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) beschreibt den finanziellen Wert, den ein Kunde über die gesamte Dauer der Geschäftsbeziehung generiert. Um diese Kennzahl verlässlich zu berechnen, greifen Unternehmen zunehmend auf KI zurück.
Maschinelles Lernen ermöglicht präzise Prognosen zur zukünftigen Kundenentwicklung. Durch die Analyse von Transaktionshistorien und Kundenverhalten kann die KI vorhersagen, wie sich der CLV in den nächsten Monaten oder Jahren entwickeln wird. Diese Informationen helfen, Marketingbudgets zielgerichtet einzusetzen und die Kundenansprache zu personalisieren.
Potenziale erkennen und nutzen
Einige Unternehmen kombinieren CLV-Berechnungen mit spezifischen Warengruppen, um Cross-Selling- und Up-Selling-Potenziale zu erkennen. Durch die Kombination von Kundendaten und Produktkategorien lassen sich wertvolle Insights für gezielte Marketingaktionen gewinnen.
Kündigungen mit KI prävenieren
Besonders für vertragsbasierte Geschäftsmodelle ist die frühzeitige Erkennung von Kündigungsabsichten entscheidend. KI-gestützte Analysen helfen, Muster im Kundenverhalten zu identifizieren, die auf eine bevorstehende Vertragsbeendigung hinweisen.
Kundenabwanderung verhindern
Die KI berechnet eine Kündigungswahrscheinlichkeit und erkennt so gefährdete Kunden. Unternehmen können diese gezielt mit personalisierten Angeboten ansprechen, um die Kundenbindung zu stärken. Vor allem in Branchen wie Telekommunikation und Versicherungen ist dieser Einsatz von KI weit verbreitet.
Kundenrückgewinnung optimieren
Auch die Reaktivierung ehemaliger Kunden profitiert von KI. Durch die Analyse von Kündigungsgründen und Vorlieben lassen sich individuelle Rückgewinnungsstrategien entwickeln – von Rabattaktionen bis hin zu speziell zugeschnittenen Marketingbotschaften.
Chatbots als Verkaufsberater
Moderne Chatbots, unterstützt durch KI, gehen weit über die Beantwortung von Standardfragen hinaus. Sie fungieren als interaktive Verkaufsberater im E-Commerce. Durch die Analyse von Kundenanfragen und Kaufhistorien schlagen sie passende Produkte vor.
Individuelle Produktempfehlungen steigern die Verkaufswahrscheinlichkeit und schaffen ein personalisiertes Einkaufserlebnis. Dies führt nicht nur zu höherer Kundenzufriedenheit, sondern auch zu gesteigerten Umsätzen.
Dynamische Preisoptimierung
Die Preisgestaltung im Onlinehandel erfolgt zunehmend dynamisch. KI analysiert eine Vielzahl von Faktoren, wie die Kaufhistorie, die Zahlungsbereitschaft und die aktuelle Nachfrage.
Durch Echtzeit-Anpassungen an Kundenpräferenzen können Onlinehändler ihre Umsätze maximieren. So passen sich Preise beispielsweise während Rabattaktionen oder bei steigender Nachfrage automatisch an.
Vorhersage des Kaufverhaltens
Die Nutzung von KI zur Vorhersage von Kaufentscheidungen ermöglicht eine präzisere Planung von Marketingkampagnen. Anhand historischer Daten und Verhaltensmustern kann die KI einschätzen, welche Produkte Kunden in naher Zukunft erwerben könnten.
Diese Vorhersagen helfen, Marketingmaßnahmen auf die individuellen Bedürfnisse abzustimmen und Ressourcen effizient einzusetzen. So lassen sich beispielsweise Rabatte gezielt an Kunden mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit verteilen.
Personalisierung im Marketing
Kundenerlebnisse lassen sich durch personalisierte Ansprache erheblich verbessern. KI wertet Daten aus verschiedenen Quellen aus, um individuell zugeschnittene Angebote zu erstellen.
Unternehmen wie Netflix und Amazon zeigen, dass die Personalisierung nicht nur die Kundenzufriedenheit steigert, sondern auch die Verkaufszahlen erhöht. Ein intelligentes Empfehlungssystem bietet genau die Produkte an, die für den jeweiligen Kunden am relevantesten sind.
Kundensegmentierung
KI-gestützte Clusteranalysen helfen dabei, Kunden in homogene Gruppen zu unterteilen. Auf Basis von Verhaltensdaten entstehen Zielgruppensegmente, die durch gemeinsame Merkmale und Bedürfnisse gekennzeichnet sind.
Die Segmentierung ermöglicht eine maßgeschneiderte Kommunikation, die die Relevanz von Marketingbotschaften steigert und die Kundenbindung fördert.
Sentiment-Analyse für Social Media
Die KI-basierte Sentiment-Analyse wertet unstrukturierte Daten wie Kommentare, Bewertungen und Social-Media-Posts aus. Durch die Erkennung von Stimmungen und Trends erhalten Unternehmen wertvolle Einblicke in die Wahrnehmung ihrer Marke. Durch die frühzeitige Erkennung von negativen Trends können Unternehmen rasch gegensteuern und potenzielle Krisen vermeiden.
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.
