Beim diesjährigen Double 11 führen Händler ihre Geschäfte in Absprache mit KI durch.
Text | Wang Yi
Die KI bringt das E-Commerce-Marketing an einen früheren Punkt der Nachfrageentstehung.
Ein Betriebsleiter einer Sport-Outdoor-Marke öffnet das Werbe-Backend und stellt fest, dass das System ihm eine Gruppe von noch nie gesehenen Zielgruppen empfiehlt: „Geschenkkäufer“ und „Minimalisten“.
Aber er verkauft Skianzüge. Neben Skifans und Outdoor-Experten hat das von ihm genutzte KI-Werbeprodukt eine Gruppe neuer Kunden identifiziert, an die er nie gedacht hat.
Das Double-11-Ereignis findet jedes Jahr statt. Das Denkenswerte daran ist aber: Der Umsatz wird nicht nur von bekannten Stammkunden getragen, sondern auch von Neukunden und von der neu erschlossenen Kaufkraft.
Das Ergebnis des diesjährigen Double-11-Ereignisses ist nicht nur der Ausbruch einer bestimmten Kategorie, sondern auch ein Signal – die zugrundeliegende Logik des E-Commerce-Marketings durchläuft einen paradigmatischen Wandel.
Vor kurzem erklärte Liu Bo (Pseudonym: Jialuo), Senior Vice President der Alibaba Group, Präsident der Tmall-Abteilung, Präsident von Alimama und Leiter der Taobao-Live- und Content-Abteilung, öffentlich, dass der Wert der KI darin liegt, Konsumnachfragen tiefer und langfristiger zu verstehen. Er betrachtet „die Umstellung von der Bedarfsbefriedigung zur Bedarfsschaffung“ als den unersetzlichen Kernwettbewerbsvorteil einer Marke.
Zu verstehen, warum eine Person dieses Produkt benötigt, wird zum Ausgangspunkt für die Marke, die richtigen Nutzer zu finden.
Diese Umstellung kommt genau zur richtigen Zeit. Ähnliche Marken suchen nach Nutzern anhand ähnlicher Hinweise, die bekannten Kundengruppen werden wiederholt umworben, und für das Wachstum braucht es neue Kaufgründe. Verbraucher stoßen in einer bestimmten Lebenssituation auf Probleme und wissen nicht unbedingt, was sie kaufen sollen, um sie zu lösen; Marken, die entsprechende Produkte anbieten, sind sich nicht unbedingt bewusst, dass sie in diese Auswahl einbezogen werden können.
Die KI beginnt, beiden Seiten dabei zu helfen, diese Verbindung herzustellen, sodass zuvor nicht erkannte Bedürfnisse zu erkundbaren Geschäftschancen werden.
01. Wo sind eigentlich die „Menschen“ abseits der Tags?
Der nächste Kunde für einen Skianzug ist möglicherweise überhaupt nicht auf der Skipiste.
Die eingangs erwähnte Marke ist die deutsche Skisportmarke BOGNER. Ihr Betriebsteam ist sich schon lange bewusst, dass die Menschen, die bereit sind, für die Marke zu zahlen, weitaus zahlreicher sind als die auf der Skipiste. Winterurlaub wird zu einer Lebensart, und Sportbekleidung wird auch im Alltag getragen. Verbraucher zahlen für Verarbeitung, Stil und Seltenheit – all diese Kaufgründe gehen über die Verwendung von Skiausrüstung hinaus.
Aber bei der Werbeschaltung lassen sich diese Überlegungen nicht umsetzen. Für Skifans und hochwertige Sportzielgruppen gibt es fertige Interessenshinweise – aber wo sind die Menschen, die kein Interesse am Skifahren gezeigt haben, aber möglicherweise bereit sind, für die Marke zu zahlen?
Ein Geschenk, eine Reise, ein Ausdruck der eigenen Identität … diese echten Kaufmotive lassen sich nicht in das Tag „Skifahrinteresse“ einordnen. Die Marke weiß, dass das Produkt in mehr Szenarien eingesetzt werden kann, aber die Methode, die richtigen Nutzer zu finden, hat nicht Schritt gehalten.
Das ist auch die gemeinsame Situation der Branche. Suchanzeigen fangen die von Nutzern aktiv geäußerten Bedürfnisse ab, und Empfehlungssysteme basieren auf Interessen und historischen Verhaltensweisen. Wenn Marken bekannte Tags verwenden, übersehen sie leicht die Konsummotive, die noch nicht in die Zielgruppe aufgenommen wurden.
Bei diesem Double-11-Ereignis bietet Alimama mit dem KI-Targeting-Produkt „Wanxiang Dianjing“ einen neuen Gedanken: Den Ausgangspunkt wechseln – von „Wer ist diese Person?“ zu „Was braucht diese Person und warum braucht sie es?“.
BOGNER hat dieses Problem an „Wanxiang Dianjing“ übergeben. Das System analysiert die Videoinhalte der Markenwerbung und das Videoverhalten von Nutzern im gesamten Netz und stellt fest, dass Käufer von BOGNER nicht nur Skileistung kaufen, sondern eine Lebenseinstellung ausdrücken. Nachdem „Wanxiang Dianjing“ die betrieblichen Anforderungen der Marke verstanden hat, leitet es mehrere Verbrauchergruppen ab, die nicht direkt mit Skifahren zusammenhängen, aber zum Markencharakter passen: Geschenkkäufer, die Wert auf Qualität und Seltenheit legen, modebewusste Hochvermögende, die Kollisionen von Stilen vermeiden, städtische Pendler, die nach Stilausdruck streben, sowie Minimalisten. All diese Menschen sind möglicherweise bereit, für die Verarbeitung und das Design der Marke zu zahlen.
Das Schwangerschafts-Stützgürtel von Babycare ist ein weiteres Beispiel. Dieses Produkt richtete sich ursprünglich hauptsächlich an schwangere Frauen. Ausgehend von der Funktion „Stützung von Taille und Bauch“ leitet „Wanxiang Dianjing“ Szenarien wie langes Sitzen beim Spielen von Videospielen oder beim Livestreaming ab und stuft „E-Sport-Mädchen, die den ganzen Nachmittag sitzen“ und „Livestream-Ersteller, die lange sitzen ohne die Haltung zu wechseln“ als potenzielle Zielgruppen ein.
Der Bedarf an Stützung von Taille und Bauch existierte schon immer, aber Verbraucher verbinden ihn nicht unbedingt mit einem Produkt für Schwangere, und Händler betrachten diese Menschen nicht unbedingt als potenzielle Kunden.
Was die KI findet, ist die Verbindung, die beide Seiten zuvor nicht hergestellt haben. „Bedarfsschaffung“ bekommt hier eine konkrete geschäftliche Bedeutung: Neue Kaufgründe aus vorhandenen Produkten zu entdecken, sodass Verbraucher sie in die Auswahl zur Lösung alltäglicher Probleme einbeziehen.
Marken schätzen den Markt üblicherweise nach Kategorien ein, aber Verbraucher planen ihre Ausgaben nach den Problemen im Alltag. Wenn ein Skianzug in den Kleiderschrank für den Pendleralltag kommt, trifft er auf eine andere Gruppe von Jackenmarken.
Wenn Werbung sich um Kaufgründe dreht, lockern sich auch die Grenzen zwischen Kategorien. Marken müssen ihren Markt neu einschätzen und gleichzeitig ihre Wettbewerber neu kennenlernen. Für Marken, die in einem Wettbewerb um vorhandene Bestände stehen, können ausgereifte Produkte, die in neue Lebensszenarien eintreten, noch Wachstumspotenziale erschließen.
02. Die KI hat neue Zielgruppen gefunden – trauen sich die Händler, es auszuprobieren?
Die von „Wanxiang Dianjing“ empfohlenen Zielgruppen sind wirklich unerwartet – Geschenkkäufer, Minimalisten … diese Menschen unterscheiden sich völlig von den traditionellen Kunden der Marke. Für Händler gibt es neben der Aufregung auch Bedenken: Werden diese Leute wirklich kaufen? Was, wenn das investierte Budget umsonst ist?
Diese Sorge ist sehr real. Dass die Funktion eines Produkts mit einem bestimmten Bedarf übereinstimmt, reicht nicht aus, um einen Umsatzabschluss zu garantieren. Händler haben über Jahre gesammelte Urteile über ihre eigenen Kunden. Wenn die KI plötzlich auf eine Gruppe von Menschen zeigt, die nie im Zielprofil aufgetaucht sind, und sagt „Sie werden auch kaufen“, muss jeder erst einmal nachdenken.
Die Lösung von „Wanxiang Dianjing“ lautet: Den Händlern den Denkprozess der KI offenlegen.
Vor der Werbeschaltung bietet das System mehrere Zielgruppenpläne an, begleitet von Zielgruppengröße, Erwartungen an die Neukundengewinnung und dem Überlappungsgrad mit vorhandenen Zielgruppen. Händler sehen nicht nur ein Empfehlungsergebnis, sondern verstehen auch, warum die KI diese Gruppe empfiehlt. Die Denkkette wird aus einer Black Box zu einer White Box.
Die während des Double-11-Ereignisses neu hinzugefügte Funktion „Aktive Äußerung“ geht noch einen Schritt weiter: Die Urteile der Händler werden in die Zielgruppenableitung einbezogen. „Welches Problem möchte ich bei dieser Werbeschaltung am liebsten lösen?“, „Welches Verkaufsargument möchte ich am liebsten hervorheben?“. Der Händler spricht, das System hört zu, passt das Empfehlungsgewicht entsprechend an und behält gleichzeitig die bereits nachweislich wirksamen Zielgruppen bei.
Nehmen wir Hisense als Beispiel. Bei diesem Double-11-Ereignis hat Hisense das neue Fernsehmodell E5S mit nativem Farbraum auf den Markt gebracht, das herausragende Augenschutzvorteile bietet und Verbrauchern ein extremeres Bildqualitätserlebnis und ein angenehmeres Seherlebnis ermöglicht. Das Betriebsteam hat viele Kurzvideos zur Bewerbung gedreht, in der Hoffnung, dass die Verkaufsargumente jedes Kurzvideos genau auf die spezifischen Probleme der Verbraucher abgestimmt sind. „Wanxiang Dianjing“ im Super-Kurzvideo-Szenario liest die Videoinhalte und Verkaufstexte von Hisense aus, extrahiert drei Szenarien: Augenschutz, Familienunterhaltung und immersives Filmerlebnis, und passt die Zielgruppenempfehlungen entsprechend an – gesundheitsbewusste Menschen sehen das Verkaufsargument zum Augenschutz, Eltern sehen Inhalte zum Augenschutz für Kinder, und junge Leute stoßen auf das Erlebnis des immersiven Filmes. Das Hisense-Team hat die Denkkette eingesehen, diese Richtung anerkannt und das eigene Urteil der Marke über Preisniveau und Zielgruppe ergänzt, sodass das System weiter optimiert wird.
Die gemeinsame Erstellung durch KI und Menschen ist zwar komplexer, aber Alimama ist sich bewusst, dass Händler nicht nur eine Antwort brauchen, sondern die Fähigkeit, die Antwort zu verstehen und mehr Lösungen zu finden.
Das Ergebnis ist gut. Die Daten von Alimama zeigen bei diesem Double-11-Ereignis, dass „Wanxiang Dianjing“ vom 15. bis 20. Oktober in den beiden Szenarien Keyword-Werbung und Zielgruppenwerbung den Händlern zusätzlichen Umsatz von fast 1 Milliarde Yuan beschert hat. Dabei macht der Klickanteil von Neukunden bei der Keyword-Werbung über 90 % aus; Händler, die „Wanxiang Dianjing“ im Super-Kurzvideo-Szenario einsetzen, erreichen einen deutlich besseren Neukunden-ROI als bei traditionellen Zielgruppen; die Anzahl der Händler, die „Wanxiang Dianjing“ am Super-Live-Tag nutzen, ist um über 190 % gestiegen, die Investition um über 250 %, und der GMV-Anteil von Neukunden im Livestream liegt bei fast 70 %.
Das Wachstum verschiebt sich von wiederholtem Bieten innerhalb derselben Zielgruppe zu Bereichen, die früher nicht abgedeckt werden konnten. Marketing übernimmt damit einen Teil der Markterkundung und hilft Händlern, die Wachstumsrichtung schrittweise anhand des Werbe-Feedbacks zu bestätigen.
03. Von einem KI-Produkt zu einem betrieblichen Logiksystem
Ein Kaufgrund, der bei einer Werbeschaltung entdeckt wird, darf nicht auf die Werbeschaltung beschränkt bleiben – er muss auch in nachfolgende Inhalts- und Produktempfehlungen einfließen, um die Auswahl der Verbraucher nachhaltig zu beeinflussen.
Wenn man „Wanxiang Dianjing“ nur aus der Perspektive eines Werbetools betrachtet, ist seine Bedeutung begrenzt. Aber aus der Perspektive der diesjährigen Double-11-Planung geht es in einen vollständigeren Betriebsrhythmus der Marke ein.
In der Vorbereitungsphase nutzen Uni Desk (die von Alimama aufgebaute One-Stop-Plattform für externe Werbung auf Taobao) und Markenwachstumsmodell WIN (das KI-Markenwachstumsmodell von Alimama) es, um Händlern dabei zu helfen, Trends und Bereiche zu identifizieren und Konsumabsichten im Voraus zu erfassen. Nach dem Eintritt in Kurzvideos, Livestreaming und Suchszenarien nimmt dieselbe Fähigkeit weiter an der Übereinstimmung von Inhalten und Zielgruppen teil. In der Verkaufsphase werden die Werbungen für Zielgruppen und Keywords genau zur Umsatzumwandlung eingesetzt.
Wenn dieselbe Fähigkeit mehrere Betriebsabschnitte durchzieht, beeinflusst das Verständnis der KI für die Marke mehrfache Empfehlungen. Während Marken mithilfe der KI Bedürfnisse entdecken, werden sie auch zu Objekten, die die KI verstehen muss.
Die Logik ist nicht kompliziert. Wenn die KI im Hintergrund die „erste Vorstellung“ der Marke an den Verbraucher übernimmt – indem sie Ihr Produkt empfiehlt – muss sie zuerst verstehen, welchen Wert Sie haben und welche Bedürfnisse Sie erfüllen. Je genauer sie das versteht, desto passender sind die Empfehlungen. Eine allgemeine Aussage wie „gute Qualität“ kann die KI nicht klar für Sie erklären. Nur wenn die Eigenschaften in der Produktbeschreibung klar aufgeführt sind und die Erfahrungen in Nutzerbewertungen bestätigt werden, kann die KI die Verbraucher wirklich treffen.
Je klarer sich die Marke ausdrückt, desto wirksamer ist die „Weiterleitung“ der KI. Marken mit unklarer Ausdrucksweise werden leichter im Filterprozess der KI ausgeschlossen.
Alimama nennt das die „KI-Lesbarmachung“ von Markenwerten. Anders ausgedrückt: Früher lag der Kern des Markenaufbaus darin, „von Verbrauchern gesehen zu werden“ – jetzt kommt eine weitere Ebene hinzu: „von der KI genau verstanden zu werden“.
Was „Wanxiang Dianjing“ tut, läuft im Grunde darauf hinaus, Marken und Verbraucher dabei zu helfen, sich gegenseitig zu finden. Wenn die KI den Wert der Marke genau erklären kann, wird sie diesen Wert natürlich zu den Menschen bringen, die ihn brauchen.
Das betriebliche Problem, das das Double-11-Ereignis hinterlässt, erstreckt sich damit auch über die große Werbeaktion hinaus. Marken müssen nicht nur die Verbraucher verstehen, sondern auch dafür sorgen, dass die KI sie genau versteht. Eine klare und stabile Markenwahrnehmung wird zu einer wichtigen Grundlage, um kontinuierlich neue Wachstumspotenziale zu entdecken.
Wie eingangs erwähnt: Ein Schritt weiter von der Bedarfsbefriedigung zur Bedarfsschaffung ist der Kern