In Wissenschaft und Praxis wird der Ruf nach einem neuen Marketingverständnis zunehmend lauter. Die von McCarthy vorgeschlagene Marketingstrukturierung über die 4P – Price, Promotion, Place und Product – wird den technologischen Entwicklungen nur noch bedingt gerecht. Insbesondere smarte Assistenten zwingen hier zu einem Umdenken. Sie können in Zukunft vermehrt autonom agieren, was neue Marktspielregeln erfordert. Unternehmen müssen sich darauf einstellen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Was bedeutet es in diesem Zusammenhang für Unternehmen, wenn smarte Assistenten dem Nutzer eine Leistung autonom vorschlagen? Den Ort dieser Leistungsbereitstellung kann man als Point-of-Relevance bezeichnen. Ermöglicht wird das Angebot am Point-of-Relevance durch die Auswertung nutzerseitiger Daten. Die geben tiefe Einblicke in die individuelle Lebenswelt des Nutzers. Auf Basis dieser Daten können smarte Assistenten auf Wünsche und Interessen der Nutzer schließen. Hieraus lassen sich dann relevante Bedarfssituationen ableiten, die dem Nutzer selbst nicht bewusst sein müssen. Durch den Vorschlag einer Leistung am Point-of-Relevance tritt diese dann erst in den Aufmerksamkeitsradius des Nutzers. In Zukunft werden es daher verstärkt Algorithmen sein, die Unternehmensleistungen bezüglich ihrer nutzerseitigen Relevanz einschätzen. Im klassischen Kaufentscheidungsprozess rückt der Kunde damit in den Hintergrund. Die Begrifflichkeit „algorithmischer Konsum“ fasst diese Entwicklung zusammen.

Smarte Assistenten werden in der Lage sein, Interessen und Wünsche der Nutzer vorherzusehen. Das erlaubt es ihnen, eine Vorselektion von Informationen und Produktvorschlägen vorzunehmen. Anschließend wird dann eine als relevant eingeschätzte Leistung gezielt im Aufmerksamkeitsfokus des Nutzers platziert. In dieser Überlegung wandelt sich das AIDA-Modell zum IDAA-Modell: Nach dem AIDA-Modell durchläuft der Konsument einen vollwertigen Entscheidungsprozess. Von der Aufmerksamkeitsgenerierung über das Erzeugen von Interesse und Wünschen bis hin zur Aktion. Der Mensch ist hier vollwertig in den Entscheidungsprozess integriert. Dem IDAA-Modell hingegen liegt eine andere Logik zugrunde. Hier sind es smarte Assistenten, die einschätzen, ob eine Leistung auf Interesse und Wunsch des Nutzers stößt. Erst dann wird der Nutzer auf diese Leistungen aufmerksam gemacht.

Mit der beschriebenen Entwicklung ist auf Unternehmensseite eine Reaktionserfordernis verbunden. Die Berücksichtigung von 4R – Relevanz, Rationalität, Ranking und Reaktivität – kann helfen, diesen Erfordernissen gerecht zu werden.

Zum einen müssen Unternehmensleistungen verstärkt Relevanz aufweisen. Nur dann werden sie vom Konsumenten noch in einer informationsüberfluteten Welt wahrgenommen. Weniger sind es aber Konsumenten, sondern smarte Assistenten, die das Einschätzen einer relevanten Leistung vornehmen. Im Entscheidungsprozess agieren sie damit als Gatekeeper und lenken den Aufmerksamkeitsfokus des Nutzers. Informationseinheiten und Leistungsangebote dürfen daher nicht mehr nur auf Akzeptanz des Nutzers treffen. Sie müssen immer auch im ersten Schritt auf Akzeptanz des Algorithmus stoßen. Ein Algorithmus muss hierzu zunächst erkennen, ob eine Leistung überhaupt für den Nutzer relevant ist.

Smarte Assistenten können im Vergleich zum Menschen eine rationalere Entscheidung treffen. Das kann bei der Nutzung smarter Assistenten dazu führen, dass der Entscheidungsprozess rationaler wird. Grundsätzlich handelt der Menschen immer beschränkt rational. Aufgrund limitierter kognitiver Fähigkeiten hat er zudem Probleme, die richtige Entscheidung zu treffen. Algorithmen hingegen können eine deutlich höhere Informationsmenge sichten und filtern. Durch eine gezielte Informationsverdichtung und Informationsbereitstellung können sie den Nutzer dann zu einer rationaleren Entscheidungsfindung befähigen. Gerade emotionales Marketing, das die Gefühlswelt des Menschen adressiert, kann dann an Bedeutung verlieren.

Aus Unternehmenssicht ist es zudem erforderlich, die Metriken zu kennen, mit denen ein smarter Assistent die Einschätzung einer relevanten Leistung vornimmt. Insbesondere bei der verbalen Interaktion ist es entscheidend, dass eine Unternehmensleistung möglichst als erstes genannt wird. Die übergeordnete Zielsetzung muss daher die Erreichung der Position Zero sein. Das garantiert, dass ein Nutzer mit einer entsprechenden Unternehmensleistung als erstes in Kontakt kommt. Unternehmen sollen daher darauf achten, dass ihre Unternehmensleistung möglichst weit oben im internen Ranking des Algorithmus steht. Nur dann kann eine Leistung noch in den Aufmerksamkeitsfokus des Nutzers gelangen.

Reaktivität stellt die Reaktionsfähigkeit eines Unternehmens dar, Leistungen auf Basis nutzerseitigen Inputs in Echtzeit anzubieten. Unternehmensprozesse dürfen nicht statisch und linear ablaufen. Vielmehr müssen sie sich dynamisch und kontextabhängig an eine sich ändernde Lebenswelt anpassen. Die Begleitung der individuellen Reise des Kunden ist hierfür unerlässlich.

Auf der Entwicklerkonferenz Google I/O wurden 2019 neue Fähigkeiten für den Dienst Duplex vorgestellt. Von Google beschrieben als „in deinem Namen handelnd“ verdeutlicht dieser Dienst, dass smarte Assistenten verstärkt Aufgaben für den Nutzer übernehmen werden. So wurde auch schon Siri 2011 mit den Worten eingeführt: „Siri ist dein smarter Assistent, der dir hilft, Dinge zu erledigen. Du musst nur darum bitten.“

Unternehmensleistungen dürfen daher nicht mehr nur auf Akzeptanz des Menschen treffen. Sie müssen immer auch beim smarten Assistenten Akzeptanz erzielen. Besonders dann, wenn die von dem ehemaligen Google Vorstandvorsitzenden Eric Schmidt formulierte Entwicklung eintritt: „Ich glaube, die meisten Leute wollen von Google keine Antwort auf ihre Fragen. Sie wollen, dass Google ihnen sagt, was sie als nächstes tun sollen.“