Das Marketing verfügt heute über ein Meer an Daten. Doch trotz dieser Informationsflut stehen viele CMOs vor der gleichen Frage: Warum wirkt eine Massnahme? Oder eben nicht? Die meisten Analysen liefern keine Antwort. Sie zeigen zwar Korrelationen, aber keine echten Ursache-Wirkung-Beziehungen. Wer aber nur auf Korrelationen baut, optimiert oft das Falsche und verbrennt Budget. McKinsey bringt es auf den Punkt: «Nur 30 Prozent der CMOs glauben, dass ihr Unternehmen eine klar definierte Sicht auf den Marketing-ROI hat.» 70 Prozent der CEOs messen die Wirkung von Marketing an Umsatz- und Margenwachstum – aber nur 35 Prozent der CMOs tun das ebenfalls. Diese Lücke kostet nicht nur Budgets, sondern auch Vertrauen.
Frank Buckler, Founder & CEO, Supra, Köln, und Philipp Haeseli, Gründer Growth Leaders, Zürich
Von der Korrelation zur Kausalität
Die Herausforderung ist nicht allein, über ausreichend Daten zu verfügen, um Wachstumsinitiativen abzusichern – sondern die Fähigkeit, aus Daten belastbare, kausale Erkenntnisse zu gewinnen. Causal AI ist ein Ansatz, der genau hier ansetzt: Er zeigt auf, welche Faktoren tatsächlich den Erfolg treiben und in welcher Kombination. Der Unterschied ist gewaltig: Bisher zeigen Analysen auf, was zusammenhängt. Causal AI zeigt aber, warum etwas wirkt – und wie CMOs es gezielt beeinflussen können.
T-Mobile USA wollte beispielsweise verstehen, was Kaufentscheidungen wirklich auslöst, um das Wachstum strategisch fortführen zu können. Klassische Analysen legten nahe, dass das Pricing und die spezifische Produktpolitik die massgebenden Faktoren waren, die Kaufentscheidungen auslösten. Die Causal-AI-Analyse zeigte jedoch: Es war die emotional wertbasierte Markenbotschaft «We change wireless for the better», die der kausale Treiber war. Die Erkenntnis: Produkt-Features, die diese Botschaft begründen, sind Wachstumstreiber. So verstärkte T-Mobile gezielt die Markenpositionierung und vervierfachte seinen Umsatz innerhalb von zehn Jahren. Ein Turnaround von Rekordverlusten hin zum Hauptgewinnbringer des Konzerns. Und Gimborn, ein deutsches Tiernahrungsunternehmen, stand vor der Frage, wie hoch der Preis für ein Premiumprodukt sein darf, ohne Absatz zu verlieren. Causal AI identifizierte die Zahlungsbereitschaft verschiedener Kundensegmente und zeigte den Preispunkt, der Gewinn und Marktanteil gleichzeitig maximierte. Das Ergebnis: plus 25 Prozent Gewinn, ohne Kunden zu verlieren.
Führende Unternehmen setzen Causal AI vielfältig ein: Neben Marken- und Preisoptimierung für die Optimierung von Produkt-Features, Treiberanalysen von Customer Experience, Optimierung von Kreativbriefings, Gestaltung von Key Visuals, Touchpoint-Optimierung und im Marketing Mix Modeling. Allen gemein: Die Führungsebene erhält präzise Hebel, statt sich auf ein Bauchgefühl oder oberflächliche Kennzahlen zu verlassen.
Marketing ist immer eine Investition
Wer die wahren Markentreiber kennt, kann mehr Wirkung erzielen und sich Wettbewerbsvorteile sichern, die nicht einfach kopierbar sind. CMOs, die ihre Strategie auf einer soliden Diagnose bauen und in die Marke investieren, schaffen das Fundament für nachhaltig profitables Wachstum.
Causal AI ist mehr als ein technisches Werkzeug: Es vereinfacht Entscheidungen und schafft Vertrauen, Marketing als Investition in zukünftige Erträge zu betrachten und die Marke gezielt zu steuern. Damit entsteht ein stabiles Fundament, welches konsistente Markenführung erst ermöglicht. Nicht die Datenmenge entscheidet über den Erfolg, sondern die Fähigkeit, aus Daten klare, kausale Handlungsanweisungen zu gewinnen.