Flightright: Tiny Passengers – Ein KI-Maskottchen für mehr Fluggastrechte

Wir durften der Agentur MDCT bei der Entwicklung des KI-gestützten Maskottchens Tiny Passenger für die innovative Kampagne vonFlightright unterstützen und dabei entstand ein Paradebeispiel für den optimalen und kreativen Einsatz von Bild-KI in der Kampagnenentwicklung.

In diesem Beitrag zeigen wir dir Schritt für Schritt, wie Georg und die Agentur MDCT bei der Entwicklung des Passenger vorgegangen sind. Du wirst lernen, wie KI-Bildgeneratoren wie Midjourney und SDXL genutzt werden können, um einzigartige und emotionale Charaktere zu erschaffen, die die Markenidentität stärken und die Kundenbindung fördern!

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.

Erkenntnisse und Perspektiven: Maskottchen-Gestaltung als Marketing-Tool der Zukunft

Die Entwicklung und der Einsatz des KI-gestützten Maskottchens Passenger zeigt das immense Potenzial, das KI-Kreativtools für Marketingteams bieten. Der Einsatz von KI ermöglicht es Unternehmen, einzigartige und emotionale Charaktere zu entwickeln, die die Markenidentität stärken und die Kundenbindung fördern. Darüber hinaus verdeutlicht das Projekt die Bedeutung von Schulungen im Bereich Bildgenerierung mit KI. Durch gezielte Weiterbildung können Marketingteams die notwendigen Fähigkeiten erwerben, um KI-Tools effektiv und kreativ einzusetzen und so innovative Kampagnen zu entwickeln, die den Anforderungen der heutigen Zeit gerecht werden.

Fazit: Technologie trifft Kreativität – Einblicke und Erfahrungen aus der Praxis

Die Entwicklung und Implementierung des Passenger-Maskottchens für Flightright ist ein Paradebeispiel dafür, wie Technologie und Kreativität im Marketing Hand in Hand gehen können. Der Einsatz von KI ermöglichte es, einen einzigartigen Charakter zu erschaffen, der die Markenbotschaft von Flightright auf emotionale und humorvolle Weise transportiert. Die Schulung des MDCT-Teams im Bereich KI-Bildgenerierung war entscheidend für den Erfolg des Projekts. Sie ermöglichte es dem Team, das Passenger-LoRa-Modell eigenständig zu nutzen und anzupassen, um so flexible und markenkonforme Kampagnenmotive zu generieren.

Projekte wie diese zeigen die Relevanz von KI-Kompetenzen für die Zukunft des Marketings. Unternehmen, die in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren und die Möglichkeiten von KI-Kreativtools nutzen, werden in der Lage sein, innovative und erfolgreiche Marketingkampagnen zu entwickeln, die sich von der Masse abheben.

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