Sieben Wege zur Nutzung von KI für die Optimierung von Marketing-Strategien

Künstliche Intelligenz (KI) ist auch im Marketing das Thema der Stunde, um das Customer Engagement zu optimieren. So unterstreicht der diesjährige "State of Personalization Report"   von Twilio den Wert einer KI-gesteuerten Personalisierungsstrategie für Marken, die sowohl bestehende Kunden halten als auch neue Kunden gewinnen wollen. Dies gilt vor allem für wettbewerbsintensive Marktumfelder.

So nennen 62 Prozent der Entscheider die Kundenbindung als Hauptvorteil der Personalisierung, während fast 60 Prozent sagen, dass Personalisierung eine effektive Strategie zur Gewinnung neuer Kunden ist. Auch die Verbraucher bestätigen zunehmend den Wert der Personalisierung: 56 Prozent geben an, dass sie nach einem personalisierten Erlebnis zu Wiederholungskäufern werden. Doch es gibt noch weitere Anwendungsmöglichkeiten, wie KI das Marketing nachhaltig verbessern kann. Eine Übersicht:

1. Verstärkung der Marketingautomatisierung

Eines der größten Verkaufsargumente für KI ist das Potenzial zur Automatisierung. Für Vermarkter kann Automatisierung durch KI ein revolutionäres Werkzeug für eine intelligentere Kundenkommunikation, den Aufbau von Kundenloyalität und die Anpassung von Kundenempfehlungen sein. Durch die Vereinfachung von Prozessen und die Verbesserung des gesamten Kundenerlebnisses mithilfe von Echtzeitdaten bekommen Anwender durch KI-gestützte Marketingautomatisierung die Werkzeuge und die Zeit zurück, um diese Erlebnisse weiter zu verbessern. Hierzu gehören der Einsatz von Chatbot-Kommunikation, die Implementierung intelligenter Kundenbindungsprogramme und das Aufsetzen maßgeschneiderter Empfehlungen.

2. Hyper-Personalisierung von Kundenerlebnissen

Mit KI-Algorithmen können Unternehmen vorhandene Kundendaten nutzen, um aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen und Vorlieben sowie Verhaltensweisen vorherzusagen. So können beispielsweise Echtzeitdaten für bessere Produktempfehlungen herangezogen werden. Ein wesentlicher Bestandteil intelligenter Produktempfehlungen besteht darin, dass der Algorithmus Echtzeitdaten analysieren kann, um intern (z.B. Produktangebot, Beliebtheit und Preis) und extern (z.B. Browsing-Verhalten und Kaufhistorie des Kunden) hochwertige Empfehlungen auszusprechen. Eine weitere leistungsstarke Methode, mit Anwender ihre Kunden besser erreichen können, ist die KI-gesteuerte Anpassung von Inhalten, d.h. sie können einen Algorithmus verwenden, um auf der Grundlage von Segmentierungen maßgeschneiderte Nachrichten zu erstellen.

3. Besser, schneller und stärker segmentieren

Obwohl Kundengruppen technisch gesehen auch manuell segmentiert werden können, hat die Automatisierung mit KI zwei Vorteile:

• Sie kann schnell und genau große Datenmengen für eine präzise Segmentierung analysieren und dann Muster innerhalb dieser Daten erkennen, um genaue Kundenprofile zu erstellen.
  
• Anhand dieser Personas können hochwertige Werbekampagnen mit leistungsstarker Optimierung erstellt werden, um sicherzustellen, dass die richtige Zielgruppe mit der richtigen Botschaft zur richtigen Zeit erreicht wird.

Die geschickte Segmentierung von KI unterstützt dabei, aussagekräftige Kunden-Personas zu erstellen und diese mit gezielten Anzeigen zu erreichen.

4. Den (Lead-)Score festlegen

Der Prozess des Lead-Scorings kann manuell erfolgen, ist dann aber anfällig für menschliche Fehler. KI kann die Effizienz und Effektivität des Lead-Scoring-Systems eines Unternehmens verbessern. Durch die Verfolgung jeder Interaktion eines Nutzers mit einer Marke und den Vergleich dieser Daten mit den besten Kunden kann KI hochinteressante und hochwertige Leads vorhersagen. Mithilfe von KI kann das Unternehmen dann die Qualität und Bewertung von Leads beschleunigen und den Vertriebsteams dabei helfen, schneller Maßnahmen zu ergreifen, um einen potenziellen Kunden zum richtigen Zeitpunkt in seiner Reise anzusprechen.

5. KI-Texterstellung

KI kann Vermarktern auch dabei helfen, effektive Texte in einem Bruchteil der Zeit zu erstellen. Natürlich kennt niemand das jeweilige Unternehmen und sein Publikum besser als das Marketing selbst. Deshalb ist es eine gute Idee, alle KI-generierten Inhalte zu scannen, bevor sie verwendet werden, um sicherzustellen, dass sie dem Wording entsprechen und korrekt sind. Auch Faktenüberprüfung ist ein Muss.

6. Verstehen von Tonfall, Absicht und Emotionen in Nachrichten

KI kann Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen nutzen, um die Tonalität von Nachrichten zu verstehen, die sich auf die jeweilige Marke beziehen. Anstatt Blogs, soziale Medien, Chatbots und Nachrichtenkanäle manuell zu überprüfen, kann KI jeden Text schnell scannen und analysieren und dem Unternehmen den Ton, die Absicht und die Emotionen hinter einer Nachricht mitteilen. Dies ist auch bekannt als Stimmungsanalyse.

7. Zielgerichtete und optimierte Werbung

Angesichts steigender Kundenakquisitionskosten (CAC) und des sich abzeichnenden Endes von Drittanbieter-Cookies wenden sich viele Werbetreibende an KI, um ihre Werbeausgaben weiter zu strecken und die Qualität der Leads zu verbessern. KI kann insbesondere bei der Optimierung der Kampagnenleistung und der Verbesserung der Zielgruppenausrichtung unterstützen. Hierzu gehören dann unter anderem das Erzielen eines besseren ROI mit Retargeting sowie das Experimentieren mit Look-Alike- sowie Ausschlusszielgruppen.

Es gibt zwei Möglichkeiten, KI zu betrachten

Man kann sich vor ihr fürchten und sie meiden. Oder: man kann sich bemühen, den Wert zu erkennen, den KI den Unternehmen bietet. Wie bei allen neuen Technologien ist der Einführungs- und Einarbeitungsprozess oft der zeitaufwändigste. Nachdem Organisationen gelernt haben, wie KI mit den bestehenden Plattformen zusammenarbeiten kann, sollten diese sich die Zeit nehmen, um sicherzustellen, dass die Kundendaten an einem guten Ort verwahrt sind, bevor die Technologie implementiert wird. Schließlich ist die KI nur so intelligent wie die Daten, die ihr zur Verfügung gestellt werden.