Künstliche Intelligenz im Marketing: hier erfahren Sie fünf Beispiele und Anwendungsfelder für künstliche Intelligenz in Ihrem Marketing.
Künstliche Intelligenz Definition
Künstliche Intelligenz im Marketing bezieht sich auf die menschliche Intelligenz, die von Computern, Robotern und anderen Maschinen gezeigt wird. Die Begriffe „künstliche Intelligenz“, „maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“ werden oft in einem falschen Zusammenhang verwendet. Es wird bei diesen Systemen zwischen starker und schwacher KI gesprochen. Die Differenzierung ist für den Anwendungsbereich im Marketing und die Beispiele wichtig.
Eine aktuelle Studie als Martech-Report 2021/2022 (martechalliance 2021) vor. Diese zeigt die beiden wichtigsten Marketingfunktionen, auf die sich viele Marketingorganisationen aktuell konzentrieren:
- Entwicklung einer digitalen Marketingstrategie (50 %) und
- Entwicklung von Business-Intelligenz (41 %).
Künstliche Intelligenz Marketing verstehen lernen: starke und schwache KI
Starke künstliche Intelligenz (KI) im Marketing ist eine künstliche Intelligenz, die mit den geistigen Fähigkeiten, Denkprozessen und Funktionen eines menschlichen Gehirns ausgestattet ist. Sie basiert auf der Überzeugung, dass Computer mit menschlichen Denkprozessen und verschiedenen anderen Eigenschaften ausgestattet werden können. Starke KI umschreibt eine allgemeine Intelligenz, die menschenähnliche Programme und Geräte hervorbringen kann.
Von schwacher KI spricht man, wenn Algorithmen und Programme, die es Maschinen ermöglichen, uns bei der Erledigung von Aufgaben zu helfen. Das schwache KI-System hat einen engen Anwendungsbereich. Der Einsatz schwacher künstlicher Intelligenz gibt den Menschen im Marketing das Gefühl, dass sich die Maschine wie eine Maschine verhält, was sie aber nicht ist. Die Maschine verhält sich intelligent, beweist aber nicht, dass sie in einer Weise intelligenter ist als ein Mensch.
Künstliche Intelligenz Marketing ist die Zukunftstechnologie
Hinweise auf die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Marketing kennen wir heute in digitalen Produkten. Vom Film „The Matrix“ bis zur künstlichen Intelligenz, die uns die Suchmaschine Google seit Jahren anbietet bis hin zum humorvollen und smarten Siri unserer Smartphones. Fahrer eines Teslas genießen die Selbstfahrmöglichkeiten. Unternehmen setzen Sie nicht nur in der Produktgestaltung ein, sondern auch in Ihren Abteilungen – ganz vorne im digitalen Marketing. Damit verändert künstliche Intelligenz die Zukunft des digitalen Marketings.
Künstliche Intelligenz ist für das Marketing nicht nur für die Datenerfassung, sondern auch für zahlreiche KI-Tools interessant. Sie führen auf der Grundlage von Regeln, Eingaben und Erfahrungen Operationen durch und erzeugen entsprechende Ergebnisse. Ein Beispiel ist die Bearbeitung von Fotos, die mit sehr wenigen Mausklicks ganze Stimmungen verändern können, wie das folgende Bild zeigt. Welches von diesen beiden Bilder erzeugt bei Ihnen welche (bessere) Stimmung? Hinweis: das Original ist schwarz/weiss. Das farbige Foto wurde von einer KI mit zwei Mausklicks verändert.
In der Zukunft wird sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Marketing erheblich verändern. KI-gesteuerte Marketingautomatisierungsplattformen werden die Marketingautomatisierungsstrategien verändern. Personalisierte Inhalte und künstliche Intelligenz werden Vermarktern helfen, ihre E-Mail-Kampagnen zu optimieren und ihre Ergebnisse zu verbessern.
Einsatzfelder künstliche Intelligenz Marketing
Es gibt ein breites Spektrum von Anwendungen, von Chatbots bis zu prädiktiven Analysen, von Erkennungssystemen bis zu autonomen Fahrzeugen und vielen anderen Mustern.
Robert Allen hat fünfzehn Technologien der künstlichen Intelligenz im Marketing identifiziert, die von Unternehmen aller Größenordnungen eingesetzt werden, sowie Technologien, für die die großen Technologieriesen Ressourcen bereitstellen (siehe Grafik oben). Alle diese Techniken gehören zum Bereich der Computerintelligenz, die in drei verschiedene Arten von Technologien unterteilt werden:
- Angewandte maschinelle Lerntechniken
- Kippmodelle
- KI-Anwendungen und Tools.
Sie sind oben nach dem Kundenlebenszyklus dargestellt, damit Sie sehen können, wie KI-Tools dabei helfen können, Ihre Kunden durch den Marketingtrichter zu führen.
Mit diesen KI-Tools können Unternehmen Marketing-Analysetechniken entwickeln, um die richtigen potenziellen Kunden anzusprechen. KI ermöglicht es Marketingteams, prädiktive Analysen einzusetzen, die eine Auswahl von Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um Datensätze zu modellieren und zukünftiges Verhalten vorherzusagen.
Einer der größten Vorteile von KI im digitalen Marketing ist ihre Fähigkeit, Verkäufe und Kundenverhalten vorherzusagen. Bei der prädiktiven Analytik werden Informationen aus Datensätzen extrahiert, um zukünftige Trends vorherzusagen. Der Einsatz von Predictive Analytics in der KI kombiniert Statistiken, Verkaufsmodelle und Data-Mining kann für die Verbesserung des Kundenservices genutzt werden.
Diese Erkenntnisse können zur Steigerung der Effektivität Ihrer Marketing-Automatisierungsbemühungen eingesetzt werden. Künstliche Intelligenz kann eine entscheidende Rolle bei der Vorhersage von E-Commerce-Verkäufen spielen, indem sie Marktforschung für Wettbewerber durchführt, Trends bei der Kundensuche analysiert und vieles mehr.
KI kann Unternehmen dabei helfen, effektivere Marketingstrategien zu entwickeln, die Customer Journey zu verbessern und die Art und Weise zu ändern, wie sie potenzielle Kunden ansprechen, fördern und umsetzen. Marketing-KI nutzt Technologien der künstlichen Intelligenz, um automatisierte Entscheidungen auf der Grundlage von Datenerfassung, Analyse, zusätzlichen Beobachtungen der Zielgruppe und wirtschaftlichen Trends zu treffen, die sich auf die Marketingbemühungen auswirken.
Viele Unternehmen setzen KI ein, um eng begrenzte Aufgaben wie die Platzierung digitaler Werbung (auch bekannt als programmatischer Einkauf) zu verwalten oder um bei größeren Aufgaben zu helfen, die die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern (z. B. Umsatzprognosen) oder um den menschlichen Einsatz bei strukturierten Aufgaben wie dem Kundendienst zu erhöhen. Sogenannten Journey-KI kann beim Upselling und Cross-Selling helfen und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass Kunden ihren digitalen Einkaufswagen aufgeben.
KI hilft, den Kunden ein personalisiertes Nutzererlebnis anzubieten, indem es ihnen relevante Inhalte auf der Grundlage ihrer Interessen zeigt. Die beiden Hauptaspekte des Content-Marketings sind die Gestaltung und die Kuratierung von Inhalten. Laut Adobe glauben 47 % der Vermarkter, dass es schwierig ist, Inhalte in großem Umfang zu generieren. KI-basiertes Kuratieren von Inhalten kann ihnen helfen, Inhalte in großem Umfang zu produzieren [Quelle].
Beispiele und Tools für Künstliche Intelligenz im Marketing
1. Erstellen Sie maßstabsgetreue Inhalte
Natural Language Generation (NLG) bezieht sich auf eine KI-Technologie, die automatisch Erzählungen aus strukturierten Datensätzen erstellt. Derzeit gibt es zwei große NLG-Anbieter: Narrative Science und Automated Insights .
Die Lösung von Narrative Science wird von Unternehmen wie USAA, American Century Investments, Deloitte, Groupon, Credit Suisse, MasterCard, Franklin Templeton verwendet. Quill hilft diesen Firmen, Daten in schriftliche Erzählungen zu übersetzen . Durch die Automatisierung der Inhaltserstellung können diese Marken die Leistung steigern, indem sie mehr Inhalte in kürzerer Zeit erstellen und wichtige Erkenntnisse aus Daten gewinnen, um Entscheidungen zu treffen.
2. Verbessern Sie die Online-Anzeigenleistung
Albert nutzt seine Plattform für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Einblicke in die Werbewirksamkeit zu geben. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um jede weitere Marketingkampagne und Marketingstrategie zu unterstützen. Die Technologie ermöglicht es Unternehmen, mithilfe von Alberts KI-Algorithmen Einblicke in Werbeaktivitäten zu erhalten, zu bestimmen, was funktioniert und vorherzusagen, was als nächstes funktionieren wird.
3. Sagen Sie voraus, welche Marketingmaßnahmen erfolgreich sein werden
Mit genügend Kundendaten kann eine KI-Plattform möglicherweise sogar vorhersagen, welche digitalen Marketingbemühungen und Interessenten am vielversprechendsten sind. CaliberMind liefert Erkenntnisse über das Kundenverhalten, die dank ausgeklügelter künstlicher Intelligenz Marketingentscheidungen beeinflussen. CaliberMinds ist die einzige KI-Lösung für das prädiktive Marketing, die psychografische Daten von Kunden nutzt, um neue Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen.
Die Technologie wird von Beta-Kunden wie Citrix, NetApp, Datavail, Convercent und Gusto verwendet, um ihre Marketingbemühungen gezielter und zielgerichteter zu gestalten, um höhere Umsätze und bessere Deals zu erzielen.
4. Extrahieren Sie umsetzbare Erkenntnisse aus Daten
Marketer ertrinken in Daten. Glücklicherweise kann KI das Signal hervorragend aus all dem Rauschen herausfiltern. Das KI-System PaveAI verarbeitet Google Analytics-Daten von fast 300 Millionen Besuchern pro Monat für Kunden und wandelt diese Daten dann in umsetzbare schriftliche Berichte um, die wichtige Erkenntnisse liefern.
PaveAI verwendet maschinelles Lernen und datenwissenschaftliche Algorithmen, um statistische Modelle zu implementieren. Es nutzt anschließend die natürliche Sprachgenerierung (NLG), um diese Erkenntnisse für unsere Unternehmen und Kunden verdaulich zu machen.
5. Erstellen Sie die Inhalte für Ihre Zielgruppe
KI wird nicht nur für die Erstellung von Inhalten in großem Maßstab verwendet. Marken nutzen die Technologie, um bessere und zielgruppengerechte Inhalte zu erstellen.
Acrolinx verwendet Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen, um Inhalte für große Marken wie IBM, Microsoft, Boeing und Caterpillar zu erstellen. Diese KI kann Marken- und Zielgruppenziele kennenlernen und sicherstellen, dass Inhalte darauf abgestimmt sind.
Opentopic ist ein KI-Tool, das von Verlagen wie Time und The Economist sowie von Marken wie Unilever und NBC/Comcast verwendet wird, um riesige Mengen unstrukturierter Daten in echte Erkenntnisse zu analysieren. Diese Funktionalität hilft Kunden dabei, ein hyperzielorientiertes Publikum zu erstellen, die Verteilung von Marketing-Assets zu automatisieren und diese Assets automatisch zu optimieren, um Kampagnenziele zu erreichen.
Boomtrain arbeitet mit Marken wie Forbes, CBS, The Onion und Chow.com zusammen, um Klicks, Interaktionen und Einnahmen aus ihren Inhalten zu steigern. Die maschinellen Lernalgorithmen von Boomtrain tun dies, indem sie Inhalte anzeigen, die am ehesten einzelne Verbraucher ansprechen, und sie dann auf automatisierte Weise bereitstellen.
Tipps, Tricks und Handlungsempfehlungen für den Start
Beginnen Sie mit dem Aufbau einer Website und deren Inhalt, geben Sie Produktempfehlungen, verwalten Sie den Bestand und unterstützen Sie Ihre Kunden mit künstlicher Intelligenz. Diese grundlegenden Fähigkeiten sind für Unternehmen jeder Größe wichtig, denn die Investitionen, die Sie tätigen müssen, um mit dem Inbound-Marketing konkurrieren zu können, umfassen die Art und Weise, wie Sie Ihre Strategie entwickeln, wie Sie Ihre Ressourcen einsetzen, um potenzielle Kunden zu erreichen, mit ihnen zu interagieren und sie umzuwandeln, und wie Sie mithilfe eines ganzheitlichen Marketingansatzes Beziehungen zu Kunden aufbauen.
Vergessen Sie nicht, die digitalen Kompetenzen Mitarbeitern und Führungskräften zu fördern. Schaffen Sie ein Klima der digitalen Fitness in Ihrer Marketingorganisation. Diese könnte als Dominoeffekt im Unternehmen hineinwirken.
