Die Zukunft des Marketings ist KI

Dank der raschen Einführung intelligenter Technologien haben Vermarkter heute Zugang zu einer Fülle von datengestützten Erkenntnissen, die früher unvorstellbar waren. Diese Plattformen helfen ihnen, ihre Zielgruppen besser zu verstehen, und entlasten gleichzeitig die Teammitglieder, so dass sie mehr Zeit darauf verwenden können, Kunden in begeisterte Fans zu verwandeln! Es ist schwer vorstellbar, dass ein Unternehmensbereich mehr von künstlicher Intelligenz profitieren könnte als das Marketing (KI Marketing).

Zu seinen Kernaufgaben gehört es, die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, diese mit den auf dem Markt verfügbaren Produkten und Dienstleistungen abzugleichen und die Menschen davon zu überzeugen, das zu kaufen, was Sie verkaufen möchten.

Wie Vermarkter künstliche Intelligenz nutzen

Es gibt viele Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz im Marketing eingesetzt werden kann, und diese Liste wird ständig erweitert. Einige der beliebtesten Anwendungen sind:

Analyse von Kundendaten, um deren Bedürfnisse und Vorlieben besser zu verstehen. Dies kann bei allem helfen, von der Entwicklung neuer Produkte bis zur gezielteren Ausrichtung von Werbung.
Der automatisierte Kundendienst und Support (z.B. Chatbots) kann gängige Fragen schnell und einfach beantworten, so dass die Mitarbeiter des Kundendienstes für komplexere Aufgaben frei werden.
Planung und Durchführung von Marketingkampagnen, einschließlich der Entscheidung, welche Kanäle genutzt und welche Inhalte produziert werden sollen.
Erstellung von Berichten über die Kampagnenleistung, damit bei Bedarf Anpassungen vorgenommen werden können.
Identifizieren Sie potenzielle Kunden, die an Ihren Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind, und sprechen Sie sie mit Werbung oder anderen Marketinginhalten an.
Analyse des Kundenverhaltens, um herauszufinden, was den Kunden an Ihren Produkten und Dienstleistungen gefällt und was nicht, um gegebenenfalls Änderungen vorzunehmen.
Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen als Reaktion auf Kundenfeedback oder neue Trends.

Warum gewinnt KI-Marketing immer mehr an Bedeutung?

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir Marketing betreiben. Es geht nicht mehr nur um Datenanalyse, sondern darum, die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden zu verstehen, damit Sie ihnen einen Service bieten können, den Sie lieben werden!

Heute erwarten 76% der Kunden, dass die Unternehmen ihre Bedürfnisse und Erwartungen bereits kennen. Dies ist ohne KI und KI-gestützte Technologien wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) einfach unmöglich.

Zu den wichtigsten Vorteilen von KI im Marketing gehören:

Automatisierung – durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Kundensegmentierung, E-Mail-Marketing und Lead Scoring können Marketingexperten viel Zeit sparen.
Personalisierung – mit KI-gestütztem Marketing können Sie Ihre Nachrichten an Kunden auf der Grundlage ihres bisherigen Verhaltens, ihrer Interessen und sogar ihrer Äußerungen in sozialen Medien personalisieren.
Einblicke in Echtzeit – mit Hilfe von KI erhalten Sie in Echtzeit Einblicke in das, was Kunden über Ihre Marke, Produkte und Dienstleistungen sagen. So können Sie schnell und effektiv auf negatives Feedback reagieren.
Verringerung von Fehlern – wenn KI einige der mühsameren und sich wiederholenden Aufgaben übernimmt, können Vermarkter die Gefahr kostspieliger Fehler verringern.
Kostenreduzierung – durch die Automatisierung einiger Marketingaufgaben kann KI den Vermarktern helfen, ihre Kosten zu senken.

Wie Sie sehen, gewinnt KI für das Marketing immer mehr an Bedeutung, weil sie so viele Vorteile für Unternehmen bietet. Wenn Sie die Vorteile von KI-gestütztem Marketing nutzen, können Sie Ihre Ergebnisse erheblich verbessern und Ihr Endergebnis steigern.

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Der zugrunde liegende Rahmen

Die Klassifizierung von Marketing-KI kann in Abhängigkeit von zwei Hauptaspekten variieren – dem Grad ihrer Intelligenz und der Tatsache, ob sie Teil einer umfassenderen Plattform ist oder nicht.

Einige Technologien, wie z. B. Chatbots zur Kundenbindung, können je nach Implementierung in beide Kategorien fallen.

Intelligenz begreifen

Wenn man über KI und ihren Einsatz nachdenkt, muss man zwei verschiedene Arten von Intelligenz berücksichtigen.

Die Automatisierung umfasst Algorithmen, die auf bestimmte, sich wiederholende Aufgaben trainiert sind und schneller und genauer als Menschen ausgeführt werden können.
Maschinelles Lernen – ein Computersystem wird mit großen Datensätzen gefüttert und wird durch einen Trial-and-Error-Prozess (d.h. durch Optimierung der Algorithmen) allmählich besser darin, eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen.

Sowohl die Automatisierung als auch das maschinelle Lernen sind Formen der künstlichen Intelligenz, aber die erste basiert auf vorher festgelegten Regeln, während die zweite auf dem Feedback von Daten beruht. Mit anderen Worten: Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln kann, wenn sie mit neuen Informationen konfrontiert wird.

Eigenständig oder integriert

Das zweite Kriterium ist die Frage, ob die KI eigenständig arbeitet oder in einen größeren Rahmen integriert ist. Im ersten Fall ist die KI isoliert und funktioniert eigenständig. Im zweiten Fall ist die KI eine Komponente eines größeren Systems, zu dem auch Menschen und andere Maschinen gehören.

Sowohl die eigenständige als auch die integrierte KI haben ihre Vor- und Nachteile. Auf der Habenseite steht, dass eigenständige KI schneller und effizienter sein kann, da sie nicht auf die Unterstützung anderer Systeme angewiesen ist. Allerdings kann eigenständige KI auch unflexibel und spröde sein, was bedeutet, dass sie sich nicht gut an Veränderungen anpassen kann.

Die integrierte KI hingegen ist flexibler und kann sich an Veränderungen in ihrem Umfeld anpassen. Sie hat auch den Vorteil, dass sie von anderen Systemkomponenten lernen kann. Integrierte KI dieser Art ist für den Endnutzer oft unsichtbar. Ein Beispiel dafür ist die Art und Weise, wie der Netflix-Algorithmus hinter den Kulissen arbeitet, um personalisierte Empfehlungen zu geben.

Kombination von Intelligenz und Integration

Den größten Nutzen werden die Vermarkter letztlich durch integrierte Anwendungen für maschinelles Lernen erzielen, auch wenn einfache regelbasierte Systeme und Systeme zur Aufgabenautomatisierung stark strukturierte Prozesse verbessern können. Eigenständige Anwendungen haben nach wie vor ihren Platz, wenn eine Integration schwierig oder unmöglich ist, aber es gibt Grenzen, was sie in Bezug auf den kommerziellen Ertrag bieten.

Wie man AI im Marketing einsetzt

Die Fähigkeit der KI, Daten zu analysieren und Einblicke für Unternehmen zu liefern, war eine wichtige Triebkraft für ihre Einführung.

Mit dem Zugang zu riesigen Mengen an Social-Media-Inhalten, Blog-Posts oder anderen Online-Plattformen können Vermarkter auf der Grundlage dieser Informationen ganz einfach Customer Personas erstellen. Dies verschafft Ihnen einen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern, wenn Sie über Werbetaktiken entscheiden, da Sie wissen, wer Ihr Zielpublikum zu einem bestimmten Zeitpunkt sein könnte!

Diese Informationen wirken sich direkt auf den Umsatz aus und ermöglichen es Unternehmen, Kaufverhalten und Trends vorherzusagen. KI kann auch dabei helfen, Produkte oder Dienstleistungen zu empfehlen, die Preisgestaltung zu optimieren und die Wirkung von Marketingkampagnen nahezu in Echtzeit zu verstehen.

Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie werden neue Anwendungen entdeckt, die den Unternehmen einen noch größeren Nutzen bringen werden.

Fazit

KI sollte jedoch nicht als Allheilmittel für das Marketing betrachtet werden. Es ist wichtig, daran zu denken, dass sie nur auf der Grundlage der Daten, mit denen sie gespeist wird, Erkenntnisse und Empfehlungen liefern kann. Wenn diese Daten ungenau oder unvollständig sind, werden auch die Ergebnisse der KI ungenau sein.

Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten ordnungsgemäß bereinigt und organisiert sind, bevor sie sie an den Algorithmus für maschinelles Lernen weitergeben, um das Beste aus der KI im Marketing herauszuholen. Das bedeutet, dass doppelte Einträge entfernt, Ungenauigkeiten identifiziert und korrigiert sowie alle Daten standardisiert werden müssen, damit sie über alle Datensätze hinweg konsistent sind. Sobald dies geschehen ist, können sich Unternehmen auf KI verlassen, um bessere Entscheidungen über ihre Marketingstrategien zu treffen.