Jedes Unternehmen möchte möglichst viele Kunden anziehen, aber das ist nicht wirklich leicht. Wir sind alle verschieden – und ebenso unsere Bedürfnisse, Anliegen und Wünsche. Es ist daher ziemlich schwer, mit einem standardisierten Ansatz alle zu gewinnen. Expert:innen in den Bereichen Marketing und Vertrieb suchen ständig nach effizienten Lösungen dafür.
Die Antwort liegt in mehr Personalisierung – und diese lässt sich mit künstlicher Intelligenz erreichen. Agenturen, die KI-Beratung für Unternehmen und Services zur KI-Entwicklung anbieten, betrachten diese Technologie als unverzichtbar.
Eckpfeiler von KI: Welche Technologien sind besonders relevant?
Laut Precedence Research wird der globale Markt für künstliche Intelligenz im Marketing bis 2034 auf etwa 217,33 Milliarden US-Dollar anwachsen. Der 2024 State of AI-Report von HubSpot zeigte, dass 43 % der Vertriebsexpert:innen KI bei ihren Aufgaben nutzen. Im Marketing-Bereich war die Zahl sogar noch höher – 74 %.
Smarte Tools für zahlreiche Zwecke liegen offensichtlich im Trend, und es gibt dafür wichtige Gründe. Darunter sind selbstverständlich einige Bereiche der KI, die intelligente Technologie so leistungsstark machen.
Erstens ist maschinelles Lernen erwähnenswert. Dank seiner robusten Lernkapazitäten kann es aus einer Unmenge verschiedenster Kundendaten Verhaltensmuster erkennen. Das heißt, Algorithmen können auch vorhersagen, was genau in einer bestimmten Situation oder für eine bestimmte Person relevant wäre.
Linguistische Datenverarbeitung ist ein weiterer wichtiger Bereich. Dank dieser Technologie werden Stimmungen und Bedürfnisse der Kund:innen mit höchster Präzision erkannt. Dafür werden zahlreiche Social-Media-Beiträge, Bewertungen usw. analysiert.
Vorausschauende Analysen ermöglichen es Expert:innen, potenzielles Kundenverhalten zu erwarten. Dies ist besonders wichtig für Planungen jeder Art.
Dabei sollten selbstverständlich solide Daten verwendet werden – umfassend, hochwertig und möglichst ohne Bias. Es bedarf also einer makellosen Datenbasis, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Wichtige Anwendungsbereiche
Es gibt viele interessante Ansätze, wie KI eingesetzt werden kann. Lassen Sie uns die wichtigsten betrachten.
Präzise Kundensegmentierung
Kund:innen sind unterschiedlich, aber bestimmte Gruppen können als Zielgruppen definiert werden. Traditionelle Segmentierungen umfassen beispielsweise demografische Kategorien wie Jugendliche vs. Ältere oder Boomer vs. Gen Z. Oder – bezogen auf Branchen – Kund:innen aus der Fertigung, dem Gesundheitswesen, FinTech und anderen Bereichen.
Diese großen Gruppen sind leicht zu erkennen, aber dadurch wird nur die erste Stufe der Segmentierung erreicht. KI ermöglicht ein sehr hohes Maß an Präzision – viel höher als das, was mit menschlicher Expertise erzielt werden kann. Hunderte Parameter werden gleichzeitig analysiert, wodurch Mikrocluster von Menschen mit ähnlichem Verhalten unter bestimmten Umständen erkannt werden. All dies ermöglicht viel präzisere Marketingkampagnen.
Echtzeitpersonalisierung von Inhalten
Wie lässt sich die Echtzeitpersonalisierung einer Website umsetzen? Man könnte denken, dass Websites für alle gleich sind. Natürlich ist das nicht in jeder Branche relevant, aber im E-Commerce spielt es eine zentrale Rolle.
Nehmen wir einen typischen Online-Shop als Beispiel: Anhand historischer Daten, früherer Käufe, aktuellem Nutzer- und Browsingverhalten sowie kontextueller Faktoren werden passende Produkte präsentiert. Und das geschieht in Millisekunden – basierend darauf, was diese oder jene Person vermutlich nützlich findet.
Bei einigen Anbietern gibt es sogar Features wie eine dynamische Preisgestaltung, die sich nach dem Kundenprofil und der Kaufwahrscheinlichkeit richtet.
Intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten
Wenn man heute eine Website besucht, sieht man typischerweise ein Chatbot-Fenster. Bei Bedenken, Fragen oder Präzisierungen sind diese Lösungen längst ein Muss. Natürlich kann man immer noch ein Team von Online-Assistent:innen einsetzen, die an verschiedenen Orten arbeiten und so rund um die Uhr verfügbar sind. Aber warum sollte man sie mit den einfachsten Anfragen beschäftigen?
Dank ML und Computerlinguistik können virtuelle Assistenten komplexe Kundenanfragen verstehen, personalisierte Produktempfehlungen geben und sogar Verkaufsgespräche führen.
Menschliche Expertise bleibt für komplexere Anliegen erhalten.
Generative KI für kreative Aufgaben
Da Content-Erstellung im Marketing eine sehr wichtige Rolle spielt, bedarf es einer Unmenge an Texten, Posts, Bildern, Werbungen und weiteren Inhalten. Selbstverständlich kann man alles selbst schreiben, zeichnen, aufnehmen und so weiter. Das Problem ist, dass es viel Zeit in Anspruch nimmt. Und wer möchte warten – besonders in einer Zeit, in der Konkurrenzunternehmen solche Inhalte bereits maßgeblich mit KI produzieren?
Dieser Bedarf erklärt die enorme Beliebtheit von GenAI unter Content-Marketing-Spezialist:innen. Verschiedene Inhalte werden automatisch produziert – und anschließend von Menschen auf Richtigkeit, Qualität und stilistische Feinheiten überprüft oder angepasst.
Besonders nützlich ist dies, wenn man verschiedene Varianten derselben Message für unterschiedliche Zielgruppen benötigt. Man muss also nicht mehr jedes Mal einen neuen Text schreiben – ein Prompt genügt, um die nötigen Anpassungen vorzunehmen.
Auch A/B-Tests für verschiedene Kampagnenelemente lassen sich durch GenAI effizienter gestalten und auswerten.
Tools wie DALL-E vereinfachen die Erstellung visueller Marketinginhalte. Statt aufwändiger Fotoshootings können Unternehmen heute Produktvisualisierungen in verschiedenen Kontexten und Szenarien erstellen, Marketingmaterialien an saisonale Themen und Events anpassen, Konzeptskizzen für neue Produktlinien entwickeln und vieles mehr.
Auch Videos für Produktdemonstrationen oder ähnliche Zwecke sind möglich. Die Möglichkeiten sind also nahezu unbegrenzt.
Was an GenAI besonders faszinierend ist: Sie ist wie ein Teammitglied, wenn man an neuen Ideen arbeitet. Produktkonzepte, Themen für Blogposts oder Interviews – all dies lässt sich mit KI in kürzester Zeit entwickeln.
Herausforderungen bei der KI-Implementierung
Die Vorteile von intelligenten Tools überzeugen. Das bedeutet aber nicht, dass wir dieser Technologie blind vertrauen sollten.
“Halluzinationen“
Ein großes Problem bei generativer KI ist ihre Fähigkeit, gefälschte Informationen zu produzieren. Wenn man beispielsweise Daten zu Artikel-Statistiken benötigt und einfach ChatGPT fragt, kann die Antwort falsche Informationen enthalten.
Eine einfache Regel hilft hier: Vertrauen, aber überprüfen – besonders wenn es um Fakten geht. Andernfalls kann man in eine wirklich unangenehme Situation geraten und das Vertrauen seiner Kundschaft verlieren.
Qualität der Entscheidungen
Dieser Punkt hängt mit dem zuvor genannten zusammen. Wenn Trainingsdaten nicht gut genug sind, können intelligente Systeme fehlerhaft arbeiten. Es ist daher nicht ratsam, KI bei sehr wichtigen Entscheidungen uneingeschränkt einzusetzen.
Datenschutz und Transparenz
Die DSGVO, die KI-VO und andere Datenschutzregulierungen setzen klare Grenzen für die Datensammlung und -nutzung. Man muss also sicherstellen, dass ein smartes System rechtskonform arbeitet und Kund:innen über die Datenverwendung informiert werden.
Ängste um Arbeitsplätze und Change-Management
Wenn KI gewisse Aufgaben übernimmt, werden Mitarbeitende entlastet … doch viele fürchten, dass dies das Ende ihrer Karriere bedeutet.
Es ist daher wichtig, Spezialist:innen ihre Arbeitsplätze zu sichern – vielleicht durch neue Tätigkeiten oder Aufgaben, die mehr Kreativität erfordern. Außerdem sollten Mitarbeitende frühzeitig einbezogen und geschult werden, um Widerstände zu vermeiden und das volle Potenzial der neuen Technologien auszuschöpfen.
Menschliche Expertise ist immer noch relevant
Trotz der beeindruckenden Leistungsfähigkeit moderner smarter Tools sollten wir auf menschliche Expertise keinesfalls verzichten. Auch die Qualität von KI hängt immer noch von unserem Input ab.
Fazit
Wenn Sie Ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten wesentlich verbessern möchten, ziehen Sie KI in Betracht. Die beste Strategie wäre eine Kombination aus technologischer Präzision und menschlicher Kreativität.
Inhalte generieren – aber von Menschen prüfen lassen. Dieser Ansatz bringt heute gute Ergebnisse.
