Was ist KI-Marketing? Wie es das Kundenerlebnis verbessert

Wenn man an künstliche Intelligenz (KI) denkt, ist das Erste, was den Menschen in den Sinn kommt, nicht das Marketing.

Wenn überhaupt, wird KI- und maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware (MLOps) mit dem Technologiesektor in Verbindung gebracht – wobei der Gesundheitssektor an zweiter Stelle steht.

Die Menschen wissen, was Marketing und KI sind, aber die beiden zusammen? Nicht wirklich.

Bedeutung des KI-Marketings

Traditionelle Datenanalyse ist zeitaufwändig und hindert Vermarkter daran, Echtzeiteinblicke aus Kundendaten zu finden und umzusetzen. KI-Marketinglösungen ermöglichen es Vermarktern, proaktive Entscheidungen mit Business Intelligence (BI) Software zu treffen. Diese Marktintelligenz ist entscheidend für Vermarkter, um die Ergebnisse verschiedener Szenarien zu projizieren. Darüber hinaus revolutioniert KI im Marketing die Art und Weise, wie Vermarkter die Bereitstellung von Inhalten personalisieren.

Weitere Gründe, warum Vermarkter sich für KI-Marketing entscheiden, sind Datenvisualisierung zur Vorhersage von Trends, Analyse reichhaltiger Kampagneninformationen, Entdeckung von Kundeninteraktionstrends und Schaffung bedeutungsvoller Bindungen zu Kunden.

Arten von KI-Marketinganwendungen

Vermarkter kategorisieren KI-Marketinganwendungen in vier Typen, abhängig von ihrem Intelligenzniveau und ihrer Struktur.

1. Unabhängige Anwendungen nutzen KI-Programme und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um personalisierte Empfehlungen an Kunden zu bieten.
2. Integrierte Anwendungen bleiben für Kunden unsichtbar und unterstützen unabhängige Anwendungen mit Verhaltensverfolgung.
3. Unabhängige Aufgabenautomatisierungsanwendungen führen wiederholende Aufgaben mit Regeln oder Anweisungen aus.
4. Integrierte Aufgabenautomatisierungsanwendungen nutzen Algorithmen, um komplexe Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.

Komponenten des KI-Marketings

KI humanisiert das Marketing, indem es die Sammlung von Kundendaten und die Umsetzung umsetzbarer Kampagnenideen verbindet. KI-Marketing-Tools analysieren das Kundenverhalten und helfen Vermarktern, Möglichkeiten zu finden, um Verbraucher auf bevorzugte Weise zu engagieren. Drei Schlüsselkomponenten, die die Einführung von KI-Marketingtechnologie antreiben, sind wie folgt.

1. Big Data und Analytik: Big Data aggregiert, segmentiert und analysiert große Mengen strukturierter und unstrukturierter Datensätze mit minimalem manuellem Aufwand. Vermarkter verlassen sich auf die Verarbeitung von Big Data, um die Auswirkungen von Marketingbemühungen zu bewerten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Big Data-Analytik ​​stellt sicher, dass die besten Inhalte und Nachrichten die richtige Zielgruppe erreichen und positiv beeinflussen.
2. Maschinelles Lernen: Vermarkter nutzen ML-Algorithmen, um historische Datentrends, Einblicke, Muster und Gemeinsamkeiten für Marketingentscheidungen zu identifizieren. ML-Plattformen helfen Vermarktern, die Ursache wiederkehrender Ereignisse und Aktionen zu entschlüsseln. Während Big Data Daten extrahiert und sortiert, löst ML Probleme und sagt zukünftige Ergebnisse voraus.
3. KI-Plattformlösungen: Organisationen, die KI-gestützte Marketing-Tools verwenden, entdecken schneller aufschlussreiche Konzepte und Themen in Datensätzen. Diese Marketingintelligenz ermöglicht es Vermarktern, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und offene Inhaltsformen (soziale Netzwerke, natürliche Sprache und E-Mail) zu verstehen. Zum Beispiel bewertet das Bayesian Learning and Forgetting Framework die Kundenreaktion auf spezifische Marketingbemühungen.

KI-Marketing-Anwendungsfälle

Verschiedene Branchen, darunter Gesundheitswesen, Einzelhandel, Regierung und Finanzdienstleistungen, nutzen Marketing-KI-Tools, um Marketingoperationen zu rationalisieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Ergebnisse des Performance-Marketings zu steigern. Anwendungsfälle von KI im Marketing sind wie folgt.

• Programmatic Advertising platziert Gebote für Werbeflächen und liefert den richtigen Inhalt zur richtigen Zeit an die Zielkunden.
• Intelligentes Account-basiertes Marketing nutzt KI, um Einblicke aus Schlüsselwortsuchen, Online-Daten und sozialen Profilen zu gewinnen.
• Suchmusteranalyse hilft Vermarktern, wichtige Marketingbereiche zu identifizieren.
• KI-Bots oder Chatbots rationalisieren die Kundenbeziehung mit direktem Verbraucherengagement und sparen Mitarbeitern Zeit.
• Predictive Analytics deckt Einblicke in Outreach-Kampagnen auf und erleichtert die Entscheidungsfindung in Echtzeit.
• Intelligentes Werbedesign bewertet und optimiert Designelemente, um das Engagement der Zielgruppe zu verbessern.
• Bilderkennung analysiert visuelle Informationen, um Markenbewusstsein, Marktdurchdringung und Influencer-Assoziation zu bewerten.
• Social Listening nutzt NLP, um Markenerwähnungen zu entdecken und die Markenstimmung zu messen.
• Automatisierte E-Mail-Inhaltskuratierung findet und teilt relevante und ansprechende Inhalte mit Ihrem Publikum.
• KI-gesteuerte dynamische Preisgestaltung bietet personalisierte E-Commerce-Preise mit Cookies, Verlauf, Suchanfragen und anderen Online-Aktivitätsüberwachungen.

KI-Marketing im digitalen Marketing

Künstliche Intelligenz, wie manche denken, ist keine Bedrohung. KI-Software ergänzt Geschäftsstrategien, automatisiert Aufgaben wie Datenextraktion, Sortierung und Analyse. KI wird zunehmend intelligenter, während sie die Funktionen menschlicher Datenanalysten in beispielloser Geschwindigkeit ausführt.

Künstliche Intelligenz hat sich so weit entwickelt, dass sie mehrere Facetten digitaler Marketingplattformen, wie Kundenservice und Benutzererfahrung (UX), verbessern kann.

Predictive Analysis, Zielgruppenansprache und -segmentierung sowie Chatbots sind drei Beispiele, die zeigen, wie KI-Marketing digitale Marketingstrategien verbessern kann.

Predictive Analytics

Der Kern des KI-Marketings besteht darin, Big Data und maschinelles Lernen zu nutzen, um Daten gegen mehrere Faktoren zu sammeln und zu analysieren. Einige dieser Faktoren könnten demografische Informationen umfassen, während andere sich spezifischer auf Website-Analysen konzentrieren.

Predictive Analytics umfassen oft Metriken wie Seitenaufrufe, Verweildauer auf einer Seite, Absprungrate und Klickrate auf Handlungsaufforderungen (CTAs). Diese Metriken können von KI verfolgt werden, damit Sie, der Vermarkter, fundierte Entscheidungen darüber treffen können, auf welche Bereiche Sie sich in Bezug auf Ihre Marketingstrategie stärker konzentrieren sollten.

Das Extrahieren von Daten aus den oben genannten Metriken kann Ihnen helfen, fundierte Vorhersagen über zukünftiges Engagement zu treffen. Anstatt Daten zu verwenden, um rückblickend zu analysieren, warum etwas passiert ist, können Sie jetzt vorhersagen, wie Sie verhindern können, dass dasselbe zweimal passiert.

Diese Fähigkeit verstärkt nicht nur das zukünftige Publikum-Engagement, indem mehr Menschen zu Ihren Inhalten geführt werden, sondern KI ermöglicht es Ihnen, die Benutzererfahrung auf Ihrer Website zu verbessern, neue Benutzer zur Anmeldung zu ermutigen und bestehende Benutzer zur regelmäßigen Interaktion zu motivieren.

Zielgruppenansprache und -segmentierung

Zu wissen, wie man die richtige Zielgruppe für Ihre Inhalte anspricht, hilft Ihnen, ein personalisiertes digitales Marketingerlebnis für Kunden zu schaffen. ML-Algorithmen nutzen Kundendaten, um wichtige, wiederkehrende Muster zu lernen und zu identifizieren, wie demografische Informationen über Benutzer basierend auf bestimmten produzierten Inhalten.

Wenn Ihr ML-Algorithmus beispielsweise feststellt, dass 18- bis 30-Jährige Ihre Social-Media-Artikel besuchen, aber die 40- bis 60-Jährigen Artikel über Kleinunternehmertum oder das Management von Remote-Mitarbeitern lesen, möchten Sie möglicherweise die Verbreitung von Inhalten auf jede Zielgruppe auf verschiedenen Plattformen konzentrieren: soziale Medien, E-Mail, über Bannerwerbung und so weiter. Organisationen in verschiedenen Branchen nutzen Content-Optimierungstools, um solche Content-Marketing-Bemühungen und digitale Marketinginitiativen zu verbessern.

Darüber hinaus sammelt der Algorithmus Informationen über die Tageszeit und die Wochentage, an denen Ihre Inhalte am häufigsten über soziale Medienplattformen abgerufen werden. Da diese Informationen von einem menschlichen Datenanalysten nicht gut verfolgt werden können, können KI-Maschinenlernalgorithmen diese Informationen sammeln und Ihnen helfen, die beste Zeit zum Posten auf Facebook oder anderen sozialen Plattformen für die höchsten Benutzerengagement-Raten zu lernen.

Chatbots

Der Einsatz von KI-gestützten Chatbots für das Marketing kann Ihrer digitalen Marketingstrategie eine Fülle von Vorteilen bringen. Chatbots sind Chat-Roboter, die mit einem menschlichen Benutzer über Text- oder Sprachbefehle kommunizieren können. Der offensichtlichste Einsatz von Chatbots für das Marketing sind kundenorientierte Interaktionen. Als digitale Marketingplattform ist es entscheidend, mehrere Möglichkeiten für Kunden zu haben, um Ihr Unternehmen während der Geschäfts- und außerhalb der Geschäftszeiten zu kontaktieren.

Angenommen, Sie haben Kunden, die auf einem anderen Kontinent als Sie leben. In diesem Fall möchten Sie erreichbar sein, um ihre Fragen zu beantworten – insbesondere etwas Zeitkritisches, das die Entscheidung zwischen einem Verkauf, einer Anmeldung oder dem Wechsel zu einem anderen Unternehmen mit schnellerer Reaktionszeit sein könnte.

KI-Chatbots unterstützen bei Kundenanfragen und sammeln Benutzerdaten auf eine andere Weise als ML-Algorithmen. Ein Chatbot kann Daten sammeln, indem er eine Umfrage nach dem Gespräch an einen Kunden sendet. Eine Umfrage könnte nach demografischen Informationen eines Benutzers und seinem Zweck für den Besuch Ihrer Website fragen.

Chatbots können Benutzerdaten viel schneller anfordern – und oft erhalten – als andere Methoden, die auf Big Data angewiesen sind, um Benutzerinformationen zuzugreifen, zu sortieren und zu filtern.

Vorteile des KI-Marketings

KI-Marketing-Softwaresysteme verwenden Algorithmen, um Daten zu sammeln und zu analysieren, Ergebnisse vorherzusagen und Vermarktern zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. KI-Marketing ermöglicht es Organisationen:

• Die Marketingrendite (ROI) zu steigern mit Empfehlungen zur Mittelzuweisung und Anzeigenplatzierungsstrategie.
• Die Bereitstellung von Inhalten zu personalisieren basierend auf demografischen Daten und früheren Interaktionen.
• Das Kampagnenmanagement und die Berichterstattung zu verbessern mit intelligenten Kampagnenanalysen und Berichterstattungs-Einblicken.
• Die Leistung des Marktteams zu steigern durch Automatisierung sich wiederholender und langweiliger Aufgaben.

Herausforderungen des KI-Marketings

KI-Marketing-Tools sind sich der organisatorischen Marketingziele oder der Möglichkeiten, sie zu erfüllen, nicht bewusst. Deshalb verbringen Unternehmen erhebliche Zeit damit, KI-Tools mit historischen Daten über Kundenpräferenzen, Trends und Verhaltensmuster zu schulen. Dieser zeitaufwändige Implementierungsprozess von KI-Marketing führt oft zu Herausforderungen wie:

• Datenschutzprobleme ziehen Strafen nach sich, wenn ein Marketingteam nicht den Standards wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR) entspricht.
• Schwierigkeiten bei der Akzeptanz entstehen, wenn Organisationen den Wert von KI-Investitionen den Stakeholdern nicht demonstrieren können.

KI ist hier, um zu bleiben

Während Vermarkter sich mit der Idee, KI in ihre Marketingstrategien zu integrieren, wohler fühlen, werden Website-Besucher, neue und alte, die Vorteile der Integration künstlicher Intelligenz spüren. Es gibt nichts zu befürchten vor Big Data, maschinellem Lernen oder Chatbot-Automatisierung – all diese Vorteile und mehr werden die Effektivität von Marketingkampagnen und die Zugänglichkeit für Kunden in Zukunft verbessern.

Erfahren Sie mehr über künstliche Intelligenz und wie sie funktioniert.