KI-Studie: Marketingtreibende nützen verstärkt maschinenproduzierten Content

Die Studie    kommt zum Ergebnis, dass Marketingtreibende verstärkt maschinenproduzierten Content nutzen. Zudem planen sie, Konsumenten individuelle kreative Inhalte automatisch und personalisiert als Online-Ads bereitzustellen. 64 Prozent der Befragten sehen optimiertes Targeting von Werbebotschaften und in Echtzeit personalisierte Werbung als die entscheidenden Geschäftsvorteile beim Machine Learning bis 2020.

Obwohl sich die Marketingtreibenden der Vorteile von Machine Learning für die Personalisierung bewusst sind, setzen bisher nur wenige diese Technologie dafür ein. Das liegt sowohl an fehlender Expertise in den Unternehmen als auch an mangelndem Vertrauen in Machine Learning: Hier gibt es noch Bedenken hinsichtlich der Markensicherheit und des nötigen Schutzes der Nutzerdaten. IDC ist der Meinung, dass die Bedenken der Marken nach und nach verschwinden werden, da sich Machine Learning für das Online‑Advertising zunehmend etabliert. IDC prognostiziert, dass maschinelles Lernen in den nächsten fünf Jahren bis 2022 in allen Bereichen der Werbetechnologie allgegenwärtig sein wird. IDC erwartet eine weltweite, jährliche Wachstumsrate (Cumulative Average Growth Rate, CAGR) von 54 Prozent für Machine Learning‑Software im Marketing und ähnlichen Bereichen. Die Ausgaben werden von rund 360 Millionen Dollar 2016 auf über zwei Milliarden Dollar im Jahr 2020 steigen.

Weitere Ergebnisse der Studie:

• Personalisierte Marketingkommunikation zu digitalisieren ist heute ein Schlüsselfaktor - 34 Prozent der Befragten nutzen digitale Technologien, um Marketingkommunikation zu personalisieren.
• Die Digitalisierung ermöglicht es, Content automatisiert zu personalisieren - 50 Prozent der Umfrageteilnehmer nutzen digitale Technologien, um die Personalisierung von Content zu automatisieren. Über 30 Prozent von ihnen planen, digitale Technologien für die Personalisierung einzusetzen.
• Machine Learning Anwendungen sind allgemein bekannt, werden aber selten eingesetzt - 83 Prozent kennen Anwendungen für die Personalisierung von Kommunikation, aber nur 14 Prozent setzen sie bereits ein. 33 Prozent der Marketingtreibenden planen, in Machine Learning Technologie zu investieren. Das zeigt, dass der latente Bedarf stark ist und der Markt in den kommenden Jahren signifikant wachsen wird.
• Machine Learning Anwendungen sind bereits verfügbar, die Anzahl wird bis 2020 zunehmen - 66 Prozent der Befragten sind der Meinung, dass Technologien für personalisierte Überschriften und Ads oder personalisierte Design-Formate wie Layout, Farben und Größen bereits heute verfügbar sind.
• Datengetriebenes Advertising wird die Kundenbindung und die Marken-Relevanz steigern - Gegenwärtig konzentriert sich die Advertising-Agenda der Brands darauf, die Kundentreue zu stärken (laut 41 Prozent der Teilnehmer), Nutzerdaten zu sammeln (36 Prozent) und den Konsumenten als relevante Marke im Gedächtnis zu bleiben (34 Prozent).

Der Einsatz von Machine Learning für automatisierten, zielgerichteten und personalisierten Content sowie dessen Erstellung ist der nächste Bereich, den Machine Learning Technologie transformieren wird. Das bietet Marken die Chance, die Kundenbindung zu stärken und den Customer Lifetime Value (CLV) zu steigern, was wiederum Umsätze und Cashflow des Unternehmens sicherstellt. Zudem bietet Machine Learning den Early Adoptern einen leistungsfähigen Ansatz, um nachhaltiges Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit für Unternehmen in der digitalisierten Welt zu ermöglichen.