Das Potential von künstlicher Intelligenz im Marketing

Künstliche Intelligenz erobert die Welt! So oder so ähnlich kann man viele Schlagzeilen übersetzen. Dabei wird auch oft erwähnt, dass einer der größten Märkte für den Einsatz von KI der Bereich Marketing ist.

Doch was genau ist das Potential, wie kann man künstliche Intelligenz erfolgreich anwenden? Welche Anwendungsfälle und Herausforderungen gibt es? Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Möglichkeiten, die durch Daten und KI entstehen.

Was ist künstliche Intelligenz?

Bevor wir in Details starten möchten wir kurz auf die Frage eingehen, was eigentlich künstliche Intelligenz ist. Generell unterscheidet man zwischen starker und schwacher künstlicher Intelligenz.

Starke künstliche Intelligenz: Science Fiction!

Der Roboter, der plötzlich Gefühle entwickelt: Das ist die sogenannte starke KI (engl. Artificial General Intelligence, AGI). Eine generelle künstliche Intelligenz bedeutet, dass Maschinen (Roboter, Computer) so flexibel denken und fühlen können wie Menschen – und noch mehr. 

Diese starke KI ist jedoch noch weit entfernt von der Realität. Bisher gibt es keine Systeme, die ansatzweise die Flexibilität des Menschen simulieren können – weder im Marketing noch in anderen Bereichen.

Schwache künstliche Intelligenz: Bereits besser als Menschen?

Dagegen steht die sogenannte “schwache” oder “methodische” künstliche Intelligenz. Algorithmen dieser Art konzentrieren sich darauf, spezielle Muster-Probleme (zum Beispiel Vorhersagen, Gruppierungen, Einordnungen, Erkennungen) mathematisch zu lösen. 

Das klassische Beispiel ist ein Schachcomputer. Diese KI ist in seinem speziellen Problem (Schach) besser als jeder Mensch, in allen anderen Bereichen (z.B. Autonomes Fahren) unfähig.

Für den Bereich Marketing bedeutet das: Immer wenn wir über KI im Marketing sprechen, meinen wir damit einen Algorithmus der ein spezielles Problem löst. Doch welche Probleme kann man mit Daten lösen?

Welches Potential hat KI im Marketing?

Marketing ist neben Vertrieb einer der Top zwei Bereiche, die zukünftig am meisten von künstlicher Intelligenz profitieren werden und damit das höchste Potential aufweisen. Die grundsätzlichen Ideen sind einerseits die eigenen Kunden und Leads besser zu verstehen, andererseits auch die Effizienz in allen Prozessen zu erhöhen.

Um Kunden besser zu verstehen setzt man vorhandene wie auch neu generierte Daten ein, um Muster abzuleiten. Dies kann sich auf Kundenprofile beziehen, auf Einkaufsverhalten oder auch für optimale Produkt- bzw. Service-Empfehlungen.

Effizienz kann mittels KI erhöht werden, indem generelle Prozesse mittels Automatisierung und künstlicher Intelligenz optimiert. Von Lead-Scoring über Vorhersagen wie zum Beispiel Besucheranzahl, Traffic oder Erfolg einer Kampagne zur Analyse von Kundenloyalität gibt es eine sehr hohe Bandbreite an Ansatzpunkten.

Generell ist das Potential für KI im Marketing besonders hoch, da im Marketing potentielle Kunden das erste Mal auf Leistungen und Produkte aufmerksam werden, aber gleichzeitig eine sehr hohe, undefinierte Bandbreite an Prospects interagieren. 

Folglich gilt es vor allem diese Masse und deren Bedürfnisse zu verstehen und den gesamten Akquiseprozess zu optimieren. Kurz gesagt ist KI dort am stärksten, in der wiederholbare Arbeiten anhand von Mustern identifiziert und automatisiert werden können.

Herausforderungen für den Einsatz von KI

Doch so attraktiv der Einsatz von Daten und KI scheint, gibt es jedoch erheblich Herausforderungen auf dem Weg. Üblicherweise werden diese in drei Problem-Kategorien eingeteilt:

  • Geringes Wissen: Wenige Unternehmen haben konkretes Wissen wie KI eingesetzt werden kann und welchen Mehrwert es bringt. Oft bleibt das Business Value ein Mysterium – von Idee über Daten bis Methodik.
  • Hoher technischer Aufwand: Während der erste Schritt ist, zu wissen was man machen möchte, ist das tun eine weitere Herausforderung. Oft wird die technische Implementierung jedoch wegen fehlender Expertise als viel größeres Problem gesehen.
  • Wenig Datenexperten: Am Ende, selbst wenn man erste Erfahrung mit KI gesammelt hat, gibt es meist zu wenig Datenexperten um erfolgreich Anwendungsfälle quer über alle Abteilungen einzusetzen. Folglich ist das Thema “künstliche Intelligenz” nicht skalierbar.

Kurzum sind alle Herausforderungen im Verständnis, der Durchführung und Skalierung von künstlicher intelligenz zu verorten. 

Wie löst man diese Probleme? Es gibt inzwischen genug Tools, die Unternehmen beim Einsatz von KI unterstützen und somit diese Hürden abbauen. Details dazu gibt es in unserem Artikel “Künstliche Intelligenz für Unternehmen: Wie der Einstieg gelingt”.

Beispiele für KI-Anwendungsfälle im Marketing

Neben dieser generellen Einführung in das Potential von KI im Marketing möchten wir jedoch konkrete Beispiele vorstellen.

Data-Driven Personas für ein besseres Kundenverständnis

Kunden besser zu verstehen führt zu passgenauen Marketingmaterialien, Kampagnen und mehr. Doch wie bekommt man heraus, welche Kunden man hat und wie diese sich verhalten?

Personas sind ein übliches Mittel: Mittels Interviews und Marktforschung werden Informationen generiert und diese in leicht verdauliche “Kundenprofile” summiert. Dies basiert auf Meinungen und Erfahrungen.

KI hingegen nutzt Daten um daraus Verhalten zu quantifizieren, gruppieren und Personas abzuleiten. Zum Beispiel das Einkaufsverhalten, die Beliebtheit von bestimmten Kategorien oder auch das Interesse an bestimmten Marketingmaterialien sind Informationen, die ähnliche Kunden einander gruppieren lässt.

Das besondere: Nicht nur spiegeln die datenbasierten Personas die Realität direkt wieder, nein, sie können auch direkt jedem einzelnen Kunden zugeordnet und somit zur Verbesserung des Marketings eingesetzt werden.

Vorhersage von Kundenabwanderung für hohe Loyalität

Bestandskunden zu verlieren ist kostspielig. Die Akquise von neuen Kunden kostet bis zu 7 mal so viel wie das halten von bestehenden Kunden. Davon abgesehen hat man mehr Information über bekannte Kunden und kann diese besser bedienen.

Wie also verhindern, dass man Kunden verliert? Die Vorhersage von Kundenabwanderung ist eine Methode der KI, die dieses Wissen generiert. Anhand von historischen Daten wird ein statistisches Modell erstellt, das vorhersagt, ob ein Kunde in Gefahr läuft abzuwandern.

Die Folge ist klar: Kunden in Gefahr werden besonders bedient. Ob ein persönlicher Anruf, ein Coupon für den Shop oder andere Maßnahmen: Die eigenen Ressourcen können sehr zielgerichtet eingesetzt werden, um Abwanderung zu verhindern. 

Produktempfehlungen für den perfekten Kundenservice

Vor allem Newsletter-Marketeers kennen das Problem: Wie personalisiere ich meine Inhalte, ohne dabei zu viel Aufwand zu betreiben und zu detailliert zu werden?

Produktempfehlungen sind ein gutes Werkzeug, um Personalisierung mittels KI einzusetzen. Indem man gezielt passende Produkte für einen Kunden identifiziert, erhöht man die Wahrscheinlichkeit, dass sich dieser auch dafür interessiert.

Aber nicht nur im Newsletter, sondern auch im E-Shop, Vertrieb oder Außendienst sind Produktempfehlungen ein super Werkzeug, um die Effizienz und Erfolge zu erhöhen.

Für viele weitere Beispiele über das Potential von KI im Marketing, besucht unseren Artikel “Top 12 Beispiele für den Einsatz von KI im Marketing”.

Zusammenfassung: Hat Künstliche Intelligenz Potential im Marketing?

Ein ganz klares Ja von unserer Seite. Egal ob besseres Kundenverständnis, bessere Kampagnen, bessere Lead-Auswahl, mehr Umsatz, Kundenbindung oder einfach bessere Effizienz: KI kann in vielen Bereichen im Marketing Mehrwert schaffen. 

Kilian