ChatGPT & Co sind in aller Munde. Zahlreiche Experten und Beiträge untersuchen dabei die aktuellen Veränderungen und Umbrüche. Auch wir starten mit der Shift/CX: KI im Marketing Konferenz am 30. November noch einen neuen Themen-Event, bei dem wir aktuelle Meinungen und erste Praxiserfahrungen rund um den Einsatz von KI in Marketing & Kundenkommunikation diskutieren wollen.
Im vorliegenden Beitrag haben wir uns einmal dem Thema genähert und verschiedene Experten-Meinungen und -Aussagen zusammengetragen. ChatGPT & Generative KI sind dabei ein spannendes neue Technologiefeld, aber bei weitem nicht alles. Generell ist aber festzustellen, dass ChatGPT & die Generative KI das Thema in der Diskussion nun richtig „angeheizt“ und „in Schwung gebracht“ haben.
Von der Daten-Orientierung zur Automatisierung der massenhaft individualisierten Kundeninteraktion
Das Marketing hat sich in den letzten Jahrzehnten stark verändert. Früher lag der Schwerpunkt auf den traditionellen Kanälen wie Print, Fernsehen und Radio, wo die Kommunikation unidirektional und weniger zielgerichtet war. Das Internet, die Etablierung der sozialen Medien und die Digitalisierung haben bereits zu einer radikalen Veränderung für die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und kommunizieren geführt.
Auf diesem Weg haben sich verschiedene Veränderungen eingestellt, welche die Grundlage für die weiteren Veränderungen bilden:
Digitalisierung der Kundenbeziehung
Im Zuge der Digitalisierung der Unternehmen-Kunden-Beziehung und -Interaktionen wurden immer mehr Daten generiert, die den Grundstein für datengetriebenes Marketing legten. Daraus ergab sich die Möglichkeit, das Verhalten der Konsumenten zu analysieren und entsprechend individualisierte Marketingstrategien zu entwickeln. Tools für Webanalyse, Customer Relationship Management (CRM) und Marketingautomatisierung wurden zu wichtigen Bestandteilen im Arsenal der Marketer.
Von Big Data zu Smart Data
Mit der exponentiellen Zunahme der verfügbaren Daten verschob sich der Fokus von der reinen Datensammlung hin zur intelligenten Datenanalyse. Hier kamen bereits intelligente Systeme ins Spiel. Durch fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen konnten plötzlich komplexe Muster erkannt und Handlungsempfehlungen abgeleitet werden, die weit über die Fähigkeiten herkömmlicher Analysewerkzeuge hinausgingen.
Erste KI-Anwendungen im Marketing
Die ersten Anwendungen von KI im Marketingbereich kamen in Form von Chatbots, Empfehlungssystemen und automatisierter Content-Erstellung zum Einsatz. Schon diese Technologien zeigten, wie tiefgreifend KI die Marketinglandschaft verändern könnte, und bildeten die Basis für die heutige, immer komplexer werdende Anwendungslandschaft.
KI-Technologien als transformative Kraft in Marketing & Kundenkommunikation
Künstliche Intelligenz hat sich aus Expertensicht als transformative Technologie etabliert. In seinen Vorträgen bei der Shift/CX (siehe hier und hier) und anderswo wird Prof. Dr. Peter Gentsch nicht müde herauszustellen, dass die KI-Technologien längst ein wichtiger Bestandteil in vielen Marketing-Aktivitäten sind.
Im Kern stehen dabei folgende Technologien im Fokus der Anwendungsszenarien:
- Data Mining: Durch den Einsatz von Data Mining können große Datenmengen durchsucht werden, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, was eine zielgerichtete Segmentierung von Kunden und die Optimierung von Kampagnen ermöglicht.
- Machine Learning: ML-Algorithmen können selbständig lernen und sich durch Datenanalyse verbessern. Sie werden etwa in Predictive Analytics genutzt, um zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen.
- Natural Language Processing (NLP): NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren – entscheidend für Chatbots und automatisierte Kundenservice-Tools.
- Generative KI: Mithilfe von generativen Modellen können neue Inhalte erstellt werden, die auf bestehenden Daten basieren. Dies ist besonders nützlich für die Erstellung von Bildern, Musik oder Texten und bietet Marketingfachleuten neue kreative Möglichkeiten.
Die Anwendungsfelder lassen sich dabei nach Prof. Andreas Wagener in die drei "A"-Felder einteilen:
- Analysieren: Daten sammeln und strukturieren, Muster und Gesetzmäßigkeiten ableiten. Das Diktum „Kenne Deinen Kunden!“ prägt die Arbeit in den Vertriebs- und Werbeabteilungen vieler Unternehmen. "Nur wenn die Vorlieben und Bedürfnisse und die Verhaltensweisen der Kunden bekannt sind, ist eine zielgerichtete Bearbeitung der Märkte möglich."
- Automatisieren: Eigenständig Aufgaben innerhalb eines definierten Handlungsrahmens erfüllen. "Schon seit geraumer Zeit hat sich der Begriff der Marketing Automation im digitalen Marketing etabliert."
- Autonom agieren: Eigenständige Handlungsfähigkeit und autonome Prozesse etablieren. "Autonomie steht für „Selbstbestimmung“, was gleichbedeutend ist mit der Freiheit von extern aufgestellten Normen."
Quelle: https://nerdwaerts.de/2020/08/die-3a-des-ki-marketings/
Letztlich geht es beim Einsatz von KI in Marketing & Kundenkommunikation um die Datenanalyse und die automatisierte Anwendung der Erkenntnisse in den weiteren Aktivitäten. Die Potentiale entlang dieser Schritte hat der Übersetzungsdienst tolingo in einem übersichtlichen Schaubild dargestellt. Es zeigt, wie KI in den Bereichen Marktanalyse, Strategieentwicklung, Umsetzung und Analyse & Optimierung genutzt wird. Innerhalb dieser Phasen kann die KI Trends und Muster in großen Datenmengen erkennen, datenbasierte Strategien entwickeln, Marketingprozesse automatisieren und deren Ergebnisse analysieren und optimieren. Ein zusätzliches Anwendungsfeld liegt in der Kundenbindung und im Service, wo die KI zur Personalisierung von Kommunikation und Interaktion, beispielsweise durch Chatbots, beiträgt.
Quelle: https://www.tolingo.com/de/ratgeber/ki-im-marketing
Für den Einsatz der KI in der konkreten Umsetzung und Ausgestaltung der Marketing- und Kundenkommunikation lässt sich noch der Beitrag und das Schaubild von Smart Insights anführen. Es illustriert, wie künstliche Intelligenz (KI) in unterschiedlichen Phasen des Marketingzyklus eingesetzt werden kann. Dabei unterteilt es die Kundenreise in die vier Funnel-Phasen: REACH, ACT, CONVERT und ENGAGE.
- REACH: In diese Phase kann die KI bei der Gewinnung neuer Kunden helfen. Technologien wie „Smart Content Curation“, „AI Generated Content“ und „Voice Search“ können zur Inhaltsgenerierung und -verbreitung eingesetzt werden. Darüber hinaus bietet das „Programmatic Media Bidding“ eine Möglichkeit zur automatisch, in Echtzeit optimierten Platzierung von Werbung.
- ACT: Im zweiten Schritt geht es um die Interaktion mit potenziellen Kunden. „Propensity Modeling“ und „Predictive Analytics“ bieten technologische Ansätze, um das potenzielle Verhalten von Kunden vorherzusagen. „Ad Targeting“ zielt darauf ab, relevante Anzeigen für bestimmte Kundengruppen bereitzustellen, und „Lead Scoring“ bewertet die Wahrscheinlichkeit, dass ein Lead zu einem Kunden wird.
- CONVERT: Diese Phase konzentriert sich auf die Umwandlung von Interessenten in tatsächliche Kunden. Hier können KI-Technologien ein „Dynamic Pricing“ durch Anpassung der Preise in Echtzeit basierend auf Angebot und Nachfrage ermöglichen. Mit „Web & App Personalisation“ und „Re-Targeting“ kann die Relevanz des Kundenerlebnisses gesteigert und somit die Konversionsraten erhöht werden.
- ENGAGE: Die vierte Phase adressiert die Fokussierung auf die Kundenbeziehung und dem „Customer Engagement“. Technologien wie „Chatbots“, „Predictive Customer Service“ und „Marketing Automation“ verbessern den Kundenservice und die Kommunikation. Darüber hinaus werden hier personalisierte „1:1 Dynamic Content Emails“ angeführt, mit denen die Kundenbindung zu stärken ist.
Das Schaubild verdeutlicht zudem den Wert der Automatisierung der Kundeninteraktionen im Kontext des „Messy Middle“ der Kaufentscheidungsprozesse. In dem Bereich, wo die Kunden nicht vollends zum Kauf bereit sind, kann der Einsatz von intelligenten und automatisierten Systemen helfen, die Kunden auf die nächste Entscheidungsstufe zu bringen.
Dies unterstreicht auch Prof. Dr. Peter Gentsch in seinen verschiedenen Ausführungen zu den Potenzialen des KI-Einsatzes in Marketing und Kundenkommunikation. Für ihn liegt die wahre Stärke von KI nicht nur in der Automatisierung, sondern auch in der Anreicherung („Augment“) komplexer Marketingaufgaben. Die Generierung von Customer Insights und die Mediaplanung sind nur zwei Beispiele dafür, wie KI dazu beiträgt, das Marketing effektiver und kreativer zu gestalten.
Fazit: Auf der Schwelle zur Massennutzung?
Die Potenziale der KI-Technologie liegen klar auf der Hand. Für den Einsatz braucht es aber Daten – und darin liegt oft die große Herausforderung. Die Entwicklungen sind in diesem Themenfeld rasant und bieten die Möglichkeiten für eine höhere Kundenorientierung bei gleichzeitiger erhöhter Skalierung und Effizienz.
Welche ersten Erfahrungen auf diesem Wege bereits gesammelt wurden und welche Empfehlungen ExpertInnen für die Wegbereitung dieser Entwicklung empfehlen, wollen wir im Rahmen der Shift/CX KI im Marketing Konferenz diskutieren.
