Die Rolle der künstlichen Intelligenz im Digitalmarketing

Viele halten Marketing für eine weiche Fachrichtung, eine, in der man wenig auf technische Fähigkeiten und MINT-Fächer angewiesen ist. Dies ist natürlich ein Irrglaube, ein falscher Eindruck, der daher kommt, dass “Marketing” oft als Synonym für “Reklame” benutzt wird. In Wirklichkeit beruht Marketing seit jeher auf numerischer und statistischer Analyse, eine “wissenschaftliche” und analytische Basis, auf deren Grund Entscheidungen getroffen werden. So überrascht es überhaupt nicht, dass Marketing und künstliche Intelligenz sich heutzutage so nahe gekommen sind. 

 

 

Mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann man ausgeklügelte Analysen durchführen und Vorhersagen treffen, die auf enormen Datensätzen beruhen und die Ergebnisse dieser Analysen sind wahre Schätze für Marketingfachleute. Tatsächlich findet künstliche Intelligenz viele Anwendungen im Marketing, von der Analyse des Kundenverhaltens bis zum automatischen Erstellen von Texten und Auswertungen, von der Verbrauchersegmentierung bis zur Vorhersage von Kaufverhalten. 

 

 

KI und Datenanalyse

Eine der erheblichsten Veränderungen im Ökosystem des Digitalmarketings war das Aufkommen des sogenannten “Big Data”: einer enormen Datenmenge unterschiedlichsten Ursprungs (z.B. nicht nur von den berüchtigten Cookies, sondern auch von Geolokalisierung, In-Store-Käufen, Sprachassistenten wie Alexa oder Google Home, Interaktionen mit Kundenzentren, etc.). Diese Masse an Informationen steht jetzt Unternehmen zur Verfügung, aber um benutzt werden zu können, muss sie erst bereinigt, gespeichert, analysiert und interpretiert werden. 

 

 

Das Problem ist, dass diese Datensätze so groß sind (und sie wachsen sprichwörtlich jede Sekunde weiter), dass kein Mensch in der Lage ist, diese zu bearbeiten. Und hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel. Leistungsfähiges maschinelles Lernen oder KI-Algorithmen können automatisch eine Myriade von Daten scannen und analysieren, man kann Aussagen extrahieren, Strukturen und Regelmäßigkeiten entdecken, Vorhersagen machen und sogar Entscheidungen treffen oder Handlungen auslösen. So kann man zum Beispiel für eine bestimmte Kundengruppe automatisch Aftersales-E-Mails schreiben und das Timing zum Absenden bestimmen. Oder man kann Daten von In-Store-Käufen sammeln und auswerten: Geschlecht, Alter, Körpersprache, Verhalten, man kann fast alles nachverfolgen und diese Daten benutzen, um das Einkaufserlebnis für den Kunden zu verbessern. Künstliche Intelligenz eröffnet Möglichkeiten, die vor nur 5 Jahren noch undenkbar erschienen.

 

 

Automatisierte Texterstellung und Auswertung 

Wenn Content alles ist, ist die Erstellung guter Inhalte extrem wichtig, gleichzeitig jedoch mühsam und zeitintensiv. Aber es gibt gute Nachrichten: KI-basierte automatisierte Texterstellung und -zusammenfassung ist so weit entwickelt, dass man mittlerweile ganze Texte und Zusammenfassungen in herausragender Qualität maschinell erzeugen kann. Ein enormer Fortschritt, der Zeit und Geld sparen lässt und gleichzeitig ein Produkt liefert, das konform ist mit allen SEO-Beschränkungen und mit Topic Data.

 

Bis ans extreme Ende gedacht ist es vorstellbar, personalisierte Inhalte für jeden einzelnen User zu produzieren. Man könnte verschiedene Arten von E-Mails schreiben, personalisiert für jeden User und basierend auf den vorangegangenen Interaktionen mit der Website, Wunschlisten, bereits gelikten Inhalten. Zielen ähnlicher Userprofilen etc. Man kann KI außerdem dazu benutzen, die Kundenbetreuung zu verbessern, sowohl auf Seiten des CRM als auch bei den direkten Interaktionen durch den Einsatz von Chatbots.

 

 

Segmentierung, Clustering und Vorhersage

Um die für einen interessante Zielgruppe zu erreichen, muss man zunächst die Daten seiner User analysieren (sowohl die, die man kennt als jene, die man aus ihrem Verhalten ableiten kann). Im Bereich Segmentierung und Clustering kann künstliche Intelligenz wahre Wunder vollbringen. Die Algorithmen der KI sind nicht nur in der Lage, die existierenden Kunden zu identifizieren und zu klassifizieren, sondern können auch nach Usern suchen, die denjenigen ähneln, die für eine Marketing- oder PPC-Kampagne interessant sein könnten. Doch damit nicht genug: KI und Instrumente des maschinellen Lernens können Kundenverhalten vorhersagen; sie können zum Beispiel erkennen, wenn ein Kunde dabei ist zu gehen oder seine Kaufabsicht interpretieren. Außerdem können sie Handlungen triggern, um Kunden beschäftigt zu halten oder sie sogar zum Kauf animieren, indem sie die richtige Strategie für dieses spezielle Individuum einsetzen. Sie können entscheiden, welche Segmente in welche Kampagne einbezogen werden sollen, sie können bestimmte Produkte jenen Kunden vorschlagen, bei denen die Kaufwahrscheinlichkeit höher ist oder sie können mit ihnen in der Art kommunizieren, die für dieses Segment am effektivsten ist.

 

 

Fortgeschrittene Personalisierung

Beim Besuch einer Website erwarten die Menschen heutzutage ein personalisiertes Erlebnis, und dies um so mehr, wenn es sich um die Seite eines E-Commerce-Unternehmens handelt. Während Personalisierung früher auf den vom Kunden gemachten vorangegangenen Käufen oder Auswahlmöglichkeiten basierte, stehen einem durch KI und deren Instrumente viel mehr Möglichkeiten zur Personalisierung zur Verfügung. Im Extremfall könnte man Inhalte just-in-time produzieren (einschließlich Content für Social Media), eigens für diesen speziellen Kunden gemacht auf Grundlage dessen, was man über die Person erfahren hat, über ihren Standort weiß oder was sie gerade macht. Alle Studien legen nahe, dass dieser Ansatz zur Personalisierung von Inhalten die wichtigsten KPIs wesentlich verbessern kann.  

 

 

Um diese KI-basierten Instrumente anzuwenden, braucht man natürlich sehr kompetente und bestausgebildete Personen, die immer up-to-date mit den neuesten Entwicklungen sind, aber über ein rein technisches Profil hinausgehen. Statt dessen müssen sie wissen, wie ein Unternehmen funktioniert und in der Lage sein, mit allen Funktionsbereichen des Unternehmens zu interagieren. Personen, die spezifische Kurse wie den Data science & AI master von Talent Garden absolviert haben, wären hierzu prädestiniert, da sie all die Kernkompetenzen lernen, die ein Unternehmen braucht, das divers und vielfältig ist.

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