Sponsored Post: impact.com, Autor: André Koegler

Über den Autor

Mit beinahe 25 Jahren Erfahrung im Affiliate- und Performance-Marketing ist André Koegler eine anerkannte Autorität in der Branche. Derzeit fungiert er als Strategic Partnership Development Manager für die DACH-Region bei Impact.com. In dieser Rolle steuert er die Expansion des globalen Marktführers für Partnership Automation im deutschsprachigen Raum und ist für die strategischen Kooperationen mit Agenturen und Technologiepartnern verantwortlich. Als vielseitiger Fachmann agiert er auch als Berater, Referent und Autor, mit einem besonderen Fokus auf den Aufbau von strategischen Partnerschaften. Er ist zudem seit 2021 Vorsitzender der Fokusgruppe Affiliate-Marketing im Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW). Seit 2019 teilt er seine umfangreiche Expertise als Dozent mit der nächsten Generation von Fachleuten. Sein Engagement für die Branche und seine Expertise machen ihn zu einer wichtigen Stimme im Diskurs über die Zukunft des Affiliate-Marketings.

Einleitung

Als langjähriger Experte im Affiliate- und Performance-Marketing und als Strategic Partnership Development Manager für die DACH-Region bei impact.com sowie Vorsitzender der Fokusgruppe Affiliate Marketing im Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.V. bin ich stets auf der Jagd nach der nächsten großen Innovation, die die Branche revolutionieren könnte. Ein Gebiet, das mir besonders vielversprechend erscheint, ist die künstliche Intelligenz (KI). Die Frage, die mich brennend interessiert, lautet:

„Was kann KI im Affiliate Management eigentlich leisten?“

Um diese Frage zu beantworten, beschloss ich, ein Gedankenexperiment durchzuführen. Stellen Sie sich vor, eine KI hätte Zugang zu den Performance-Daten ihres Affiliate-Programms. Welche Fragen könnte ich dieser KI stellen, um das Programm zu optimieren? Und wie könnten die Antworten aussehen? Um dem nachzugehen, führte ich ein tatsächliches Gespräch mit ChatGPT, und ich war mehr als überrascht, wie umfangreich und detailliert die Gedanken der KI in diesem Kontext schon sind.

Im folgenden Artikel werde ich euch einen kleinen Einblick in die Vielschichtigkeit und den Mehrwert dieser Überlegungen geben. Dabei werde ich nicht nur die Perspektive eines Affiliate Managers, sondern auch die einer Affiliate Agentur berücksichtigen. Also lasst uns eintauchen in die faszinierende Welt der KI und deren Potenzial für das Affiliate Management erkunden.

Das Potenzial der KI: Ein gedankliches Experiment

Ehe wir uns in die tiefen Gewässer der KI-Applikationen stürzen, ist es wichtig, den Kontext meines Experiments zu verstehen. Ich stellte der KI eine fiktive Situation vor: Ein Online-Shop für Outdoor-Ausrüstung hat ein Affiliate-Programm, das Teil einer größeren Marketingstrategie ist. Das Programm ist bereits etabliert, hat jedoch Schwachstellen. In dieser simulierten Umgebung hat die KI Zugang zu einer Fülle von Performance-Daten: von Werbemittel-Views und Klicks über Leads und Sales bis hin zu Publisher- und Kundeninformationen.

Nun war die KI an der Reihe. Ich bat sie, mir Fragen zu nennen, die sie mir auf Basis dieser Informationen beantworten könnte. Warum sollte ich mir selbst die Fragen ausdenken, wofür hab ich denn eine KI, dachte ich mir!

Heraus kamen diese ersten Fragen:

Segmentierung von Partnern: „Welche Publisher performen in speziellen Zielgruppen am besten und wie können wir diese effektiver einsetzen?“
Produktoptimierung: „Welche Produkte sind besonders erfolgreich bei welchen Publishern und warum? Wie können wir dies ausweiten?“
Saisonale Trends: „Können wir saisonale Muster in den Verkäufen oder Click-through-Raten identifizieren? Wie können wir unsere Kampagnen daran anpassen?“
Lifetime Value: „Welche Publisher ziehen Kunden mit dem höchsten Customer Lifetime Value an? Wie können wir unsere Beziehung zu diesen Publishern intensivieren?“
Attributionsmodelle: „Wie könnte ein optimiertes Attributionsmodell aussehen, das sowohl die Bedürfnisse der Publisher als auch unsere ROI-Ziele berücksichtigt?“
Lead-Qualität: „Wie können wir die Qualität der generierten Leads besser bewerten und steuern? Gibt es Publisher, die besonders qualifizierte Leads liefern?“
Ablehnungsrate: „Welche Gründe gibt es für eine hohe Ablehnungsrate bei bestimmten Publishern oder Werbemitteln? Wie können wir diese minimieren?“
Innovative Werbemittel: „Welche Arten von Werbemitteln könnten innovative und ansprechende Möglichkeiten bieten, um die Aufmerksamkeit der Zielgruppe zu erregen?“
Publisher Spezialisierung: „Können wir Publisher spezifische Angebote oder Inhalte basierend auf den vorliegenden Kundeninformationen erstellen? Wie würden diese aussehen?“
Werbemittel-Performance: „Welche Werbemittel haben die höchste Conversion-Rate und warum? Sollten wir den Fokus darauf legen oder neue Formate testen?“
Budgetallokation: „Wie können wir unser Budget effizienter verteilen, um die besten ROI für verschiedene Arten von Publishern zu erzielen?“
Churn-Prävention: „Gibt es Anzeichen dafür, dass bestimmte Publisher inaktiv werden oder das Programm verlassen möchten? Wie können wir dies verhindern?“
Cross-Selling und Upselling: „Welche Möglichkeiten gibt es für Cross-Selling oder Upselling basierend auf den Kaufhistorien der Kunden?“
Geo-Targeting: „Wie performen bestimmte Publisher oder Kampagnen in verschiedenen geografischen Regionen? Sollten wir gezielte lokale Kampagnen durchführen?“
Wettbewerbsanalyse: „Gibt es Erkenntnisse aus den Daten, die uns helfen können, unsere Position im Vergleich zu Wettbewerbern besser zu verstehen?“

Wow, darauf lässt sich aufbauen. Wie sieht das jetzt aus der Perspektive eines Affiliate Managers aus?

3. Die Affiliate Manager-Perspektive

Stellen wir uns folgendes Szenario vor: Ein Affiliate Manager steht vor der Herausforderung, das Affiliate-Programm eines Online-Shops für Haushaltswaren und Möbel zu betreuen, das einen festen Bestandteil des gesamten Marketings darstellt. Es ist ein etabliertes Programm, das dennoch Raum für Verbesserungen bietet. Hier setzt die Kraft der KI an.

Wochenplanung

Jede Woche könnte der Affiliate Manager folgende Fragen an eine KI richten:

Publisher-Performance: Welche Publisher performen diese Woche besonders gut und warum?
Werbemittel: Welche Werbemittel werden am häufigsten angeklickt und sollten weiter im Fokus stehen?
Umsatzprognosen: Wie schätzt die KI die Umsatzentwicklung für die kommende Woche ein?

Diese Fragen zielen darauf ab, schnelle, aber effektive Entscheidungen zu treffen, die die Performance des Programms auf einer wöchentlichen Basis optimieren.

Monatsplanung

Im Monatsrhythmus sind die Fragestellungen oft tiefgründiger:

Langfristige Trends: Gibt es Publisher, die über mehrere Monate hinweg konstant performen?
Saisonale Einflüsse: Welche Produkte sollten in den nächsten Monaten verstärkt beworben werden?
Budgetallokation: Wie können wir unser Budget effizienter verteilen, um den besten ROI zu erzielen?

Die Antworten auf diese Fragen ermöglichen es dem Affiliate Manager, längerfristige Strategien zu entwickeln und das Budget sinnvoll zu verteilen.

Jahresplanung

Einmal jährlich steht die große Strategieplanung an:

Jahresrückblick: Welche Erkenntnisse liefert der Jahresvergleich der KPIs?
Strategische Partnerschaften: Welche langfristigen Kooperationen haben sich als besonders wertvoll erwiesen und sollten ausgebaut werden?
Technologische Neuerungen: Welche technischen Entwicklungen, wie zum Beispiel die Einführung einer KI-Unterstützung, sollten in Betracht gezogen werden?

Hier sind strategische Entscheidungen gefragt, die die Ausrichtung des Programms für das kommende Jahr festlegen.

Die KI kann in allen diesen Zeitrahmen wertvolle Insights liefern und Entscheidungsprozesse vereinfachen. Für einen Affiliate Manager bietet das die Möglichkeit, sich mehr auf die Beziehungsarbeit mit Publishern und strategische Überlegungen zu konzentrieren. Insbesondere bei der Verfügbarkeit zusätzlicher Shop- und Userdaten könnten KI-Tools noch präzisere und umfangreichere Analysen bieten.

Die Affiliate Agentur-Perspektive

Affiliate-Agenturen stehen vor der Herausforderung, eine Vielzahl von Programmen über unterschiedliche Systeme hinweg zu managen. Die Datenflut kann erdrückend sein, und die Erwartungen der Kunden sind hoch: Sie verlangen nicht nur Leistung, sondern auch Transparenz und fundierte strategische Einblicke. Hier ist, wo KI-Tools ins Spiel kommen könnten, um die Affiliate-Agenturarbeit zu revolutionieren.

Datenanalyse und Reporting

Stellen Sie sich vor, Alfie könnte automatisch alle wichtigen KPIs über verschiedene Affiliate-Netzwerke hinweg analysieren und darauf basierend eine umfassende Performance-Übersicht erstellen. Ein solches Tool würde die Arbeitsbelastung signifikant reduzieren und uns in die Lage versetzen, mehr Zeit in die strategische Beratung unserer Kunden zu investieren.

Identifizierung von Chancen und Risiken

Die KI könnte auch dazu verwendet werden, um Chancen und Risiken innerhalb eines Affiliate-Portfolios schnell zu identifizieren. Mit seiner Fähigkeit, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, könnte er beispielsweise unterdurchschnittlich performende Publisher identifizieren oder neue, vielversprechende Partnerschaften vorschlagen.

Automatisierte Strategieanpassung

Darüber hinaus könnte die KI in der Lage sein, basierend auf der laufenden Performance bestimmte Aktionen automatisch auszulösen. Beispielsweise könnte er Budgets neu zuordnen oder spezielle Boni für leistungsstarke Publisher aktivieren, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist. Oder zumindest konkrete Vorschläge machen.

Kundenkommunikation

Ein weiterer Aspekt wäre die Verbesserung der Kommunikation zwischen der Agentur und dem Kunden. Die KI könnte automatisiert detaillierte Berichte generieren und diese direkt an den Kunden senden, komplett mit einer Erklärung der Daten und Empfehlungen für das weitere Vorgehen.

Die Relevanz von Zusatzdaten: Shop- und Kundendaten

Mit dem Zugang zu ergänzenden Shop- und Kundendaten könnten die Agenturen ihre Dienstleistungen auf ein ganz neues Niveau heben. Die KI könnte beispielsweise die Customer Journey von Anfang bis Ende verfolgen und so Insights darüber gewinnen, welche Publisher besonders wertvolle Kunden anziehen. Diese Informationen könnten dann dazu genutzt werden, unsere Marketingstrategie weiter zu verfeinern und personalisierte Angebote zu kreieren.

Audits

Die Nutzung von KI für Programmaudits könnte für Agenturen ein echter Gamechanger sein. Durch den Einsatz von KI-gesteuerten Tools könnten umfassende Analysen schnell und präzise durchgeführt werden, wodurch ein tieferes Verständnis für die Leistung eines Affiliate-Programms gewonnen wird. Dies würde es Agenturen ermöglichen, eine hochwertige Dienstleistung anzubieten, die weit über das hinausgeht, was traditionelle manuelle Analysen bieten könnten. Mit dem zusätzlichen Vorteil der Skalierbarkeit könnten Agenturen auch komplexere Audits für mehrere Kunden gleichzeitig durchführen, ohne dabei an Qualität zu verlieren. Dieses erweiterte Angebot würde nicht nur die Attraktivität der Agentur für potenzielle Kunden erhöhen, sondern auch ermöglichen, datengestützte Empfehlungen für Programmanpassungen oder Strategieänderungen zu liefern, die unmittelbare und messbare Verbesserungen bewirken könnten.

Die Revolution durch KI-Tools: affiliate.ai und Affluent’s Alfie

Während wir die theoretischen Anwendungsfälle der KI im Affiliate-Management erkunden, dürfen wir nicht übersehen, dass die Revolution bereits im Gange ist. Innovative Tools wie affiliate.ai und Affluent’s Alfie zeigen, dass KI nicht mehr nur in der Domäne der Science-Fiction existiert; sie ist real und greifbar.

Affiliate.ai ist gerade auf den Markt gekommen und hat bereits für Aufsehen gesorgt. Das Tool ist ein Chatbot, der via API Zugang zu den Performance-Daten von Partnerprogrammen bei AWIN und impact.com hat. Was diesen Bot besonders macht, ist seine Fähigkeit, Fragen in Echtzeit zu beantworten und dabei auf eine riesige Datenmenge zuzugreifen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten in einer Slack- oder Teams-Konversation sofortige, datengestützte Antworten auf Ihre Fragen zum Affiliate-Programm erhalten. Darüber hinaus kann dieses Tool sogar Grafiken und PDFs generieren, um vollständige Berichte und Audits zu erstellen.

So könnte eine Konversation mit affiliate.ai aussehen. Der Bot spricht übrigens auch hervorragend Deutsch.

Auf der anderen Seite haben wir Affluent’s Alfie, der als Beta-Version für einige Nutzer verfügbar ist. Dieser KI-Assistent ist nativ in Ihrem Affluent-Konto integriert und bietet ähnliche Funktionalitäten wie affiliate.ai. Was Alfie von anderen Tools unterscheidet, ist die einfache Einbindung in die Affluent-Oberfläche, die es Benutzern ermöglicht, Fragen direkt in ihrem Dashboard zu stellen. Alfie ist mehr als nur ein zusätzliches Feature; es ist ein evolutionärer Schritt in der Art, wie Affiliate-Daten analysiert und interpretiert werden können.

Beide Tools sind ein Beleg dafür, dass die Branche erkennt, wie leistungsfähig KI im Affiliate-Management sein kann. Sie sind Vorboten einer Ära, in der KI-Chatbots und Assistenten nicht nur nette Zusatzfunktionen sind, sondern entscheidende Werkzeuge, die die Effizienz und Effektivität von Affiliate-Programmen drastisch erhöhen können. Und das ist erst der Anfang. Netzwerke und technische Dienstleister im Affiliate Marketing arbeiten intensiv an der Einbindung von KI-gesteuerten Chatbots und Funktionen, die automatisch Publisher-Vorschläge liefern oder Anomalien erkennen. Die Reise hat gerade erst begonnen, und die Möglichkeiten sind nahezu grenzenlos.

Im Kontext dieser revolutionären Tools verändert Affluent’s Alfie das Spiel für Agenturen und Advertiser auf eine andere, jedoch ebenso kraftvolle Weise. Affluent verfügt bereits jetzt über Schnittstellen zu allen großen Affiliate-Netzwerken und bietet eine Vielzahl ergänzender Funktionen. Mit der Integration von Alfie in Ihr Affluent-Konto bietet sich jetzt die Möglichkeit, in Echtzeit komplexe Fragen zu stellen, etwa „Wie hat sich der ROI in den letzten drei Monaten verändert?“ oder „Welche Publisher haben in den letzten Wochen überdurchschnittlich performt – Netzwerk oder sogar programmübergreifend?“

Ein weiterer Aspekt, der nicht übersehen werden sollte, ist die Skalierbarkeit dieser Tools. Da sie über APIs Zugriff auf verschiedene Netzwerke haben, können sie Agenturen bei der Verwaltung mehrerer Accounts auf verschiedenen Plattformen unterstützen. Dies erleichtert die Datenaggregation und -analyse erheblich und ermöglicht es Agenturen, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.

Es müssen keine Affiliate-Konten mehr verbunden werden. Ein Klick auf die Schaltfläche, und Sie können Alfie Fragen stellen. Alfie antwortet mit präzisen, datengestützten Informationen, die nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Entscheidungsfindung auf eine neue Ebene heben. Für Agenturen, die bereits die breite Palette von Affluents Dienstleistungen nutzen, ist Alfie ein weiteres mächtiges Tool im Arsenal, das dazu beiträgt, Affiliate-Management noch effizienter und datengesteuerter zu gestalten.

Der Einsatz von KI-gesteuerten Tools im Affiliate-Management kann auch dazu führen, dass Programme agiler werden. Änderungen in der Strategie können schneller implementiert werden, da die KI-Analyse in der Lage ist, in Echtzeit Rückmeldungen zu geben. Dies ist besonders nützlich in einem so dynamischen und schnelllebigen Feld wie dem Affiliate-Marketing.

Was bedeutet das für die Zukunft? Wenn wir diese Entwicklungen in den Kontext der ständig wachsenden Datenmengen setzen, die durch die Affiliate-Programme generiert werden, wird klar, dass die Bedeutung von KI-Tools in der Branche nur zunehmen wird. Sie könnten der Schlüssel sein, um den Wert von Affiliate-Marketing-Programmen voll auszuschöpfen, indem sie die Analyse erleichtern, die Entscheidungsfindung beschleunigen und letztlich die Effizienz und Effektivität der Programme steigern.

Abschließend ist zu sagen, dass die KI im Affiliate-Marketing nicht mehr nur eine Möglichkeit für die Zukunft ist, sondern bereits eine Realität, die das Potenzial hat, die Branche von Grund auf zu verändern. Mit Tools wie affiliate.ai und Affluent’s Alfie sind wir Zeugen des Anfangs einer spannenden Reise, die in den kommenden Jahren sicherlich viele weitere Innovationen bringen wird. Und während wir gespannt auf die nächsten Entwicklungen warten, können wir sicher sein, dass die Rolle der KI im Affiliate-Management immer bedeutender wird. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis KI-basierte Funktionen zum Standard in der Affiliate-Marketing-Branche werden. Angesichts des raschen technologischen Fortschritts und der wachsenden Bedeutung von Datenanalysen ist es unerlässlich, dass sich Agenturen und Advertiser an die sich ändernden Gegebenheiten anpassen. Und während Tools wie affiliate.ai und Alfie bereits erhebliche Verbesserungen ermöglichen, stehen wir wahrscheinlich erst am Anfang dessen, was KI im Affiliate Management leisten kann.

Diese neuen Tools und Technologien werden auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringen. Datenschutz und Compliance werden immer kritischer, da diese KI-Systeme auf riesige Mengen an personenbezogenen und transaktionalen Daten zugreifen müssen, um effektiv zu sein. Daher müssen sowohl Advertiser als auch Agenturen sicherstellen, dass die eingesetzten KI-Tools den neuesten datenschutzrechtlichen Bestimmungen entsprechen.

Außerdem dürfen wir nicht vergessen, dass die Technologie nur so gut ist wie die Menschen, die sie nutzen. Ein KI-Tool kann zwar eine Menge manueller Arbeit ersetzen, aber die strategische Denkfähigkeit und die menschliche Intuition sind (zumindest bisher) unersetzlich. KI wird ein leistungsstarkes Instrument in den Händen der Marketingexperten sein, aber es wird sie nicht vollständig ersetzen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von KI-Tools wie affiliate.ai und Alfie in das Affiliate-Management die Branche revolutionieren könnte. Aber wie bei jeder technologischen Innovation sind auch hier sorgfältige Planung und Strategie erforderlich. Durch die Kombination von KI-gesteuerten Analysen mit menschlicher Expertise können wir jedoch ein neues Kapitel im Affiliate Marketing aufschlagen, das effizienter, skalierbarer und leistungsfähiger ist als je zuvor. Und das ist eine aufregende Aussicht für alle, die in dieser dynamischen und sich ständig weiterentwickelnden Branche tätig sind.

Fazit:

Der Einzug von KI in das Affiliate Management markiert zweifellos einen Wendepunkt in der Branche. Durch KI-gesteuerte Tools wie Alfie von Affluent und affiliate.ai können sowohl Advertiser als auch Agenturen von beispiellosen Effizienzsteigerungen profitieren. Diese Entwicklungen vereinfachen nicht nur den Datenaustausch und die Performance-Überwachung, sondern fördern auch fundiertere, datengestützte Entscheidungen. Wir stehen vor einer neuen Ära, in der komplizierte Analysen, Budgetverteilung und das Erkennen von Mustern und Anomalien von KI-Systemen in Bruchteilen der bisher benötigten Zeit erledigt werden können.

Doch stellt sich hier auch eine kritische Frage: Bedroht die KI den Arbeitsplatz des Affiliate Managers? Die Antwort ist komplex. Während KI in der Lage ist, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und somit effizienter zu gestalten, kann sie menschliche Fähigkeiten wie Beziehungsmanagement, kreatives Problem-solving und strategisches Denken (noch) nicht ersetzen. In der absehbaren Zukunft wird die Rolle des Affiliate Managers also eher eine Transformation durchlaufen als obsolet werden. KI wird als ein Werkzeug dienen, das Affiliate-Manager in ihrer Arbeit unterstützt und ihnen ermöglicht, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.

Es ist eine aufregende Zeit für alle, die im Affiliate-Marketing tätig sind, und die Entwicklungen in der KI bieten immense Möglichkeiten für Wachstum und Innovation. Es bleibt spannend zu beobachten, wie diese technologischen Fortschritte die Landschaft des Affiliate Managements weiter prägen werden.

Einen Auszug der spannenden Unterhaltung zwischen mir und ChatGPT findet ihr hier: http://clk.fish/anhang-ki-im-affiliate-marketing

KI im Affiliate Management: Ein Gespräch mit der Zukunft