KI im Marketing: So geht effizientes Marketing

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein futuristischer Begriff mehr, sondern hat sich zu einem zentralen Treiber in vielen Branchen entwickelt – so auch im Marketing. Ihr Einsatz verändert die Arbeitsweise von Marketing Manager:innen grundlegend. In kürzester Zeit können grosse Datenmengen analysiert oder sich wiederholende, zeitintensive Aufgaben automatisiert werden.  Das Potenzial von KI im Marketing ist enorm und kann das Marketing eines Unternehmens grundlegend verändern.
 

In diesem Blog werden wir Ihnen daher zeigen, wie KI das Marketing neu definiert, welche Vorteile sie bietet und wie Unternehmen beginnen können, KI für sich zu nutzen. Ganz gleich, ob Sie ein kleines Start-up oder ein grosses Unternehmen sind, das Verständnis und die Implementierung von KI kann Ihrem Marketing den nötigen Kick geben, der es benötigt. 

Die Einordung von verschiedenen Begrifflichkeiten 

Um das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz im Marketing zu erkennen, ist zunächst ein grundlegendes Verständnis der damit verbundenen Begrifflichkeiten notwendig. Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML), Algorithmen und Predictive Analytics sind dabei nicht nur Schlagworte, sondern grundlegende Bausteine, die das Rückgrat moderner Marketingstrategien bilden, weshalb es wichtig ist, ein grundlegendes Verständnis für sie zu haben. Im Folgenden erklären wir Ihnen daher diese Begriffe und ihre Zusammenhänge:

Künstliche Intelligenz (KI): Dies ist das übergeordnete Feld, das sich mit der Schaffung von Maschinen oder Programmen beschäftigt, die Aufgaben ausführen können, die menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Übersetzung zwischen Sprachen. 

Maschinelles Lernen (ML): ML ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Idee konzentriert, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff treffen können. KI führt zu ML, was bedeutet, dass ML eine Methode ist, um KI zu erreichen.

Algorithmen: Im Rahmen von ML sind Algorithmen die spezifischen Prozesse oder Regelsätze, denen die Maschine folgt, um Aufgaben auszuführen, aus Daten zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern. Algorithmen sind das Herzstück des maschinellen Lernens und ermöglichen es Computern, Muster in Daten zu erkennen und darauf basierende Vorhersagen zu treffen.

Predictive Analytics: Predictive Analytics ist eine Methode zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Es nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, die auf der Analyse historischer Daten basieren, um zukünftige Entwicklungen ableiten zu können. Predictive Analytics wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Das Spektrum reicht von der Risikoeinschätzung über die Prognose von Kundenverhalten bis hin zur Optimierung von Marketingstrategien und ist damit ein unverzichtbares Instrument der datengestützten Entscheidungsfindung.

Allgemeine Einsatzfelder von KI

Seit der Veröffentlichung des bekanntesten KI-Tools, ChatGPT von OpenAI, ist KI allgegenwärtig. Vielen ist jedoch nicht bewusst, dass die Anwendung von KI weit über die reine Sprachverarbeitung (wie ChatGPT) hinausgeht und KI ein breites Anwendungsspektrum bietet. Dabei können vier Haupteinsatzfelder von KI identifiziert werden: Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung, Expertensysteme und Robotik.

Die Sprachverarbeitung, oft als Natural Language Processing (NLP) bezeichnet, ermöglicht es Computern, menschliche Sprache in geschriebener oder gesprochener Form zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Anwendungen in diesem Bereich reichen von Spracherkennungssoftware wie Siri und Alexa bis hin zu Übersetzungsdiensten wie Deepl. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache kann KI Texte analysieren, die Stimmung hinter Wörtern erkennen und sogar komplexe Fragen verstehen und beantworten.

Die Bildverarbeitung durch KI umfasst Techniken, mit denen Computer visuelle Informationen interpretieren können. Dies reicht von der Erkennung und Klassifizierung von Objekten auf Bildern bis hin zur Generierung neuer Bilder oder Videos. Anwendungsbeispiele sind Gesichtserkennungssysteme, automatische Inspektionssysteme in der Produktion, verbesserte medizinische Bildgebung und die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen. Die Fähigkeit von KI-Systemen, komplexe Muster und Strukturen in visuellen Daten zu erkennen, hat revolutionäre Veränderungen in Bereichen wie Sicherheit, Medizin und Automobilindustrie bewirkt.

Expertensysteme sind eine Kategorie von KI, die darauf abzielt, das Wissen und die Entscheidungsfindungsfähigkeiten von menschlichen Experten zu emulieren. Sie werden in spezialisierten Bereichen eingesetzt, um Probleme zu lösen oder Empfehlungen auf der Grundlage von Regeln und Daten zu geben. Durch die Integration von Expertenwissen können diese KI-Systeme unterstützende Entscheidungen treffen, die auf umfangreichen Datenanalysen basieren, und dabei helfen, menschliche Fehler zu reduzieren.

Die Robotik als Anwendungsfeld der KI befasst sich mit der Entwicklung von Robotern, die autonom oder semi-autonom Aufgaben ausführen können. KI ermöglicht es Robotern, aus Erfahrungen zu lernen, sich an neue Situationen anzupassen und komplexe Probleme zu lösen. Dies findet Anwendung in der Fertigung, wo Roboter präzise und wiederholbare Aufgaben übernehmen, in der Landwirtschaft bei der automatisierten Ernte, in der Medizin bei chirurgischen Eingriffen und in der Forschung und Rettung unter schwierigen Bedingungen. Die Kombination aus KI und Robotik führt zu Systemen, die nicht nur Aufgaben ausführen, sondern auch mit ihrer Umgebung interagieren und verbessern können.

Wie verändert KI das Marketing?

Wie bereits im letzten Kapitel erläutert, bietet KI eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, die sich auch auf das Marketing erstrecken. Es stellt sich die Frage, inwiefern KI im Marketing zum Einsatz kommt und wie KI das Marketing verändern wird. Um diese Frage zu beantworten, haben wir im Folgenden die wichtigsten Einflussbereiche aufgelistet:

1. Kundenanalyse und -segmentierung

Mit der Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, ermöglicht KI, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und die Vorlieben zu gewinnen. Maschinelles Lernen und Algorithmen identifizieren Muster und Trends, die menschliche Analyst:innen übersehen könnten. Das führt zu einer effektiveren Segmentierung der Zielgruppen und ermöglicht es Unternehmen, massgeschneiderte Marketingstrategien zu entwickeln.

2. Personalisierte Kundenerfahrungen

Die Zeiten, in denen einheitliche Werbebotschaften ausreichten, sind vorbei. Heute erwarten Kund:innen massgeschneiderte Erfahrungen, die ihren individuellen Bedürfnissen und Vorlieben entsprechen. KI-Technologien wie die Empfehlungsalgorithmen hinter vielen Online-Plattformen ermöglichen es, personalisierte Inhalte, Produktvorschläge und Nachrichten in Echtzeit zu liefern.

3. Automatisierung und Effizienz

KI automatisiert zahlreiche Marketingaufgaben, von der Kundensegmentierung über die Content-Erstellung bis hin zum E-Mail-Marketing. Diese Automatisierung spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern erhöht auch die Genauigkeit und Effektivität von Marketingkampagnen. Chatbots und virtuelle Assistenten bieten beispielsweise rund um die Uhr Kundenbetreuung, ohne dass ständig menschliches Personal verfügbar sein muss.

4. Predictive Analytics und Entscheidungsfindung

Durch den Einsatz von Predictive Analytics können Unternehmen zukünftige Trends und Kundenverhaltensweisen vorhersagen. Dies ermöglicht es, proaktiv zu handeln, anstatt zu reagieren. KI-gestützte Tools können beispielsweise vorhersagen, welche Produkte oder Dienstleistungen bei bestimmten Zielgruppen beliebt sein werden, oder erkennen, wann der beste Zeitpunkt für den Versand von Marketing-E-Mails ist.

5. Content-Erstellung und -management

KI wird auch im Content-Marketing immer wichtiger. Tools zur KI-gestützten Content-Erstellung können helfen, relevante und ansprechende Inhalte schneller zu produzieren. Zudem können KI-Systeme dabei helfen, den Erfolg von Inhalten zu analysieren und Empfehlungen für zukünftige Inhaltsstrategien zu geben.

Chancen von KI im Marketing

Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Marketing sind vielfältig. Der Einsatz von KI im Marketing bietet deshalb auch eine Menge Vorteile. Dazu gehören:

• Verbesserte Kundenkenntnisse und -segmentierung: Durch die Analyse grosser Datenmengen kann KI tiefe Einblicke in das Verbraucherverhalten liefern. Dies ermöglicht eine präzisere Kundensegmentierung und zielgerichtete Marketingstrategien.
• Personalisierung in Echtzeit: KI ermöglicht eine Personalisierung, die weit über einfache Produktempfehlungen hinausgeht. Indem sie Lernprozesse und Datenanalyse nutzt, kann KI individuelle Kundenerfahrungen schaffen, was die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöht.
• Automatisierung und Effizienz: Die Automatisierung von wiederholbaren und zeitaufwendigen Aufgaben spart nicht nur Kosten und Zeit, sondern reduziert auch menschliche Fehler. KI kann rund um die Uhr arbeiten und ermöglicht so eine konstante Kundenbetreuung und -interaktion.
• Vorhersage und Entscheidungsunterstützung: Predictive Analytics ermöglicht es Marketing Manager:innen, zukünftige Verbrauchertrends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Dies führt zu fundierteren Entscheidungen und einer proaktiven statt reaktiven Marketingstrategie.

Herausforderungen von KI im Marketing

Neben den grossen Vorteilen von KI im Marketing ist es wichtig, auch die Herausforderungen die KI mit sich bringt zu verstehen. Damit KI im Unternehmen zum Einsatz kommen kann, ist ein Verständnis dieser zwingend erforderlich. Zu diesen gehören:

• Datenschutz und ethische Bedenken: Der Einsatz von KI im Marketing erfordert den Zugang zu grossen Mengen an Verbraucherdaten, was Fragen des Datenschutzes und der Datensicherheit aufwirft. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie ethisch handeln und die Privatsphäre der Kund:innen respektieren. Es ist daher unerlässlich, dass Mitarbeitende angemessen mit den KI-Tools umgehen und die Datenschutzbestimmungen der Kund:innen einhalten, um etwaige Verletzungen zu vermeiden.
• Überabhängigkeit von Technologie: Eine zu starke Abhängigkeit von KI kann dazu führen, dass menschliche Intuition und Kreativität unterbewertet werden. Während KI effizient Muster erkennen kann, fehlt ihr die Fähigkeit, wirklich kreativ zu sein oder tiefgreifendes menschliches Verständnis zu zeigen.
• Fehlinterpretationen und Fehler: KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die sie speisen. Verzerrte oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Analysen und Entscheidungen führen. Das könnte schwerwiegende Konsequenzen haben. Unternehmen müssen sich bewusst sein, dass die Datenqualität von entscheidender Bedeutung ist und sollen auch entsprechend ein Prozess erarbeiten, um die Qualität der Daten sicherzustellen. 
• Arbeitsplatzverdrängung: Die Besorgnis über den Verlust von Arbeitsplätzen im Marketing durch KI-Automatisierung ist verständlich, doch die Realität sieht anders aus. KI ersetzt keine Marketingfachleute, sondern unterstützt sie. Die Technologie automatisiert Routinetätigkeiten und ermöglicht es Marketing Manager:innen, sich auf komplexere und kreativere Aufgaben zu konzentrieren. Zudem erfordern KI-generierte Inhalte immer noch eine sorgfältige Überprüfung durch Fachpersonal, um deren Genauigkeit zu gewährleisten. KI ist somit weniger ein Ersatz als vielmehr ein wertvolles Werkzeug, das die Effizienz steigert und neue Möglichkeiten im Marketing eröffnet.

Praktische Anwendungsbeispiele von KI in Marketing

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing ist vielfältig und wächst ständig. Hier sind einige konkrete Beispiele, wie KI im Marketing eingesetzt werden kann: 

Beispiel 1: Produktempfehlungen

Durch den Einsatz von KI kann das Kundenerlebnis erheblich verbessert werden. KI-Plattformen können grosse Mengen an Daten analysieren, um zu bestimmen, welche Produkte, Arten von Inhalten, Designs und Botschaften am effektivsten für verschiedene Zielgruppen sind. Ein Beispiel hierfür sind Produktempfehlungssysteme. Diese Systeme nutzen vergangene Transaktionsdaten (z. B. Einkäufe, Buchungen, Bestellungen), um massgeschneiderte Produktvorschläge für alle Kundinnen und Kunden zu entwickeln.

Die Empfehlungen basieren dabei auf statistischen Häufigkeiten: Wenn ein Kunde oder eine Kundin ein Produkt kauft, analysiert das System, was andere Kundinnen und Kunden zusätzlich zu diesem Produkt gekauft haben. Auf Basis dieser Informationen können dann individuelle Produktempfehlungen ausgespielt werden.

Beispiel 2: Marketing Analytics

KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Predictive Analytics werden auch im Marketing eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu interpretieren. KI kann Muster und Trends in grossen Datenmengen erkennen, die für Menschen zu komplex sind, um sie zu verstehen. Dies ermöglicht Marketing Manager:innen, die Effektivität ihrer Kampagnen besser zu bewerten und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie Ressourcen für eine maximale Wirkung zugeordnet werden sollten.

Beispiel 3: Content-Erstellung

KI wird zunehmend eingesetzt, um den Prozess der Content-Erstellung zu unterstützen und zu optimieren. Die schnelle und automatische Generierung von qualitativ hochwertigen Texten reduziert den Aufwand für die Erstellung von Texten enorm. KI-gesteuerte Tools können dabei helfen, relevante Themen und Keywords zu identifizieren, erste Entwürfe für Blogbeiträge, Social Media- oder Werbetexte oder sogar ganze Produktinformationen zu erstellen. Die Texte werden auf Knopfdruck erstellt, müssen aber anschliessend von menschlichen Redakteur:innen verfeinert werden. Der Einsatz dieser Werkzeuge spart Zeit und gewährleistet Konsistenz über verschiedene Inhaltsformate hinweg. 

Beispiel 4: Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Auch im Bereich der Suchmaschinenoptimierung (SEO) können KI-Tools von grossem Nutzen sein. Sie können nicht nur dabei helfen, die richtigen Keywords für Texte zu identifizieren, sondern auch ganze Metatexte (Titel und Beschreibungen) generieren, die sowohl für Suchmaschinen als auch für potenzielle Leser:innen optimiert sind. Durch das Verstehen und Anwenden von SEO Best Practices können KI-Systeme dabei helfen, die Sichtbarkeit und das Ranking von Inhalten in Suchmaschinen zu verbessern. In unserem Blogbeitrag «KI und SEO» erfahren Sie noch mehr darüber, wie künstliche Intelligenz bei der Suchmaschinenoptimierung helfen kann.

Beispiel 5: Chatbots  

Immer mehr Kundenanfragen werden digital gestellt, da das Warten in telefonischen Warteschleifen für die Kund:innen keine attraktive Option mehr darstellt. Die Umstellung auf digitale Serviceabwicklung wie Chats und E-Mails bietet einerseits die Möglichkeit, mehr Anfragen pro Mitarbeiter:in zu bearbeiten. Andererseits ermöglicht sie auch eine Automatisierung. Hier kommen Chatbots ins Spiel. Es gibt bereits viele Bots auf dem Markt, die mit KI entwickelt wurden. Die KI des Chatbots ermöglicht es, eingehende Anfragen richtig zu priorisieren und den entsprechenden Abteilungen zuzuweisen – sei es dem Marketing oder dem Kundendienst. Der Algorithmus kann dann entscheiden, ob es sich um ein Problem handelt, das automatisch beantwortet werden kann. Dies kann beispielsweise durch einen Verweis auf FAQs, einen Link oder andere digitale Lösungen geschehen.

Erfolgreiche Implementierung von KI im Unternehmen

Sie haben nun erfahren, wo KI im Marketing überall eingesetzt werden kann und welche Risiken und Chancen mit dem Einsatz verbunden sind. Wenn Sie Künstliche Intelligenz nun fest in Ihre Unternehmensprozesse im Marketing integrieren wollen, erfordert dieser Schritt eine sorgfältige Planung und Umsetzung. Im Folgenden zeigen wir Ihnen anhand der drei Säulen Mitarbeitende, Organisation und Systeme, was Sie bei der Umsetzung beachten müssen und wie Sie dabei vorgehen können:

1. Mitarbeitende 

Ein entscheidender Faktor für den Erfolg bei der Einführung von KI-Technologie ist die Einigkeit und Kooperation aller Beteiligten. Es ist von grosser Bedeutung, die Zustimmung und aktive Mitwirkung der Belegschaft frühzeitig zu sichern. Vor der entscheidenden Integration von KI müssen die Teams vollständig an Bord geholt werden. Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowohl die Chancen als auch die Risiken von KI vollständig verstehen und akzeptieren. Schulungen zum Datenschutz oder allgemeine Informationskampagnen zu KI sind unerlässlich, um den Mitarbeitenden den richtigen Umgang mit KI zu vermitteln. Fortbildungen tragen auch dazu bei, das Wissen über die Funktionsweise von KI zu vertiefen und etwaige Zweifel auszuräumen.

2. Organisation

Die Einführung von KI hat Auswirkungen auf die gesamte Organisation und ihre Arbeitsweise. Neue Prozesse und Arbeitsabläufe müssen definiert und implementiert werden, um das volle Potenzial der KI-Technologie auszuschöpfen. Dies erfordert möglicherweise Anpassungen in der Organisationsstruktur sowie die Neuzuweisung von Aufgaben und Verantwortlichkeiten. Ein offener und transparenter Kommunikationsstil innerhalb des Unternehmens ist daher unerlässlich, um die Mitarbeitenden auf Veränderungen vorzubereiten und ihre Zusammenarbeit mit den KI-Systemen zu fördern.

3. Systeme

Schliesslich muss auch die technische Infrastruktur des Unternehmens so gestaltet sein, dass die Integration von KI im Marketing nahtlos erfolgen kann. Dies erfordert die Einrichtung von Integrationspunkten, über die KI-Systeme effektiv mit bestehenden Unternehmensanwendungen und Datenquellen kommunizieren können. Dabei ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Implementierung von KI die bestehenden Abläufe nicht stört oder beeinträchtigt. Die Betrachtung der eigenen IT-Infrastruktur, die Auswahl geeigneter Softwarelösungen und die Entwicklung einer klaren Integrationsstrategie sind deshalb entscheidend für den Erfolg in diesem Bereich.

Fazit: Die Zukunft des Marketings mit KI?

Die Integration von künstlicher Intelligenz verändert das Marketing grundlegend und bietet Unternehmen sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Die Nutzung von KI im Marketing wird als eine aufregende Entwicklung gesehen, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir mit Kund:innen interagieren und Marketing betreiben, grundlegend zu verändern. Die Möglichkeit, personalisierte Kundenerfahrungen in Echtzeit zu bieten und Marketingentscheidungen auf der Grundlage fundierter Daten und Prognosen zu treffen, ist faszinierend. 

Es ist jedoch wichtig, ethische und Datenschutzfragen im Auge zu behalten und sicherzustellen, dass die Technologie mit den Bedürfnissen und Erwartungen der Verbraucher:innen im Einklang steht. Ein ganzheitlicher Ansatz bei der Integration von KI, der sowohl technische als auch menschliche Aspekte berücksichtigt, ist daher unerlässlich und der Schlüssel zu nachhaltigem Erfolg.