Generative KI im datengetriebenen Marketing und Event-Management
Wie entscheidet ein Spirituosenhersteller, auf welchen Festivals sich ein Auftritt wirklich lohnt? Die Waldemar Behn GmbH, ein familiengeführtes Unternehmen mit Sitz in Eckernförde, ist seit Jahrzehnten auf Festivals und Events präsent. Gemeinsam mit KI.SH hat das Unternehmen eine Machbarkeitsstudie gestartet, um solche Entscheidungen künftig datengetrieben und KI-gestützt zu treffen, anstatt sie aufwändig manuell zu recherchieren.
Ausgangssituation und Ziel der Machbarkeitsstudie
Bislang wurden relevante Informationen zu Festivals wie beispielsweise Besucherzahlen, Zielgruppenprofile, Reichweiten und Markenfit von den Teams der Waldemar Behn GmbH manuell zusammengetragen. Dieser Prozess ist zeit- und ressourcenintensiv und führte dazu, dass Sponsoring- und Kooperationsentscheidungen häufig auf Erfahrungswissen statt auf strukturierten Daten basierten. Ziel der Machbarkeitsstudie war es daher, einen durchgängigen KI-gestützten Zielprozess von der Datenaggregation über die Strukturierung bis hin zur Auswertung zu entwerfen und passende Use Cases zu priorisieren.
Von der Theorie zur Praxis: KI als Entscheidungshilfe
Gemeinsam mit der Waldemar Behn GmbH hat das KI.SH-Projektteam, bestehend aus Maximilian Behrens und Lasse Bremer, konkrete Anwendungsfälle identifiziert, um Marketing- und Vertriebsentscheidungen datenbasiert zu unterstützen. Die Bandbreite reichte von einem „Festival Forecast Bot“, der künftige Event-Potenziale bewertet, bis hin zu intelligenten Analysen optimaler Verkaufsstandorte im Lebensmitteleinzelhandel, sogenannten „Last-Stop“-Platzierungen vor Festivals. So entstand schrittweise eine strukturierte, KI-gestützte Entscheidungsgrundlage für Sponsoring, Kooperationen und Markenauftritte.
Technische Evaluation und innovative Ansätze
Im Rahmen der Machbarkeitsstudie wurden verschiedene KI-Tools und -Modelle, darunter ChatGPT, Claude und Perplexity, auf ihre Praxistauglichkeit geprüft. Dabei zeigte sich schnell, wie vielfältig der Einsatz generativer KI im Marketingkontext sein kann: von der automatisierten Auswertung der Eventdaten über Prognosen bis hin zur gezielten Optimierung der digitalen Sichtbarkeit.
Ein Bestandteil der Machbarkeitsstudie war der Einsatz fortschrittlicher KI-Konzepte. Der Ansatz „LLM-as-a-Judge“ nutzte große Sprachmodelle, um qualitative und quantitative Festivaldaten automatisiert zu bewerten und daraus eine objektive Festival-Superkennzahl zu generieren. Ergänzend ermöglichte Vibe Coding, dass Nutzer:innen ohne Programmierkenntnisse interaktive Dashboards in natürlicher Sprache erstellen konnten.
LLM-as-a-Judge
Der Ansatz LLM-as-a-Judge nutzt große Sprachmodelle (LLMs) als automatisierte Bewertungsinstanzen. Statt nur Texte zu generieren, können LLMs Daten, Inhalte oder Antworten anderer Systeme analysieren, interpretieren und bewerten.
Integration in bestehende Prozesse
Ein weiterer Schwerpunkt der Studie lag auf der technischen und organisatorischen Integration generativer KI in bestehende Vertriebs- und Kommunikationsstrukturen. Über das Model Context Protocol (MCP) wurde exemplarisch die Anbindung von Sprachmodellen an CRM-Systeme wie Salesforce getestet. Dadurch lassen sich Smart Analytics, Anomalieerkennung und personalisierte Vertriebsaktionen automatisieren – wichtige Schritte auf dem Weg zu datengetriebenen Geschäftsprozessen.
Auch im Bereich der Content-Kreation bot die Studie spannende Perspektiven. KI-generierte Inhalte konnten gezielt als kreativer Impuls und Alleinstellungsmerkmal in Social-Media- und Marketingkampagnen eingesetzt werden. Dabei wurden zugleich regulatorische und ethische Rahmenbedingungen, vom EU AI Act bis zur DSGVO, berücksichtigt. Der Einsatz von Enterprise-Lösungen stellte sicher, dass sensible Daten geschützt bleiben.
Fazit und Ausblick
Die Machbarkeitsstudie hat gezeigt, wie generative KI klassische Entscheidungsprozesse im Marketing transformieren kann. Aus einer vormals manuellen Datensammlung hat sich ein moderner, KI-gestützter Workflow entwickelt, der fundierte objektive und nachhaltige Entscheidungsgrundlagen liefert.
Zudem identifizierte das Projektteam mehrere „Quick Wins“, z.B. die Optimierung der FAQ-Seiten für KI-Crawler, um die Sichtbarkeit in der KI-gestützten Internetsuche zu erhöhen. Mit gezielten Maßnahmen schafft die Machbarkeitsstudie damit die Basis für eine praxisnahe, zukunftssichere Nutzung generativer KI im Marketing.
