Ihre KI trifft Marketingentscheidungen anhand mangelhafter Daten – Erfahren Sie, wie Sie es erkennen können
KI verändert das Marketing in rasantem Tempo, und das Potenzial ist überwältigend. Aber bei all dem Hype ist es an der Zeit für einen Reality-Check. Realität ist, dass die meisten Marketing-KI-Lösungen ihre Versprechen nicht einhalten.
Die Frage ist, warum?
KI erstellt keine Daten, sondern interpretiert sie. Wenn Sie mit fragmentierten, unstrukturierten oder unzureichend dokumentierten Daten arbeiten, liefern selbst die besten KI-Modelle unzuverlässige Ergebnisse. Bei KI geht es also nicht nur um das Modell, sondern um die Daten.
In diesem Blog erfahren Sie, warum Modelle auf umfangreichen, kontextbezogenen und regulierten Daten basieren müssen, um zuverlässige Erkenntnisse zu liefern, und wie fragmentierte oder oberflächliche Eingaben zu Fehlschlägen führen können. Erfahren Sie, was KI-gerechte Daten wirklich bedeuten und wie Sie beurteilen können, inwieweit Ihr Unternehmen dafür ausgerichtet ist.
Was könnte schon schiefgehen? …
Der Wandel hin zur KI ist real, und ohne akkurate Daten, die Ihre KI-Modelle interpretieren können, und ohne Kontext wird die KI nicht nur langsamer. Es kann Ihnen falsche Erkenntnisse liefern und Sie auf einen fast sicheren Weg zum Misserfolg führen.
Teams testen Agenten, LLM-Schnittstellen und prädiktive Modelle in allen Bereichen von Mobile Marketing. Allzu oft wird KI jedoch auf Daten eingesetzt, die nie für diese Art der intelligenten Nutzung konzipiert wurden. Und wenn die wichtigste Grundlage nicht einmal sichtbar oder vorhanden ist, versteckt man sich leicht hinter falschen Versprechungen.
1. Sie übersehen das Gesamtbild
Ihre KI kann nicht „sehen“, was sie nicht hat. Fehlende Daten von wichtigen Partnern, Kanälen oder Events nach der Installation bedeuten, dass Ihre KI nur mit einem Teil der User Journey arbeitet. Dies führt zu fehlerhafter Attribution, unzuverlässigen Prognosen und Optimierungen, die auf Spekulationen basieren. Besonders wichtig ist dies bei Initiativen zum Schutz vor Betrug, bei denen die Mustererkennung von einer vollständigen Transparenz des gesamten Funnels abhängt.
2. Sie erhalten eine inkonsistente Logik
Jede Plattform und jedes Werbenetzwerk definiert wichtige Metriken unterschiedlich. Was als Conversion, Installation oder Session zählt, variiert oft. Wenn Ihre KI mit widersprüchlichen Definitionen arbeitet, kann sie die Performance nicht genau vergleichen oder interpretieren.
Und wenn jeder Partner seine eigene Logik einbringt, wird es zu einer echten Herausforderung, alles zu einer einheitlichen Übersicht zusammenzufassen. Fragmentierte Datenregeln führen zu blinden Flecken, Unstimmigkeiten und Lücken, die es schwieriger machen, dem Gesamtbild Ihrer Daten zu vertrauen und entsprechend zu agieren.
Infolgedessen brechen Segmente zusammen, der ROAS wird verzerrt und die Automatisierung wird aufgrund unpassender oder irreführender Kriterien ausgelöst.
Außerdem hängt eine effiziente Betrugsbekämpfung von der Datenkonsistenz ab – wenn Event-Definitionen und Datenstrukturen zwischen verschiedenen Quellen variieren, wird es für Modelle schwieriger, Muster zu erkennen, Anomalien zu identifizieren und zuverlässig zu handeln.
3. Ihre Daten sind nicht klar strukturiert
Feldnamen wie „event_purchase“ oder „open_time“ sind ohne Dokumentation bedeutungslos. Ohne semantische Klarheit und einheitliche Formatierung haben KI-Agenten (und Menschen) Schwierigkeiten, Daten zu interpretieren, was zu falschen Antworten, falsch ausgerichteten KPIs und fehlerhaften Erkenntnissen führt. KI-Modelle können keine Äpfel mit Äpfeln vergleichen.
4. Sie können nicht in Echtzeit optimieren
KI benötigt einen Live-Zugriff auf Ihre Daten. Wenn Ihr System auf Batch-ETLs oder manuellem Stitching basiert, können Agenten nicht schnell genug reagieren. Das verzögert die Erkennung von Anomalien, verlangsamt die Optimierung und macht die Echtzeit-Automatisierung unwirksam.
5. Sie verlieren die Kontrolle und Nachvollziehbarkeit
In einer Welt, in der Datenschutz an erster Stelle steht, müssen KI-Systeme nachweisen können, woher die Daten stammen, ob eine Einwilligung erteilt wurde und wie die Daten verarbeitet wurden. Fragmentierte Systeme verhindern dies nahezu vollständig und setzen Ihr Team einem Compliance-Risiko aus. Sie möchten sich auf saubere, nachvollziehbare Datenpipelines verlassen, um auch die Wirksamkeit des Betrugsschutzes aufrechtzuerhalten, ohne die Compliance zu beeinträchtigen.
Warum es wichtig ist
KI weiß nicht, ob Ihre Daten falsch sind. Es skaliert einfach alles, was es bekommt, und das sehr schnell. So entwickeln sich fehlerhafte Eingaben zu einem schnellen, folgenschweren Fehler.
Was KI-fähige Daten wirklich bedeuten (und worauf zu achten ist)
KI-fähige Daten sind nicht nur sauber – sie sind für intelligente Systeme konzipiert. Hier sind die Bewertungsgrundsätze:
| KI-Bereitschaft-Prinzip | Warum es wichtig ist |
| Einzelner Zugang & Governance-Ebene | Gewährleistet Performance, Governance und Transparenz in allen Anwendungsfällen. KI kann nicht mit widersprüchlichen Datenversionen arbeiten. Dadurch können Teams auch sicher skalieren und gleichzeitig die Compliance und Kontrolle gewährleisten. |
| Dokumentiert und zugänglich | Ermöglicht die Nutzung von Feldern durch Teams und KI-Systeme mit dynamisch erstellten, klaren Metadaten. |
| Signale werden gebündelt | Die Daten sind richtig klassifiziert und kontextualisiert, damit sie nicht nur von Menschen analysiert, sondern auch automatisch genutzt werden können. |
| Vollständige Abdeckung | KI benötigt umfassende Transparenz über alle Kanäle hinweg, um genaue Empfehlungen geben zu können. Das bedeutet, dass mit Datenquellen gearbeitet werden muss, die Ihre Marketingaktivitäten erfassen. |
| Konsistente Normalisierung | Eine einheitliche Struktur über alle Quellen hinweg ermöglicht zuverlässige Performance-Vergleiche und konsistentes Training. |
| Echtzeit-Zugang | KI-Agenten benötigen aktuelle, kontrollierte Daten ohne Verzögerungen. Batch-ETLs oder veraltete Pipelines beeinträchtigen Echtzeit-Anwendungsfälle. |
| Für die Autonomie entwickelt | Ermöglicht KI-Agenten, ohne ständige menschliche Interpretation zu ermitteln, zu entscheiden und zu handeln. |
Profi-Tipp: Suchen Sie nach Datensystemen, die Informationen nicht nur als Speicher, sondern als Produkt für den intelligenten Verbrauch behandeln.
Skalierung und Kontext: Warum umfangreichere Daten bessere Ergebnisse liefern
Bei Daten geht es nicht nur um Quantität, sondern auch um Skalierung und Kontext. Aus diesem Grund sind die Skalierung und Qualität von Daten die strategisch wichtigsten Investitionen, die Sie für eine langfristige KI-Performance tätigen können. Die effektivste Marketing-KI basiert auf Daten, die:
- Die Komplexität der realen Welt widerspiegeln: Erfassen Sie die ganzheitliche Customer Journeys über mehrere Touchpoints und Plattformen hinweg
- Einen klaren Kontext für die Attribution liefern: Welche Kampagne, welcher Kanal oder welches Creative hat das Ergebnis tatsächlich beeinflusst?
- Eine konsistente Definition von Identitäten gewährleistet: Der/die identische Nutzer:in wird über verschiedene Geräte und Sessions hinweg erkannt.
Systeme, die mehrere Partner und Kanäle integrieren, bieten eine bessere Voraussetzung für KI, da sie ein vollständigeres, kontextreicheres Bild des Nutzerverhaltens liefern.
Profi-Tipp: Bei der Bewertung der KI-Bereitschaft ist es wichtig zu berücksichtigen, wie umfassend und kontextuell reichhaltig Ihre Dateneingaben tatsächlich sind. Unvollständige Daten führen zu unvollständigen Erkenntnissen.
Die Rolle von Governance und Datenschutz in der KI
In der Welt der KI ist Governance kein Feature. Es ist das Fundament. Wenn Sie Ihre Eingaben nicht nachvollziehen oder Ihre Zustimmung nicht bestätigen können, sind Ihre KI-Outputs nicht vertretbar.
Fragen, die zu berücksichtigen sind:
- Können Sie nachweisen, woher Ihre Daten stammen?
- Können Sie darlegen, wie Ihre KI zu den Ergebnissen gelangt ist?
- Können Sie nachweisen, dass alle Signale mit Zustimmung der Beteiligten erstellt wurden?
Man nennt das KI-Erklärbarkeit, und es ist jetzt eine regulatorische – und betriebliche – Anforderung. Eine saubere Abstammungslinie, starke Identitätskonzepte und eine datenschutzgerechte Infrastruktur dienen nicht nur der Einhaltung der Compliance. Sie verbessern außerdem den Betrugsschutz, optimieren die Performance und reduzieren Geschäftsrisiken.
Wichtige Überlegungen zum Datenschutz und zur Governance:
- Die Einwilligung der Nutzer:innen, die mit Ihren Daten übertragen wird
- Klare Datenherkunft und Überprüfbarkeit für jede KI-Entscheidung
- Infrastruktur, die die Identitäten der Nutzer:innen über Plattformen und Partner hinweg respektiert
Profi-Tipp: KI-Outputs sind nur dann vertretbar, wenn die Daten, auf denen sie basieren, reguliert, konform und nachvollziehbar sind – von den Erkenntnissen bis zur Quelle.
Fragen, die sich jeder Marketer vor der Skalierung von KI stellen sollte
Bewerten Sie Ihre KI-Bereitschaft, indem Sie die folgenden Fragen beantworten:
- Kann ich darlegen, wie meine Daten strukturiert sind und was die einzelnen Felder bedeuten?
- Weiß ich, welche Events der Zustimmung der Nutzer:innen unterliegen?
- Sind meine Unternehmens-Metriken (LTV, Churn, ROAS) über alle Datenquellen hinweg klar definiert?
- Stimmen die Informationen, die meine Teams sehen, mit denen überein, auf die KI-Systeme zugreifen?
- Können KI-Tools autonom mit meinen aktuellen Daten arbeiten, ohne dass ständige menschliche Korrekturen erforderlich sind?
- Spiegeln meine Daten vollständige User Journeys wider oder nur Fragmente aus einzelnen Kanälen?
Wenn die Antwort auf eine dieser Fragen „Nein“ lautet, ist Ihre Datenbasis möglicherweise noch nicht für KI bereit.
Das Fazit: Smart AI beginnt mit besseren Daten
KI bietet großes Potenzial – entscheidend ist, sich richtig darauf vorzubereiten. Saubere Daten reichen nicht aus. Sie benötigen regulierte, strukturierte, kontextuelle, umfassende und zustimmungsbasierte Daten, um eine effektive Marketing-KI zu betreiben.
Die Teams, denen die KI-Nutzung gelingt, sind nicht unbedingt diejenigen mit den fortschrittlichsten Modellen, sondern diejenigen mit den zuverlässigsten, vollständigsten Daten.
Beginnen Sie mit den Grundlagen. Dann können Sie mit Zuversicht skalieren.
