Von Daten zu Handlungsempfehlungen: Wie Audi Insights zum strategischen Erfolgsfaktor macht

Wie sieht datengetriebene Kommunikation aus, wenn sie nicht nachträgliche Erfolgsmessung bleibt, sondern von Anfang an mitsteuert? In unserer Februar-Session gaben Lara Weber und Florian Müller aus der strategischen Kommunikation der Audi AG einen Einblick in “Insights Generation”, das dort etablierte Team aus Insights Consultants und Datenanalysten. Der rote Faden: Daten haben erst dann Wert, wenn aus ihnen konkrete Handlungsempfehlungen werden.

Warum Daten in der Kommunikation unverzichtbar geworden sind

Der Ausgangspunkt ist ein Kommunikationsumfeld, das sich fundamental verschoben hat: mehr Kanäle, höhere Geschwindigkeit, globaler und permanenter Dialog mit Stakeholdern, dazu Influencer-Ökosysteme und Echtzeitkommunikation. KI verstärkt diese Komplexität zusätzlich, indem sie die Datenflut und den Druck zu schnellen Analysen erhöht. Der strategische Nutzen von Daten liegt genau hier: Komplexität beherrschbar machen, Themenentwicklungen verstehen, Trends, Risiken und Chancen früh erkennen und Kommunikation zielgerichtet auf relevante Stakeholder ausrichten.

Für Audi hat dieser Wandel einen konkreten Auslöser. Der Dieselskandal beschädigte die Reputation über Jahre erheblich, parallel verlangte die Transformation zur Elektromobilität eine neue kommunikative Positionierung. Aus dem Wunsch nach kontinuierlichem Reporting von Media Image und Stakeholder-Einstellungen entstand der Startpunkt für eine systematische, datenbasierte Kommunikationssteuerung.

Insights Generation: drei Working Modes

Das Team ist kein nachgelagerter Analytics-Dienstleister, sondern integraler Bestandteil der strategischen Kommunikation. Es arbeitet in drei Modi:

Strategic Consulting begleitet die Kommunikationsstrategie und die jährliche Themenplanung dauerhaft, mit fester Beteiligung in zentralen Gremien wie Planungskreis, Themendesk, Redaktionskonferenz und Comms Council.

Project Integration bringt datenbasierte Beratung in konkrete Projekte ein, definiert Ziele und KPIs und identifiziert passende Medien, Influencer, Formate und Timings, etwa bei Model Launches, Drive Events oder Messen.

Ad-hoc Insights liefert kurzfristige, datengestützte Entscheidungsgrundlagen, von C-Level-Positionierung über Speaking Opportunities bis zu Outside-in-Themenanalysen.

Der Insights-Prozess am Beispiel A6 e-tron Launch

Wie das in der Praxis zusammenspielt, zeigten Weber und Müller entlang des A6 e-tron World Premiere in drei Phasen.

Konzeptphase (Pre-Launch). Entscheidend ist die frühe Integration: Die Insights-Experten sitzen nicht erst bei der Erfolgsmessung mit am Tisch, sondern in der strategischen Ausrichtung. Benchmark-Analysen und historische Daten früherer Launches ermöglichen eine faktenbasierte Zieldefinition statt Bauchgefühl. Gemeinsam mit dem Projektteam werden messbare, realistische Ziele und KPIs entwickelt, ebenso datenbasierte Kernbotschaften, die auf eine höhere Übernahmerate in der Berichterstattung zielen.

Sparring-Phase (Launch). Hier zählt Echtzeitfähigkeit. Media Dashboard und Multimedia Alerting erlauben sofortige Reaktion auf kritische Medienresonanz, cross-mediales Monitoring ersetzt die isolierte Kanalbetrachtung. Executive Summaries verdichten KPIs für das C-Level und verkürzen Entscheidungswege, während Round-ups dem Projektteam kompakte Einblicke in Berichterstattung, Trends und kritische Stimmen geben.

Evaluationsphase (Post-Launch). Standardisierte Messzeiträume (72h, 10d, 6w, Final) schaffen Vergleichbarkeit zwischen Launches, ein entscheidender Hebel für langfristige Optimierung. Der systematische Ziel- und KPI-Check gleicht Zieldefinition und tatsächliche Ergebnisse ab. Zwei Punkte gehen bewusst über reine Reichweite hinaus: eine ROI-Betrachtung pro Format als Basis künftiger Budget-Allokation und die Integration von Perception-Messungen, die per Bevölkerungsbefragung prüfen, ob Botschaften bei den Zielgruppen tatsächlich ankommen. Die Erkenntnisse fließen zurück in die Konzeptphase des nächsten Projekts, sodass ein selbstlernender Kreislauf entsteht.

Der Blick nach vorn: Conversational AI

In der Diskussion ging es um “Chat with your data”, bei Audi im Aufbau. GenAI erlaubt es, in natürlicher Sprache direkt mit den Daten zu interagieren, statt nur vordefinierte Dashboards zu nutzen. Das macht Analysen schneller, intuitiver und flexibler. Der einhellige Tenor der Runde war zugleich differenziert: ein starkes Werkzeug für Spezialisten, das klassische Dashboards, Analysen und vor allem die menschliche Einordnung nicht ersetzt und deshalb nicht unreflektiert flächendeckend ausgerollt werden sollte.

Fazit

Die Session zeigt exemplarisch, wie aus Daten strategischer Wert entsteht: nicht durch mehr Zahlen, sondern durch die konsequente Übersetzung in Entscheidungen, über den gesamten Projektzyklus und rückgekoppelt in einen lernenden Prozess. Die zugespitzte Kernbotschaft gilt über Audi hinaus für die gesamte Branche: Wer sich nicht datengetrieben aufstellt, riskiert im dynamischen Medienumfeld den Anschluss.