Die Spezialisten für Digitale Transformation

Blog

Smartletter: Aggregator-Chatbots

In diesem Smartletter behandeln wir Aggregator-Chatbots also solche, die für den User regelmäßig Informationen aus dem Internet zusammenstellen und ihm als Push-Nachrichten schicken.

Management Summary

  • Aggregator-Bots versorgen die User regelmäßig mit aktuellen Informationen wie z.B. Nachrichten oder der Wettervorhersage.
  • Außer im Facebook Messenger findet man diese Art von Bots auch häufig in anderen Messaging Plattformen wie WhatsApp oder Telegram.
  • Da User mit diesen Bots nicht wirklich chatten, ist dafür der Einsatz für Künstlicher Intelligenz nicht zwingend erforderlich.

Als Aggregator-Chatbots bezeichnen wir Bots, die dem User regelmäßige Push-Mitteilungen zu bestimmten Themen schicken. Meistens bieten Medienhäuser bzw. Verlage diese Art von Chatbots an, um ihre Kunden mit aktuellen Nachrichten zu versorgen. Bei einigen Bots können die Kunden entscheiden, ob sie diese Nachrichten jeweils sofort bekommen wollen oder einmal täglich gebündelt. Bei manchen Bots, wie z.B. dem der Berliner Morgenpost oder dem von CNN werden den Nutzern einzelne Kanäle zu Spezialthemen angeboten. Sie erhalten dann nur die Nachrichten aus den von ihnen abonnierten Kanälen.

Als Plattform für diese Art von Bots kommen neben dem Facebook Messenger auch andere Messaging Dienste zum Einsatz, wie z.B. WhatsApp und Telegram bei heise online oder Der Standard aus Österreich. Amerikanische Medienhäuser bedienen außerdem auch die dort stärker verbreitete Messaging Plattform Kik.

Neben den Nachrichten ist auch das Wetter ein Thema, bei dem sich Nutzer regelmäßige Informationen wünschen. Dafür gibt es z.B. den Poncho Wetterbot, bei dem man nach Eingabe des eigenen Standorts sich morgens und abends einfach die aktuelle Wettervorhersage schicken lassen kann.

Die Bedienung dieser Bots funktioniert in der Regel durch Buttons, d.h. sie sind keine echten Chatbots in dem Sinne, dass man mit ihnen wirklich chatten kann, sondern reagieren nur auf vordefinierte Befehle. Künstliche Intelligenz ist hier also meist nicht im Spiel. Eine Ausnahme bildet jedoch der Novi Nachrichtenbot von „funk“, dem Nachrichtenangebot für 14- bis 29-jährige von ARD und ZDF. Novi bietet nicht nur einen täglichen Nachrichtenüberblick mit Hintergrundinformationen speziell für Jugendliche und junge Erwachsene, sondern geht auch auf Fragen nach konkreten Themen ein. Fragt man beispielsweise „Was passiert in Nordkorea?“, dann bekommt man eine Auswahl aus Artikeln zu diesem Thema auf tagesschau.de. Außerdem antwortet Novi auch charmant auf allerlei Smalltalk.

Letztlich geht es bei diesen Bots aber gar nicht so sehr um das Chatten, sondern darum, die gewünschten Informationen über eine Messaging Plattform geschickt zu bekommen. Wem E-Mails ausreichen, dem bieten diese Bots gegenüber einem Newsletter-Abonnement keine nennenswerten Vorteile. Wer jedoch entweder sowieso zu viele E-Mails bekommt oder E-Mails – wie z.B. viele Teenager – kaum nutzt, für den ist es sicher attraktiv, Push-Mitteilungen über Facebook, WhatsApp & Co. zu erhalten.

Aus Sicht der Verlage und Medienhäuser sind diese Bots möglicherweise ein Weg aus der Falle, dass viele Nutzer heutzutage kostenlose Nachrichten erwarten: Immerhin hat ein Pilotprojekt des Mindener Tageblatts gezeigt, dass die Verteilung regionaler Nachrichten über WhatsApp sehr gut angenommen wird. Die Hälfte der Nutzer zeigte sich dabei auch kostenpflichtigen Angeboten gegenüber aufgeschlossen.

Im kommenden Smartletter werden wir uns mit E-Commerce-Bots befassen, also solchen, über die man Waren und Dienstleistungen auswählen und ggf. auch bestellen kann.

Smartletter: Service-Chatbots

Heute geht es um Service-Chatbots. Sie werden eingesetzt, um einfache Kundenanfragen zu beantworten und somit klassische Callcenter- oder Chat-Angebote zu ergänzen bzw. zu entlasten.

Management Summary

  • Service-Chatbots können sowohl im direkten Kundenservice z.B. im Facebook Messenger genutzt werden als auch zur Unterstützung von Callcenter Agents bei der Beantwortung von Anfragen über E-Mail, Twitter usw.
  • Diese Art von Chatbots folgt keinem festen Prozess, sondern kann unterschiedlichste Fragen aus einem Themengebiet beantworten.
  • Dazu werden diese Bots mittels KI darauf „trainiert“ zu erkennen, was der Nutzer wissen möchte und ihm eine entsprechende vorgegebene Antwort zu liefern.

Service-Chatbots werden typischerweise dort eingesetzt, wo Kunden und Interessenten konkrete Fragen haben, also z.B. in Callcentern, Hilfe-Chats oder auf Social Media Support Kanälen.

Der wesentliche Unterschied zu den bisher behandelten Chatbot Anwendungen besteht darin, dass Service-Chatbots keinen mehr oder weniger fest vorgegebenen Prozess durchlaufen. Stattdessen können sie eine Vielzahl einzelner Fragen zu einem Themengebiet beantworten.

Dazu muss der Bot im ersten Schritt erkennen, was der Nutzer wissen möchte. So muss z.B. bei einem Mobilfunkanbieter der Bot aus Anfragen wie „Mein Datentarif reicht nicht.“, „Ich möchte gerne mein Datenvolumen erhöhen.“ oder „Ich brauche mehr Gigabyte pro Monat.“ herauslesen, dass es sich wahrscheinlich um einen Kunden mit bestehendem Vertrag handelt, der gerne zu einem Tarif mit höherem Datenvolumen wechseln würde. Dann muss er dem Kunden die für diesen Fall vorbereiteten Informationen geben.

Das Erkennen der verschiedenen Anfragetypen wird typischerweise dadurch erreicht, dass man ein KI-System mit einer Vielzahl verschiedener Anfragen und den jeweils korrekten Antworten „trainiert“, bis es alle vorgegebenen Arten von Anfragen richtig einordnen kann. Man kann sich das also wie eine Art komplexes Vokabeltraining vorstellen. Meist gibt es in Callcentern entsprechende Manuals, wie Nutzerfragen zu beantworten sind, die sich für das Training nutzen lassen. Ansonsten sind FAQs ein guter Ausgangspunkt.

Die naheliegendste Art, diese Technik einzusetzen, besteht darin, den Kunden direkt einen Chatbot anzubieten, der ihre Fragen beantwortet. Allerdings kann ein solcher Bot meist nur einfache Fragen beantworten. Wenn Service-Chatbots an ihre Grenzen stoßen, bieten sie dem Nutzer daher oft an, den Chat an einen menschlichen Ansprechpartner zu übergeben. Dies nützt nicht nur dem Anbieter, weil er so die Anzahl der Chat-Anfragen in seinem Callcenter reduziert, sondern auch dem Nutzer, da zumindest auf einfache Fragen sofort eine Antwort bekommt statt warten zu müssen, bis der nächste Callcenter-Agent frei ist.

Ein Beispiel für solch einen Bot ist Sophie von Congstar. Sowohl auf der Website als auch im Facebook Messenger können Kunden Sophie Fragen zu den Congstar Produkten stellen. Eine ausführliche Rezension zu Sophie finden Sie auf botreview.de.

Sehr verbreitet ist auch ein sogenannter hybrider Ansatz. Dabei kommunizieren Kunden mit dem Callcenter über einen Live-Chat und der Support-Mitarbeiter erhält vom KI-System laufend eine oder mehrere passenden Antworten, die er mit einem Klick an den Kunden übermitteln kann. Dieser Mechanismus kann auch auf andere Dialogkanäle wie E-Mail oder Social Media (Twitter, Facebook etc.) angewendet werden. Oft werden nach einer Trainingsphase dann einfache Anfragen ohne Eingreifen des Mitarbeiters beantwortet, während für komplexeren Fragen der Mitarbeiter durch Vorschläge entlastet wird.

Wegen der offensichtlichen Vorteile sowohl für die Anbieter als auch für die Nutzer gehen wir davon aus, dass sich diese Art von Bots sehr schnell verbreiten wird. Im Zusammenhang mit den in späteren Smartlettern noch zu behandelnden Voice Interfaces, werden diese Bots wahrscheinlich auch bald in Hotlines anzutreffen sein.

Im kommenden Smartletter beschäftigen wir uns mit einem Chatbot-Typ, den wir Aggregator-Bot nennen. Es handelt sich dabei um Bots, die für den Nutzer im Internet nach Informationen suchen, die ihn interessieren, und diese für ihn z.B. täglich zusammenstellen.

Smartletter: Landingpage-Chatbots

Heute befassen wir uns mit der zweiten Art von Chatbots in unserer Liste, den Landingpage-Chatbots. Diese ersetzen, wie der Name schon vermuten lässt, bei Online-Kampagnen die herkömmlichen Landingpages.

Management Summary:

  • Landingpage-Chatbots können die Konversionsrate von Online-Kampagnen deutlich steigern, da es für interessierte Nutzer bzw. Kunden viel einfacher ist, die Fragen des Bots im Dialog zu beantworten, als ein Formular auszufüllen.
  • Sobald der User auf einer Messaging Plattform einwilligt, mit dem Bot zu chatten, gilt dies als Opt-In. Dadurch hat der Bot Zugriff auf die Profildaten des Users und kann ihm – zumindest in begrenztem Umfang – auch aktiv Nachrichten schicken.
  • Landingpage-Chatbots können dazu genutzt werden, die Facebook Community mit den eigenen Kundendaten abzugleichen und dadurch die Personalisierung bzw. das Markenerlebnis zu verbessern.

Mit Landingpage-Chatbots meinen wir Bots, die die konventionelle Landingpage einer Online-Kampagne ersetzen, d.h. sie geben zusätzliche Informationen über das beworbene Produkt oder die Dienstleistung und fordern den Nutzer auf, für die weitere Kommunikation seine Kontaktinformationen zu hinterlassen. Dies kann zwar auch wie bei den Kampagnen-Chatbots unterhaltsam umgesetzt werden, doch das Ziel ist hier weniger die Unterhaltung als die Leadgenerierung und -qualifizierung.

Für Werbetreibende haben solche Bots eine Reihe von Vorteilen:

  • Die Kosten für eine Landingpage (Gestaltung, Umsetzung, Domainreservierung, Hosting, etc.) entfallen.
  • Konversionsraten sind in der Regel signifikant höher, denn für die Interessenten und Kunden ist es viel bequemer, nacheinander die Fragen des Chatbots im Dialog zu beantworten, als ein Formular auszufüllen. Da der Chatbot bei seinen Fragen auf frühere Antworten Bezug nehmen kann, ist außerdem eine viel „sympathischere“ User Experience möglich, wie z.B. im folgenden Dialog
    Chatbot: „Für welches Unternehmen arbeiten Sie?“
    Nutzer: „Für AppliedSmartness.“
    Chatbot: „Und welche Rolle haben Sie bei AppliedSmartness?“
  • Eine konventionelle Landingpage hat in der Regel eine Konversionsrate unter 10%. Der Anteil der Nutzer, die sich auf den Dialog mit dem Bot einlassen, ist meist deutlich höher.
  • Die Fragen des Bots können aufeinander aufbauen, so dass eine Vorqualifizierung der Leads möglich ist. So könnte man z.B. bei einem Probefahrt-Bot für ein neues Modell über geeignete Fragen herausfinden, ob es sich bei dem Nutzer wirklich um einen potenziellen Käufer handelt. Falls ja, könnte man ihn bei der Vergabe von Probefahrten bevorzugt behandeln.
  • Erfolgt die Kommunikation über eine Messenger Plattform wie die von Facebook, dann stellt der Start des Dialogs mit dem Chatbot bereits einen Opt-In dar. Das heißt, der Bot bekommt Zugriff auf das Nutzerprofil und braucht die darin enthaltenen Daten ggf. nicht mehr abzufragen. Außerdem kann der Bot aufgrund dieses Opt-Ins dem Nutzer auch aktiv Nachrichten schicken. Die meisten Plattformen regulieren diese Möglichkeit zwar, um Spam zu verhindern, doch in Grenzen ist es trotzdem möglich, Nutzer auf diesem Weg anzusprechen.
  • Auf Facebook können Unternehmen diesen Weg nutzen, um festzustellen, welche ihrer Kunden auch zu ihrer Facebook Community gehören. Dazu können sie im Chatbot z.B. die E-Mail-Adresse abfragen und diese dann mit den eigenen Kundendaten abgleichen. Dies kann dann wiederum genutzt werden, um den Dialog mit dem Nutzer zu personalisieren.

Trotz dieser vielen Vorteile ist uns bis heute kein Beispiel für einen derartigen Bot aus Deutschland bekannt. In der englischsprachigen Welt sind diese jedoch schon stärker verbreitet – und zwar nicht nur in den USA. Hier ein paar interessante Beispiele aus Indien.

Das Start-up landbot.io bietet sogar an, in wenigen Schritten einen Landingpage-Chatbot automatisch zu erstellen. landbot.io ist zwar noch in der Beta-Phase, aber bereits jetzt einen Besuch wert, denn die Seite ist selbst als Landingpage-Chatbot umgesetzt, um die Möglichkeiten dieses Mediums zu illustrieren.

Im nächsten Smartletter befassen wir uns mit Service-Chatbots, die eingesetzt werden, um einfache Kundenanfragen zu beantworten und somit klassische Callcenter- oder Chat-Angebote zu ergänzen bzw. zu entlasten.

Smartletter: Kampagnen-Chatbots

Beginnend mit diesem Smartletter schauen wir uns die verschiedenen Typen von Chatbots an, die wir derzeit am Markt beobachten. Heute geht es um Kampagnen-Chatbots, also solche, die Teil einer größeren Kommunikationskampagne sind.

Management Summary:

  • Das Ziel von Kampagnen-Chatbots ist es, Aufmerksamkeit zu erregen und somit die Markenbekanntheit zu erhöhen bzw. das Markenimage zu stärken. Daher sind sie meist vor allem unterhaltsam und beinhalten kaum Elemente zur Leadgenerierung oder einen Service.
  • Kampagnen-Chatbots kommen häufig völlig ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz aus.
  • Da sich der Spaßfaktor bei Kampagnen-Chatbots relativ schnell erschöpft, werden sie von den Usern meist nur wenige Male aufgerufen.

Unter Kampagnen-Chatbots verstehen wir solche, die als Teil einer Kommunikationskampagne die Aufmerksamkeit auf eine Marke lenken wollen, um deren Bekanntheit zu erhöhen oder auf ihr Image einzuzahlen. Daher steht hier im Gegensatz zu den meisten anderen Chatbot-Typen der Unterhaltungsaspekt im Vordergrund.

Im einfachsten Fall unterstützt der Chatbot den User nur dabei, ein paar Fragen zu beantworten, die dann zu einem witzigen Ergebnis führen. Ein typisches Beispiel dafür ist der Jägermeister Jäm Bot im Facebook Messenger, der je nach den Antworten auf seine Fragen unterschiedliche Filme ausliefert, die man anschließend mit seinen Facebook Freunden teilen kann. (Eine ausführliche Rezension finden Sie auf botreview.de.) Natürlich ließen sich die Antworten auf diese Fragen auch in einem Formular auf einer Webseite erfassen. Der Einsatz eines Bots zeigt aber – zumindest zurzeit noch – dass die Marke innovativ ist, und außerdem ist das Teilen der Ergebnisse mit den Facebook Freunden aus dem Messenger heraus viel einfacher.

Aufwändiger ist es, wenn man die Dialogmöglichkeiten eines Chatbots nutzen möchte, um den User zu unterhalten. Das kann z.B. dadurch geschehen, dass für den Chatbot eine interessante „Persönlichkeit“ kreiert wird. Zwar geht es immer noch darum, mit seiner Hilfe einen Prozess zu durchlaufen, an dessen Ende etwas Interessantes oder Lustiges geschaffen wird, aber dann macht auch der Weg dahin mehr Spaß. Ein gutes Beispiel hierfür ist de „Bote der Sparkasse“, eine muskelbepackte und tätowierte als Chatbot im Facebook Messenger umgesetzte Figur. Mit seiner Hilfe kann man ein personalisiertes Video erstellen, das dann auch noch von ihm selbst überbracht wird. (Mehr dazu auf botreview.de.)

Da Kampagnen-Chatbots in der Regel nur wenige Fragen stellen, auf die es meist nur eine begrenzte Menge von Antwortmöglichkeiten gibt, kommt man hier mit Buttons und Slidern für die Antworten bereits recht weit. Dafür braucht man noch keine künstliche Intelligenz. Die kommt erst dann ins Spiel, wenn der Bot auch frei eingegebenen Text verstehen soll. Dies kann natürlich enorm dazu beitragen, die Persönlichkeit eines Bots herauszustellen, und somit den Unterhaltungsfaktor zu erhöhen.

Andererseits muss man bedenken, dass sich auch dann der Reiz eines Kampagnen-Chatbots relativ schnell erschöpft. Man probiert vielleicht ein paar Varianten aus, aber ruft den Chatbot sicher nicht regelmäßig wieder auf. Daher müssen sich Unternehmen gut überlegen, ob sich für diesen Typ Chatbot die größeren Investitionen für den verstärkten Einsatz von Künstlicher Intelligenz überhaupt lohnen. Denn diese addieren sich zu den Basiskosten für die kreative Ausgestaltung einer Botpersönlichkeit.

Bei Landingpage-Bots, mit denen wir uns im nächsten Smartletter befassen, sieht das schon etwas anders aus, da dieser zusätzlich der Leadgenerierung dient und daher einen höheren zählbaren Return on Investment verspricht.

Smartletter: Conversational Interfaces

Nach einer längeren Pause wird es nun wieder regelmäßig Smartletter geben. Wir beschäftigen uns in letzter Zeit verstärkt damit, wie Künstliche Intelligenz (KI) Marketing und Vertrieb unterstützen kann. Unter dieser Überschrift stehen daher auch die folgenden Ausgaben des Smartletters.

Chatbots, Amazon Alexa und Google Home dominieren – meist gewürzt mit dem Zauberwort Künstliche Intelligenz – seit einigen Monaten die Fachpresse. Spannend daran ist, dass diese Tools einen neuen Weg eröffnen, um mit Computern, Websites, Apps oder sogar Haushaltsgeräten etc. zu interagieren, nämlich über geschriebene oder gesprochene Sprache. Der Fachbegriff für diese Art der Schnittstelle zu Computern lautet Conversational Interfaces.

Im heutigen Smartletter wollen wir untersuchen, was an diesem Trend dran ist und was Künstliche Intelligenz damit zu tun hat.

Management Summary:

  • Chatbots, Alexa Skills etc. werden unter dem Sammelbegriff Conversational Interfaces zusammengefasst.
  • Längst nicht alle Conversational Interfaces benötigen Künstliche Intelligenz.
  • Conversational Interfaces haben das Potenzial, unser Leben ähnlich nachhaltig zu verändern wie das Smartphone, da sie unsere Interaktion mit technischen Geräten enorm vereinfachen können.

Es gibt zwei Ausprägungen von Conversional Interfaces. Bei der einfacheren Form erfolgt die Kommunikation mit dem Computer über Texteingaben. Diese Art der Conversational Interfaces findet man in vielen Chat Plattformen, wie Facebook Messenger, WhatsApp, Telegram, Slack oder auch per SMS als so genannte Chatbots. Das sind virtuelle Gesprächspartner, hinter denen kein Mensch, sondern ein Computer steckt. Speziell die Öffnung des Facebook Messengers für Chatbots letztes Jahr hat dem Thema enormen Auftrieb gegeben. Viele Marken haben dort erste Prototypen gestartet und zwar für die unterschiedlichsten Ziele.

Wir unterscheiden derzeit die folgenden Arten von Chatbots:

  • Kampagnen-Bots, als unterhaltsame Verlängerung einer Kommunikationskampagne
  • Landingpage-Bots, also Bots die anstelle einer Landingpage eingesetzt werden
  • Service-Bots, die einfache Kundenanfragen beantworten können
  • Aggregator-Bots, die z.B. News nach den eigenen Interessen zusammenstellen
  • E-Commerce-Bots, über die einfach eingekauft werden kann
  • Berater-Bots, die dem Kunden Orientierung in einem großen Angebot bieten

Chatbots werden häufig in einem Atemzug mit KI genannt. Dabei ist für manche dieser Aufgaben der Einsatz von KI gar nicht zwingend erforderlich. Es gibt viele Bots, die nur eine Reihe von festen Fragen stellen, auf die es nur begrenzte Antwortmöglichkeiten gibt, wie z.B. eine Zahl oder die Auswahl aus wenigen Optionen, die dann häufig als Buttons oder Slider angeboten werden, auf die man einfach klicken bzw. tippen kann. In diesem Fall können Bots ganz konventionell programmiert werden, also ohne Einsatz von künstlicher Intelligenz.

Erst wenn freie Texteingaben oder Fragen möglich sein sollen, kommt KI ins Spiel. Sie wird dann dazu genutzt, um aus dem eingegebenen Text herauszulesen, was der User damit beabsichtigt. Diese Absicht wird im Fachjargon „Intent“ genannt. Damit der Bot die verschiedenen möglichen Intents versteht und auch auseinanderhalten kann, wird die KI anhand von Beispielen für die einzelnen Intents „trainiert“. Die Verarbeitung der Intents erfolgt dann in der Regel wiederum über konventionelle Programmierung.

Die Königsklasse der Conversational Interfaces sind allerdings jene, die gesprochene Sprache verstehen. Sprachsteuerung von Computern ist schon lange ein Thema. Schließlich wäre es viel bequemer, mit Computern wie mit Menschen sprechen zu können, als dafür Tastatur, Maus oder einen Touchscreen verwenden zu müssen. Wie z.B. die Star Trek Serie beweist, haben Science Fiction Autoren das schon erkannt, als Computer in unserem Leben noch gar keine große Rolle spielten.

Damit wir mit einem Computer sprechen können, sind einige Schritte erforderlich. Zunächst muss das gesprochene Wort mit einem Mikrofon aufgenommen, in ein Audiosignal umgewandelt und – in der Regel über das Internet – an einen Server gesendet werden. Anschließend muss dieses analysiert werden: Wörter und Sätze müssen durch den Server erkannt und in Text umgewandelt werden. Danach erfolgt dann wieder das Erkennen der Intents aus dem Text, so dass eine Reaktion auf das Gesprochene erfolgen kann. Damit ein halbwegs flüssiges „Gespräch“ entsteht, müssen diese Schritte in kürzester Zeit durchgeführt werden.

Das ist auch der Grund, warum das Thema erst in den letzten Jahren in unserem Alltag auftaucht, denn davor waren die Computer einfach noch nicht schnell genug. Denn sowohl für die Umwandlung des Audiosignals in den Text als auch für das Erkennen der Intents werden nämlich rechenintensive Methoden aus der Künstlichen Intelligenz eingesetzt.

Inzwischen gibt es von allen großen Playern in der digitalen Welt eine Sprachsteuerung: Apple hat Siri, Google hat den Google Assistant, Microsoft hat Cortana und Amazon hat Alexa. Facebook arbeitet ebenfalls an einer eigenen Lösung. Wir glauben, dass alle diese Formen von Conversational Interfaces unsere Interaktion mit Computern deutlich vereinfachen können und das Potenzial haben, unser Leben ähnlich nachhaltig zu verändern wie das Smartphone.

Nun konzentrieren wir uns in unseren Smartlettern aber auf die Technologien, die für Marketing und Vertrieb nützlich und nutzbar sind. Dadurch reduziert sich die obige Liste aktuell auf Alexa und den Google Assistant, denn bisher bieten nur diese beiden auch Dritten die Möglichkeit, die Sprachsteuerung für eigene „Apps“ zu nutzen, die man dann u.a. für Marketing und Vertrieb einsetzen kann.

In den kommenden Smartlettern werden wir uns zunächst mit den verschiedenen Arten von Chatbots befassen und anschließend mit Alexa und Google Assistant. Wenn Sie das Thema in der Zwischenzeit schon vertiefen möchten, dann statten Sie doch unserer neuen Website botreview einen Besuch ab. Dort werfen wir einen kritischen Blick auf Chatbots und Alexa Skills deutscher Unternehmen.

Smartletter: Digital Signage

Der Begriff Digital Signage (dt. digitale Beschilderung) entstand in den 70er-Jahren im Elektronik­einzelhandel als Maßnahme zur Unterstützung des Verkaufs von Fernseh- und Videosystemen. Die Ladengeschäfte nutzten Videokassetten, um werbliche Inhalte und Angebote auf TV-Geräten zu präsentieren. In den 80er-Jahren ermöglichten dann Projektoren und Video Walls den breiteren Einsatz von Digital Signage.

Smartletter: Wireframe

Ursprünglich wurden als Wireframes (dt. Drahtgittermodell) Drahtpuppen bezeichnet, an denen Schneider ihre Entwürfe aufhängen. Seit den 90er-Jahren steht Wireframe für den gerüstartigen Entwurf einer Website. Die Nutzung von Wireframes bezeichnet man als Wireframing.

Smartletter: Online Marketing in China

Heute soll es um das Thema Online Marketing in China gehen. Dort ist vieles anders, als in Europa und den USA. Hierzulande wird Online Advertising weiterhin oft nur als Verlängerung des klassischen Display Marketing (Anzeigen, Plakate etc.) behandelt. Einzig im E-Commerce gehen die Unternehmen einen Schritt weiter und verbinden Online Advertising mit der Möglichkeit zum Kauf.

Smartletter: Template

Ein Template (dt. Schablone, Vorlage) ist im Marketingkontext eine Gestaltungsvorlage. Templates sind die Grundlage von Content Management Systemen (CMS) sowie von Web-to-Publish- und Database-Publishing-Technologien.