Was das Marketing wohl noch mehr verändern wird als die sozialen Medien es seit den frühen 2000er-Jahren tun, ist die Künstliche Intelligenz (kurz “KI“). Im Marketing kann sich diese Technologie, als die mit dem höchsten “Return on Investment“ erweisen. Das bedeutet mittels KI lässt die Effektivität sich so steigern, wie nie zuvor erreicht.
Vorteile, die künstliche Intelligenz mit sich bringt
Die enormen Datenmengen, die mit KI verarbeitet werden können, ermöglichen:
- eine gezielte Vorhersage des Kundenverhaltens und damit einhergehende optimale Erwartungs- und Bedürfnisbefriedigung,
- personalisierte Werbung und die Erstellung von Content, sowie dessen Veröffentlichung,
- durch effektivere Marketingmaßnahmen ergeben sich höhere Abschlussraten bzw. steigt die Anzahl der Käufe oder die Höhe des Kaufbetrags
Sie stößt allerdings nicht nur auf Begeisterung. Besonders Mitarbeitende im Marketing befürchten durch smarte Lösungen ersetzt werden zu können. Tatsache ist aber, dass KI nicht die menschliche Kreativität ersetzen kann und auch nicht fähig ist selbst Entscheidungen zu treffen. Daher bietet sie bei richtigem Einsatz viel Optimierungspotenzial der bestehenden Prozesse.
Wie kommt KI im Marketing zum Einsatz?
Künstliche Intelligenz beschreibt den Versuch, menschliches Verhalten mit technischen Möglichkeiten nachzubilden. Somit kann eine Maschine Teilaufgaben der menschlichen Tätigkeiten ersetzen. Dazu muss sie in der Lage dazu sein, Zusammenhänge zu erkennen, Erkenntnisse abzuleiten und diese in der Praxis anzuwenden. Die Prozesse, die dabei im Gehirn der Menschen ablaufen, werden bei der Entwicklung zum Beispiel durch neuronale Netze abgebildet, die durch Algorithmen die Nervenzellen im Gehirn nachahmen.
Personen müssen die Technologie nicht mehr mit der Gesamtheit für Aufgaben benötigten Wissens und Daten versorgen. Es wird den Maschinen mittels KI ermöglicht, eigenständige Konzepte zu erkennen, diese zu interpretieren, und abschließend richtige Schlüsse daraus zu ziehen.
Welche Arten von KI gibt es?
Drei Teilbereiche der Technologie, die unterschiedliche Anforderungen erfüllen:
Machine Learning: Die Marketing AI (Artificial Intelligence) verarbeitet große Datenmengen, um deren Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Je öfter sie dies tut, desto besser wird sie darin und es lassen sich Anwendungsbereiche automatisierter durchführen. Die verwendete KI muss so nicht ständig von Menschenhand angepasst und neu programmiert werden. Zum Beispiel findet diese Verwendung bei automatisierten Umsatzprognosen.
Deep Learning: Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, welche mit neuronalen Netzen arbeitet. Die KI ist hier so weit entwickelt, dass sie eigenständig Bilder erkennen kann und Texte versteht. So kann sie passgenauere Entscheidungen treffen. Besonders nützlich ist dies bei sehr großen Datenmengen, zum Beispiel bei der Erkennung von Objekten, die gebrandet sind oder einer Marke zugeordnet werden können (“Brand Object Recognition”) oder auch Empfehlungen anhand großer Datenmengen (wie z. B.: „Nutzer, die xy gesehen haben, haben auch … gesehen“).
Natural Language Processing (NLP): NLP ist auch bekannt als Computerlinguistik. Sie befähigt IT-Systeme, die menschliche Sprache zu verstehen. NLP wird daher zum Beispiel für digitale Sprachassistenten, Chatbots oder Text Mining eingesetzt. Früher war es Chatbots lediglich möglich auf Triggerworte zu reagieren, mittels NLP können von ihnen Kontextinformationen verarbeitet werden, die von den zum Training vorgegebenen Mustern abweichen. Das ermöglicht Chatbots eine situative Kommunikation mit Nutzern.
Wie wendet man KI im Marketing an?
Künstliche Intelligenz lässt sich mit Hilfe einer Customer Data Platform (kurz: „CDP“) implementieren. Dabei handelt es sich um eine Software, die Daten aus verschiedenen Datenquellen in einer einzigen, zentralisierten Kundendatenbank vereint und alle Touchpoints und Kundeninteraktionen enthält.
Nach der erfolgreichen Implementierung gibt es folgende Erscheinungsformen der KI:
- Datenanalyse & Cluster Building zur Identifizierung der wichtigsten Buyer Personas und gezielte Kampagnensteuerung
- Chatbots zur Beantwortung von Kundenanfragen und zur Kaufberatung, um die Kundenbindung zu optimieren
- Customer-Lifetime-Value und Customer-Journey-Prognosen zur besseren Planung von Marketingbudgets und -aktivitäten
- Real-Time-Advertising, um Content und Preise in Echtzeit zu optimieren und zu personalisieren
- Personalisierte Shopping-Empfehlungen & personalisierte Suchergebnisse durch Ausspielung des relevanten Contents, basierend auf dem Verhalten der User
Untersuchungen belegen, dass KI-Marketing effizienter und effektiver macht sowie neue Kundenerlebnisse schaffen kann. Sie erhöht die Kapazität bei der Erhebung und Verarbeitung von Daten enorm. So können Unternehmen große Datenmengen hernehmen, um besser zu verstehen, wie ihre Kunden ticken und welche Werte ihnen wichtig sind. Weil AI im Marketing durch strukturierte Verarbeitung auch zu besserem Datenmanagement führt, steigt damit auch automatisch ihre Prognosegenauigkeit.
