Chat GPT, Jounce, Midjourney, Firefly, Runway, Eleven Labs, Luma, Soundraw, Kaiber, Jasper, Smartly, AdCreative, ... Die Liste an AI-Tools ist unendlich. Doch welche sind für den Roll-Out einer Kampagne tatsächlich von Nutzen?
AI im Einsatz für die Leadgenerierung
GenAI bietet spannende Chancen, Kampagnen neu zu denken. Aber wo liegen bereits heute die Stärken und die Schwächen? Wie kann in kürzester Zeit eine Leadgen-Kampagne
auf ein neues Level gehoben werden? Verbergen sich hinter GenAI leere Marketingversprechen oder sind die Tools ein ernsthafter kreativer Booster?
Bei TLGG habe ich all das mit meinem Team für die
Swisscom untersucht, einen der ersten Kunden der Agentur. In einer speziell mit AI-Tools konzipierten Leadgenerierungskampagne galt es herauszufinden, in welchen
Bereichen GenAI tatsächlich einen Mehrwert liefert und wo es noch an Potenzial fehlt. Ziel war es, durch den umfassenden Einsatz von AI-Tools und das Sammeln wertvoller
Erkenntnisse, die Leadgenerierung zu maximieren. Das Ergebnis: zahlreiche Learnings, eine beeindruckende Bandbreite an Werbemitteln und erstaunlicherweise ganz hervorragende
Resultate in der Performance.
Ein Workflow mit vielen Variablen
Swisscom setzt seit Jahren erfolgreich auf Kampagnen, die durch verschiedene Incentives Leads generieren und in Neukunden umwandeln. In dieser aktuellen Kampagne lag der
Fokus jedoch verstärkt auf der Nutzung von Künstlicher Intelligenz, um nicht nur Leads zu generieren, sondern auch maximal Erkenntnisse darüber zu gewinnen. Dies geschah in
einem komplexen Projekt-Setup mit vielen unbekannten Variablen, die die Planung herausfordernd machten. Im Fokus standen zentral die Kampagnenplanung und -umsetzung: Welche
Aufgabenfelder spielen ernsthaft dafür eine Rolle? Wie lassen sich Konzepte, Mediapläne, Texte, Bilder und andere Inhalte auf höchstem Niveau erstellen, ohne die
Markenintegrität zu gefährden?
Besonders herausfordernd war die stark fragmentierte Toollandschaft, die durch undurchsichtige Lizenzmodelle und Preisstrukturen Verwirrung stiftete – vor allem in den
Bereichen Legal, IT und Branding. Viele AI-Tools wirkten vielversprechend, konnten jedoch in der Praxis die hohen Erwartungen nicht erfüllen. Teilweise wurde mit
AI-Technologie geworben, die bei genauerer Betrachtung nicht vorhanden oder nur stark eingeschränkt war.
24 Stunden für einen Sprint in Rennmanier
Nach intensiver Prüfung nutzten wir GenAI für die Kreation von Konzepten, Bildern, Musik, Voice-Over, Texten und Videos. Im Media-Bereich setzten wir es für die Mediaplanung
in Meta, für Automatisierungen, AI-basierte Platzierungen und dynamische Anzeigen ein. Sowohl Kreation als auch Media wiesen Limitierungen auf, da AI-generierte Inhalte oft
nicht den Markenstandards entsprachen und manuell korrigiert werden mussten. Trotz eines straffen Zeitplans von 24 Stunden realisierten wir die Kampagne in vier Sprachen.
Für die Leadgenerierung verlosten wir ein AI-personalisiertes E-Bike und testeten drei Szenarien (Outdoor, Tech, City) mit je 10 Fotos, 1 Video und 5 Texten, die in
verschiedenen Varianten kombiniert wurden.
Trotz der Herausforderungen konnte die Kombination aus GenAI und manueller Nacharbeit zu einer effizienten und zielgerichteten Kampagne führen, die unsere Leadgen-Ziele
erfolgreich unterstützte.
Das Ziel war, viele Learnings über das Potenzial und die Limits von GenAI zu sammeln. So konnten mögliche Einsatzgebiete für Kampagnen in dieser Art gefunden, getestet und validiert werden.
Die Ergebnisse waren insgesamt äußerst positiv, besonders im Vergleich zu konventionellen Leadgen-Kampagnen. Die Kosten pro Neukunden-Lead lagen bei etwa 30% unter der Benchmark.
Herausforderung: on-brand bleiben
Insgesamt wurden 880 Werbemittel erstellt – ein Volumen, das manuell in der kurzen Zeit unmöglich gewesen wäre. Das Projekt erforderte enge Zusammenarbeit von IT, Legal und Branding. Die kreativen Möglichkeiten von GenAI sind groß, müssen jedoch im Einklang mit Marke, Rechten, Kosten und Zusammenarbeit stehen. Wir prüften alle Assets und Texte im Einklang mit der Mediastrategie gründlich, da sich im Bereich Branding Schwachstellen zeigten. Zur Optimierung dieser Inhalte arbeiteten wir intensiv an geeigneten Prompts und nutzten Problemlösungs- und selbstverbessernde Prompts. Erkenntnisse über AI sammelten wir besonders in Bereichen wie Konzept-Erstellung, Mediaplanung, Bilderstellung, Bewegtbild- sowie Musikgenerierung, Website-Text-Erstellung, Digitale Avatare, Text-to-Speech, Voice-Cloning und allem voran in der brand-konformen Personalisierung des Incentives, dem E-Bike.
Wertvolle Learnings für die Zukunft
Unsere Key Learnings lassen sich gut zusammenfassen. Es gibt zahlreiche GenAI-Tools, Plattformen und Anbieter, aber auch viele Fehlinformationen. Komplexe Lizenzmodelle und
individuelle Preise erschweren den Überblick. Substanz sucht man vergebens, denn Projektmanagement- und Performance-Marketing-Tools halten oft nicht, was sie versprechen,
trotz beeindruckender Präsentationen.
Was das Prompting anbelangt, so gibt es schnell gute Ergebnisse für Fotos. In der Text- und Planungsunterstützung liefert ChatGPT ausreichende Texte für Leadgen-Kampagnen
und unterstützt bei Kampagnensetup, Mediaplanung sowie Reporting. Übersetzungen können mitunter brauchbar sein. Im Bewegtbild zeigen einige Tools Potenzial,
allerdings hat das Gros im Detail noch Raum für Optimierungen und ähnelt sich durch signifikanten Look der Kreationen. In der Erstellung digitaler Zwillinge gab es dank
Text-to-Speech und Avatar-Erstellung in wenigen Minuten schnelle verwendbare Ergebnisse.
Unser Fazit: GenAI erfordert weiterhin menschliche Abstimmung, Koordination und kritische Prüfung. Vor allem im Branding gibt es Nachholbedarf. Doch viele routinierten oder
aufwändigen Arbeiten lassen sich sehr vereinfachen, wenn vor der Eingabe klar ist, was man denn umsetzen und erreichen will.