Künstliche Intelligenz im Marketing: Auswirkungen und Zukunftsaussichten

Was das Marketing wahrscheinlich stärker verändern wird als die sozialen Medien seit den frühen 2000er-Jahren, ist die Künstliche Intelligenz (KI). Diese Technologie könnte sich als diejenige mit dem größten "Return on Investment" im Marketing erweisen. Das bedeutet, dass die Effektivität durch KI gesteigert werden kann wie nie zuvor.
Künstliche Intelligenz im Marketing

Was das Marketing wahrscheinlich stärker verändern wird als die sozialen Medien seit den frühen 2000er-Jahren, ist die Künstliche Intelligenz (KI). Diese Technologie könnte sich als diejenige mit dem größten „Return on Investment“ im Marketing erweisen. Das bedeutet, dass die Effektivität durch KI gesteigert werden kann wie nie zuvor.

Die positiven Auswirkungen von künstlicher Intelligenz

Die Vorteile der KI sind vielfältig und sie können das Marketing deutlich verbessen. Durch die Verarbeitung enormer Datenmengen ermöglicht künstliche Intelligenz eine präzise Vorhersage des Kundenverhaltens, was zu einer optimalen Erfüllung von Erwartungen und Bedürfnissen führt. Personalisierte Werbung und die Erstellung sowie Veröffentlichung von maßgeschneidertem Content werden durch KI effizienter und zielgerichteter.

Durch die Implementierung von KI in Marketingmaßnahmen steigt die Wirksamkeit, was zu höheren Abschlussraten, einer Zunahme der Kaufaktivitäten oder einem Anstieg des durchschnittlichen Kaufbetrags führen kann.

Allerdings gibt es auch Bedenken, insbesondere unter Marketingmitarbeitern, die befürchten, durch intelligente Lösungen ersetzt zu werden. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass KI nicht die menschliche Kreativität ersetzen kann und auch nicht in der Lage ist, eigenständige Entscheidungen zu treffen. Vielmehr bietet sie die Möglichkeit, bestehende Prozesse zu optimieren, wenn sie richtig eingesetzt wird.

Wie kommt KI im Marketing zum Einsatz?

Künstliche Intelligenz beschreibt den Versuch, menschliches Verhalten mit technischen Möglichkeiten nachzubilden. Somit kann eine Maschine Teilaufgaben der menschlichen Tätigkeiten ersetzen. Dazu muss sie in der Lage dazu sein, Zusammenhänge zu erkennen, Erkenntnisse abzuleiten und diese in der Praxis anzuwenden. Die Prozesse, die dabei im Gehirn der Menschen ablaufen, werden bei der Entwicklung zum Beispiel durch neuronale Netze abgebildet, die durch Algorithmen die Nervenzellen im Gehirn nachahmen.

Personen müssen die Technologie nicht mehr mit der Gesamtheit für Aufgaben benötigten Wissens und Daten versorgen. Es wird den Maschinen mittels KI ermöglicht, eigenständige Konzepte zu erkennen, diese zu interpretieren, und abschließend richtige Schlüsse daraus zu ziehen.

Welche Arten von KI gibt es?

Machine Learning: Im Bereich des Machine Learning analysiert die Marketing-KI (Künstliche Intelligenz) große Datenmengen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Mit jeder Analyse verbessert sie sich und kann so Anwendungsbereiche automatisierter durchführen, ohne ständige menschliche Anpassungen oder Neuprogrammierungen. Beispielsweise wird dieses Verfahren für automatisierte Umsatzprognosen genutzt.

Deep Learning: Deep Learning ist eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens, die mit neuronalen Netzen arbeitet. Hier ist die KI so fortgeschritten, dass sie eigenständig Bilder erkennen und Texte verstehen kann. Dadurch kann sie präzisere Entscheidungen treffen, besonders nützlich bei großen Datenmengen, beispielsweise bei der Erkennung gebrandeter Objekte oder der Personalisierung von Empfehlungen basierend auf Nutzerverhalten.

Natural Language Processing (NLP): NLP, auch bekannt als Computerlinguistik, ermöglicht IT-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen. Es wird beispielsweise für digitale Sprachassistenten, Chatbots oder Text Mining eingesetzt. Früher konnten Chatbots nur auf vordefinierte Triggerworte reagieren, doch dank NLP können sie jetzt auch Kontextinformationen verarbeiten, die von den Trainingsmustern abweichen. Dadurch können Chatbots situativ mit Nutzern kommunizieren.

Wie wird KI im Marketing angewandt?

Die Implementierung von künstlicher Intelligenz erfolgt mithilfe einer Customer Data Platform (CDP). Diese Software vereint Daten aus verschiedenen Quellen in einer zentralen Kundendatenbank, die alle Touchpoints und Kundeninteraktionen umfasst.

Nach einer erfolgreichen Implementierung treten die folgenden Anwendungen von KI auf:

  • Datenanalyse & Clusterbildung zur Identifizierung der wichtigsten Buyer Personas und zur gezielten Steuerung von Kampagnen.
  • Chatbots zur Beantwortung von Kundenanfragen und Kaufberatung zur Optimierung der Kundenbindung.
  • Prognosen zum Customer-Lifetime-Value und zur Customer Journey zur verbesserten Planung von Marketingbudgets und -aktivitäten.
  • Real-Time-Advertising zur Echtzeitoptimierung und Personalisierung von Content und Preisen.
  • Personalisierte Shopping-Empfehlungen und Suchergebnisse durch die Auslieferung relevanter Inhalte basierend auf dem Nutzerverhalten.

Studien zeigen, dass KI im Marketing effizienter und wirkungsvoller ist und neue Kundenerlebnisse schaffen kann. Sie erweitert die Kapazität für die Datenerhebung und -verarbeitung erheblich. Dadurch können Unternehmen umfangreiche Datenmengen nutzen, um ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, was ihre Kunden bewegt und welche Werte ihnen wichtig sind. Durch die strukturierte Verarbeitung von Daten führt KI im Marketing auch zu einer verbesserten Datenverwaltung, was automatisch die Genauigkeit von Prognosen erhöht.

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