Dr. KiKi's Marketing Sprints
Hallo zusammen! Ich bin Dr. KiKi, eure persönliche Marketingberaterin vom Institut für Marketing der Universität Bern. Hier bei "Dr. KiKi's Marketing Sprints" bieten wir euch kompakte und spannende Einblicke in die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse aus der Marketing- und Managementpraxis. Perfekt für euren geschäftigen Alltag!
Egal, ob du ein erfahrener Profi oder gerade erst in die Welt des Marketings und Managements eintauchst – dieses Expedition bietet dir wertvolle Einblicke, die du direkt in deinem beruflichen Alltag anwenden kannst. Mein Ziel ist es, euch zu inspirieren und zu unterstützen, immer einen Schritt voraus zu sein und eure Ziele mit innovativen Ideen zu erreichen.
Begleite mich auf dieser spannenden Expedition und lass uns gemeinsam die Geheimnisse des erfolgreichen Marketings und Managements erkunden!
Liebe Grüsse,
Dr. KiKi
Trends
Generative Künstliche Intelligenz
Keine Proband:innen - kein Problem: Synthetische Samples im Marketing
In einem aktuellen Artikel untersuchen Sarstedt et al. (2024) die Verwendung grosser Sprachmodelle (LLMs) wie GPT zur Generierung von «Silicon Samples», die menschliches Verhalten nachahmen sollen. Diese synthetischen Datensätze bieten spannende Möglichkeiten, aber auch einige Herausforderungen.
Die Möglichkeiten
LLMs wie GPT können besonders in den frühen Phasen der Forschung nützlich sein, etwa bei qualitativen Vortests und Pilotstudien. Hier helfen sie, externe Informationen zu sammeln und Forschungsdesigns zu verfeinern. Forscher können LLMs nutzen, um zum Beispiel Fragebögen auf Verständlichkeit zu testen oder kulturelle Unterschiede zu bewerten.
Die Herausforderungen
Es gibt jedoch erhebliche Unterschiede in den Ergebnissen, je nachdem, ob menschliche oder Siliziumproben verwendet werden. Einige Studien zeigen, dass LLMs menschliche Verzerrungen nachahmen können, andere wiederum nicht. Es ist wichtig, dass Forscher:innen kritisch prüfen, ob die Trainingsdaten der LLMs für ihre spezifischen Fragestellungen geeignet sind und die Ergebnisse stets mit menschlichen Proben vergleichen.
Empfehlungen
Sarstedt et al. (2024) geben folgende Empfehlungen:
1. Verwendung für Vortests und Pilotstudien: LLMs sind hier besonders hilfreich.
2. Benchmarking mit menschlichen Proben: Dies ist essenziell, um die Zuverlässigkeit der Synthetischen Samples zu überprüfen.
3. Ethik berücksichtigen: Transparenz und ethische Überlegungen sind entscheidend bei der Verwendung von LLMs in der Forschung.
Also, beim nächsten Mal, wenn ihr an einer Studie arbeitet, denkt daran: Auch Algorithmen haben mal einen schlechten Tag! 😄 Bleibt offen für neue Ideen und vergesst nicht, dass die beste Forschung immer eine Kombination aus Technik und menschlichem Verstand ist!
Quelle:
Sarstedt, M., Adler, S. J., Rau, L., & Schmitt, B. (2024). Using large language models to generate silicon samples in consumer and marketing research: Challenges, opportunities, and guidelines. *Psychology & Marketing*, 41, 1254–1270.
Erkenntnisse aus der Forschung
Beyond Strong Bonds: A Typology of and Motivational Insights into Online Brand Defenders (Dr. Clemens Ammann et al.)
Vor einiger Zeit hatten wir ein spannendes Gespräch mit einem Marketingmanager von Nestlé. Er erzählte uns, dass Nespresso in seiner Anfangszeit oft von Hardcore-Fans verteidigt wurde, wenn die Marke in Foren attackiert wurde. Damals brauchte Nespresso keine Krisen- oder Social-Media-Manager, weil die Fans die Marke von sich aus verteidigt haben. Diese faszinierende Beobachtung hat uns dazu inspiriert, genauer zu untersuchen: Wer verteidigt eigentlich Marken online und warum?
Ein eindrückliches Beispiel, das das Phänomen verdeutlicht, stammt aus dem Sportbereich: Vor einigen Jahren geriet Nike stark in die Kritik, als der Basketballspieler Zion Williamson von der Duke University während eines Spiels eine Knieverletzung erlitt, nachdem sein Nike-Schuh auseinanderbrach. Während viele Medien negativ berichteten und sich einige Konsumenten über den Vorfall lustig machten, gab es andere, die Nike öffentlich verteidigten. Manche argumentierten, dass bereits kleinste Produktionsfehler bei der Kombination aus hohem Körpergewicht und schnellen Bewegungen im Basketball zu solchen Vorfällen führen könnten. Andere wiederum verteidigten Nike basierend auf ihren positiven Erfahrungen mit der Marke.
Abbildung 1. Beispiel von Konsumentenmarkenverteidigung.
Haben Sie auch schon einmal eine Marke verteidigt? Wieso? Warum setzen sich Menschen öffentlich Kritik aus und verteidigen eine Marke? Genau diesen Fragen sind wir in unserer Forschung nachgegangen.
Um dieses Phänomen systematisch zu untersuchen, haben wir mehrere Studien durchgeführt. Zunächst führten wir eine umfassende Online-Content-Analyse durch, bei der wir unterschiedliche Verteidigungsstile identifizierten. Dabei zeigte sich, dass Markenverteidiger:innen unterschiedliche Strategien verfolgen, von emotional-intuitiven bis hin zu logisch-rationalen Argumentationen. Intuitive Verteidigungen zeigen sich beispielsweise darin, dass Personen persönliche Erlebnisse oder Emotionen stark hervorheben („Ich liebe diese Marke einfach, sie hat mich nie enttäuscht!“ oder „Ich habe jahrelang nur positive Erfahrungen gemacht, die Kritik ist völlig übertrieben!“). Hingegen nutzen Personen mit einem logisch-rationalen Stil eher Fakten und sachliche Argumente („Dieser Fehler tritt statistisch gesehen sehr selten auf.“ oder „Die Kritik berücksichtigt wichtige technische Details nicht.“). Interessanterweise dominieren die intuitiven und emotionalen Verteidigungsstile deutlich, was auf die hohe Bedeutung persönlicher Erfahrungen und emotionaler Bindungen hinweist.
In einer weiteren Studie mit 570 Markenverteidiger:innen konnten wir dann drei zentrale Motive identifizieren, die Konsumierende antreiben, sich für Marken einzusetzen:
- Reziproker Altruismus: Konsumierende verteidigen die Marke, weil sie ihr aufgrund guter Erfahrungen dankbar sind und etwas zurückgeben möchten.
- Gerechtigkeitssinn: Konsumierende schreiten ein, wenn sie die Kritik an einer Marke als ungerecht empfinden und diese korrigieren möchten.
- Egoismus: Konsumierende nutzen die Verteidigung, um ihre eigene Position zu stärken oder Anerkennung von anderen zu erhalten.
Nicht nur emotional stark verbundene Kund:innen verteidigen Marken. Unsere Ergebnisse zeigen, dass auch Konsumierende mit hoher Zufriedenheit, aber geringerer emotionaler Bindung zu aktiven Markenverteidiger:innen werden können.
Drei Typen von Markenverteidiger:innen
Ausgehend von unseren Ergebnissen konnten wir drei unterschiedliche Typen von Markenverteidiger:innen identifizieren:
- Marken-Promoter: Diese Gruppe fühlt sich emotional stark mit der Marke verbunden und handelt vor allem aus altruistischen Motiven. Sie möchten ihre positiven Erfahrungen weitergeben und setzen sich besonders authentisch für die Marke ein.
- Gerechtigkeits-Promoter: Diese Konsumierenden verteidigen Marken vorrangig, wenn sie die Kritik als unfair oder ungerecht wahrnehmen. Sie fühlen sich der Marke nicht unbedingt emotional eng verbunden, sind aber häufig zufriedene Kund:innen.
- Selbst-Promoter: Diese Gruppe nutzt die Verteidigung der Marke hauptsächlich, um selbst Anerkennung zu gewinnen oder das eigene Image zu stärken. Sie setzen häufig konfrontative Strategien ein, etwa indem sie Kritiker:innen direkt herausfordern.
Darüber hinaus haben wir auch untersucht, welche Kontextfaktoren Einfluss auf die Markenverteidiger:innen haben. Hierbei zeigten sich einige spannende Ergebnisse: Beispielsweise verteidigen Marken-Promoter die Marke besonders häufig, wenn das Unternehmen selbst nicht auf die Kritik reagiert. Gerechtigkeits-Promoter werden besonders dann aktiv, wenn die Kritik als ungerechtfertigt wahrgenommen wird, etwa bei einer falschen Schuldzuweisung. Selbst-Promoter wiederum zeigen sich häufig unbeeindruckt von der Schwere der Kritik und nutzen diese vielmehr als Gelegenheit, sich öffentlichkeitswirksam zu profilieren.
Implikationen für die Praxis
Für Unternehmen bietet dieses Wissen wertvolle Ansätze, um aktiv mit Markenverteidiger:innen zu arbeiten.
Marken-Promoter: Diese Konsumierenden könnten besonders gut durch emotionale und authentische Kommunikation aktiviert werden. Unternehmen könnten diese Gruppe gezielt durch persönliche Erlebnisse, Influencer-Kooperationen oder Community-Aktivitäten einbinden, um ihre emotionale Bindung weiter zu stärken und ihre altruistischen Motive zu unterstützen.
Gerechtigkeits-Promoter: Diese Gruppe reagiert wohl besonders positiv auf transparente, faire und dialogorientierte Kommunikation. Unternehmen sollten auf Kritik offen und sachlich eingehen, Fairness betonen und Möglichkeiten bieten, aktiv zur Diskussion beizutragen. Plattformen, die einen offenen Dialog ermöglichen, sind hierbei besonders effektiv.
Selbst-Promoter: Diese Konsumierenden suchen Anerkennung und Status. Unternehmen könnten diese Gruppe motivieren, indem sie deren Kommentare öffentlich anerkennen oder durch direkte Interaktion Wertschätzung zeigen, beispielsweise durch Likes oder gezielte persönliche Reaktionen. Auch Gamification-Elemente, wie Verteidigungs-Badges oder Level-ups, könnten sehr wirksam sein, um diese Gruppe zu mobilisieren.
Fazit
Konsumierende, die Marken verteidigen, sind wertvolle Botschafter:innen, die authentisch und glaubwürdig wirken. Unternehmen können dieses Potenzial gezielt fördern, indem sie die unterschiedlichen Motive und Typen der Markenverteidiger:innen besser verstehen und gezielt ansprechen.
The Path to Implementation: A Strategic Framework for generative AI Implementation (Alvin-Marcus Balazs et al.)
Wenn KI-Ambitionen scheitern
Generative KI hat eine regelrechte Transformationswelle in den Führungsetagen und Marketingabteilungen ausgelöst. Doch als Unternehmen wie Klarna und Duolingo ihre Strategien öffentlichkeitswirksam auf «AI-first» umstellten, folgte kein Applaus, sondern Kritik. Kund:innen sowie Nutzer:innen äusserten sich besorgt über Servicequalität, Datenschutz und möglichen Stellenabbau.
Und es bleibt nicht bei Einzelfällen. Eine aktuelle Studie des Magazins Inc. zeigt: Ein nicht unerheblicher Teil der Millennials und Gen Z sabotiert aktiv die KI-Strategien ihrer Arbeitgeber:innen. Diese Form des Widerstands zeigt: Die Implementierung von GenAI ist nicht nur eine technologische, sondern vor allem eine menschliche Herausforderung.
Genau diese Spannung zwischen Potenzial und Realität stand im Fokus unserer aktuellen Forschung, die an der EMAC 2025 in Madrid vorgestellt wurde.
Die fünf Dimensionen der GenAI-Implementierung
Basierend auf 18 Interviews mit Führungskräften aus verschiedenen Branchen haben wir fünf zentrale Bereiche identifiziert, die über Erfolg oder Misserfolg bei der Einführung entscheiden:
1. Kultur & Individuen: Der menschliche Kern der KI
Eine offene, lernorientierte Unternehmenskultur ist das Fundament jeder erfolgreichen GenAI-Initiative. Wird der Sinn der KI-Nutzung nicht klar kommuniziert oder ignoriert man die Ängste der Mitarbeitenden, etwa vor Stellenverlust, steigt die Widerstandshaltung. Die erfolgreichsten Umsetzungen fanden dort statt, wo Fehler erlaubt waren, kreatives Ausprobieren gefördert wurde und Lernen als gemeinsames Ziel galt. Besonders wirksam war es, wenn Mitarbeitende intrinsisch motiviert waren und sich sicher und ermutigt fühlten, neue Technologien zu erkunden.
2. Strukturen & Governance: Zwischen Orientierung und Freiheit
Unklare Verantwortlichkeiten oder zu starre Hierarchien sind häufige Stolpersteine. Erfolgreiche Unternehmen etablierten klare Leitplanken, ohne Innovationsspielräume einzuengen. Dazu gehörten etwa projektbasierte Teams, agile Governance-Strukturen und gezielte Rollen für interne Multiplikator:innen. Interessanterweise waren es oft kleinere Unternehmen mit flachen Hierarchien, die sich schneller und flexibler anpassten als grosse Konzerne mit umfangreicher IT-Infrastruktur.
3. Ressourcen: Mehr als nur Budget
Geld allein reicht nicht. Entscheidend war, wie durchdacht Ressourcen eingesetzt wurden. Schulungen waren dann besonders wirkungsvoll, wenn sie auf reale Anwendungsfälle abgestimmt waren, nicht als abstrakte Einführung. Ebenso wichtig war die Verfügbarkeit von Zeit: Mitarbeitende benötigten explizite Freiräume, um sich mit neuen Tools vertraut zu machen. Unternehmen, die GenAI direkt in bestehende Workflows integrierten, konnten diesen Zeitbedarf effizient abfedern.
4. Aktivitäten, Prozesse & Ergebnisse: Vom Potenzial zum Mehrwert
Viele Unternehmen sprangen vorschnell auf den KI-Zug auf, ohne den tatsächlichen Mehrwert zu identifizieren. Erfolgreiche Beispiele begannen mit gezielten Pilotprojekten, dokumentierten Lernerfahrungen systematisch und skalierten erst dann weiter. Der Schlüssel lag in der klugen Auswahl von Prozessen, die mit GenAI nicht nur kompatibel, sondern tatsächlich verbesserbar waren. Die klare Definition von KPIs erwies sich dabei als entscheidender Erfolgsfaktor.
5. Externe Faktoren: Navigieren im regulierten Umfeld
Branchenspezifische Anforderungen, etwa im Gesundheits- oder Finanzwesen, verlangsamten Implementierungen erheblich. Datenschutz, rechtliche Rahmenbedingungen und regulatorische Auflagen stellten viele Organisationen vor Herausforderungen. Auch die öffentliche Wahrnehmung spielte eine Rolle: Unternehmen mussten sorgfältig entscheiden, wie GenAI-generierte Inhalte gekennzeichnet und in der Kommunikation transparent gemacht wurden. Wer diese Herausforderungen frühzeitig strategisch anging, war klar im Vorteil.
Fünf praxisnahe Empfehlungen für Führungskräfte
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen GenAI strategisch einführen oder skalieren möchten, beachten Sie unter anderem diese fünf Prinzipien:
- Starten Sie mit dem «Warum». Machen Sie den Nutzen und Zweck von GenAI verständlich, nicht nur technologisch, sondern strategisch.
- Top-down UND Bottom-up. Führung muss Orientierung geben, Mitarbeitende müssen Raum für eigene Entfaltung erhalten.
- Psychologische Sicherheit schaffen. Nur in einer Kultur, in der Fehler erlaubt sind, entsteht echte Lern- und Innovationsbereitschaft.
- Flexibilität in den Strukturen verankern. Prozesse, Rollen und Regeln müssen GenAI nicht nur zulassen, sondern aktiv fördern.
- Governance vordenken. Datenschutz, Urheberrecht und Markenwahrnehmung sind strategische Themen, keine Randnotizen.
Abschliessender Gedanke
Diese Forschung ist Teil unseres Anspruchs, Führungskräfte mit strategischem Weitblick und kritischer Analyse auf die Ära der Künstlichen Intelligenz vorzubereiten. Denn eines ist klar: GenAI bleibt. Doch ob daraus Erfolg wird? Das entscheiden wir.
Persönliche Erfahrungen aus der IMU-Community
EMBA
Vom CAS zum EMBA und zur Führungskraft beim VBS - Erfahrungsbericht von Claudia Siegenthaler
Vom Head of Efficiency & Automation zur Leiterin Unternehmensarchitektur – EMBA-Absolventin Claudia Siegenthaler nutzt Weiterbildung als Sprungbrett für ihre Entwicklung.
Wir haben sie gefragt, warum sie sich für einen EMBA an der Uni Bern entschieden hat und wie sie heute mit dem Gelernten Brücken zwischen Theorie und Praxis bauen kann. Erfahre nachfolgend mehr zu ihrem inspirierenden Werdegang und ihren Erfahrungen während des EMBA:
Wieso hast du dich für unseren EMBA entschieden und welche Erfahrungen hast du bei uns am IMU gemacht?
«Ursprünglich wollte ich «nur» das CAS Digitale Transformation absolvieren, um meine praktischen Erfahrungen im Bereich der Digitalisierung mit einem anerkannten Diplom zu untermauern. Das Angebot der Universität Bern hat mich dabei am meisten überzeugt – insbesondere die praxisnahe Ausrichtung und der starke Bezug zu aktuellen digitalen Themen. An der Diplomfeier war für mich schnell klar: Ich möchte den gesamten EMBA abschliessen.
Ich komme ursprünglich aus dem Marketing und der Produktentwicklung und habe die höchste Ausbildung im Marketingbereich (Marketingleiterin mit eidg. Diplom) bereits abgeschlossen. Seit 2018 arbeite ich sehr IT-nah und habe mehrere IT-Projekte geleitet. Um meine Rolle in der digitalen Transformation weiter zu stärken, wollte ich mein Wissen gezielt erweitern. Die Zeit am IMU war für mich besonders wertvoll – nicht nur aufgrund der fundierten Inhalte, sondern auch wegen des inspirierenden Austauschs mit Fach- und Führungskräften aus verschiedensten Branchen. Das hat meinen Horizont stark erweitert und mir neue Perspektiven für meinen weiteren Weg eröffnet.»
Wie und wo kannst du zwischen der gelernten Theorie und der Praxis dank unseren CAS Brücken brauen?
«Die einzelnen CAS-Module haben es mir ermöglicht, aktuelle Herausforderungen aus meinem beruflichen Alltag gezielt mit theoretischen Konzepten, Modellen und Methoden zu reflektieren und daraus neue Lösungsansätze zu entwickeln. Besonders geschätzt habe ich die praxisnahe Ausrichtung der Inhalte: Themen wie Künstliche Intelligenz, Change Management, Innovation, strategisches Management und Business Development konnte ich direkt auf meine Rolle übertragen und erfolgreich in meinem Berufsalltag umsetzen.
Diese enge Verknüpfung von Theorie und Praxis hat meinen beruflichen Werdegang nachhaltig geprägt und mich in meiner Weiterentwicklung entscheidend unterstützt. So konnte ich den nächsten Karriereschritt realisieren und bin heute Leiterin Unternehmensarchitektur sowie stellvertretende Leiterin Informatik und Digitalisierung im VBS. In meinem Verantwortungsbereich liegen unter anderem die Themen Datenmanagement und Künstliche Intelligenz auf Departementsebene. Gemeinsam mit meinem Team treibe ich die Digitalisierung im VBS gezielt voran – mit dem Ziel, einen nachhaltigen Mehrwert für das Departement zu schaffen.»