In diesem Artikel zeigen wir, wie sich die Möglichkeiten im Marketing durch Künstliche Intelligenz erweitern.

Künstliche Intelligenz (KI) kann im Marketing mit einfachen Methoden effektiv eingesetzt werden. Für Unternehmen bietet KI großes Optimierungspotenzial, insbesondere im Marketing. So können Abschlussquoten erhöht, Kundenverhalten vorhergesagt und personalisierte Werbung ausgerollt werden. Künstliche Intelligenz wird im Marketing schon seit Jahren erfolgreich eingesetzt, gleichzeitig stehen viele Unternehmen aber erst am Anfang der Nutzung von KI.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, was künstliche Intelligenz ist, welche Möglichkeiten sich durch ihren Einsatz im Marketing ergeben und demonstrieren einige Anwendungen von künstlicher Intelligenz im Marketing. Außerdem zeigen wir einen realen Fall und ein Interview mit Patrick Schammer, Director of Marketing bei hemden.de. In den letzten 6 Jahren hat er dort die gesamte digitale Marketingstrategie aufgebaut. Er zeigt uns spannende Einblicke, wie sie vom Potenzial der KI im Marketing profitieren können.

 

Warum sollten Sie künstliche Intelligenz im Marketing einsetzen?

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist ein abstrakter Begriff, der ein breites Spektrum von Themen der Informatik, des maschinellen Lernens, der Mathematik und der Statistik umfasst. Im Großen und Ganzen bietet die künstliche Intelligenz dem Marketing zahlreiche Vorteile im Hinblick auf die Kundenorientierung. Besondere Beispiele sind der Einsatz von KI zur Steigerung des Absatzes und zur Senkung der Marketingkosten. Die Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz im Marketing sind vielfältig und reichen von der Preisoptimierung mittels KI über Chatbots bis hin zu Verfahren zur Kündigungsprävention.

KI im Marketing bedeutet, mit Hilfe von Algorithmen in vorhandenen Kundendaten nach interessanten Mustern und Zusammenhängen zu suchen, um Vorhersagen über das zukünftige Kunden- und Kaufverhalten zu treffen. Diese Vorhersagen und Empfehlungen können dann gezielt eingesetzt werden, um durch Personalisierung mehr Umsatz zu generieren und durch gezielte Steuerung von Marketingaktivitäten auch Kosten zu sparen. KI ist ein Teilgebiet der Informatik und basiert auf Methoden des maschinellen Lernens, dem Verständnis natürlicher Sprache, Deep Learning und Reinforcement Learning.

Unser Kunde Patrick Schammer arbeitet als Director of Marketing bei hemden.de. Auch er nutzt KI für sein Marketing. Die Bereiche, die Patrick mit KI verbindet, sind Gebotsstrategien in Google Ads & Bing Ads für eine bessere Reichweite und höhere Conversions. KI wird auch im Marketing zur Budgetoptimierung eingesetzt. Darüber hinaus verbindet Patrick KI mit der Produktlistung im E-Commerce, da diese manuell sehr zeitintensiv ist.

In welchen Bereichen wird KI eingesetzt?

Künstliche Intelligenz bietet viele Möglichkeiten, im Marketing eingesetzt zu werden. Zum einen hat sie Auswirkungen auf die Zeitressourcen, zum anderen kann sie den Personalbestand und die Einstellungen beeinflussen. Patrick Schammer von hemden.de hat uns von einigen dieser Effekte berichtet, die er in seiner Abteilung erkennt:

 

Welche Vorteile bringt Ihnen der Einsatz von KI im Marketing?

Eine McKinsey-Studie zeigt, dass „Unternehmen KI als Werkzeug zur Wertschöpfung nutzen“. Diese Tatsache zeigt, wie wichtig KI im Marketing ist. Künstliche Intelligenz im Marketing hat für Unternehmen folgende Vorteile:

1. Kundenbedürfnisse entlang des gesamten Kundenlebenszyklus werden besser verstanden und durch personalisiertes Marketing individuell angesprochen. Dies führt zu gezieltem Marketing und stärkerer Kundenbindung.

2. Marketingbudget wird für die richtigen Kunden ausgegeben, die einen hohen Kundenwert haben.

3. Das Kaufverhalten der Kunden kann genau vorhergesagt und proaktiv mit Kampagnen zum richtigen Zeitpunkt bedient werden.

4. Kritische Muster, wie z.B. Kundenabwanderung, werden frühzeitig erkannt. So können Vermarkter rechtzeitig handeln und Kunden länger an sich binden.

Was veranlasst Vermarkter dazu, KI-Lösungen für Marketingprozesse zu nutzen?

KI im Marketing hat, wie bereits erwähnt, viele Vorteile. Hier sind einige Beispiele, warum Vermarkter auf KI-Lösungen umsteigen, wenn es um Marketingprozesse geht:

1. Geschwindigkeit: Wie Patrick von hemden.de erwähnte, müssen sie schnell sein, um mit den großen Playern wie Zalando und AboutYou zu konkurrieren, die bereits viele automatisierte Prozesse implementiert haben, um Produkte schneller zu veröffentlichen.

2. Freisetzung von Ressourcen: Wir haben ein kleines Team, das früher mit sich wiederholenden täglichen Aufgaben wie der Anzeigenschaltung beschäftigt war, und können uns jetzt auf das Kerngeschäft konzentrieren.

3. Reduzierung der Kosten: Die genannten Punkte führen zu einer verbesserten Customer Journey durch relevante Kommunikation. Gleichzeitig können Unternehmen Marketingkosten einsparen, indem sie das Marketingbudget für Kundengruppen verwenden, die einen höheren Kundenwert haben. So kann der Umsatz mit dem gleichen Marketingbudget gesteigert werden.

4. Umsatz steigern: Künstliche Intelligenz nützt nicht nur innerhalb der Marketingkanäle. Auch im E-Mail-Marketing oder vor Ort in Webshops können Methoden der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, um die Customer Journey zu personalisieren. Der Einsatz von kundenzentriertem Marketing, das genau auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten ist, kann ebenfalls zu mehr Umsatz führen und die Kundenbindung verbessern.

5. Intelligentere Entscheidungen treffen: Durch die Verfügbarkeit großer Datenmengen können KI-Lösungen wie Google Ads Smart Bidding bessere Entscheidungen treffen als menschliche Pendants. Solche Algorithmen haben Zugang zu mehr Variablen, wie z. B. dem Suchverlauf eines einzelnen Nutzers, und die Fähigkeit, diese in großem Maßstab zu interpretieren.

„Ich bin sehr zufrieden mit unserer Marketingeffizienz. Wir können jetzt mehr Impressionen erhalten, und das ROAS-Bidding funktioniert wirklich gut.“

 

Wie sieht der Prozess zur Implementierung einer neuen KI-Lösung aus?

Sie brauchen zunächst eine klare Struktur, Ziel-KPIs und saubere Daten. Zweitens: Überlegen Sie, welche Tools Sie nutzen können. Sind SaaS-Lösungen (Software as a Service (SaaS) ist ein Teilbereich des Cloud Computing) und vorhandene APIs ausreichend, oder müssen Sie etwas für den speziellen Anwendungsfall entwickeln? Wenn ein Entwickler involviert ist, nehmen Sie sich Zeit, um die Konzepte und den Geschäftsfall zu erklären. Technisches Wissen ist nur die eine Seite der Medaille.

 

„Es ist leicht, ein Werkzeug zu finden, das die Farbe eines unserer Hemden erkennt, aber es ist viel schwieriger, etwas Fertiges zu finden, das auch die Farbe der Knöpfe erkennen kann.“

 

Wenn man eine neue Art von Workflow wie KI im Marketing implementieren möchte, ist es nicht ungewöhnlich, dass man einige Missverständnisse über diese neue Technologie hat. Auch Patrick Schammer ist in seinem Arbeitsbereich mit diesen in Berührung gekommen. „Viele halten KI für eine Plug-and-Play-Lösung, die ohne viel Nachdenken integriert werden kann.“ Doch es ist mehr als das: Man sollte KI vor der Implementierung sorgfältig abwägen. „Im Moment stecken die No-Code-SaaS-KI-Lösungen noch in den Kinderschuhen. Nicht jede Abteilung verfügt über die entsprechenden Tools. Sie sollten sich überlegen, wie optimiert Sie sein wollen. KI-Lösungen von der Stange können die Effizienz steigern, aber nicht das gesamte Potenzial der Technologie ausschöpfen. Die Bedeutung einer guten Dateneingabe wird unterschätzt. KI kann nur dann gut funktionieren, wenn sie mit ausreichend sauberen Daten versorgt wird. „

 

Sie müssen ein sauberes (oder gut strukturiertes) Anzeigenkonto haben, damit die KI ihre Arbeit gut erledigen kann.“

Welche Anwendungsbeispiele für künstliche Intelligenz im Marketing gibt es?

Künstliche Intelligenz wird im Marketing für verschiedene Aufgaben eingesetzt, um Marketingprozesse zu optimieren, das Targeting auf die Bedürfnisse der Kunden zuzuschneiden und das richtige Angebot zum richtigen Zeitpunkt zu machen. Im Folgenden gehen wir auf die einzelnen Anwendungsbeispiele von künstlicher Intelligenz im Marketing ein. Natürlich gibt es noch viele weitere Anwendungsfälle. In diesem Artikel werden wir uns auf die drei häufigsten konzentrieren.

 

Anwendungsfall Nr. 1: Vorhersage des Customer Lifetime Value

Der Customer Lifetime Value (CLV) ist ein sehr bekanntes Konzept aus dem Marketingmanagement. Der CLV beinhaltet die Bewertung von Kunden nach ihrer Rentabilität und ihrem offenen Potenzial.

Jetzt denken Sie wahrscheinlich: Was hat der CLV mit künstlicher Intelligenz zu tun? Das ist ganz einfach: Um einen zuverlässigen CLV zu berechnen, müssen Prognosen für die Zukunft erstellt werden; dies basiert auf maschinellem Lernen und ist Teil der KI. Ein gut modellierter CLV kann sehr genau vorhersagen, wie sich ein Kunde in den nächsten 12 Monaten entwickeln wird. Marketingbudgets und -kampagnen können dann viel genauer geplant werden.

Einige Unternehmen gehen noch einen Schritt weiter und berechnen einen CLV oder eine Umsatzprognose für jede Kombination aus Kunde und Produktgruppe. Auf diese Weise können Cross- und Up-Selling-Potenziale in bestimmten Produktgruppen identifiziert und genutzt werden.

 

Anwendungsfall # 2: Chatbots lernen zu verkaufen

Leistungsfähige KI-Algorithmen ermöglichen es, Chatbots als Kundenberater und zur Verkaufsvorbereitung einzusetzen. Chatbots können Kunden im E-Commerce beraten und durch gezielte Abfragen passende Produkte vorschlagen.

Das hat zum einen den Vorteil, dass man mehr Daten im Verkaufsprozess sammeln kann und zum anderen helfen die Chatbots den Kunden, das richtige Produkt zu finden. Wenn der Chatbot intelligent genug ist und sogar mit einem Empfehlungssystem kombiniert wird, kann daraus ein individuelles Einkaufserlebnis für Shopbesucher werden.

 

Anwendungsfall # 3: Kundensegmentierung für Marketing-Zielgruppen

Kundensegmentierung durch Clusteralgorithmen sind großartige Anwendungsbeispiele für künstliche Intelligenz im Marketing.

Eine Clustermethode ist ein unüberwachtes maschinelles Lernverfahren; sie wird nicht auf der Basis einer Zielvariablen trainiert, sondern bildet unabhängige Gruppen und unterteilt so den Datensatz. Die Clustermethode unterteilt den Kundenstamm in eine bestimmte Anzahl von möglichst homogenen Untergruppen auf der Basis verschiedener (Verhaltens-)Variablen. Diese Untergruppen lassen sich durch charakteristische Muster voneinander abgrenzen. Ein Kundenstamm kann zum Beispiel in 10-20 leicht erklärbare Gruppen unterteilt werden.

Genau beschriebene Kundensegmente geben dem Marketing tiefe Einblicke in die Eigenschaften und Verhaltensmuster der Zielgruppe, so dass diese zur Kampagnenoptimierung genutzt werden können.

 

Fazit

Marketingexperten auf der ganzen Welt nutzen KI im Marketing, um ihre Kunden besser zu verstehen, zu bedienen und zu binden. Insbesondere die Weiterentwicklung von Produkten, die Customer Journey und Marketingkampagnen führen durch Verbesserungen zu höheren Umsätzen.

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant. Viele Möglichkeiten ergeben sich jedoch erst durch eine intelligente Sammlung von Kundendaten, die den Treibstoff der KI darstellen. Je effizienter Marketer diese Daten mithilfe von künstlicher Intelligenz nutzen, desto besser können Kundenbedürfnisse verstanden und kundenorientiert gehandelt werden.

 

Über den Autor

Nadine hat Erfahrung in SEO, Digital Marketing und Online Marketing Strategien.

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Nadine Rösiger

SEO & Digital Marketing Managerin

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