Künstliche Intelligenz (KI) im Marketing: Nutzen Sie die Technologie schon heute

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Um zu verstehen, wie Künstliche Intelligenz (KI) im Marketing weiterhelfen kann, schauen wir uns im ersten Moment an, was genau Künstliche Intelligenz ist und was diese ausmacht?

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KI ist ein Überbegriff für alle Anwendungen, welche die menschliche Intelligenz nachahmen. Beispiele für solche Anwendungen sind das Machine Learning, das Deep Learning, aber auch das Natural Language Processing (NLP), welches speziell im Marketingkontext bedeutsam ist.

Ziel der meisten Anwendungen ist es menschenähnliche Leistungen im Lernen, Entscheiden oder Problemlösen zu erbringen. Erreicht werden soll dies zunächst durch die Analyse sehr vieler Daten, die der Anwendung für ein Training zur Verfügung gestellt werden. Im Training lernt die Anwendung auf Grundlage von vergangenen Entscheidungen, welche Wege zur richtigen Lösung führen und welche zur Falschen.

Diese Erfahrungen werden in verschiedenen Iterationen gespeichert und wiederverwendet, wodurch ein menschlicher Lernprozess widergespiegelt wird. Durch eine Analyse gewaltiger Datenmengen wird die Anwendung daher unweigerlich intelligenter und zuverlässiger. Dieser Prozess wird in der Analyse der Erkennung und Interpretation von menschlicher Sprache (NLP) angewendet, indem Sätze und Wörter und deren Wirkungen intensiv trainiert werden. Doch wie läuft dies in der Praxis ab?

Wie kann man Künstliche Intelligenz im Marketing einsetzen?

Es gibt verschiedenste Anwendungsmöglichkeiten von KI im Marketing. Im Folgenden werden drei aktuelle und relevante Möglichkeiten aufgezeigt und erläutert.

KI in der Marktforschung

Die naheliegendste Anwendungsmöglichkeit von KI im Marketing liegt in der Marktforschung, da diese schon von jeher mit Datenanalyse arbeitet. Durch KI sind Marktforschende in der Lage festzustellen, welche Art von Menschen die Käufer darstellen, was Kunden vermutlich kaufen werden und zu welchem Zeitpunkt Kunden wieder einkaufen werden. Dabei geht es insbesondere um die bessere Identifikation von gleichartigen Käufergruppen.

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Neben der Warenkorbanalyse, das heißt der Antwort auf die Frage „was kauften Kunden auch noch?“ gibt es die Möglichkeit Panels auszuwerten. Dabei werden Kunden systematisch befragt. Dies kann entweder außerhalb von der Anwendung sein oder aber innerhalb der Interaktion mit dem Produkt. Ziel ist es zu verstehen, wie Produkte verwendet werden, um damit Vorhersagen zu Churn, Abwanderung oder auch Möglichkeiten für das Upselling aufzudecken.

Ein ganz neues Thema ist die Analyse von Freitexten zur Identifikation von Persönlichkeitsmerkmalen der Kunden auf Grundlage von Psychological KI oder Personality KI. Dabei werden grundlegende Charakterzüge mithilfe von Modellen wie dem OCEAN-Modell oder auch dem Motive-Modell analysiert. Hierdurch entsteht eine neue Form der Marktforschung, die sich konsequent an den psychologischen Bedürfnissen der Kunden orientiert.

KI zur Segmentbildung

Durch die zuvor angesprochene Analyse entstehen verschiedene Kundengruppen bzw. Kundensegmente. Im B2B Bereich kennen wir beispielsweise die Segmentierung nach Rollen oder Branche einer Zielgruppe. Im B2C Bereich wird neben dem Kaufverhalten auch häufig nach soziodemografischen Merkmalen wie dem Alter oder dem Geschlecht segmentiert. Eine Analyse von  Persönlichkeitsmodellen lässt eine ganz neue Art der Segmentierung zu.

Kundengruppen lassen sich nun bedürfnisorientiert segmentieren, was den Vorteil bietet, dass nicht alleine ein soziodemografisches Merkmal zählt, sondern vielmehr ein Verhaltensorientiertes. Der Vorteil liegt auf der Hand. Mit verhaltensorientierten Segmenten lassen sich gezielte Kampagnen gestalten, die stärker auf die Persönlichkeiten der Segmente zielen. So wird jeder Kundentyp zukünftig durch passgenaue Ansprache emotionalisiert, was langfristig zu höherer Conversions führt.

Eine Kundengruppe mit einem Bedürfnis nach Sicherheit, muss anders angesprochen werden als eine Kundengruppe mit einem Bedürfnis nach Gewinnen, Abenteuern und Chancen. Dabei ist es egal, ob dies Männer oder Frauen sind oder sich in verschiedenen Altersgruppen befinden.

KI-Prognosevorhersagen

Nach der Analyse der aktuellen Kunden mithilfe von KI, kann sie darüber hinaus auch noch Prognosen für die zukünftigen Veränderungen des Marktes bzw. der Kunden aufstellen. Anhand neu eingehender Kommunikation von Kunden stellt die KI fest, inwiefern sich die persönliche Einstellung der Käufer des Produktes über die Zeit hinweg verändert. Beispielsweise kann eine Person, die früher viele Beziehungswörter wie „Liebe“, „Grüße“ oder „Zusammenarbeit“ verwendet hat, plötzlich viele Leistungswörter wie „optimieren“ oder „effizient“ verwenden. Dies kann auf einen persönlichen Wandel des Kunden Hinweisen, welcher aus verschiedensten Gründen stattgefunden hat.

Ebenfalls kann mit KI erkennen, bei welchen Kunden ein Absprung droht bzw. wie hoch die Chancen sind, dass es bald zu einem Abschluss kommt. Kleine sprachliche Veränderungen geben beispielsweise darüber Auskunft, ob ich mich als Kunde zurückziehe oder eine nähere Beziehung zulasse.

Nach diesem Wandel der Kunden über die Zeit hinweg sollte man entsprechend handeln. Das gute an der KI ist in diesem Fall, dass Sie ein objektives und gleichbleibendes Bild zeigt. Emotionen bei der Einschätzung zum Kundenverhalten werden reduziert. Dies bietet dem Marketing mehr Sicherheit in der Entscheidungsfindung.

Wie wird sich KI in Zukunft weiterentwickeln?

Doch nicht nur das Marketing und dessen Kunden entwickeln sich weiter. Gleiches gilt auch für die Künstliche Intelligenz, welche immer weiter verbessert und optimiert wird. KI wird nicht nur seine bisherigen Fähigkeiten optimieren, sondern auch immer mehr Fähigkeiten und Kompetenzen zur besseren Unterstützung erwerben. Heutzutage gibt es bereits verschiedenste KI-Anwendungen zur direkten Unterstützung, welche ein enormes Zukunftspotenzial besitzen. In den folgenden Abschnitten werden einige interessante Beispiele aufgezeigt.

Copywriting KI

Eine dieser zukünftigen Kompetenzen von KI ist effektives Copywriting. Unter Copywriting wird das KI-gesteuerte Formulieren von Texten aufgrund einer kleinen Datenbasis verstanden. Dabei erstellt der Verfasser einen kleinen Basistext, beispielsweise eine kurze Marketingnachricht. Die KI formuliert daraus sehr schnell unterschiedlichste und weitergehende Werbeformulierungen. Somit muss nicht die vollständige Nachricht geschrieben werden, die Nachricht enthält trotzdem den gewünschten Inhalt und es wird wertvolle Zeit gespart. Dabei schlägt die KI unterschiedliche Formulierungen vor. Der Texter bzw. der Redakteur trägt weiterhin die finale Entscheidung.

Die heutigen KIs in diesem Bereich sind bereits recht gut, aber sicher nicht perfekt. Daher wird die zukünftige Entwicklung im Bereich der Copywriting KI und dessen Potenzial noch sehr interessant zu beobachten sein.

Zielgruppenspezifischer Content

Eine andere Anwendung von KI ist das Schreiben von zielgruppenspezifischem Content. Das Programm wird dabei mit relevanten Kundendaten gefüttert. Beispielsweise mit von den Kunden häufig verwendeten Keywords bei der Kommunikation mit dem Unternehmen. Eine andere Datenquelle sind auch relevante SEO-Keywords der jeweiligen Unternehmensseite. Je nach definiertem Input und festgelegten Einstellungen kann die KI daraufhin passende Texte, Werbebotschaften, Blogartikel und vieles mehr verfassen.

Dieses Verfahren birgt unglaubliche Potenziale. Man stelle sich nur einmal einen selbstständigen Unternehmensblog vor, der jeden Tag einen relevanten Blogartikel automatisch veröffentlicht, welcher dennoch relevant und bedacht geschrieben wirkt. Oder automatisch generierte Werbebotschaften, die aber spezifischen und ansprechend für die Kunden wirken und für jedes neue Produkt sofort erstellt werden können.

KI im Sales Enablement

Eine weitere Anwendung von KI ist die Verbesserung von Verkaufsprozessen im B2B Umfeld. Dabei werden die einzelnen Vertriebsmitarbeitenden beispielsweise in ihren Meetings und Calls von der KI analysiert, um im Nachgang ein spezielles Training darauf aufbauend anzubieten. Als Datengrundlage für positive Beispiele dienen dabei Gespräche, die etwa zu einer Conversion oder zu einem Kauf geführt haben.

Eine weitere KI-Technologie in diesem Bereich analysiert und klassifiziert die Persönlichkeitstypen von Kunden und schlägt dem Vertriebsmitarbeitenden aufbauend darauf konkrete Handlungsempfehlungen vor. Mit welchen Worten und Argumenten soll der jeweilige Kunde angesprochen werden? Die KI liefert hierbei die Antwort.

Dabei hilft die KI einerseits dem Vertriebsmitarbeiter direkt, anderseits aber auch dem gesamten Unternehmen, da die Daten über die besten Argumente für die eigenen Kunden, für das gesamte Unternehmen nutzbar sind.

Fazit: KI als Wettbewerbsvorteil

Es lässt sich somit festhalten, dass KI im Marketing-Alltag zukünftig, aber auch heute schon zu deutlichen Wettbewerbsvorteilen und Zeitersparnissen führt. Es gibt viele verschiedene Einsatzmöglichkeiten von KI und in Zukunft wird diese Anzahl weiterhin steigen. Daher ist die Einbindung von KI in die Marketing-Tätigkeiten von heutigen Unternehmen ein Muss, besonders da hierdurch auch zukünftige Potenziale und Möglichkeiten der Technologie schnell erkannt und realisiert werden können.

^{Foto/Thumbnail: ©Depositphotos.com}