

Unerwartete Nachfrage und Potenziale einfangen: Neue Trends entstehen in hoher Geschwindigkeit und beeinflussen nicht nur Kundenbedürfnisse, sondern sorgen auch dafür, dass sich die Erwartungen kontinuierlich verändern. Als Folge ist die Customer Journey oft nicht-linear, wodurch die Kundenansprache für Marken immer komplexer wird. Wie können Marketeers also dafür sorgen, dass potenzielle High Value Customers erfolgreich identifiziert und erreicht werden?

• Mit Broad-Match(in der deutschen Version findet sich diese Keyword Option unter dem Begriff „weitgehend passend“) wird das Suchanfrage-Volumen erweitert, indem das gewählte Keyword automatisch mit einer größeren Masse an verwandten Suchanfragen abgeglichen wird. Ihr könnt dadurch eine Vielzahl an neuen Begriffen hinzufügen, die Google als potenziell relevant empfindet. Mit dieser Erweiterung können Eure Kampagnen, ohne eine umfassende Keyword-Liste, eine noch größere Zielgruppe erreichen. Google AI hilft dabei, die vergangenen Suchinhalte Eurer Website Besucher*innen zu analysieren, Interessen und Käufe festzuhalten, und zeigt daraufhin passende Ergebnisse zu den jeweiligen Keywords an.

Wie diese KI-gestützten Google-Tools erfolgreich in der Marketingstrategie eingesetzt werden können, zeigt die Consumer-Sparte von Bayer. Als erstes Unternehmen weltweit kombiniert sie gemeinsam mit Google drei Lösungen, unter anderem GA4 und Value Based Bidding.

First-Mover Projekt von Bayer und Google

Bayer Consumer Health startet gemeinsam mit Google ein Pionierprojekt im Online-Marketing für die pflanzlichen Arzneimittel von Iberogast (Pflichttext*). Aufgrund der vielfältigen Anwendbarkeit des Produktes ist die Zielgruppe insgesamt sehr groß. Diese Ausgangslage erschwert die Ansprache der richtigen Kundensegmente im digitalen Marketing. In den vergangenen Jahren hat sich das Team auf Methoden für den oberen und mittleren Funnel-Bereich fokussiert. Zusammen mit Google entwickelt es eine Strategie, die sich auf den Lower-Funnel-Bereich konzentriert. Mit diesem Wechsel setzt Bayer auf Value, statt wie bisher auf Volume. Ziele dieser neuen Ausrichtung: High Value Customers (Kund*innen, die eine konkrete Kaufabsicht haben) ansprechen, Conversionwerte steigern und das Marketingbudget ressourceneffizient einsetzen. Bayer verfolgt so eine klare Vision:

Für die Umsetzung der Strategie nutzt Bayer die Vorteile der Google AI und integriert eine neue Kombination von Tools. Hier eine kurze Zusammenfassung:

1. Mit Google Analytics 4 analysiert Bayer über Modellierung datenschutzfreundlich das Nutzerverhalten auf der Iberogast-Website. Sechs Events (wie z.B. Klick auf Produktlink in der Navigation) dienen hierfür als Basis, um den Wert eines potenziellen High Value Customer zu ermitteln.
2. Die generierten Daten helfen dabei, die Kampagnen zielgerichtet über eine neue Version des Kampagnenmanagers „Search Ads 360“ an die vorab analysierten potenziellen Käufer*innen auszuspielen. Bestmögliche Ad-Kombinationen werden in diesem Schritt mithilfe von künstlicher Intelligenz zusammengestellt.
3. Statt dann auf Volume zu setzen, wird bei Value Based Bidding der Wert der Website-Besucher*innen berücksichtigt und gibt Bayer Aufschluss über das Nutzerverhalten. Die Traffic-Qualität der laufenden Kampagne wird so KI-gestützt kontinuierlich optimiert. Dadurch spricht Bayer die ermittelten Top-Interessent*innen an und erhöht die Wahrscheinlichkeit eines tatsächlichen Kaufabschlusses.

Die Ergebnisse zeigen, dass sich der Einsatz und Strategiewechsel für Bayer lohnen: Erste KPIs der Kampagne zeigen im Hinblick auf den Vergleichszeitraum, dass die Anzahl der High Value Customer sich um 108 Prozent erhöht hat, der Conversion-Wert um 39 Prozent gestiegen und der Cost per Action um 42 Prozent gesunken ist.

Hier alle weiteren Details zum Ansatz der neuen Marketingstrategie von Bayer Consumer Health.