Die Geschichte von AI-enabled DAM: Von der Punktlösung zum Enterprise Enabler

Visual Storytelling ist ein bewährtes Marketinginstrument zur Kundenbindung. Als Beweis dafür verlassen sich fast 90 % der Verbraucher auf Videos, um Kaufentscheidungen zu treffen. 55 % der Käufer rufen ein Produktvideo auf ihrem Telefon auf, während sie im Geschäft stöbern.

Auch außerhalb des E-Commerce stellen Online-Visuals eher emotionale Verbindungen für die Zuschauer her und sind viel einfacher zu interagieren als Text, Blog-Posts oder PDFs.

Da Unternehmen visuelle Inhalte erstellen, müssen sie auch die Assets und Prozesse richtig verwalten. Wie und wo werden Assets gespeichert und organisiert? Wie arbeiten Teams zusammen, iterieren und bearbeiten ihre Arbeit?

Darüber hinaus wird der Erfolg nicht nur durch das Management digitaler Assets eines Unternehmens bestimmt, sondern auch durch die zuverlässige und optimierte Präsentation von Bildern im Maßstab. Qualität und Leistung – insbesondere schnelle Ladezeiten auf allen Geräten – sind von größter Bedeutung, um ein aussagekräftiges Erlebnis zu bieten.

Digital Asset Management (DAM)-Lösungen sorgen für Kontinuität bei der Koordination visueller Inhalte, und wenn man auf die Entstehungsgeschichte der Technologie zurückblickt, hat sie in den letzten 30 Jahren einen langen Weg zurückgelegt.

In jüngster Zeit hat die Hinzufügung von KI zu unglaublichen Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen geführt und DAM zu einem Muss für Unternehmen gemacht, die ihre modernen Marketingfähigkeiten verbessern möchten.

Überprüfung der DAM-Funktionalitäten bis zum Jahrzehnt

Früher spielte DAM-Software im Marketing nur eine untergeordnete Rolle. Bei seiner Einführung in den 1990er Jahren wurde DAM als grundlegende Medienbibliothek für den bequemen Austausch von Fotos und Videos verwendet, die hauptsächlich von Verlagen verwendet wurde.

Dann, in den ersten 10 Jahren des neuen Jahrtausends, setzten große Verbrauchermarken robustere Kreativbibliotheken ein: DAMs, die kreative Arbeitsabläufe rationalisieren und die Zusammenarbeit erleichtern konnten, wo dies zuvor nicht möglich war.

Da die Anbieter die Arten von visuellen Inhalten erweiterten, die innerhalb des DAM unterstützt werden konnten, konnten Markenvermarkter mit der Verwaltung von Elementen wie Webdokumenten, PDFs und Audiodateien sowie neuen Dateitypen von Bildern und Videos beginnen.

Von 2013 bis 2018 haben wir die Idee eines „Martech-Stack“ wirklich in unserem Marketing-Vokabular gesehen, als Technologieanbieter sich verstärkten, um für jeden Prozess die besten Fähigkeiten zu bieten.

DAM-Anbieter achteten genau auf die Synergie mit anderen Puzzleteilen im Stapel – Customer Relationship Management (CRM), Product Information Management (PIM), Content Management System (CMS) – und begannen, Integrationen und APIs für den Aufbau skalierbarer Marketingstrategien für alle anzubieten Technologie.

Da kritische Metadaten im gesamten und über den gesamten Tech-Stack laufen, wurden DAM-Lösungen zum Schlüssel für die Verbindung jeder Plattform und für einen effizienten Betrieb der Marketing-Automatisierung.

Mit der zusätzlichen Betonung neuerer Marketingkanäle wie Social Media und E-Commerce wurden DAMs zum Dreh- und Angelpunkt für die effektive Verwaltung aller digitalen Assets.

Ein modernes und dynamisches DAM entsteht

In den letzten zwei Jahren sind DAM-Systeme ausgereift, um wirklich dynamische und unternehmensweite Funktionen über das gesamte Spektrum des Asset Managements hinweg zu ermöglichen. Mit modernen DAM-Systemen können digitale Assets effizient durch eine End-to-End-Pipeline von der Erstellung bis zur Verteilung verschoben werden.

Traditionell hat der Lebenszyklus eines Assets vier Hauptphasen durchlaufen: Erstellen, Verwalten, Verteilen und Archivieren. Obwohl diese Schritte auf einer sehr grundlegenden Ebene noch gültig sein mögen, da visuelle Inhalte an Häufigkeit und Volumen zunehmen, ist dieser Prozess jetzt viel nuancierter.

Neue Stakeholder in Entwicklungs-, Marketing- und Kreativteams müssen jetzt Assets überprüfen und genehmigen, um die Markenkonsistenz zu gewährleisten. Die wachsende Zahl von Vertriebskanälen erfordert jeweils eigene Seitenverhältnisse, Abmessungen und Dateigrößen. Außerdem erhöht die wachsende Zahl von Martech-Integrationen natürlich die betriebliche Komplexität.

Es ist einfach, in Silos zu arbeiten, wenn es keinen Zusammenhalt zwischen diesen Teams gibt. Um dies zu beheben, bieten moderne DAMs eine einzige Version der Wahrheit, um doppelte Anstrengungen und unnötige manuelle Aufgaben zu vermeiden.

KI unterstützt den neuen Lebenszyklus digitaler Assets

Abgesehen von optimierten Workflows und vereinfachter Speicherung ermöglichen moderne DAMs Vermarktern, Bilder und Videos dynamisch und bei Bedarf in jedes Format, jeden Stil oder jede Größe umzuwandeln.

Es wendet automatisch die entsprechenden Dateigrößen an, ohne die visuelle Qualität im Namen einer beschleunigten Ladezeit zu beeinträchtigen. Diese Funktionen werden noch effektiver, wenn sie durch KI-Automatisierung und maschinelles Lernen unterstützt werden, sodass Marken Folgendes tun können:

• Einmal Assets erstellen und ohne Verzögerung oder Abhängigkeit automatisch erforderliche Varianten für Gerät, Kanal, Bildschirmgröße und Ausrichtung generieren
• Komponieren und orchestrieren Sie neue Bilder und Videos, indem Sie vorhandene Assets, Stile und Effekte kombinieren.
• Intelligentes Zuschneiden, um wichtige Motive und Dimensionen zu identifizieren, während es automatisch zuschneidet, um verschiedene Seitenverhältnisse zu liefern
• Identifizieren Sie die primären Vordergrundmotive von Fotos und entfernen Sie den Hintergrund, um überflüssige oder ablenkende Inhalte zu entfernen
• Generieren Sie intelligente Videovorschauen, die die besten Inhalte präsentieren, nicht nur die frühesten Frames
• Erkennen Sie Betreff, Objekte, optische Zeichen oder Prominente für erweitertes AI-Asset-Tagging, um die schnelle Bereitstellung durchsuchbarer Metadaten zu erleichtern

Vielleicht lässt sich der wahre Wert der KI für die DAM-Technologie am besten durch die aktuelle pandemiebedingte Heimarbeitsumgebung unterstreichen.

Die KI integriert intuitive Selbsthilfe- und Kollaborationsfunktionen, die es technisch nicht versierten Benutzern ermöglichen, Assets unabhängig voneinander zu manipulieren und zu optimieren – während sie gleichzeitig auf der Marke bleiben – für jeden Kanal und jeden Benutzer sofort, ohne eine einzige Codezeile zu benötigen.

Teams arbeiten bereits fleißig daran, visuell ansprechende Grafiken zu erstellen – sollte der Wert dieser Assets nicht durch unternehmensweite Zusammenarbeit und nahtlose Bereitstellung maximiert werden?

Mit der Leistungsfähigkeit von KI, die über eine DAM-Lösung läuft, erkennen Unternehmen die Vorteile eines automatisierten Asset-Managements in einer sich schnell verändernden digitalen Landschaft, und Sie können denselben Wettbewerbsvorteil erzielen.

Milind Pansare hat Produktmarketing, Unternehmensallianzen und Engineering bei mehreren Startups im Silicon Valley und größeren Technologieunternehmen geleitet. Derzeit leitet er das Produktmarketing bei Cloudinary.