Marketing-Prozesse mithilfe von KI automatisieren

Speziell bei komplexen und insofern erklärungsbedürftigen Produkten und Services ist es für das Marketing mit einigen Herausforderungen verbunden, die richtige Botschaft an die richtige Person zur richtigen Zeit zu übermitteln. Die neue, digitale Welt des B2B Marketings muss Insights aus Daten gewinnen, Kunden erreichen, das perfekte Nutzererlebnis bieten und Auswirkungen von Kampagnen messen, um sie strategisch zu optimieren.

Mit Blick auf das Einsatzmöglichkeiten von KI lauten die entscheidenden Fragen:

Zielgruppen-Analyse und Insights

KI hat das Potenzial, das Marketing bei der Analyse von Zielgruppen, Wettbewerbern und Trends umfassend zu unterstützen. Automatisch und viel umfassender, als es ein Mensch je könnte. Mit Informationen, die über das Surfverhalten, Kaufverhalten und Inhaltsinteresse Auskunft geben und weit über das übliche Targeting hinausgehen. So entstehen wertvolle Insights, die präzisere Botschaften und damit mehr Kundennähe ermöglichen. Marketer können (fast) perfekte Strategien entwickeln und sind in der Lage, diese durch Datenanreicherung im laufenden Prozess dynamisch anzupassen.

Content-Strategie

Bei der Entwicklung einer tragfähigen Content-Strategie kommt maschinelles Lernen zum Zug: Es kann die Themen verstehen, mit denen Suchmaschinen die Inhalte in Verbindung bringen. Man stelle sich einen Redakteur vor, der in einer Themenkonferenz sitzt und unablässig Themen vorschlägt, die in puncto Relevanz, Wettbewerbsfähigkeit und SEO-Potential einfach unschlagbar sind. Sein Wert wäre wohl mit dem besten Gehalt der Welt nicht aufzuwiegen.

Content-Erstellung

KI kann zunehmend auch Inhalte kreieren. Sie ist dabei zwar noch weit entfernt von dem, was wir als „kreativ“ bezeichnen würden, aber der Grundstein ist da: Der „Word2vec-Algorithmus“ etwa bildet Content automatisch in Vektoren ab, die tatsächliche Inhalte abstrakt formalisieren können. Dies dient wiederum als analytische Basis, um ähnliche oder ergänzende Inhalte zu finden und zu produzieren.

Eine weitere vielversprechende KI-Innovation: die sogenannten „Long-Short-Term-Memory-Recurrent Neural-Networks“: Indem sie einzelne Wörter analysieren, den zeitlichen Kontext mit einbeziehen und die nächsten Wörter vorhersagen, können sie neue Inhalte produzieren. Ein jetzt schon mögliches Anwendungsbeispiel ist das Texten von Betreffzeilen im E-Mail-Marketing oder von kleinen Text-Snippets, die eine hohe Konvertierungsrate versprechen.

Vorausschauende Lead-Bewertung

Das durch KI unterstützte Predictive Lead Scoring hilft Sales-Teams, die Leads zu finden und zu verfolgen, die das größte Potenzial versprechen. So kann maschinelles Lernen dabei helfen, individuelle Scoring-Modelle zu entwickeln, Kontakte automatisch zu bewerten und Voraussagen zu erstellen, wer am wahrscheinlichsten zum Abschluss kommt. Je mehr Datenquellen mit solch einem System verbunden sind, desto präziser wird die Beurteilung sein.

Customer Experience

Das perfekte Nutzererlebnis entsteht, wenn der Zielkunde gar nicht bemerkt, dass er es mit einer Künstlichen Intelligenz zu tun hat. Ist eine KI nahtlos in die Customer Experience integriert – Bedürfnisse voraussagen, befriedigen, One-to-One-Kommunikation pflegen –, kann sie Potenziale viel besser konvertieren sowie die Kundenbindung und -Zufriedenheit erheblich steigern.

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