Studie

Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz auf die Zahlungsbereitschaft von Marketingdienstleistungen

Autor
Brand Science Institute
Veröffentlicht
16. Januar 2025
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Einleitung:

Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zahlreiche Branchen verändert, wobei insbesondere die Marketingbranche ein erhebliches Potenzial für den Einsatz dieser Technologien aufweist. Tools wie ChatGPT ermöglichen es, Inhalte schneller, kosteneffizienter und individueller zu erstellen, was einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise darstellt, wie Unternehmen ihre Zielgruppen erreichen und mit ihnen interagieren können. Diese technologischen Fortschritte beeinflussen nicht nur die Prozesse innerhalb von Marketingabteilungen, sondern verändern auch die Dynamik zwischen Unternehmen und Dienstleistern, insbesondere Marketing- und Werbeagenturen.

Ein wesentlicher Aspekt dieser Entwicklung ist die zunehmende Substitution traditioneller Agenturleistungen durch KI-basierte Lösungen. Während Agenturen und Marketingdienstleister bisher als unverzichtbare Partner für die Entwicklung kreativer Kampagnen, die Konzeption von Werbestrategien und die Produktion von Content galten, übernehmen Tools wie ChatGPT zunehmend diese Aufgaben. Insbesondere in der „neuen Welt“ der KI-affinen Marketingspezialisten auf Seiten der abnehmenden Kunden wird der Einsatz von KI nicht nur als effizientere Alternative angesehen, sondern auch als ein Mittel, um Kosten zu senken und den Content-Erstellungsprozess zu beschleunigen. Diese Entwicklung hat direkte Auswirkungen auf die Zahlungsbereitschaft dieser Zielgruppe: Sie neigen dazu, den monetären Wert traditioneller Dienstleistungen neu zu bewerten und eher in KI-basierte Lösungen zu investieren, die als ausreichend für ihre Bedürfnisse wahrgenommen werden.

Demgegenüber steht die „alte Welt“ der traditionellen Marketingakteure, die weiterhin auf bewährte Agenturmodelle setzen. Diese Zielgruppe vertraut auf die Expertise von Agenturen und geht davon aus, dass die erbrachten Leistungen manuell und individuell entwickelt werden. Ihre Zahlungsbereitschaft bleibt daher weitgehend stabil, da sie den hohen Wert menschlicher Kreativität, strategischen Denkens und individueller Betreuung weiterhin anerkennt. Dieser Kontrast zwischen beiden Welten schafft nicht nur Herausforderungen, sondern eröffnet auch neue Fragestellungen:

Wie können Marketingdienstleister, die zur Erbringung ihrer Leistungen ChatGPT einsetzen, ihre Lösungen so positionieren und differenzieren, dass sie einerseits die KI-affine B2B-Zielgruppe, die primär auf Kostenersparnis, Effizienz und Funktionalität fokussiert ist, von einem ausreichenden wahrgenommenen Wert überzeugen und dadurch eine angemessene Zahlungsbereitschaft fördern, während sie andererseits die traditionelle Zielgruppe, die besonderen Wert auf hohe Qualitätsstandards, kreative Einzigartigkeit und manuelle Expertise legt, dazu bewegen, den Wert der durch KI unterstützten Leistungen als gleichwertig oder gar überlegen wahrzunehmen und eine weiterhin stabile oder sogar gesteigerte Zahlungsbereitschaft zu zeigen?

Die vorliegende Forschungsstudie setzt an diesem Spannungsfeld an und untersucht in einem ersten Schritt, wie hoch die Zahlungsbereitschaft der beiden Zielgruppen – der KI-affinen Kunden, die ChatGPT bereits aktiv nutzen, und der traditionellen Kunden, die auf manuelle Expertise und Kreativität setzen – für ChatGPT-basierte Marketingdienstleistungen ist. Dabei wird analysiert, wie beide Gruppen den Wert solcher Leistungen wahrnehmen und welche spezifischen Faktoren ihre Zahlungsbereitschaft beeinflussen, wie etwa Effizienz, Kostenersparnis, Qualität oder individuelle Betreuung.

In einem zweiten Schritt untersucht die Studie, wie Anbieter von ChatGPT-Dienstleistungen die Zahlungsbereitschaft beider Zielgruppen – der KI-erfahrenen und der unerfahrenen Entscheider – gezielt steigern können. Dabei liegt der Fokus darauf, Strategien zu entwickeln, die den wahrgenommenen Wert der Dienstleistungen durch umfassende Mehrwertkommunikation und zusätzliche begleitende Leistungen erhöhen. Dazu gehören Ansätze wie die Betonung von Flexibilität, der individuellen Anpassbarkeit der Ergebnisse, der kreativen Qualität durch die Kombination von KI und menschlicher Expertise sowie die klare Darstellung von Effizienz- und Kostenvorteilen.

Besonderes Augenmerk wird darauf gelegt, wie Anbieter ihre Angebote so positionieren und differenzieren können, dass sie nicht nur den unterschiedlichen Erwartungen und Bedürfnissen der Zielgruppen gerecht werden, sondern auch Unsicherheiten und Vorbehalte – insbesondere bei unerfahrenen Entscheidern – aktiv abbauen. Dies umfasst unter anderem transparente Preismodelle, die klare Aufteilung zwischen menschlichem und KI-gestütztem Beitrag, sowie die Einbindung von zusätzlichen Leistungen wie Qualitätskontrollen, datengetriebener Entscheidungsfindung und langfristiger strategischer Beratung.

Ziel ist es, ein fundiertes Verständnis für die Dynamik zwischen traditionellem und KI-gestütztem Marketing zu schaffen und praxisnahe Ansätze für eine nachhaltige Positionierung im Markt zu entwickeln. Diese sollen nicht nur die Akzeptanz von KI-Dienstleistungen fördern, sondern auch das Vertrauen und die Wertschätzung für hybride Modelle stärken, die die Synergie zwischen Mensch und KI optimal nutzen.

Untersuchungsgegenstand: Arten von Dienstleistungen

Die vorliegende Forschungsstudie untersucht zentrale Dienstleistungen im Marketing, die durch den Einsatz von ChatGPT erbracht werden können. Diese umfassen die Contenterstellung, die Datenanalyse und die Ideengenerierung, die wesentliche Bestandteile moderner Marketingstrategien darstellen. Im Folgenden werden diese Dienstleistungsarten detailliert beschrieben, um ihren Nutzen und ihre Herausforderungen näher zu beleuchten und den Untersuchungsgegenstand besser einzuordnen.

Contenterstellung

Die Contenterstellung ist ein wesentlicher Bereich im Marketing, der stark von der Einführung KI-basierter Tools wie ChatGPT profitieren kann. Texte wie Artikel, Blogbeiträge oder PR-Texte dienen dabei der Wissensvermittlung, der Markenpositionierung und der Suchmaschinenoptimierung (SEO). ChatGPT bietet die Möglichkeit, solche Inhalte schnell und präzise zu generieren, was den Produktionsprozess erheblich beschleunigt. Darüber hinaus erlaubt die Technologie, Inhalte gezielt auf Zielgruppen und deren spezifische Informationsbedürfnisse zuzuschneiden. Dies kann durch die Anpassung von Stil, Tonalität und Struktur erreicht werden, sodass die Inhalte sowohl informativ als auch emotional ansprechend gestaltet sind.

Ein weiterer zentraler Anwendungsbereich sind Werbe- und PR-Texte. Hier kommt es besonders darauf an, prägnante und emotional wirksame Botschaften zu formulieren, die die Aufmerksamkeit der Zielgruppe auf sich ziehen. ChatGPT kann Schlagzeilen, Call-to-Actions und andere Botschaften generieren, die direkt auf die Motivationen und Bedürfnisse der Zielgruppe abgestimmt sind. Dennoch bleibt die Nachbearbeitung durch erfahrene Marketingspezialisten essenziell, da die KI generierte Inhalte nicht immer die spezifischen Anforderungen an Kreativität und kulturelle Sensibilität vollständig erfüllen können.

Datenanalyse und Insights

Ein weiterer zentraler Bereich ist die datengetriebene Entscheidungsfindung im Marketing, bei der ChatGPT eine bedeutende Rolle einnehmen kann. Unternehmen nutzen umfangreiche Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Marketingstrategien zu optimieren. ChatGPT unterstützt diesen Prozess, indem es große und komplexe Datenmengen analysieren und in verständliche Berichte und Visualisierungen übersetzen kann. Diese Berichte erleichtern es nicht nur, Entscheidungsgrundlagen zu schaffen, sondern auch, diese Ergebnisse für verschiedene Zielgruppen innerhalb des Unternehmens zugänglich zu machen.

Ein besonderer Nutzen liegt in der Fähigkeit, aus Kundendaten Insights zu gewinnen. ChatGPT kann Muster im Kundenverhalten erkennen und Handlungsempfehlungen ableiten, etwa zur Optimierung von Kampagnen oder zur Identifikation neuer Zielgruppen. Diese Fähigkeit zur Mustererkennung ist besonders wertvoll für die Entwicklung personalisierter Marketingmaßnahmen. Allerdings hängt die Qualität der Analysen stark von der Verfügbarkeit und Struktur der zugrunde liegenden Daten ab, was eine sorgfältige Datenaufbereitung erforderlich macht.

Ideengenerierung

Eine besondere Stärke von ChatGPT liegt in der Unterstützung kreativer Prozesse, die sowohl bei der Entwicklung neuer Kampagnen als auch bei der strategischen Planung eine Rolle spielen. In der Konzeptionsphase von Marketingkampagnen kann ChatGPT als Ideengeber fungieren, indem es innovative Ansätze vorschlägt, die auf Zielgruppenanalysen und aktuellen Branchentrends basieren. Diese Vorschläge können Marketingexperten dabei unterstützen, neue Perspektiven einzunehmen und originelle Ansätze zu entwickeln, die sich von Wettbewerbern abheben.

Auch im Bereich der Produktentwicklung bietet ChatGPT durch die Kombination von Marktdaten und kreativen Vorschlägen wertvolle Unterstützung. Es hilft Unternehmen, neue Ideen für Produkte oder Dienstleistungen zu generieren, die den Anforderungen ihrer Zielgruppen entsprechen und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit steigern. Trotz der Vielseitigkeit und Geschwindigkeit von ChatGPT bedürfen die generierten Ideen stets einer kritischen Prüfung durch Experten, um sicherzustellen, dass sie im spezifischen Marktumfeld realisierbar und relevant sind.

Die untersuchten Dienstleistungen – Contenterstellung, Datenanalyse und Ideengenerierung – zeigen die Vielseitigkeit und das Potenzial von ChatGPT im Marketing. Die Technologie bietet nicht nur Effizienzvorteile, sondern ermöglicht es auch, Prozesse zu skalieren und Inhalte individuell auf Zielgruppen zuzuschneiden. Gleichzeitig ist zu berücksichtigen, dass KI-generierte Ergebnisse eine sorgfältige Prüfung und gegebenenfalls Nachbearbeitung durch Experten erfordern, um den hohen Anforderungen der modernen Marketinglandschaft gerecht zu werden. Dieses Zusammenspiel von KI und menschlicher Expertise bildet die Grundlage für die Untersuchung der Zahlungsbereitschaft und der Wahrnehmung dieser Dienstleistungen in der vorliegenden Studie.

Untersuchungsaufbau

Die vorliegende Studie untersucht die Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz (KI) auf die Zahlungsbereitschaft für verschiedene Arten von Marketingdienstleistungen in deutschen Unternehmen. Im Zentrum der Analyse stehen die drei zentralen Dienstleistungskategorien Contenterstellung, Datenanalyse und Ideengenerierung. Ziel ist es, die Zahlungsbereitschaft der Teilnehmer für diese Leistungen unter verschiedenen Bereitstellungsszenarien zu bewerten und die Einflussfaktoren auf die Wahrnehmung des Werts sowie die Akzeptanz zu untersuchen.

Stichprobe und Teilnehmerauswahl

An der Befragung nahmen 224 Marketingmanager und -leiter deutscher Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen teil. Die Teilnehmer wurden gezielt rekrutiert, um eine repräsentative Stichprobe von Entscheidern im B2B-Marketing zu gewährleisten. Die Auswahlkriterien umfassten eine Mindestverantwortung für Budgetentscheidungen im Bereich Marketingdienstleistungen sowie eine berufliche Erfahrung von mindestens fünf Jahren in einer Führungs- oder strategischen Position.

3.1 Fragestellungen und Stimuli

Die Befragung basierte auf fünf spezifischen Leistungsszenarien, die die unterschiedlichen Kombinationen von menschlicher Expertise und KI-Unterstützung in der Erbringung von Marketingdienstleistungen widerspiegeln. Für jede der drei untersuchten Kategorien (Contenterstellung, Datenanalyse, Ideengenerierung) wurden die Teilnehmer zu ihrer Zahlungsbereitschaft in folgenden Szenarien befragt:

  1. Manuelle Entwicklung durch Marketingspezialisten:
    Die Leistungen werden ausschließlich von einem erfahrenen Marketingspezialisten recherchiert, entwickelt und aufbereitet.
  2. KI-unterstützte Entwicklung durch Marketingspezialisten:
    Die Leistungen werden von einem Marketingspezialisten unter aktiver Nutzung von KI recherchiert, entwickelt und aufbereitet.
  3. KI-unterstützte Entwicklung durch KI-Experten (Prompt Engineers):
    Ein KI-Experte (Prompt Engineer) nutzt KI, um die Leistungen zu erstellen und diese zu optimieren.
  4. Automatisierte Entwicklung mit Prüfung durch Marketingspezialisten:
    Die Leistungen werden vollständig durch KI automatisiert erstellt und anschließend von einem Marketingspezialisten auf Richtigkeit geprüft.
  5. Automatisierte Entwicklung mit Prüfung durch KI-Experten:
    Die Leistungen werden vollständig durch KI automatisiert erstellt und anschließend von einem KI-Experten geprüft und finalisiert.

Die Teilnehmer wurden gebeten, für jedes dieser Szenarien ihre Zahlungsbereitschaft in Euro zu nennen. Zusätzlich wurden sie gebeten, die Wahrnehmung von Qualität, Effizienz, Individualität und Kreativität der Leistung in jedem Szenario zu bewerten.

3.2  Moderierende Kriterien

Ein besonderer Fokus der Untersuchung lag auf der Rolle moderierender Kriterien, die die Zahlungsbereitschaft beeinflussen könnten. Dazu wurden die Teilnehmer nach ihrer Erfahrung und ihrem Umgang mit KI-Technologien befragt. Diese Kriterien wurden in zwei Gruppen unterteilt:

  1. Erfahrene Nutzer von KI:
    Teilnehmer, die in ihrer beruflichen Tätigkeit regelmäßig KI-Technologien wie ChatGPT oder ähnliche Tools einsetzen.
  2. Unerfahrene Nutzer von KI:
    Teilnehmer, die wenig bis keine Erfahrung mit dem Einsatz von KI-Technologien haben.

Diese Differenzierung ermöglichte es, Unterschiede in der Wahrnehmung und Bewertung der Leistungsszenarien zwischen den beiden Gruppen zu analysieren.

3.3 Untersuchungsmethodik

Die Datenerhebung erfolgte über einen strukturierten Online-Fragebogen. Die Teilnehmer wurden nach einem klaren Ablauf durch die Befragung geführt:

  1. Einleitung und Erklärung der Szenarien:
    Zu Beginn der Befragung wurden die fünf Leistungsszenarien detailliert beschrieben, um sicherzustellen, dass alle Teilnehmer die Unterschiede zwischen den Szenarien verstehen.
  2. Abfrage der Zahlungsbereitschaft:
    Die Teilnehmer wurden gebeten, für jedes Szenario anzugeben, wie viel sie bereit wären zu zahlen. Diese Angaben wurden auf einer Skala in Euro erfasst.
  3. Bewertung der Wahrnehmung:
    Zusätzlich wurden die Teilnehmer gebeten, die Qualität, Effizienz, Individualität und Kreativität der Leistungen in jedem Szenario auf einer Likert-Skala (1 = „sehr gering“ bis 5 = „sehr hoch“) zu bewerten.
  4. Erfassung moderierender Kriterien:
    Abschließend wurden die Teilnehmer zu ihrer Erfahrung mit KI-Technologien, ihrer generellen Offenheit gegenüber technologischen Innovationen und ihren bisherigen Berührungspunkten mit KI im beruflichen Kontext befragt.

Konkrete Fragestellungen:

Wie viel sind Sie bereit für die Contenterstellung, Datenanalyse,Ideengenerierung zu zahlen, wenn…

  • ... die Leistungen von einem Marketingspezialisten recherchiert, aufbereitet und entwickelt werden?
  • …die Leistungen von einem Marketingspezialisten unter Zuhilfenahme von KI recherchiert, aufbereitet und entwickelt werden?
  • …die Leistungen von KI-Experten (Prompt Engineers) unter Zuhilfenahme von KI recherchiert, aufbereitet und entwickelt werden?
  • …die Leistungen mit Hilfe KI automatisiert recherchiert, aufbereitet und entwickelt und von einem Marketingspezialisten auf Richtigkeit geprüft werden?
  • …die Leistungen mit Hilfe KI automatisiert recherchiert, aufbereitet und entwickelt und von einem KI-Experten (Prompt Engineer) auf Richtigkeit geprüft werden?

Die Ergebnisse der Untersuchung sollen:

  • Unterschiede in der Zahlungsbereitschaft zwischen den fünf Szenarien aufzeigen.
  • Die Wahrnehmung des Werts der Dienstleistungen in den verschiedenen Szenarien beleuchten.
  • Den Einfluss der moderierenden Kriterien, insbesondere der Erfahrung mit KI, auf die Zahlungsbereitschaft und die Wahrnehmung der Szenarien analysieren.

Diese Ergebnisse dienen als Grundlage, um gezielte Strategien für die Positionierung und Preisgestaltung von KI-unterstützten Marketingdienstleistungen zu entwickeln. Sie sollen Marketingdienstleistern ermöglichen, ihre Angebote auf die unterschiedlichen Bedürfnisse und Erwartungen der Zielgruppen zuzuschneiden und dabei sowohl die Zahlungsbereitschaft zu optimieren als auch den wahrgenommenen Wert der Leistungen zu steigern.

Diskussion der Ergebnisse Preisbereitschaft Marketingdienstleistungen gesamt

Die Ergebnisse der Zahlungsbereitschaft für die Marketingdienstleistungen Contenterstellung, Datenanalyse und Ideengenerierung in den fünf Szenarien zeigen klare Unterschiede, die auf die Art der Leistungserbringung zurückzuführen sind. Diese Differenzen bieten wertvolle Einblicke in die Wahrnehmung des Werts der einzelnen Dienstleistungen durch die Zielgruppe.

4.1. Allgemeine Beobachtungen

In allen drei Dienstleistungskategorien ist die Zahlungsbereitschaft für Szenarien, bei denen die Arbeit vollständig oder überwiegend von einem Marketingspezialisten manuell durchgeführt wird, am höchsten. Dies deutet darauf hin, dass menschliche Expertise und Individualität nach wie vor als besonders wertvoll angesehen werden.

Mit zunehmendem Einsatz von KI in der Leistungserbringung sinkt die Zahlungsbereitschaft. Am niedrigsten ist sie in den Szenarien, in denen die Arbeit vollständig durch KI automatisiert wird und lediglich eine abschließende Prüfung durch einen Marketingspezialisten oder KI-Experten erfolgt. Dies legt nahe, dass automatisierte Prozesse als weniger wertvoll oder als Standardlösungen wahrgenommen werden, insbesondere wenn der menschliche Input minimiert wird.

4.2 Unterschiede zwischen den Dienstleistungskategorien

Die Zahlungsbereitschaft variiert auch zwischen den Dienstleistungskategorien, was die unterschiedlichen Anforderungen und Erwartungen an diese Leistungen widerspiegelt:

  • Contenterstellung:
    Die Zahlungsbereitschaft für die Contenterstellung liegt insgesamt auf einem niedrigeren Niveau im Vergleich zu den anderen Kategorien. Dies könnte darauf hindeuten, dass diese Leistung als relativ standardisierbar angesehen wird, insbesondere bei der Unterstützung durch KI. Dennoch bleibt die Zahlungsbereitschaft für manuell erstellte Inhalte höher, was auf die Wahrnehmung von Kreativität und persönlichem Stil als entscheidende Mehrwerte hinweist.
  • Datenanalyse:
    Die Zahlungsbereitschaft für Datenanalysen ist in allen Szenarien am höchsten. Dies spiegelt die hohe Bedeutung datengetriebener Entscheidungsfindung im Marketing wider. Selbst bei KI-unterstützten oder automatisierten Analysen bleibt die Zahlungsbereitschaft relativ hoch, was darauf hindeutet, dass die Zielgruppe die strategische Relevanz dieser Leistung anerkennt.
  • Ideengenerierung:
    Die Zahlungsbereitschaft für die Ideengenerierung liegt zwischen den beiden anderen Kategorien. In den manuell und KI-unterstützt erbrachten Szenarien wird ein relativ hoher Wert zugeschrieben, da kreative Konzepte als schwerer automatisierbar wahrgenommen werden. Die geringste Zahlungsbereitschaft in der Kategorie zeigt sich jedoch ebenfalls bei vollständig automatisierten Prozessen, was auf die Bedeutung von individueller Kreativität und Expertise hinweist.

4.3 Unterschiede zwischen den Szenarien

  • Manuelle Entwicklung durch Marketingspezialisten:
    Die höchste Zahlungsbereitschaft in diesem Szenario bestätigt die anhaltende Wertschätzung für individuelle, kreative und maßgeschneiderte Lösungen. Es wird deutlich, dass der persönliche Input eines Experten einen erheblichen Mehrwert darstellt, insbesondere in Bereichen, die Kreativität und tiefgehendes Wissen erfordern.
  • KI-unterstützte Entwicklung durch Marketingspezialisten:
    Dieses Szenario zeigt eine leicht reduzierte Zahlungsbereitschaft im Vergleich zur manuellen Entwicklung. Dies deutet darauf hin, dass die Nutzung von KI zwar als hilfreich wahrgenommen wird, aber gleichzeitig die Wertigkeit des menschlichen Inputs in der Wahrnehmung der Zielgruppe leicht verringert.
  • KI-unterstützte Entwicklung durch KI-Experten:
    Die Zahlungsbereitschaft in diesem Szenario liegt noch etwas niedriger. Dies könnte darauf hinweisen, dass KI-Experten (Prompt Engineers) als weniger nah am eigentlichen Marketingprozess wahrgenommen werden, was zu einer geringeren Bereitschaft führt, für deren Leistungen zu zahlen.
  • Automatisierte Entwicklung mit Prüfung durch Marketingspezialisten oder KI-Experten:
    Die geringste Zahlungsbereitschaft zeigt sich in den Szenarien, in denen die Leistung vollständig durch KI automatisiert wird. Die Prüfung durch Marketingspezialisten wird zwar höher bewertet als die Prüfung durch KI-Experten, bleibt aber insgesamt auf einem niedrigeren Niveau. Dies deutet darauf hin, dass automatisierte Prozesse allein nicht als gleichwertig zu menschlicher Arbeit angesehen werden, selbst wenn eine abschließende Prüfung erfolgt.

4.4 Implikationen der Teilergebnisse

Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von menschlicher Expertise in der Wahrnehmung des Werts von Marketingdienstleistungen. Auch wenn KI als Werkzeug geschätzt wird, zeigt sich, dass die Zielgruppe die Kombination aus menschlichem Input und technologischer Unterstützung als optimal betrachtet. Die Zahlungsbereitschaft sinkt jedoch deutlich, wenn der menschliche Anteil reduziert oder vollständig durch automatisierte Prozesse ersetzt wird.

Besonders in der Datenanalyse bleibt die Zahlungsbereitschaft auch bei KI-unterstützten oder automatisierten Prozessen vergleichsweise hoch, was die Bedeutung datengetriebener Entscheidungen für Marketingmanager hervorhebt. Die Contenterstellung hingegen zeigt die stärkste Abhängigkeit von individueller Kreativität, während die Ideengenerierung als kreativer, aber dennoch teilweise standardisierbarer Prozess wahrgenommen wird.

Detaillierte Diskussion der Ergebnisse mit KI-Erfahrung

Das Balkendiagramm zeigt die Preisbereitschaft der Gruppe mit KI-Erfahrung für die Kategorien Contenterstellung, Datenanalyse und Ideengenerierung in fünf Leistungsszenarien, die von vollständig manuellen Prozessen bis hin zu automatisierten KI-gestützten Ansätzen reichen. Die Ergebnisse unterstreichen sowohl die Akzeptanz als auch die Differenzierung der Zahlungsbereitschaft innerhalb dieser Zielgruppe, die bereits mit KI-Technologien vertraut ist.

5.1 Höhere Zahlungsbereitschaft bei KI-unterstützten Szenarien

Die Teilnehmer mit KI-Erfahrung zeigen insgesamt eine höhere Akzeptanz und Zahlungsbereitschaft für Szenarien, in denen KI unterstützend oder automatisiert eingesetzt wird, im Vergleich zu traditionelleren Methoden. Insbesondere bei der Datenanalyse und Ideengenerierung wird die Wertschätzung für die Effizienz- und Analysevorteile durch KI deutlich.

  • Datenanalyse: Die Zahlungsbereitschaft für KI-unterstützte oder automatisierte Datenanalysen ist besonders hoch, was darauf hinweist, dass diese Gruppe die strategische Bedeutung datengetriebener Entscheidungen erkennt und den Nutzen von KI in diesem Bereich als besonders wertvoll einschätzt.
  • Ideengenerierung: Auch hier zeigt sich eine deutliche Akzeptanz für die Unterstützung durch KI, da kreative Prozesse durch die Kombination von KI und menschlicher Expertise effektiver und inspirierender gestaltet werden können.

5.2 Manuelle Leistungen bleiben wertvoll

Trotz der hohen Akzeptanz für KI-unterstützte Szenarien bleibt die Zahlungsbereitschaft für vollständig manuelle Leistungen, die von Marketingspezialisten erbracht werden, hoch. Dies verdeutlicht, dass selbst erfahrene Nutzer von KI den Wert menschlicher Expertise, Kreativität und Individualität weiterhin anerkennen.

  • Individuelle Kreativität: Besonders bei der Contenterstellung und der Ideengenerierung wird die Bedeutung von einzigartigen, handgefertigten Inhalten hervorgehoben, die spezifische Markenbedürfnisse ansprechen.
  • Vertrauensfaktor: Die Präferenz für manuelle Prozesse zeigt, dass menschliches Engagement weiterhin als unverzichtbar angesehen wird, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse strategisch und qualitativ den Anforderungen entsprechen.

5.3 Automatisierte Prozesse

Die Szenarien, bei denen die Leistungen vollständig automatisiert und anschließend durch Marketingspezialisten oder KI-Experten geprüft werden, werden positiv bewertet. Dies zeigt, dass die Gruppe mit KI-Erfahrung ein grundlegendes Vertrauen in die Kombination aus Automatisierung und menschlicher Qualitätskontrolle entwickelt hat.

  • Effizienz durch Automatisierung: Die Akzeptanz für automatisierte Prozesse spiegelt die Anerkennung der Effizienzvorteile wider, insbesondere bei Aufgaben, die stark standardisiert oder datenbasiert sind.
  • Wert der Qualitätskontrolle: Die Prüfungen durch Marketingspezialisten oder KI-Experten wirken als entscheidender Faktor, um die wahrgenommene Qualität und Verlässlichkeit der Ergebnisse zu sichern.

5.4 Implikationen

1. Positionierung von KI-gestützten Dienstleistungen

Anbieter von Marketingdienstleistungen sollten den Mehrwert von KI-basierten Lösungen klar und überzeugend kommunizieren. Dabei sollten insbesondere die Vorteile in Bezug auf Effizienz, Skalierbarkeit und Datenverarbeitung hervorgehoben werden. Die Kombination von KI und menschlicher Expertise sollte als Schlüsselmerkmal positioniert werden, um Vertrauen und Zahlungsbereitschaft weiter zu fördern.

2. Optimierung automatisierter Dienstleistungen

Die Akzeptanz vollständig automatisierter Szenarien kann durch eine gezielte Kommunikation des Qualitätsmanagements gesteigert werden. Anbieter könnten beispielsweise stärker darauf hinweisen, dass die Ergebnisse von KI-gestützten Prozessen systematisch geprüft und verfeinert werden, um den hohen Qualitätsansprüchen gerecht zu werden.

3. Fokus auf datengetriebene Leistungen

Die hohe Zahlungsbereitschaft für Datenanalysen zeigt, dass dieser Bereich eine Priorität für Anbieter darstellen sollte. Dienste, die fortschrittliche KI-Tools für Dateninterpretation und -visualisierung kombinieren, könnten besonders attraktiv sein. Marketingdienstleister könnten zudem spezielle Pakete entwickeln, die Datenanalyse mit Handlungsempfehlungen und strategischer Beratung verbinden.

4. Entwicklung hybrider Modelle

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass hybride Modelle, die die Stärken von Automatisierung und menschlicher Kontrolle verbinden, besonders attraktiv für KI-erfahrene Zielgruppen sind. Anbieter könnten den Fokus darauf legen, wie solche Modelle Zeit und Kosten sparen, ohne dabei die Qualität zu beeinträchtigen.

Die Gruppe mit KI-Erfahrung zeigt eine hohe Akzeptanz für KI-unterstützte und automatisierte Dienstleistungen, wobei manuelle Leistungen nach wie vor geschätzt werden. Dies bietet eine klare Grundlage für die strategische Entwicklung und Positionierung von Marketingdienstleistungen. Anbieter sollten sowohl die Vorteile der Automatisierung als auch den Mehrwert menschlicher Expertise betonen, um das volle Potenzial dieser Zielgruppe auszuschöpfen.

Die Ergebnisse zeigen zudem, dass datengetriebene Leistungen ein besonders lukrativer Bereich sind, während die Akzeptanz für automatisierte Prozesse durch eine klare Kommunikation von Qualitätssicherung und menschlicher Kontrolle weiter gesteigert werden kann.

Detaillierte Diskussion der Ergebnisse der Gruppe ohne KI-Erfahrung

Das Balkendiagramm zeigt, dass die Preisbereitschaft der Gruppe ohne KI-Erfahrung deutliche Unterschiede zwischen den fünf Szenarien aufweist. Diese Ergebnisse verdeutlichen eine klare Präferenz für manuelle Prozesse und eine starke Skepsis gegenüber KI-gestützten und automatisierten Dienstleistungen. Die Ergebnisse sind besonders auf die mangelnde Vertrautheit dieser Gruppe mit den Vorteilen und der Leistungsfähigkeit von KI zurückzuführen, was direkte Auswirkungen auf die Wahrnehmung des Wertes solcher Dienstleistungen hat.

Beobachtungen

6.1 Deutliche Präferenz für manuelle Leistungen

Die Zahlungsbereitschaft ist in Szenarien, die ausschließlich von Marketingspezialisten manuell erbracht werden, signifikant höher als in allen anderen Szenarien. Dies unterstreicht das Vertrauen dieser Zielgruppe in die traditionelle Arbeitsweise und menschliche Expertise.

  • Vertrauen in Kreativität und Qualität:
    Diese Gruppe verbindet mit manuell erbrachten Leistungen häufig individuelle Kreativität, persönliche Betreuung und hohe Qualitätsstandards. Der direkte menschliche Input wird als ein entscheidender Mehrwert wahrgenommen, den KI nicht ersetzen kann.
  • Ablehnung von Technologisierung:
    Die Präferenz für manuelle Leistungen zeigt, dass diese Gruppe die Automatisierung als potenziell riskant oder minderwertig ansieht, insbesondere bei Aufgaben, die Kreativität oder eine spezifische Anpassung erfordern, wie etwa Contenterstellung und Ideengenerierung.

6.2 Massive Ablehnung automatisierter Szenarien

Die Zahlungsbereitschaft in Szenarien, die auf vollständig automatisierten KI-Prozessen beruhen, ist extrem niedrig, selbst wenn die Ergebnisse von Marketingspezialisten oder KI-Experten überprüft werden.

  • Misstrauen gegenüber Automatisierung:
    Die Gruppe ohne KI-Erfahrung scheint automatisierte Prozesse als unzuverlässig wahrzunehmen, was sich in der drastischen Abwertung dieser Szenarien zeigt. Dies deutet darauf hin, dass automatisierte Leistungen als unpersönlich und weniger individuell wahrgenommen werden.
  • Wahrnehmung von geringem Mehrwert:
    Der Einsatz von KI wird in dieser Gruppe nicht als signifikante Verbesserung angesehen, sondern möglicherweise als Kostenreduktion seitens der Anbieter, die zulasten der Qualität geht. Dies führt zu einer geringeren Zahlungsbereitschaft.

6.3 Geringes Vertrauen in hybride Modelle

Szenarien, in denen Marketingspezialisten oder KI-Experten KI-unterstützt arbeiten, werden ebenfalls nur geringfügig besser bewertet als vollständig automatisierte Prozesse.

  • Wahrnehmung von Wertverlust:
    Hybride Modelle könnten in dieser Gruppe so wahrgenommen werden, dass die menschliche Arbeit durch KI herabgestuft oder eingeschränkt wird, was die wahrgenommene Qualität und den individuellen Charakter der Arbeit mindert.
  • Unklare Rollenverteilung:
    Die Kombination von KI und menschlichem Input könnte als weniger klar oder transparent empfunden werden, was das Vertrauen in die endgültige Qualität des Ergebnisses beeinträchtigt.

4. Datenanalyse bleibt vergleichsweise höher bewertet

Trotz der generell niedrigen Zahlungsbereitschaft für KI-gestützte Szenarien zeigt die Datenanalyse eine vergleichsweise höhere Bewertung.

  • Strategische Relevanz:
    Die Gruppe ohne KI-Erfahrung erkennt offenbar die Bedeutung datengetriebener Entscheidungen für den Erfolg von Marketingstrategien an. Dies deutet darauf hin, dass Datenanalysen als weniger subjektiv und somit weniger anfällig für die wahrgenommenen Risiken von Automatisierung angesehen werden.
  • Wahrnehmung von Objektivität:
    Datenanalysen könnten als eine weniger kreative, aber technisch orientierte Aufgabe wahrgenommen werden, bei der die Automatisierung als natürlicher und weniger bedenklich angesehen wird.

6.4 Implikationen

1. Aufklärungsbedarf

Die extrem niedrige Zahlungsbereitschaft für KI-gestützte und automatisierte Szenarien verdeutlicht den Bedarf an klarer Kommunikation über den Mehrwert und die Qualität solcher Dienstleistungen. Anbieter sollten darauf abzielen, die Effizienz und die präzise Arbeitsweise von KI stärker zu betonen. Erfolgreiche Beispiele und transparente Prozesse könnten helfen, Vertrauen in KI-gestützte Leistungen aufzubauen.

2. Fokus auf traditionelle Stärken

Für diese Zielgruppe sind Dienstleistungen, die menschliche Kreativität und Expertise betonen, von zentraler Bedeutung. Anbieter sollten gezielt Dienstleistungen entwickeln, die den individuellen Charakter und die persönliche Betreuung hervorheben, um die Akzeptanz dieser Zielgruppe zu gewinnen.

3. Marktspezifische Anpassung

Strategien zur Ansprache dieser Zielgruppe müssen die Vorbehalte gegenüber Automatisierung berücksichtigen. Die Betonung von Qualitätssicherung und menschlicher Kontrolle in KI-unterstützten Szenarien könnte helfen, diese Bedenken zu mildern. Zudem könnten hybride Modelle stärker individualisiert werden, um die spezifischen Bedürfnisse dieser Zielgruppe besser zu erfüllen.

4. Förderung von Datenanalysen

Die vergleichsweise höhere Zahlungsbereitschaft für Datenanalysen zeigt, dass dieser Bereich als Einstiegspunkt genutzt werden kann, um Vertrauen in KI-gestützte Prozesse aufzubauen. Anbieter könnten sich darauf konzentrieren, datenbasierte Dienstleistungen zu priorisieren und diese als Brücke zu weiteren KI-gestützten Leistungen zu nutzen.

Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Skepsis der Gruppe ohne KI-Erfahrung gegenüber automatisierten und KI-unterstützten Dienstleistungen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer gezielten Kommunikations- und Schulungsstrategie, um Vertrauen in die Technologie aufzubauen und die wahrgenommene Qualität von KI-gestützten Dienstleistungen zu steigern. Anbieter müssen den Wert menschlicher Expertise und den Nutzen von Automatisierung klar und verständlich herausstellen, um die Zahlungsbereitschaft dieser Zielgruppe langfristig zu erhöhen.

Diskussion der Unterschiede in den Preisbereitschaften zwischen KI-erfahrenen und unerfahrenen Marketingentscheidern

Die Analyse der Preisbereitschaften von KI-erfahrenen und unerfahrenen Marketingleitern und -managern zeigt deutliche Unterschiede, die auf divergierende Wahrnehmungen, Erfahrungen und Erwartungen gegenüber KI-gestützten Dienstleistungen zurückzuführen sind. Während KI-erfahrene Entscheider eine höhere Akzeptanz für automatisierte und KI-unterstützte Prozesse zeigen, lehnen unerfahrene Entscheider diese Szenarien häufig ab oder bewerten sie deutlich niedriger. Diese Differenzen sind sowohl psychologisch als auch strategisch begründet und können mit wissenschaftlichen Erkenntnissen zur Technologieakzeptanz, Entscheidungsfindung und Innovationsdiffusion erklärt werden.

7.1 Unterschiede in der Wahrnehmung von Effizienz und Qualität

KI-erfahrene Marketingentscheider neigen dazu, den Effizienzvorteil von KI-gestützten Prozessen stärker wahrzunehmen und zu schätzen. Sie erkennen, dass Automatisierung und KI insbesondere bei datenintensiven Aufgaben wie der Datenanalyse Zeit sparen und menschliche Ressourcen für strategischere Aufgaben freisetzen können. Dies deckt sich mit den Erkenntnissen der Technology Acceptance Model (TAM)-Theorie von Davis (1989), die besagt, dass die wahrgenommene Nützlichkeit einer Technologie entscheidend für ihre Akzeptanz ist. Erfahrene Nutzer bewerten KI daher nicht nur als unterstützendes Werkzeug, sondern als strategisches Asset.

Im Gegensatz dazu bewerten unerfahrene Entscheider die Qualität von KI-unterstützten Ergebnissen häufig skeptischer, da sie weniger Vertrauen in die Fähigkeit von KI haben, kreative und strategische Aufgaben in ausreichender Qualität zu erfüllen. Diese Skepsis spiegelt sich in einer niedrigeren Zahlungsbereitschaft wider und basiert oft auf einem Mangel an direkten Erfahrungen mit KI-Technologien. Laut der Diffusion of Innovation Theory von Rogers (2003) befinden sich unerfahrene Nutzer typischerweise in der „early majority“ oder „late majority“-Phase, in der neue Technologien kritisch hinterfragt und ihre Vorteile erst nachgewiesen werden müssen.

7.2  Wahrnehmung der Kreativität und Individualität

Die Unterschiede in der Bewertung kreativer Leistungen wie der Contenterstellung oder Ideengenerierung sind besonders ausgeprägt. KI-erfahrene Entscheider schätzen die Fähigkeit von KI, als Ideengeber oder zur Inspiration zu dienen, und sehen sie als Ergänzung menschlicher Kreativität. Ihre positive Wahrnehmung basiert auf ihrer Erfahrung, dass KI durch den Zugriff auf umfangreiche Daten und historische Muster neue Perspektiven und Vorschläge liefern kann, die die Kreativität des Teams anregen.

Unerfahrene Entscheider hingegen verbinden kreative Leistungen stark mit menschlicher Expertise und individueller Betreuung. Die Expectancy-Value-Theorie (Vroom, 1964) erklärt dies durch die Erwartung, dass kreative Ergebnisse stärker von subjektiven, menschlichen Prozessen abhängig sind und daher von KI nicht in vergleichbarer Qualität erbracht werden können. Folglich bewerten unerfahrene Entscheider hybride oder automatisierte Szenarien als weniger wertvoll, da sie befürchten, dass der individuelle Charakter der Leistungen verloren geht.

7.3 Vertrauen in automatisierte Prozesse und Qualitätskontrolle

KI-erfahrene Entscheider zeigen ein größeres Vertrauen in vollständig automatisierte Prozesse, insbesondere wenn diese durch menschliche Kontrolle ergänzt werden. Ihre Erfahrung mit der Technologie hat gezeigt, dass automatisierte Prozesse bei wiederholbaren Aufgaben wie der Datenanalyse oder der Standard-Contentgenerierung qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern können, solange eine effektive Qualitätskontrolle durch Marketingspezialisten oder KI-Experten erfolgt.

Unerfahrene Entscheider hingegen sind stärker von Unsicherheit geprägt, da sie die Prozesse und Algorithmen hinter KI-gestützten Systemen weniger gut verstehen. Laut der Uncertainty Reduction Theory (Berger & Calabrese, 1975) führt mangelndes Wissen oder Erfahrung zu einer verstärkten Ablehnung und Skepsis gegenüber neuen Technologien. Automatisierte Szenarien werden von dieser Gruppe daher als unzuverlässig, unpersönlich und risikobehaftet wahrgenommen, was ihre Zahlungsbereitschaft deutlich reduziert.

7.4 Rolle der Innovationsbereitschaft

KI-erfahrene Entscheider gehören oft zu den „Innovatoren“ oder „Early Adopters“, wie sie in Rogers’ Diffusion of Innovation Theory beschrieben werden. Sie sind offener für neue Technologien und bereit, diese frühzeitig zu testen und in ihre Prozesse zu integrieren. Dies erklärt, warum sie höhere Preise für KI-gestützte Dienstleistungen akzeptieren, da sie den langfristigen Nutzen und die strategischen Vorteile der Technologie erkennen.

Im Gegensatz dazu gehören unerfahrene Entscheider häufig zu den „Late Majority“- oder „Laggards“-Segmenten. Diese Gruppen bevorzugen etablierte und bewährte Ansätze, da sie weniger bereit sind, mit neuen Technologien zu experimentieren oder Risiken einzugehen. Sie sehen keine Notwendigkeit, höhere Preise für Dienstleistungen zu zahlen, die auf Technologien basieren, deren Mehrwert sie nicht vollständig einschätzen können.

7.5 Fazit

Die Unterschiede in den Preisbereitschaften zwischen KI-erfahrenen und unerfahrenen Marketingentscheidern sind tief verwurzelt in ihrer Wahrnehmung von Nutzen, Qualität und Risiko. Während erfahrene Nutzer die Effizienz, Skalierbarkeit und strategischen Vorteile von KI anerkennen, bleiben unerfahrene Nutzer skeptisch gegenüber deren Fähigkeit, kreative und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern.

Um diese Lücke zu schließen, sollten Anbieter von Marketingdienstleistungen:

  1. Vertrauen aufbauen: Durch transparente Kommunikation über Prozesse und Ergebnisse KI-gestützter Dienstleistungen.
  2. Demonstrationen und Piloten: Unerfahrenen Entscheidern die Möglichkeit bieten, KI in einer kontrollierten Umgebung zu erleben und ihre Vorteile zu erkennen.
  3. Hybride Modelle betonen: Den menschlichen Beitrag in KI-unterstützten Szenarien hervorheben, um die Bedenken unerfahrener Nutzer zu adressieren.
  4. Erfahrungen fördern: Schulungsprogramme oder Workshops anbieten, um die Kompetenz und das Vertrauen in KI bei unerfahrenen Zielgruppen zu steigern.

Diese Maßnahmen könnten dazu beitragen, die Akzeptanz von KI-gestützten Marketingdienstleistungen zu erhöhen und die Zahlungsbereitschaft auch in der unerfahrenen Zielgruppe langfristig zu steigern.

Diskussion: Substitution von Marketingspezialisten durch KI-Prompter

Die Frage, ob Marketingspezialisten eines Tages vollständig durch KI-Prompter (Prompt Engineers) ersetzt werden könnten, ist angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien wie ChatGPT zentral für die Zukunft des Marketings. Die vorliegenden Ergebnisse der Untersuchung zeigen jedoch, dass eine vollständige Substitution nicht unmittelbar bevorsteht und vielmehr eine Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Unterstützung als optimales Modell wahrgenommen wird.

8.1  Wertschätzung menschlicher Kreativität und Expertise

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die Zahlungsbereitschaft für vollständig manuelle Leistungen durch Marketingspezialisten in beiden Gruppen (mit und ohne KI-Erfahrung) signifikant höher ist als für KI-gestützte oder automatisierte Szenarien.

  • Unerfahrene Entscheider: Diese Gruppe legt besonderen Wert auf die individuelle Kreativität und die persönliche Betreuung, die nur von menschlichen Marketingspezialisten erbracht werden kann. Ihre geringe Zahlungsbereitschaft für KI-gestützte Szenarien zeigt, dass sie die maschinelle Verarbeitung von Inhalten oder Ideen nicht als gleichwertig mit menschlicher Arbeit ansehen.
  • Erfahrene Entscheider: Obwohl diese Gruppe eine höhere Akzeptanz für KI-Prompter zeigt, bleibt auch hier die Wertschätzung für die menschliche Expertise hoch, insbesondere bei kreativen und strategischen Aufgaben wie der Entwicklung von Kampagnenkonzepten oder der Contenterstellung.

Erkenntnis: Kreativität, Empathie und die Fähigkeit, komplexe, kulturelle und emotionale Nuancen zu verstehen, werden von KI derzeit nicht in gleichem Maße erbracht wie von Marketingspezialisten. Diese Aspekte machen die menschliche Arbeit in vielen Bereichen unersetzlich.

8.2  Rolle der KI-Prompter als Ergänzung, nicht Substitution

Die Untersuchung zeigt, dass KI-Prompter vor allem in hybriden Modellen, in denen sie als Ergänzung zu menschlichen Marketingspezialisten agieren, akzeptiert werden.

  • Effizienzsteigerung: KI-Prompter können repetitive Aufgaben wie die Generierung von Textentwürfen, Datenanalysen oder einfache Ideenvorschläge deutlich effizienter erledigen.
  • Qualitätssicherung: In den Szenarien, in denen KI-Prompter Ergebnisse liefern und diese anschließend von Marketingspezialisten geprüft werden, zeigt sich eine höhere Akzeptanz, insbesondere bei der KI-erfahrenen Gruppe. Dies zeigt, dass KI-Prompter eher als Werkzeuge zur Unterstützung menschlicher Arbeit denn als vollständige Substitution wahrgenommen werden.
  • Komplexität der Aufgaben: Während KI-Prompter bei standardisierten und datenbasierten Aufgaben erfolgreich eingesetzt werden können, fehlt ihnen die Fähigkeit, komplexe, strategische Entscheidungen zu treffen, die tiefes Branchenwissen und kulturelle Sensibilität erfordern.

Erkenntnis: KI-Prompter werden eher als leistungsstarke Werkzeuge angesehen, die menschliche Experten unterstützen, anstatt diese vollständig zu ersetzen.

8.3 Akzeptanzbarrieren und Wahrnehmung von Risiko

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Skepsis, insbesondere bei unerfahrenen Entscheidern, gegenüber der Qualität und Zuverlässigkeit von KI-gestützten Prozessen.

  • Verlust der individuellen Betreuung: Die Untersuchung zeigt, dass unerfahrene Nutzer die Automatisierung und den Einsatz von KI häufig mit einem Verlust an Individualität und persönlichem Service verbinden.
  • Vertrauensmangel: Die Unsicherheit gegenüber den Fähigkeiten von KI-Promptern, die Anforderungen spezifischer Marken oder Zielgruppen zu verstehen, führt dazu, dass diese Gruppe automatisierte Szenarien massiv abwertet.
  • Wahrnehmung von Kontrolle: In hybriden Szenarien wird die Kontrolle durch Marketingspezialisten als zentral angesehen, um die Qualität der Ergebnisse sicherzustellen und das Vertrauen in KI-gestützte Prozesse zu stärken.

Erkenntnis: Die vollständige Substitution menschlicher Marketingspezialisten durch KI-Prompter würde erhebliche Akzeptanzbarrieren mit sich bringen, insbesondere bei Zielgruppen, die stärker auf persönliche Beziehungen und individualisierte Leistungen setzen.

8.4 Langfristige Perspektive: Mensch-KI-Kollaboration

Die Untersuchung legt nahe, dass die Zukunft des Marketings nicht in einer vollständigen Substitution, sondern in einer intensiven Kollaboration zwischen Marketingspezialisten und KI-Promptern liegt.

  • Steigerung der Produktivität: KI-Prompter ermöglichen es Marketingspezialisten, sich auf kreative und strategische Aufgaben zu konzentrieren, während KI sich auf repetitive und datenintensive Prozesse spezialisiert.
  • Rolle des Menschen: Der Mensch bleibt der zentrale Entscheidungsträger, insbesondere bei der Entwicklung von Strategien, der kreativen Gestaltung und der Beziehungspflege mit Kunden.
  • Evolution der Arbeitsrollen: KI könnte die Rolle von Marketingspezialisten verändern, wobei sich ihre Arbeit stärker auf die Gestaltung und Steuerung von KI-Prozessen (z. B. Optimierung von Prompts) und die Interpretation von Ergebnissen konzentriert.

Erkenntnis: Anstatt Marketingspezialisten zu ersetzen, wird KI die Arbeitsweise und die erforderlichen Kompetenzen dieser Fachkräfte neu definieren und weiterentwickeln.

Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass die vollständige Substitution von Marketingspezialisten durch KI-Prompter auf absehbare Zeit unwahrscheinlich ist. Menschliche Kreativität, strategisches Denken und die Fähigkeit, emotionale und kulturelle Nuancen zu verstehen, bleiben essenziell für viele Marketingaufgaben. KI-Prompter bieten jedoch eine bedeutende Ergänzung, die die Effizienz steigern und repetitive Aufgaben übernehmen kann.

Die Zukunft des Marketings liegt daher in der Schaffung einer symbiotischen Beziehung zwischen Mensch und KI. Anbieter von Marketingdienstleistungen sollten diese Synergie aktiv fördern, indem sie hybride Modelle entwickeln, die die Stärken beider Welten kombinieren und die Akzeptanz bei unerfahrenen Nutzern durch transparente Kommunikation und Qualitätssicherung stärken.

Diskussion: Preisbereitschaft unerfahrener Marketingentscheider und die Frage nach Irreführung in der Marketingindustrie

Die Untersuchungsergebnisse zeigen signifikante Unterschiede in der Zahlungsbereitschaft zwischen unerfahrenen und erfahrenen Marketingentscheidern. Während erfahrene Entscheider KI-gestützte Leistungen tendenziell akzeptieren und dafür höhere Preise zahlen, zeigt sich bei unerfahrenen Entscheidern eine deutlich geringere Akzeptanz und Zahlungsbereitschaft für solche Szenarien. Diese Differenzen werfen die Frage auf, ob die Marketingindustrie unerfahrene Entscheider täuscht, wenn KI-gestützte Leistungen nicht offengelegt werden.

9.1  Konkrete Zahlen zu den Preisbereitschaften

Die Zahlungsbereitschaften der unerfahrenen Gruppe zeigen eine klare Präferenz für manuelle Leistungen. Beispielsweise:

  • Contenterstellung:
    • Manuell: 125 EUR/Stunde
    • KI-unterstützt durch Marketingspezialisten: 90 EUR/Stunde
    • Automatisiert + Prüfung durch Marketingspezialisten: 50 EUR/Stunde
  • Datenanalyse:
    • Manuell: 135 EUR/Stunde
    • KI-unterstützt durch Marketingspezialisten: 100 EUR/Stunde
    • Automatisiert + Prüfung durch KI-Experten: 50 EUR/Stunde
  • Ideengenerierung:
    • Manuell: 120 EUR/Stunde
    • KI-unterstützt durch Marketingspezialisten: 85 EUR/Stunde
    • Automatisiert + Prüfung durch Marketingspezialisten: 55 EUR/Stunde

Im Vergleich dazu zeigt die KI-erfahrene Gruppe eine gleichmäßigere Verteilung der Preisbereitschaft:

  • Contenterstellung:
    • Manuell: 125 EUR/Stunde
    • KI-unterstützt durch Marketingspezialisten: 110 EUR/Stunde
    • Automatisiert + Prüfung durch Marketingspezialisten: 90 EUR/Stunde
  • Datenanalyse:
    • Manuell: 150 EUR/Stunde
    • KI-unterstützt durch Marketingspezialisten: 130 EUR/Stunde
    • Automatisiert + Prüfung durch KI-Experten: 100 EUR/Stunde
  • Ideengenerierung:
    • Manuell: 140 EUR/Stunde
    • KI-unterstützt durch Marketingspezialisten: 120 EUR/Stunde
    • Automatisiert + Prüfung durch Marketingspezialisten: 95 EUR/Stunde

9.2 Diskussion der Unterschiede

9.2.1 Wahrnehmung der Leistung

Die unerfahrene Gruppe bewertet KI-gestützte Leistungen in allen Kategorien systematisch niedriger. Die Differenz zwischen der Preisbereitschaft für manuelle und KI-unterstützte Leistungen beträgt:

  • Contenterstellung: 35 EUR/Stunde
  • Datenanalyse: 35 EUR/Stunde
  • Ideengenerierung: 35 EUR/Stunde

Im Vergleich dazu beträgt diese Differenz bei der erfahrenen Gruppe:

  • Contenterstellung: 15 EUR/Stunde
  • Datenanalyse: 20 EUR/Stunde
  • Ideengenerierung: 20 EUR/Stunde

9.2.2 Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft

Unerfahrene Entscheider zeigen eine deutlich stärkere Abwertung für KI-gestützte und automatisierte Szenarien. Die Zahlungsbereitschaft für vollständig automatisierte Leistungen liegt bei unerfahrenen Entscheidern bis zu 60 % unter der für manuelle Leistungen (z. B. 50 EUR vs. 125 EUR für Contenterstellung). Bei erfahrenen Entscheidern beträgt der Unterschied hingegen nur etwa 30 % (z. B. 90 EUR vs. 125 EUR).

9.2.3 Potenzielle Irreführung

Die Diskrepanz in der Wahrnehmung und Bewertung von KI-gestützten Leistungen deutet darauf hin, dass unerfahrene Entscheider deutlich höhere Preise für Leistungen zahlen würden, wenn diese als manuell deklariert sind, obwohl sie tatsächlich durch KI unterstützt werden. Dies könnte als Täuschung gewertet werden, insbesondere wenn:

  • Die Leistungen nicht offengelegt werden.
  • Der Preis nicht die Effizienzvorteile von KI widerspiegelt.

9.3 Unterschiede in der Zahlungsbereitschaft

Die Ergebnisse zeigen, dass unerfahrene Entscheider bereit sind, deutlich mehr für manuell erbrachte Leistungen zu zahlen, während ihre Zahlungsbereitschaft für KI-unterstützte Szenarien drastisch sinkt. Diese Diskrepanz lässt sich wie folgt interpretieren:

  • Fehlwahrnehmung: Unerfahrene Entscheider bewerten den individuellen menschlichen Input höher, da sie den Nutzen von KI-gestützten Prozessen nicht vollständig verstehen. In Szenarien, in denen KI verwendet wird, ohne dies offenzulegen, könnte die Zahlungsbereitschaft daher auf falschen Annahmen basieren.
  • Geringe Akzeptanz: Unerfahrene Entscheider könnten sich betrogen fühlen, wenn sie erfahren, dass KI-gestützte Prozesse in Anspruch genommen wurden, da sie diese Leistungen bewusst zu niedrigeren Preisen bewertet hätten.

9.4 Wahrnehmung von Wert und Qualität

Unerfahrene Marketingentscheider verbinden mit manuellen Leistungen eine höhere Qualität, Kreativität und Individualität. Die Studie zeigt, dass diese Zielgruppe KI-gestützte Leistungen häufig als minderwertig wahrnimmt, was sich in ihrer deutlich niedrigeren Zahlungsbereitschaft für solche Szenarien widerspiegelt.

  • Asymmetrische Informationslage: Unerfahrene Entscheider verfügen oft nicht über ausreichende Kenntnisse, um den Wert von KI-gestützten Dienstleistungen korrekt einzuschätzen. Wenn KI-Prozesse nicht transparent deklariert werden, könnten diese Entscheider glauben, dass die Leistungen vollständig manuell erbracht wurden, was ihre Zahlungsbereitschaft künstlich erhöht.
  • Vertrauensproblem: Die mangelnde Offenlegung von KI-Unterstützung könnte das Vertrauen in die Marketingindustrie nachhaltig schädigen, wenn die Zielgruppe erkennt, dass ihre Erwartungen an manuelle Qualität und individuelle Betreuung nicht erfüllt wurden.

9.5 Ethische Überlegungen

9.5.1 Vertrauen und Transparenz

Ethische Überlegungen: Täuschung oder Optimierung?

Die Ergebnisse zeigen, dass unerfahrene Entscheider eine unrealistisch hohe Zahlungsbereitschaft für manuelle Leistungen haben und KI-gestützte Prozesse systematisch abwerten. Dies führt zu einer asymmetrischen Informationslage:

  • Ohne Offenlegung: Unerfahrene Entscheider zahlen deutlich mehr für Leistungen, die sie als manuell wahrnehmen, was das Vertrauen in die Anbieter langfristig gefährden könnte.
  • Mit Offenlegung: Die Akzeptanz von KI könnte langfristig gefördert werden, da transparente Kommunikation den Wert und die Effizienz von KI-Lösungen verdeutlicht.

Die Frage, ob die Marketingindustrie unerfahrene Entscheider betrügt, wenn sie KI-unterstützte Leistungen nicht deklariert, berührt sowohl ethische als auch strategische Aspekte.

  • Täuschung durch Verschleierung: Wenn KI-gestützte Prozesse als manuell deklarierte Leistungen verkauft werden, handelt es sich um eine bewusste Täuschung. Dies würde die ethischen Standards der Marketingindustrie untergraben und das Vertrauen in Anbieter nachhaltig schädigen.
  • Optimierung durch Effizienz: Auf der anderen Seite könnte argumentiert werden, dass KI-gestützte Prozesse eine Optimierung darstellen, die dem Kunden durch Zeit- und Kosteneinsparungen zugutekommt. Solange die Qualität der Ergebnisse den Erwartungen entspricht, wäre eine solche Optimierung legitim, wenn sie transparent kommuniziert wird.

9.5.2 Fairness und Marktwirkung

Wenn Marketingdienstleister KI-gestützte Leistungen nicht deklarieren, könnte dies als unethisches Verhalten interpretiert werden, da unerfahrene Kunden bewusst in dem Glauben gelassen werden, sie zahlten für vollständig manuelle Arbeit. Eine solche Praxis könnte nicht nur das Vertrauen einzelner Kunden, sondern auch den Ruf der gesamten Marketingindustrie schädigen.

Strategien für eine nachhaltige Positionierung von KI-gestützten Marketingdienstleistungen

Die signifikanten Unterschiede in der Zahlungsbereitschaft zwischen KI-erfahrenen und unerfahrenen Entscheidern verdeutlichen die Notwendigkeit für Anbieter, differenzierte Strategien zu entwickeln, die Vertrauen schaffen, den wahrgenommenen Wert von KI-Dienstleistungen erhöhen und die Akzeptanz bei unerfahrenen Zielgruppen fördern. Diese Strategien müssen über die einfache Erklärung von KI-Funktionen hinausgehen und ein umfassendes Verständnis für die gesamten Prozesse, Ergebnisse und begleitenden Leistungen vermitteln.

9.5.3 Sensibilisierung und Schulung: Aufbau von Vertrauen und Verständnis

Ein zentraler Aspekt für die Akzeptanz von KI-gestützten Dienstleistungen ist die Beseitigung von Vorurteilen und Unsicherheiten bei unerfahrenen Entscheidern. Anbieter sollten einen langfristigen Ansatz verfolgen, um die Zielgruppe gezielt zu informieren und Vertrauen in die Technologie aufzubauen.

  • Workshops und Schulungen:
    Anbieter könnten praxisorientierte Workshops anbieten, in denen Entscheidern die Funktionsweise von KI-Lösungen erklärt wird. Dies sollte nicht nur technische Aspekte umfassen, sondern auch zeigen, wie KI in der Praxis kreative Prozesse unterstützt, z. B. durch die Generierung von Ideenvorschlägen oder die Personalisierung von Content.
  • Demonstrationen und Pilotprojekte:
    Pilotprojekte, bei denen die Kunden die Ergebnisse von KI-gestützten Prozessen direkt mit manuell erbrachten Leistungen vergleichen können, bieten eine Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit und Qualität von KI zu verdeutlichen. Dies kann beispielsweise durch A/B-Tests von KI-generierten und manuellen Texten geschehen.
  • Erfolgsberichte und Fallstudien:
    Detaillierte Fallstudien, die den Mehrwert von KI bei erfolgreichen Kampagnen aufzeigen, könnten dazu beitragen, die Skepsis zu verringern. Diese sollten aufzeigen, wie KI-Prozesse Zeit sparen, Fehler reduzieren und die Qualität konsistenter Ergebnisse sicherstellen können.
  • Personalisierte Beratung:
    Anbieter könnten unerfahrenen Entscheidern personalisierte Beratungsservices anbieten, bei denen die individuellen Bedürfnisse und Herausforderungen des Unternehmens analysiert und spezifische Anwendungsfälle für KI aufgezeigt werden.

9.5.4 Hybride Preismodelle: Transparenz und Flexibilität schaffen

Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass unerfahrene Entscheider KI-gestützte Leistungen oft als minderwertig wahrnehmen, wenn diese nicht transparent kommuniziert werden. Hybride Preismodelle können helfen, den menschlichen und technologischen Beitrag klar zu differenzieren und die Zahlungsbereitschaft zu erhöhen.

  • Transparente Leistungsaufteilung:
    Anbieter sollten die Preisgestaltung klar kommunizieren, indem sie die Anteile von menschlichem Input und KI-Unterstützung ausweisen. Zum Beispiel könnte ein Preismodell zeigen, dass 60 % der Arbeit durch menschliche Expertise und 40 % durch KI-gestützte Prozesse erfolgen, ergänzt durch Qualitätskontrolle.
  • Flexibilität für Kundenbedürfnisse:
    Hybride Modelle könnten verschiedene Leistungsstufen anbieten, bei denen Kunden entscheiden können, wie viel menschliche Expertise und KI-Unterstützung sie in Anspruch nehmen möchten. Dies könnte von vollständig manuellen Leistungen bis hin zu stark automatisierten Prozessen reichen.
  • Ergebnisorientierte Preismodelle:
    Anbieter könnten auch ergebnisbasierte Preismodelle entwickeln, bei denen die Qualität oder der Erfolg der Ergebnisse (z. B. Engagement-Raten, Klickzahlen) als Grundlage für die Preisgestaltung dienen. Dies würde unerfahrenen Entscheidern das Gefühl geben, dass ihre Investition direkt an den Mehrwert gekoppelt ist.

9.5.5 Wertbasierte Kommunikation: Mehr als nur Kostenersparnis

Anstatt den Fokus allein auf die Kosteneinsparungen durch KI zu legen, sollten Anbieter eine umfassendere Kommunikationsstrategie verfolgen, die die einzigartigen Vorteile und ergänzenden Leistungen von KI-basierten Prozessen hervorhebt.

  • Betonung von Effizienz und Präzision:
    Anbieter sollten klarstellen, dass KI nicht nur Zeit spart, sondern auch Fehler reduziert und die Konsistenz von Ergebnissen sicherstellt. Dies ist besonders relevant bei datenbasierten Aufgaben wie Analysen oder standardisierten Texten, wo menschliche Fehler eine größere Rolle spielen könnten.
  • Hervorhebung der Synergie von Mensch und KI:
    Die Kommunikation sollte verdeutlichen, dass KI nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung menschlicher Kreativität und Expertise dient. Beispielsweise könnte ein Anbieter erklären, wie KI Content-Vorschläge generiert, die dann von erfahrenen Marketingspezialisten verfeinert werden, um einzigartige, markenkonforme Ergebnisse zu erzielen.
  • Zusätzliche Dienstleistungen betonen:
    Anbieter könnten die begleitenden Leistungen, die bei KI-gestützten Prozessen erbracht werden, stärker hervorheben. Dazu gehören:

Um den wahrgenommenen Wert von KI-gestützten Marketingprozessen zu steigern, sollten Anbieter die begleitenden Dienstleistungen klar kommunizieren und zusätzliche Mehrwertangebote schaffen, die über die reine Leistungserbringung hinausgehen. Die folgenden Punkte erweitern die bereits bestehenden Ansätze:

9.6 Kreativitätsverstärker und Ideenpool

KI kann als Ausgangspunkt für kreative Prozesse dienen, indem sie eine Vielzahl an Vorschlägen, Ideen oder Konzepten generiert. Anbieter könnten dies als eigenständige Dienstleistung hervorheben, indem sie kreative Inputs mit fundierter Beratung kombinieren:

  • Ideen-Workshops: Workshops, in denen KI-generierte Vorschläge mit Teams besprochen, verfeinert und strategisch ausgerichtet werden.
  • Trendbasierte Konzeptentwicklung: Nutzung von KI zur Analyse globaler Trends, um innovative Ideen und Kampagnenkonzepte zu erstellen, die auf aktuelle Marktanforderungen abgestimmt sind.

9.7 Automatisierte Content-Optimierung

KI ermöglicht nicht nur die Erstellung von Content, sondern auch die laufende Optimierung von Inhalten:

  • SEO-Optimierung: KI-gestützte Tools zur Keyword-Analyse und Optimierung von Texten für Suchmaschinenrankings.
  • Personalisierung von Inhalten: Erstellung dynamischer Inhalte, die sich basierend auf Zielgruppendaten individuell anpassen lassen.
  • Multikanal-Optimierung: Anpassung von Kampagnenmaterialien an verschiedene Plattformen (z. B. Social Media, Newsletter, Websites) durch KI-gestützte Formatanpassungen.

9.8 Zielgruppenanalyse und Segmentierung

Anbieter könnten KI einsetzen, um Zielgruppen präziser zu analysieren und spezifische Segmente zu identifizieren. Dies könnte als wertvolle Zusatzleistung kommuniziert werden:

  • Verhaltensanalysen: Identifikation von Mustern im Kundenverhalten, um Marketingkampagnen gezielt darauf abzustimmen.
  • Emotionale Ansprache: Analyse von Kundendaten, um Inhalte emotional wirksamer zu gestalten und die Kundenbindung zu stärken.
  • Vorausschauende Analysen: Prognosen zu zukünftigen Kundenbedürfnissen und Kaufentscheidungen basierend auf historischen Daten und Markttrends.

9.9 Kampagnen-Monitoring und Echtzeit-Optimierung

KI-gestützte Prozesse ermöglichen es, Kampagnen kontinuierlich zu überwachen und anzupassen:

  • Live-Dashboard: Bereitstellung eines Dashboards, das Kunden in Echtzeit Einblick in die Performance ihrer Kampagnen bietet.
  • Echtzeit-Korrekturen: Automatisches Erkennen und Beheben von Schwachstellen in laufenden Kampagnen (z. B. bei niedrigen Engagement-Raten).
  • A/B-Testing auf KI-Basis: Automatisierte Durchführung und Analyse von A/B-Tests zur Optimierung von Kampagneninhalten.

9.10 Schulung und Support

Neben der Bereitstellung von Dienstleistungen könnten Anbieter auch Schulungs- und Supportangebote integrieren:

  • Onboarding für KI-Lösungen: Einführungskurse, in denen Kunden lernen, wie sie KI-Tools nutzen können, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern.
  • Laufender Support: Bereitstellung eines Ansprechpartners, der Kunden bei der Implementierung und Optimierung von KI-Lösungen unterstützt.
  • Updates und Weiterentwicklung: Proaktive Information über neue KI-Features oder Marktinnovationen, die Kunden dabei helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben.

9.11 Nachhaltigkeitsaspekte

Anbieter könnten den Einsatz von KI auch unter dem Gesichtspunkt der Nachhaltigkeit kommunizieren:

  • Ressourcenschonung: Reduzierter Arbeitsaufwand und Materialeinsatz durch effiziente KI-Prozesse.
  • Klimaneutrale Dienstleistungen: Einsatz energieeffizienter Technologien, um den CO₂-Fußabdruck von Marketingkampagnen zu reduzieren.
  • Nachhaltige Zielgruppenansprache: Entwicklung von Kampagnen, die auf nachhaltige Werte und Konsumverhalten abzielen.

9.12 Erfolgsmessung und ROI-Analysen

Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen ist es, den ROI (Return on Investment) von Marketingkampagnen klar zu definieren. KI-gestützte Dienstleistungen können diesen Mehrwert bieten:

  • Erfolgsberichte: Detaillierte Analysen, die zeigen, wie KI zur Steigerung von KPIs (z. B. Conversion-Rate, Kundenbindung) beigetragen hat.
  • Langfristige Effizienzsteigerung: Darstellung, wie KI über mehrere Kampagnen hinweg Zeit- und Kostenvorteile realisiert hat.
  • Performance-Benchmarking: Vergleich der Ergebnisse mit Wettbewerbern oder branchenspezifischen Standards, um den Erfolg zu quantifizieren.

9.13 Anpassung an spezifische Branchenbedürfnisse

KI kann spezifische Anforderungen verschiedener Branchen besser adressieren:

  • E-Commerce: Automatisierung der Produktbeschreibungen und Optimierung der Customer Journey.
  • B2B-Marketing: Analyse und Optimierung komplexer Vertriebskanäle sowie Erstellung technischer Whitepapers.
  • Lokale Unternehmen: Entwicklung hyperlokaler Marketingkampagnen basierend auf regionalen Daten.

Langfristigen Nutzen kommunizieren: Vertiefte Perspektive

Anbieter sollten die strategische Rolle von KI-basierten Prozessen für die Zukunft des Marketings umfassend aufzeigen:

  • Wettbewerbsvorteile: KI-gestützte Prozesse können es Unternehmen ermöglichen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und Innovationen effizienter umzusetzen.
  • Datenbasierte Entscheidungsfindung: Die Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, gibt Unternehmen einen entscheidenden Vorteil, um fundierte und zukunftsorientierte Entscheidungen zu treffen.
  • Skalierbarkeit und Flexibilität: KI erlaubt es Unternehmen, ihre Marketingmaßnahmen schnell und kosteneffizient zu skalieren, ohne dabei auf individuelle Qualität verzichten zu müssen.

Durch die gezielte Kommunikation dieser umfassenden zusätzlichen Leistungen können Anbieter nicht nur das Vertrauen unerfahrener Entscheider gewinnen, sondern auch deren Zahlungsbereitschaft langfristig steigern.

Strategien für eine nachhaltige Positionierung

10.1 Sensibilisierung und Schulung

Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, unerfahrene Entscheider besser über die Vorteile von KI zu informieren. Workshops, Fallstudien und transparente Demonstrationen könnten dazu beitragen, die Skepsis gegenüber KI zu reduzieren.

10.2 Hybride Preismodelle

Anbieter könnten hybride Modelle entwickeln, die den menschlichen Input und die KI-Unterstützung transparent kombinieren. Dies würde unerfahrenen Entscheidern eine klare Vorstellung davon geben, wie ihre Investition aufgeteilt wird.

10.3 Wertbasierte Kommunikation

Statt den Fokus ausschließlich auf Kostenersparnis zu legen, könnten Anbieter den Mehrwert von KI-basierten Prozessen betonen, wie z. B. Effizienz, Konsistenz und datenbasierte Präzision.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Marketingindustrie unerfahrene Entscheider potenziell in die Irre führen könnte, wenn KI-gestützte Leistungen nicht transparent deklariert werden. Die signifikanten Unterschiede in der Zahlungsbereitschaft machen deutlich, dass unerfahrene Entscheider bereit sind, höhere Preise für manuelle Leistungen zu zahlen, da sie KI-Prozesse als minderwertig wahrnehmen.

Um Vertrauen und langfristige Kundenbindung zu fördern, sollten Anbieter klare Transparenzstandards einführen und den Mehrwert von KI gestützten Dienstleistungen umfassend kommunizieren. Dadurch könnten Vorbehalte abgebaut und die Zahlungsbereitschaft auch für KI-gestützte Szenarien gesteigert werden.

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