KI im Marketing: Analysieren, prognostizieren, passt!
KI im Marketing - eine EinführungKI-Einsatzbereiche im MarketingKI-Marketing im EinsatzKI im Marketing: WeiterbildungKI und EthikKI-Begriffe: nützliche Buzzwords
KI im Marketing oder was hat mein Unternehmen davon?
KI im Marketing gilt als Gamechanger, der Conversions effektiver steigern kann als bisherige Technologien. Das steigert den Umsatz. Gleichzeitig reduziert die KI die Kosten, denn die Produktivität der Mitarbeiter erhöht sich und Fehlproduktionen durch Werbung im Gießkannen-Prinzip werden vermieden.
- KI prognostiziert das Kundenverhalten präzise.
- KI erstellt personalisierte Werbung.
- KI erstellt passgenauen Content.
Durch genaue Analysen der bereits vorliegenden oder erworbenen Daten entstehen Prognosen über das zukünftige Verhalten von Interessenten und Kunden. Optimalerweise werden die Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen verknüpft. Beispielsweise bekommt die Marketing-Abteilung Zugriff auf die Daten der Vertriebs-Abteilung.
Die Ergebnisse der Analyse und der Prognose führen zu Handlungsempfehlungen: Personalisierungen von Angeboten findet statt. Durch die Personalisierung der jeweiligen Inhalte erreicht die Werbung nur Interessenten, die gerade offen dafür sind. Diese Kunden erhalten nur den Content, der sie interessiert und werden daher nicht von überschüssiger Werbung genervt.
Das alles führt zu höheren Conversion-Rates. Aber auch hier gilt:
Das Ergebnis ist nur so gut wie der Input.
Demnach wird nur erfolgreich, wer weiß, welche Tools in welcher Weise eingesetzt werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Der konkrete Nutzen der KI für mein Unternehmen
Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) beschreibt, dass sich der Unternehmensumsatz durch KI nicht erhöht hat. Jedoch ist die Rentabilität durch den Einsatz von KI mit 6,4 % höher als ohne KI (5,1 %).
Das Ministerium folgert:
- „Damit können Unternehmen, die KI anwenden, rund 25 Prozent mehr Gewinn erzielen.“
- BMWK
KI-Einsatzbereiche im Marketing
Das Feld des Marketing ist weit. Und für jedes Anwendungsszenario gibt es geeignete KI-Tools, die helfen effizienter zum Ziel zu kommen. Die meisten Herausforderungen, die sich im Marketing ergeben, lassen sich mit den folgenden Ansätzen lösen:
Kundenverhalten prognostizieren
Durch Data Analysis und Machine Learning werden Daten automatisch überprüft, um das Verhalten von Kunden vorherzusagen. Zudem liefert eine Analyse der Social Media Daten, kombiniert mit weiteren Daten der Kundeninteraktion, wie E-Mail Korrespondenz, präzise Aussagen über die aktuellen Themen, die die Kunden beschäftigen. Daraus ergibt sich ein genaues Bild, wo im Kaufprozess der Interessent oder Kunde sich gerade befindet. Beispiel: Der Kunde stellt oberflächliche, allgemeine Fragen und zeigt damit allgemeines Interesse. Stellt er spezifische Fragen, hat er sich mit dem Thema eingehender befasst und braucht nurnoch die Bestätigung, dass unser Produkt auch anderen Kunden in der gleichen Situation geholfen hat.
Personalisierte Werbung
Künstliche Intelligenz erstellt automatisch personalisierte Marketinginhalte. Diese basieren auf dem Verhalten der Besucher, um maßgeschneiderte Angebote zu machen. Beispiel: Aus den Anfragen des Kunden ergibt sich, dass er eine Vorliebe für graue Produkte hat. Daher schlagen wir ihm graue Produkte vor und färben vielleicht sogar die Website entsprechend. Das erhöht die Konversionsrate! Gleichzeitig fallen die Kosten, denn es wird nicht übermäßig viel Werbung produziert, die ohnehin nicht zum Ziel führt.
Passgenauer Content
Das Timing ist entscheidend für Kundenakquise. KI analysiert automatisch Suchbegriffe und ermittelt Trends, um relevante und aktuelle Inhalte zu erstellen. Nur diejenigen sehen diese Inhalte, für die der Inhalt in dem jeweiligen Medium gerade von Interesse ist. Zusätzlich zu den Daten, die bei der personalisierten Werbung genutzt werden, kommen beim passgenauen Content auch die Erfordernisse des Mediums zum Tragen. Beispielsweise haben die Kunden auf LinkedIn und dem Unternehmens-Kanal auf YouTube ähnliche Interessen. Aber wie die passenden Inhalte vermittelt werden, unterscheidet sich auf den Kanälen.
Konkret: KI im Marketing-Einsatz
Es gilt, die passende Herangehensweise für das jeweilige Problem zu ermitteln. Dabei gibt die jeweilige Herausforderung selbst eine Orientierung, welche dieser Optionen geeignet ist:
Erfolgreiche Marketer
- identifizieren das drängendste Problem,
- finden heraus was zur Lösung erforderlich ist - das können Persönlichkeiten mit besonderen Skills sein oder spezielle Tools,
- kombinieren die identifizierten Personen und Dinge sinnvoll
und lösen so die Herausforderung. Manchmal helfen gängige Tools, für manche Herausforderungen müssen eigene Werkzeuge erstellt werden:
Eine Reihe von Tools beweisen ihren Einsatz täglich in diversen Unternehmen. Viele davon, beispielsweise ChatGPT, Canva oder deepl, sind sehr bekannt und werden häufig verwendet. Es gibt jedoch in vielen Unternehmen Einzellösungen, die abgestimmt auf die jeweiligen Bedürfnisse sind. Diese Tools werden nicht bekannt.
Die folgenden Tools sind weniger bekannt. Sie sind teilweise auf spezifische Anforderungen hin getrimmt und zeigen exemplarisch die Möglichkeiten:
Ein Marktforschungstool: "Predicitve Competition"
Dieses Werkzeug kommt in der Marktforschung zum Einsatz. Anstelle sich auf historische Daten zu verlassen, analysiert dieses Tool den Einfluss der aktuellsten Daten auf die Verkäufe des Unternehmens.
Kundenzufriedenheit steigern: "Dialogflow"
Virtuellen Kundenservice liefern Chatbots. Googles Chatbot Dialogflow ist ein Beispiel, dass in lebensechten Konversationen Kunden zu Lösungen führt.
Diese Unternehmen setzen die KI bereits im Marketing ein
Die KI im Marketing ist längst keine Science-Fiction, sondern sie führt zu realen Umsatzsteigerungen und Kostensenkungen. Diese Unternehmen setzen verschiedene Formen der Künstlichen Intelligenz bereits ein:
KI im Marketing: Ethik
Die ethische Dimension der Kundengewinnung mit KI erfordert verantwortungsvollen Einsatz. Denn nicht alles was technisch machbar ist, sollte auch durchgefürt werden. Die Ethik gibt Guidelines, die uns über Richtig und Falsch informieren. Das sind die für Marketing relevanten Themengebiete:
- Datenschutz: Kundendaten müssen sicher und gesetzeskonform behandelt werden.
- Transparenz: Kunden sollten wissen, wie und wann KI angewendet wird, besonders bei entscheidungsrelevanten Prozessen.
- Bias und Diskriminierung: Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI-Modelle frei von Vorurteilen sind.
- Arbeitsplatzverlust: Umschulungsmöglichkeiten für Mitarbeiter müssen bedacht werden.
- Verantwortung: Unternehmen müssen für Fehler ihrer KI-Systeme einstehen und diese korrigieren.
Die KI hat das Potenzial, das Unternehmen und somit auch das Marketing zu transformieren. Sie erfordert jedoch ethisches Handeln. Jedes Unternehmen muss sicherstellen, dass KI im besten Interesse aller eingesetzt wird, als Investition in Vertrauen und Ruf.
KI im Marketing: Weiterbildung
Bei diesen vielfältigen Einsatzmöglichkeiten gilt es in einer Weiterbildung das geeignete KI-Tool für die eigene Marketing-Abteilung zu finden. Das erforderliche Wissen können sich Mitarbeiter
- formal in einem berufsbegleitenden Studium,
- in einem Seminar oder Workshop,
- oder aus Büchern, bzw. Webinaren
aneignen. Dabei hat jede Art der Weiterbildung ihre Vor- und Nachteile:
Weiterbildungsart | Vorteile | Nachteile |
---|---|---|
Studium | berufsbegleitend | Kosten |
Grundlagen werden geschaffen | Zeitaufwand | |
Mitarbeiterspezifische Qualifikation | Mitarbeiterspezifische Qualifikation | |
Seminar / Workshop | teilnehmerspezifische Inhalte möglich | Kosten |
geringe Teilnehmeranzahl | kann "starres" Format haben | |
Bücher / Webinare | geringe Kosten | keine Individualisierung |
zeitliche Flexibilität | ||
Quelle: Eigene Recherchen, eine Auswahl |
Wichtig ist nur, dass die Mitarbeiter ihr Wissen ständig erweitern. Die Möglichkeit zur Weiterbildung ist übrigens auch ein Grund, warum sich Mitarbbeiter für oder gegen einen Arbeitgeber entscheiden.
KI-Begriffe: nützliche Buzzwords
Die Welt der KI umfasst viele Begriffe, die im üblichen Marketing-Jargon nicht vorkommen. Um in der allgemeinen Diskussion mitreden zu können, sollten diese Wörter bekannt sein. Was bedeutet Algorithmus, Machine Learning oder Deep Learning?
Algorithmus
Ein Algorithmus ist eine festgelegte Abfolge von Anweisungen zur Lösung eines Problems. Es handelt sich um eine strukturierte Vorgehensweise, bei der eine Eingabe in eine Ausgabe umgewandelt wird.
Machinelles Lernen oder Machine Learning
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer durch Training mit Daten Muster erkennen und Vorhersagen treffen, ohne explizite Programmierung. Beispiele sind Predictive Analytics, Betrugserkennung, personalisierte Empfehlungssysteme und Gesichtserkennung.
Deep Learning
Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken mit vielen Schichten basiert. Es zielt darauf ab, Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Anwendungen umfassen Bilderkennung, Sprachübersetzung, autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosen.