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Flightright, das führende Fluggastrechte-Portal Europas, hat sich seit 2010 einen Namen gemacht, indem es Fluggästen bei Verspätungen und Ausfällen zu ihrem Recht verhilft. Um das Markenprofil zu schärfen und die Leadgewinnung zu steigern, wurde im Sommer 2024 die innovative Awareness-Kampagne Tiny Passenger gestartet. Ziel des Projekts war es, ein einzigartiges und emotionales Maskottchen zu entwickeln, das die Marke Flightright prägnant repräsentiert. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) spielte dabei eine zentrale Rolle.
Phase 1: Vom Pitch zur Konzeptentwicklung mit Midjourney
Die Kreativagentur MDCT, bekannt für ihre Expertise in der Markenentwicklung und Kampagnengestaltung, nahm am Pitch von Flightright teil und setzte von Anfang an auf KI-Unterstützung. Mithilfe des KI-Bildgenerators Midjourney entwickelte MDCT das Grundkonzept für den Passenger, einen kleinen, filzigen Charakter, der die Herausforderungen von Flugreisen humorvoll verkörpert. Mit diesem Konzept gewann MDCT den Pitch und den Auftrag für die Kampagne.
Phase 2: Training des „Passenger“-Modells mit SDXL
Nach dem erfolgreichen Pitch wurde die KI-Expertise von Georg Neumann, Mitgründer des KI Marketing Bootcamps, ins Boot geholt. Georg trainierte ein eigenes KI-Modell, das auf dem Bild des Passenger aus Midjourney basiert. Als Trainingsdaten dienten neben dem Midjourney-Bild synthetische Animationsstudien für Emotionen und Frames aus einem Testrendering des Animationsstudios bitteschön.tv.
Das Training erfolgte lokal auf Georgs Rechner auf Basis von Stable Diffusion XL mit dem Tool kohya_ss. Herausforderungen im Trainingsprozess bestanden darin, das Modell so feinzujustieren, dass die Passenger in unterschiedlichen Szenarien und mit verschiedenen Emotionen optimal dargestellt werden konnten. Es wurden dafür mehrere LoRas mit unterschiedlichen Trainingsdaten und Parametern trainiert. Im Anschluss haben wir mit Testreihen definiert welche Modelle bei welchen Generierungs-Settings am besten funktionieren.
Das Ergebnis dieses aufwändigen Trainingsprozesses war ein individuelles LoRa-Modell (Low Rank Adaption) , das „Passenger“ in all seinen Facetten abbilden konnte.
Generierte Testbilder aus dem LoRa:
Phase 3: Schulung mit rundiffusion – Empowerment für das MDCT-Team
Nach der Entwicklung des Passenger-LoRa-Modells schulte Georg das MDCT-Team. Ziel dieser KI-Schulung war es, dem Team das notwendige Wissen im Bereich Prompt Engineering und Bildkomposition zu vermitteln, um selbstständig individuelle Kampagnenbilder mit „Passenger“ erstellen zu können. Wichtig war dabei auch Chancen und Limitierungen live zu erfahren, um das Thema in Konzeption & Strategie schon richtig integrieren zu können.
In der Schulung haben wir rundiffusion.com mit Automatic1111 als Tool für praktische Übungen genutzt. Das Team hatte so die Möglichkeit, die erlernten Techniken direkt anzuwenden. Dieser Hands-on-Ansatz, den wir im KI Marketing Bootcamp verfolgen, ermöglicht es Unternehmen, KI effizient und kreativ im Marketing einzusetzen.
Phase 4: Ergebnisse und erste Kampagnen mit „Passenger“
Dank der Schulung ist das MDCT-Team nun in der Lage, Passenger selbstständig in Szene zu setzen und einzigartige Motive für die Kampagne zu generieren. Die ersten Kampagnenerfolge sprechen für sich: Innerhalb kürzester Zeit erreichte die Kampagne Millionen von Menschen und steigerte die Leadgewinnung signifikant. Die Flexibilität des Passenger-LoRa-Modells ermöglicht es dem MDCT-Team, den kleinen, filzigen Charakter an verschiedene Szenarien und Botschaften anzupassen. Dadurch wird sichergestellt, dass „Passenger“ stets markenkonform und relevant für die jeweilige Zielgruppe bleibt.
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Vroni Hackl und Georg Neumann – zwei Experten in KI und Marketing.
