KI ist auf dem Vormarsch. Sie ist bereits ein fester Bestandteil von vielen Marketing-Tools, liefert wertvolle Erkenntnisse und spart im Idealfall Zeit und Geld. Doch was bedeutet das für dich als Marketer?
Dieser Blogbeitrag soll eine kurze Übersicht über den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Marketing-Kommunikation bieten.
Die Vorteile von KI-Marketing
Klar, KI bringt überzeugende Vorteile mit sich, sonst hätte sich die Technologie nicht so rasant verbreitet. Ein Vorteile für KI im Marketing sind:
Höherer ROI (Return on Investment) durch Erkenntnisse und Prognosen zu Märkten, Kunden etc. für zielgerichtete und personalisierte Massnahmen und Kampagnen
Zeitersparnis durch automatisierte Marketing-Prozesse und Unterstützung bei Aufgaben
Kostenersparung durch Einsparungen von Zeit und Ressourcen
Erstellung von einzigartigen Content (Texte, Bilder, Videos, Musik) mit entsprechenden Nutzungsrechten
Über die Vorteile in Bezug auf den ROI habe ich den Blogbeitrag
KI-Tools im Marketing: 5 Vorteile mit Blick auf den ROI geschrieben.
Datenquellen im KI-Marketing
Die Frage drängt sich auf: Wie kann die KI so viele Vorteile bieten, wie stellt sie das an? Wenn du es genau wissen willst, empfehle ich den Beitrag: Experten erklären KI - eine Sammlung von spannenden Beiträgen.
Zusammengefasst: Die KI findet Lösungen für Probleme, indem sie das "Gold des digitalen Zeitalters" schürft: Daten. Die KI-Tools nutzen grundsätzlich zwei Datenquellen: interne und externe Daten.
Interne Daten
Unternehmen sammeln immer mehr Daten und die künstliche Intelligenz hilft, diese riesigen Datenmengen auszuwerten. Sie findet so Antworten auf die wichtigen Fragen wie: Erreichen wir die Kunden optimal? Wie kaufen unsere Kunden ein? Wieso verlieren wir Kunden?
Die Antworten (Lösungen) auf diese Fragen (Probleme) findet die KI in den firmeninternen Datenbergen, zum Beispiel im ERP, CRM oder Webtracker des Unternehmens. Sie analyisert die Kunden und kann im besten Fall sogar deren Bedürfnisse prognostizieren.
Externe Daten
Andere KI-Tools zapfen nicht deine Unternehmensdaten an, sondern das Internet. Zum Beispiel eine KI-App für Texte: Wenn du dort deine Anfrage (Problem) abschickst, gräbt das Tool in den Tiefen des Netzes nach den passenden Daten und formuliert den fertigen Text (Lösung).
Einsatzbereiche für KI im Marketing
Künstliche Intelligenz wird über kurz oder lang in den meisten Marketinbereichen und -prozessen von Nutzen sein. Ich habe ein einfaches Schema gemacht, um den KI-Einsatz zu strukturieren:
MarKom-Organisation
Marktanalyse
Marketing-Prozesse
Kundenlebenszyklus
Aufmerksamkeit
KI hilft bei der Zielgruppendefinition und -analyse.
Sie identifiziert potentielle Neukunden.
Sie analysiert Werbekanäle und Werbemittel und nimmt somit grossen Einfluss auf die Strategie.
Information
KI erstellt personalisierte Inhalte (Landingpages, Ads, Blogbeiträge etc.).
Beratung
KI leistet Support (z.B. Online-Chats, Call-Center).
Abschluss
KI unterstützt die Verkaufsförderung, personalisiert die Produkte, plant die Logistik, sorgt für Cross- und Upselling.
Kundenbindung
KI kennt die Kunden in- und auswendig und befriedigt deren Bedürfnisse.
Marktforschung
KI wertet Daten aus, erkennt Muster und fasst die Auswertung zusammen.
Unterschiedliche Anwendungen von KI-Marketing
Ich denke es macht Sinn, zwischen den Anwendungsformen von KI zu unterscheiden: Meist grosse Unternehmen und Konzerne auf der einen Seite, die eigene KI-Modelle betreiben, und kleine Unternehmen auf der anderen Seite, die bestehende KI-Tools nutzen.
Nutzung bestehender KI-Tools
Die Mehrheit der Unternehmen nutzen KI mittels fertiger Tools. Sie verwenden die Funktionen der Tools, aber nicht die Technologie um eigene Lösungen zu erstellen. Zu den Benutzern gehören Marketers wie vermutlich du und ich, die von den Möglichkeiten fasziniert sind und sie im Marketing gerne einsetzen. Wir greifen aber nicht in Technologie ein, uns fehlt dazu das technische Wissen - wir sind Marketers und keine IT-Spezialistinnen.
Firmen mit eigenen KI-Modellen
Es gibt vermehrt Unternehmen (mit entsprechendem Marketing-Budget), die intern das Know-how beziehen oder aufbauen, um eigene KI-Modell zu betreiben und zu trainieren: Sie drehen an den Rädern der KI und finden neue Lösungen für ihre eigenen spezifische Probleme.
Dazu gehören Tech-Unternehmen, die Bild- und Spracherkennung, Personalisierung von Inhalten und Diensten, Betrugserkennung und vieles mehr einsetzen.
Aber auch Unternehmen in anderen Branchen setzen zunehmend auf KI-Modelle. Beispiele hierfür sind Finanzinstitute, die KI für die automatisierte Kreditvergabe oder die Risikobewertung nutzen, oder Fertigungsunternehmen, die KI-Modelle für die Qualitätssicherung und die Optimierung von Fertigungsprozessen einsetzen.
Herausforderungen für Unternehmen
KI ist natürlich weder gratis noch ein Selbstläufer. Je nach Anwendung und Umfang der Anforderungen ergeben sich unterschiedliche Herausforderungen.
Herausforderungen bei eigenen KI-Modellen
Finanzierung: KI können hohe Investitionen erfordern, um die erforderlichen Tools und Plattformen zu erwerben und das Personal zu schulen, geschultes Personal einzustellen oder das Know-how als Dienstleistung zu beziehen.
Technische Fähigkeiten: Ein Verständnis von Datenanalyse, Machine Learning und Programmierung ist erforderlich, um KI-Modelle zu entwickeln und einzusetzen. Es benötigt technische Kompetenzen um AI-Tools zu implementieren, zu betreiben und zu warten. Dieses Know-how muss entweder als Dienstleistung bezogen oder intern aufgebaut werden.
Updates: Auch AI-Tools erfordern regelmässige Anpassungen und Aktualisierungen, um effektiv zu bleiben.
Vertrauenswürdigkeit: Wenn KI-Systeme Entscheidungen treffen, die für Unternehmen oder Kunden von grosser Bedeutung sind, muss das Vertrauen in die Richtigkeit der Entscheidungen gewährleistet sein. Wenn die Ergebnisse nicht transparent oder nachvollziehbar sind, kann dies das Vertrauen und die Kundenbeziehung beeinträchtigen.
Überwachung: Es ist wichtig zu beachten, dass KI-Lösungen im Marketing sorgfältig entwickelt und getestet werden müssen, um sicherzustellen, dass sie den erwarteten Nutzen liefern und die Integrität der Kundendaten gewahrt bleibt. Auch Fehler in den Modellen und mögliche negative Auswirkungen auf die Kundenerfahrung sind nicht auszuschliessen.
Ethische Überlegungen: KI im Marketing kann Datenschutz- und Datensicherheitsfragen aufwerfen, daher ist es wichtig, Regeln und Vorschriften einzuhalten und die Rechte der Kunden zu schützen.
Herausforderungen bei der Nutzung von Tools
Finanzierung: Das Marketingbudet ist möglicherweise nicht gross genug, um teure AI-Tools zu beziehen.
Know-how: Der richtige Umgang mit den Tools muss erlernt werden.
Datenqualität und -menge: Der Erfolg von AI hängt von der Qualität und Menge der zugrunde liegenden Daten ab. Kleine Unternehmen haben möglicherweise nicht genügend Daten, um ihre AI-Modelle zu trainieren oder die Daten sind nicht von ausreichender Qualität, um eine sinnvolle Analyse durchzuführen.
Unternehmenskultur: Der Einsatz von neuen Technologien kann bei alteingesessenen Unternehmen zu internen Konflikten führen. Es kann sein, dass Mitarbeiter der KI nicht trauen oder sie nicht einsetzen möchten.
Datenschutz- und Sicherheitsbedenken: Der Einsatz von AI-Tools zur Verarbeitung von Kundendaten birgt potenzielle Datenschutz- und Sicherheitsrisiken. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre AI-Tools und Daten sicher und geschützt sind.
Die Grenzen der KI im Marketing
KI-Systeme sind nicht perfekt und können nicht alle Aspekte des heutigen Marketings abdecken. Manchmal ist menschliches Urteilsvermögen und Kreativität erforderlich, um Marketingstrategien erfolgreich umzusetzen.
Call to Action
In Kürze
KI im Marketing bringt viele Vorteile (vor allem Geld- und Zeitersparnis) und kann in vielen Bereichen (Organsation, Kunden-Zyklus, Marktforschung) eingesetzt werden. KI kann entweder mit bestehenden Tools oder als firmeneigene Entwicklung genutzt werden. So oder so bringt die Nutzung einige Herausforderungen mit sich.
Empfehlung
Der Text zeigt vor allem eines: KI hat viele Einsatzfelder. Meine Empfehlung: Bleib am Ball und verfolge die Entwicklung genau.
Quellen
💻 Dieser Artikel ist eine Kombination von KI-generierten und selbst geschriebenen Texten.
Diskussion
Kennst du noch weitere Vorteile von Marketing-KI-Tools? Schreib im Kommentar von deinen Erfahrungen.
Rock dein Marketing!