KI im Marketing
Inhaltsverzeichnis
Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?
Künstliche Intelligenz beschreibt den Versuch, menschliches Verhalten mit technischen Möglichkeiten nachzubilden. Dabei ist die KI in der Lage, große und unstrukturierte Datenmengen, sogenannte Big Data zu verarbeiten. Die Intelligenz erkennt Zusammenhänge, kann daraus Erkenntnisse gewinnen und diese dann in der Praxis anwenden. Dazu werden die entsprechenden Prozesse im Gehirn mit Hilfe von neuronalen Netzen nachgeahmt.
Machine Learning
Zur Verarbeitung dieser Datenmengen erkennt die künstliche Intelligenz Zusammenhänge und Muster in den Daten und entwickelt darauf basierend Lösungen. Dabei lernt der Algorithmus selbstständig. Das heißt je mehr Daten die KI analysiert, desto besser kann er mit diesen Daten umgehen. Allerdings müssen Programmierer noch eingreifen, um Änderungen vorzunehmen.
Deep Learning
Das sogenannte Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und beschreibt eine künstliche Intelligenz, die mit künstlich erzeugten neuronalen Netzen arbeitet. Sie ist in der Lage, Entscheidungen auf Basis von Daten zu formulieren. Dabei kann die Intelligenz Bilder erkennen oder Texte verstehen. Dieses Feature ist besonders bei großen Datenmengen nützlich, da die KI beispielsweise auf diesen Daten basierend Empfehlungen an Kunden machen kann.
Natural Learning Processing
Hierbei ist die KI in der Lage, die menschliche Sprache zu verstehen und Kontextinformationen zu verarbeiten, die auch von den im Training vorgegebenen Mustern abweichen können. Das befähigt sie zu einer situativen Kommunikation mit dem Nutzer. Es wird beispielsweise für Spracherkennungssoftwares oder Chatbots genutzt.
Wie kann KI im Marketing eingesetzt werden?
Im Marketingkontext kann eine künstliche Intelligenz die Arbeit unterstützen, indem sie Kundendaten nach Mustern und Zusammenhängen durchsucht, um dann Vorhersagen über das zukünftige Kundenverhalten zu treffen. Auf Grundlage dieser Vorhersagen kann die KI personalisierte Empfehlungen aussprechen, die die Umsätze steigern oder eine gezielte Steuerung der Marketingaktivitäten vornehmen, die zu einer Kostenreduzierung führt und die Abschlussraten erhöht.
Folgende Einsatzbereiche sind beispielsweise vorstellbar:
- Die KI kann über Datenanalyse und Cluster-Bildung die wichtigsten Buyer Personas identifizieren und so Kampagnen gezielt steuern.
- Chatbots können Kundenanfragen bearbeiten und in der Kaufberatung tätig werden.
- Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Shopping-Empfehlungen sowie Suchergebnisse zu personalisieren.
Vor- und Nachteile der KI-Nutzung
Vorteile
Das personalisiert Marketing adressiert die Kundenbedürfnisse über den gesamten Kundenlebenszyklus besser und gezielter. Diese kundenzentrierte Strategie sowie die dank der Personalisierung möglichen zielgenauen Maßnahmen stärken die Kundenbindung.
Durch die Identifizierung der wichtigsten Buyer Personas kann das Marketingbudget gezielter für diese Kunden mit einem höheren Kundenwert ausgegeben werden.
Künstliche Intelligenz verbessert das Datenmanagement, da sie die Kapazität für die Datenerhebung- und Verarbeitung immens steigert. Durch diese großen Datenmengen erhöht sich die Genauigkeit der getroffenen Prognosen stark. Diese Vorhersagen über das zukünftige Kundenverhalten können Sie nutzen, um proaktiv mit passenden Kampagnen zu agieren. Das minimiert die Kundenabwanderungsrate und maximiert Abschlussraten von Marketingaktivitäten.
Zudem findet eine strategische Entlastung der Mitarbeiter statt, da viele Routineaufgaben insbesondere in der Datenanalyse nun von der KI übernommen werden. Diese Automation kann Ihre Marketingaktivitäten deutlich effizienter gestalten.
Nachteile
Wirkliche Nachteile der KI-Nutzung gibt es nicht, allerdings müssen Sie innerhalb des Unternehmens Hindernisse überwinden, damit eine Implementierung erfolgreich ist. Zunächst müssen Ihre Mitarbeiter die KI und ihre Anwendung akzeptieren. Außerdem sollte die Technik es ermöglichen, dass Sie die künstliche Intelligenz sinnvoll in die innerbetrieblichen Systeme einbauen können, ohne bereits bestehende Prozesse zu stören. Zudem müssen Sie beachten, dass die Einführung und Nutzung künstlicher Intelligenz die Unternehmensorganisation beeinflusst. So kommen beispielsweise neue Aufgabenstrukturen auf die Mitarbeiter zu.
KI im Marketing: konkrete Fallbeispiele
Customer Lifetime Value Prognose
Der Customer Lifetime Value (CLV), auch Kundenwert genannt, bewertet Kunden nach ihrer Profitabilität sowie offenen Potenzialen. Dieser Customer Lifetime Value benötigt Prognosen, die von einer KI bereit bereitgestellt werden können. Auf Basis dieser Vorhersagen lassen sich Marketingaktivitäten gezielter planen und auf die Ansprüche des jeweiligen Kunden personalisieren. Auch Budgetplanungen werden durch die genaue Bestimmung des CLV erleichtert.
Wenn zusätzlich Kundenwerte oder Umsatzprognosen verschiedener Kombinationen aus Warengruppe und Kunde berechnet werden, können Cross- oder Up-Selling-Potenziale identifiziert und genutzt werden.
Kündigungen mit KI prävenieren
Für viele Unternehmen ist es essenziel, bevorstehende Kündigungen rechtzeitig zu erkennen, um entsprechend zu reagieren und die Kündigung idealerweise zu vermeiden. Da es sehr teuer ist, neue Kunden zu gewinnen, sind vertrags- und abonnementbasierte Unternehmen stark auf einen hohen Customer Life Value und die damit verbundenen langfristigen Kundenbeziehungen angewiesen.
Die künstliche Intelligenz kann anhand von vergangenem Kundenverhalten diejenigen Muster identifizieren, die auf eine Kündigung hindeuten. Über diese Muster kann jedem Kunden eine Kündigungswahrscheinlichkeit zugeordnet werden. So können nun gezielt diejenigen Kunden mit einer hohen Kündigungswahrscheinlichkeit beispielsweise mit einem Sonderangebot angesprochen werden, um sie von ihrer Kündigungsabsicht abzubringen und idealerweise wieder langfristig an das Unternehmen zu binden.
Sentiment-Analyse
Eine Sentiment-Analyse, auch Text-Mining genannt, beschreibt die Auswertung unstrukturierter Daten. Dazu gehören beispielsweise Texte, Bilder oder Audiodateien. Grundlage für die Anwendung ist das Natural Language Processing der KI, da sie so in der Lage ist vollständige Texte in ihrem Zusammenhang zu verstehen und zu interpretieren. Text-Mining kann so genutzt werden, um Kommentare, Bewertungen oder E-Mails zu analysieren. Die Analyse hilft, aufkommenden Probleme rechtzeitig zu erkennen oder Kundenbeschwerden schnell zu bearbeiten.
Fazit: KI im Marketing ist zukünftig nicht mehr wegzudenken
Künstliche Intelligenz hat in vielen Unternehmen die Arbeit im Marketing bereits maßgeblich beeinflusst. Da die Technologie in Zukunft nur noch besser werden wird, wird sie immer mehr Tätigkeiten ersetzen beziehungsweise optimieren können. Die schnelle und genaue Datenanalyse macht das Marketing schon heute so viel zielgesteuerter und damit effizienter als es jemals ohne die Unterstützung der Technologie möglich wäre.
FAQ
Wie kann KI im Marketing eingesetzt werden?
Im Marketingkontext unterstützt künstliche Intelligenz durch Datenanalyse, um wichtige Buyer Personas zu identifizieren und gezielte Kampagnen zu steuern. Sie ermöglicht auch die effiziente Bearbeitung von Kundenanfragen und Kaufberatung durch Chatbots sowie die Personalisierung von Shopping-Empfehlungen und Suchergebnissen, was zu höheren Umsätzen, Kostenreduktion und gesteigerten Abschlussraten führt.
Welche Vorteile hat KI im Marketing?
Personalisiertes Marketing, gestützt durch künstliche Intelligenz, stärkt die Kundenbindung, indem es Kundenbedürfnisse über den gesamten Lebenszyklus gezielter anspricht. Die Identifikation wichtiger Buyer Personas ermöglicht eine effizientere Nutzung des Marketingbudgets für kundenwertorientierte Maßnahmen. Zudem verbessert KI das Datenmanagement, steigert die Prognosegenauigkeit für Kundenverhalten und entlastet Mitarbeiter, indem sie Routineaufgaben automatisiert, was zu effizienteren Marketingaktivitäten führt.
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz (KI) versucht, menschliches Verhalten technisch zu replizieren, indem sie große und unstrukturierte Datenmengen (Big Data) verarbeitet. Sie erkennt Zusammenhänge, gewinnt Erkenntnisse und setzt diese in der Praxis um, indem sie Gehirnprozesse mittels neuronalen Netzen nachahmt.
