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Die einzige Konstante im Leben ist der Wandel. Und die Welt des Marketings befindet sich gerade in einem gewaltigen Wandel. Das Marketing mit künstlicher Intelligenz (KI) nimmt mit dem Aufkommen intelligenter Marketing-Tools und generativer KI wie ChatGPT eine größere Rolle ein und schafft eine Fülle von Möglichkeiten für Marketing-Teams, mehr von dem zu tun, was sie bereits am besten können. Für Vermarkter ist dies ein wesentlicher Vorteil.
KI-Marketing kombiniert KI-Technologien mit Kunden- und Markenerfahrungsdaten, um hochpräzise Einblicke in Ihre Customer Journey und Markttrends zu erhalten. KI-Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML), Stimmungsanalyse und andere helfen Ihnen bei der Entscheidungsfindung, damit Sie Ihren Mitbewerbern immer einen Schritt voraus sind und auf die Herausforderungen eines dynamischen Marktes vorbereitet sind.
Lassen Sie uns also in die Details eintauchen, wie KI im Marketing eingesetzt wird und wie Sie sie zu Ihrem Vorteil nutzen können.
Wie wird künstliche Intelligenz im Marketing eingesetzt?
KI-gesteuertes Marketing wird bis 2030 45 % der gesamten Weltwirtschaft antreiben. Dies wird auf verschiedene Weise geschehen, z. B. durch datengesteuerte Produktverbesserungen, personalisierte Dienstleistungen und die Beeinflussung der Verbrauchernachfrage.
Hier ist ein genauerer Blick.
Zuhören in sozialen Medien
Wenn Social Marketing durch KI unterstützt wird, erhöht sich Ihre Effizienz, da Social Listening eine völlig neue Dimension erreicht. KI-Algorithmen verwenden Aspekt-Clustering, um relevante Details aus Social Listening-Daten zu identifizieren und zu extrahieren, die in Echtzeit Millionen von Datenpunkten umfassen können.
Sie helfen Ihnen, das Rauschen zu durchdringen und durch die Stimmungsanalyse in den sozialen Medien ein tiefes Verständnis für die Meinung des Kunden zu gewinnen. So können Sie die nächsten Schritte Ihrer Kunden vorhersehen und strategische Maßnahmen für die gewünschten Ergebnisse ergreifen.
Generierung von Inhalten
Intelligente Social-Media-Management-Tools wie Sprout analysieren die Voice-of-the-Customer-Daten (VoC) in sozialen Beiträgen und Bewertungen, um herauszufinden, welche Inhalte für Ihre Zielgruppe am interessantesten sind. Sehen Sie sich an, wie die Atlanta Hawks die Tagging-Funktion von Sprout für genau diesen Zweck nutzen.
KI-gestützte Plattformen identifizieren auch Schlüsselwörter und Auslöser, die Ihnen helfen, überzeugende Posts zu entwickeln, besser auf Kundenkommentare zu reagieren und aussagekräftigere Produktbeschreibungen für Ihre Website zu erstellen. All dies trägt dazu bei, dass Sie sich für Ihre Marke engagieren und so Ihren Marktanteil und Ihre Einnahmen steigern können.
KI-generierte Ideen können auch Ihre Nurture-Kampagnen erfolgreicher machen. Sie helfen Ihnen bei der Erstellung überzeugender Kommunikation, um die Beziehungen zu potenziellen Kunden auf jeder Stufe des Verkaufstrichters zu stärken. Mithilfe von KI können Sie E-Mail-Betreffzeilen entwickeln, die bessere Öffnungsraten erzielen, personalisierte Inhalte für Buyer Personas erstellen, Gespräche auf der Grundlage von Absichten führen und mit jedem Interessenten/Kunden individuell in Kontakt treten. Dies führt zu einer stärkeren Bindung und Loyalität, die Ihren Umsatz ankurbelt.
Automatisierung
KI-gesteuerte intelligente Automatisierung ermöglicht es Social-Media-Managern und Kundendienstteams, die betriebliche Effizienz durch lexikalische und statistische Auslöser zu verbessern, die intelligente Workflows steuern.
Sie hilft Ihnen, Ihre Geschäftsziele effizient zu erreichen, indem sie Aufgaben wie die Planung von Posts zu optimalen Zeiten für die größte Wirkung oder die Kategorisierung eingehender Nachrichten abnimmt. Außerdem ermöglicht es eine einheitliche Markenstimme in der Kundenkommunikation und halbiert die Reaktionszeit durch regelbasierte Funktionen wie die vorgeschlagenen Antworten.
Erfahren Sie, wie Carvel Ice Cream die Funktion nutzt, um seine Reaktionszeit auf Twitter zu verbessern.
Bildqulle: Sprout social
Zielgruppensegmentierung und Personalisierung
KI-Marketing kann Ihre Omnichannel-Geschäftsstrategien auf der Grundlage von Marktsegmentierung vorantreiben und Ihre Kampagnen auf die Kunden abstimmen, die Ihr Produkt oder Angebot am ehesten kaufen würden.
Darüber hinaus können Sie programmatische Werbung nutzen, um den Prozess der Auswahl und Einrichtung digitaler Anzeigen zu optimieren und so den größtmöglichen Return on Investment (ROI) zu erzielen. Dies ermöglicht eine stärker personalisierte Marketingtaktik, um die Markentreue zu fördern und wirkungsvolle Kampagnen zur Markenbekanntheit zu erstellen.
Datenanalyse für Kundeneinblicke
KI und maschinelles Lernen liefern wichtige Kundeneinblicke zu einer Reihe von Aspekten, die Ihnen helfen, strategische Marketingentscheidungen zu treffen. Sie erhalten tiefe Einblicke in die Stimmung der Kunden in Bezug auf Ihre Marke und eine vollständige Prüfung der Leistung Ihres Kundenbetreuungsteams und der Metriken für das Engagement in den sozialen Medien.
Auf diese Weise können Sie sich schnell an sich ändernde Markttrends anpassen, Budgets auf der Grundlage der Aspekte priorisieren, in die am meisten investiert werden muss, und die Kundenbeziehungen vertiefen.
Reputationsmanagement
Wenn es um den Ruf einer Marke geht, müssen wir ehrlich sein: Auf einige Dinge haben Sie Einfluss, auf andere nicht. Durch die sozialen Medien sind Marken heute anfälliger für Kritik als je zuvor. Doch mit KI-gestütztem Markenreputationsmanagement können Sie eine potenzielle Bedrohung Ihrer Marke abwenden, bevor sie zu einem großen Problem wird.
Die Überwachung negativer Äußerungen in Echtzeit, die Auswahl der richtigen Influencer und Botschafter und die proaktive Kundenbetreuung – all das lässt sich mit KI-Marketing-Tools nahtlos realisieren.
Intelligenz im Wettbewerb
KI-Tools können Ihnen helfen, Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Produkte und Angebote zu erkennen und Marktlücken zu schließen. Erkennen Sie den Marktanteil Ihrer Konkurrenten und finden Sie intelligente Wege, um in einem wettbewerbsintensiven Markt agil zu sein. Vergleichen Sie außerdem Ihre soziale Leistung mit der Ihrer Konkurrenten durch Wettbewerbsbenchmarking. So können Sie Ihre Strategie entsprechend ausrichten oder Ihre Benchmarks anpassen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.
Mehrsprachiger Vorteil
Eine globale Präsenz muss neben einer schnellen und effizienten Kundenbetreuung auch interkulturelle Elemente berücksichtigen. KI-Marketing-Tools können mühelos Kundeneinblicke aus mehrsprachigen Daten extrahieren, so dass Sie wissen, welche Strategie in einer bestimmten Region wahrscheinlich am erfolgreichsten sein wird. Sie können auch sicherstellen, dass Ihre Zielgruppe Ihre sozialen Beiträge, Antworten und Anzeigen als ansprechend empfindet und sich an ihre kulturellen Standards hält.
Welche KI-Technologien ermöglichen Marketing?
Leistungsstarke Social-Marketing-Plattformen wie Sprout vereinen ausgefeilte KI-Technologien unter der Haube, um die Erkenntnisse zu liefern, die Sie für Ihren Erfolg benötigen. Funktionen wie semantische Klassifizierung, Named-Entity-Erkennung und aspektbasierte Stimmungsanalyse helfen Ihnen dabei, gezielte, auf Ihre Branche zugeschnittene Einblicke zu erhalten, während die Verarbeitung natürlicher Sprache Ihnen dabei hilft, soziale Inhalte zu optimieren und das Kundenengagement zu verbessern – all das führt zu einem größeren Wettbewerbsvorteil und Share of Voice.
Lernen Sie diese Technologien besser kennen.
1. Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) nutzt statistische Methoden zur Analyse sozialer Daten, um hochpräzise Erkenntnisse über die Kundenerfahrung, die Stimmung des Publikums und andere Marketingfaktoren zu gewinnen. Einmal trainiert, führen ML-Modelle automatisch Textmining, Themenextraktion, Aspektklassifizierung, semantisches Clustering und andere Aufgaben durch, um innerhalb von Sekunden Ergebnisse zu liefern.
KI-ML-Modelle werden immer intelligenter, je mehr Daten sie im Laufe der Zeit verarbeiten, und aktualisieren sich daher automatisch, was sich perfekt für die Skalierung Ihrer Geschäftsabläufe eignet, während gleichzeitig zukünftige Investitionen in Ihren Tech-Stack minimiert werden.
2. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
NLP unterstützt Ihr KI-Marketing-Tool, damit es Social Listening-Daten semantisch und kontextuell verstehen kann. Es kombiniert regelbasierte lexikalische und statistische Methoden, die es Ihnen ermöglichen, eine Vielzahl von Posts, Nachrichten, Bewertungen oder Kommentaren zu scannen und daraus wichtige Informationen zu extrahieren.
Wenn NLP-Algorithmen für Social Listening kodiert sind, können sie die Daten auch dann interpretieren, wenn sie mit Umgangssprache, Code-Switches, Emojis, Abkürzungen, Hashtags oder Rechtschreibfehlern gespickt sind. Die Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) erweitert die Möglichkeiten des Tools und hilft Ihnen, leistungsstarke Texte für Posts, Kundenantworten und mehr zu erstellen.
So erhalten Sie Zugang zu einem größeren Publikum für Outreach-Kampagnen, eine stärkere Kommunikation mit bestehenden Kunden und eine bessere Rendite für Ihre Investitionen in soziale Netzwerke.
3. Semantische Suche
Semantische Suchalgorithmen sind in der NLP von entscheidender Bedeutung, da sie helfen, die Absicht einer Phrase oder lexikalischen Zeichenfolge zu verstehen, ohne von Schlüsselwörtern abhängig zu sein. Diese Algorithmen extrahieren relevante Schlüsselwörter und kategorisieren sie in semantischen Clustern. Auf diese Weise wird das Risiko von Duplikaten beim Textmining eliminiert, insbesondere bei der Stimmungsanalyse, um eine genaue Messung der Kundenerfahrung oder der Markenleistung zu ermöglichen.
Wenn Sie genau wissen, wie stark Ihre Marke im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern ist, und sie mit Ihren Benchmarks vergleichen, können Sie Ihre Marketing- und Vertriebsstrategien ändern, um langfristige Geschäftsziele zu erreichen.
4. Erkennung benannter Entitäten (NER) und neuronale Netze
NER hilft einer KI-Plattform, benannte Entitäten in großen Datenmengen zu identifizieren. Bei diesen Entitäten kann es sich um wichtige Personen, Orte oder Dinge wie CEOs, Prominente, Orte, Währungen, Unternehmen und andere handeln. Sie kann diese Entitäten auch dann identifizieren, wenn sie falsch geschrieben sind. NER ist auch eine Schlüsselfunktion bei der Erstellung von Wissensgraphen, da sie eine Beziehung zwischen Entitäten herstellen, um Kontext und Erkenntnisse aus Daten abzuleiten.
Algorithmen mit neuronalen Netzen (NN), die nachahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet, merken sich diese miteinander verbundenen Datenpunkte und fügen sie ihrer Wissensdatenbank hinzu. Auf diese Weise können ML-Modelle durch Deep Learning mit der Zeit immer präzisere Ergebnisse liefern.
So erfahren Sie, warum bestimmte Marken immer wieder in Ihren Social Listening-Daten auftauchen, welche neuen Markttrends sich abzeichnen, welche Influencer gut zu Ihnen passen würden und viele andere Erkenntnisse, die Ihnen helfen können, Ihre Social Marketing-Strategie zu stärken.
5. Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse ist ein Verfahren zur Messung der Kundenstimmung anhand von Feedback-Daten und kann bei der Verwaltung von Online-Bewertungen hilfreich sein. Algorithmen zur Stimmungsanalyse analysieren Social Listening-Daten, einschließlich Umfrageantworten, Bewertungen und eingehende Nachrichten, sowohl in Echtzeit als auch in der Vergangenheit. Sie messen die Stimmung in jedem Aspekt, der aus den Daten extrahiert wird, und weisen Polaritätswerte im Bereich von -1 bis +1 zu. Neutrale Aussagen werden als Null gezählt.
Bei der Analyse sozialer Daten, in denen Kunden über Aspekte eines Unternehmens sprechen, berücksichtigen Stimmungsanalysemodelle den Polaritätswert jedes Aspekts. Die Werte werden zusammengefasst, um die Gesamtstimmung der Marke in Bezug auf die Kundenerfahrung zu ermitteln. Auf diese Weise erhalten Sie eine Vorstellung davon, wie gut Ihr Unternehmen abschneidet.
Mit diesen Erkenntnissen können Sie Ihre Marke ausbauen, indem Sie Social-Media-Inhalte bewerten und verbessern, Vertrieb und Marketing gestalten, das Markenmanagement verbessern, die Absicht der Kunden besser interpretieren und vieles mehr.
Die Zukunft des KI-Marketings
Das KI-Marketing macht in rasantem Tempo neue Fortschritte. Hier sind einige Möglichkeiten, wie es Unternehmen zum Besseren verändern wird.
Computer Vision
Mithilfe von Computer Vision können KI-Marketing-Tools Erkenntnisse aus digitalen Daten ableiten, die nicht in Textform, sondern in Form von Rohbildern vorliegen. Von der optischen Zeichenerkennung (OCR) zur Analyse von Informationen und Unterschriften auf Schecks über die Erkennung von Markenlogos in Videos bis hin zur Extraktion von Text aus Bildern, um diese zugänglich zu machen – die Computer Vision hilft täglich bei der Lösung wichtiger geschäftlicher Herausforderungen.
Im Einzelhandel kann die Computervision eingesetzt werden, um Unvollkommenheiten bei Produkten in einer Fertigungsstraße zu erkennen oder sicherzustellen, dass die Regale immer voll sind. Es hilft auch bei der Verbesserung der biometrischen Authentifizierung mit verbesserter Gesichtserkennung, um Ladendiebe, Kunden oder Mitarbeiter in Not zu identifizieren und vieles mehr.
KI-Chatbots
Konversationelle KI in Form von virtuellen Agenten und intelligenten Chatbots wird das traditionelle Marketing verändern. KI-Chatbot-Marketing kann die Sichtbarkeit einer Marke durch gezielte Botschaften im Eiltempo erhöhen. Sie können die Interaktion mit bestehenden und potenziellen Kunden fördern, um Leads zu generieren, und ihre Daten analysieren, um Ihnen detaillierte Erkenntnisse für prädiktives und präskriptives Marketing zu liefern.
Virtuelle Agenten rationalisieren auch Kundenanfragen, gewährleisten einen 24/7-Kundensupport und leiten Gespräche an das richtige Team weiter, um die besten Ergebnisse zu erzielen – all das führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue.
Prädiktive und präskriptive KI
Prädiktive und präskriptive Analysen machen KI-Marketing-Tools für Vermarkter bereits unverzichtbar. Die prädiktive Analyse sortiert Social Listening-Daten in Kategorien, die auf den Motivationen, Denkweisen und Absichten der Kunden basieren. Mit diesen Informationen können Sie zielgerichtete Anzeigen, Posts und E-Mails entwickeln, die optimale Ergebnisse liefern. Ein großartiges Beispiel dafür ist, wie Streaming-Dienste Ihre frühere Auswahl nutzen, um Ihnen Inhalte anzubieten, die Ihren Interessen entsprechen.
Mit der prädiktiven Analyse können Sie noch weiter gehen und auf der Grundlage von Kundendaten aus der Vergangenheit Ergebnisse vorhersehen und eine Geschäftsstrategie im Voraus entwickeln. Das bedeutet, dass Sie langfristige Geschäftsmodelle erstellen, Risikobewertungen durchführen, Marktakquisitionen ausweiten, Produktdesigns verbessern und vieles mehr können.
Verantwortungsvolle KI
KI-Marketing trägt auch der Tatsache Rechnung, dass bestehende KI-Modelle nicht perfekt sind. Um echte Vorteile und Genauigkeit bei der Ableitung von Geschäftserkenntnissen zu erzielen, muss KI in Unternehmen fair, sicher, zuverlässig, integrativ und transparent sein. Das bedeutet, dass KI-Tools mit mehr Bedacht entwickelt und mit unterschiedlichen Daten trainiert werden müssen, um Verzerrungen zu beseitigen.
Es werden auch Regeln für den Datenschutz, das Urheberrecht und die Unternehmensführung entwickelt, um sicherzustellen, dass die ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen berücksichtigt werden, um den Menschen und den KI-Entwicklungsunternehmen gegenüber fair zu sein. Das bedeutet, dass soziale Netzwerke und Social-Marketing-Teams darauf achten müssen, wie sie KI-Tools einsetzen, um Kundendaten zu sammeln, Inhalte zu erstellen und personalisierte Werbung anzuzeigen, um das Kaufverhalten zu beeinflussen oder aus anderen Gründen.
KI-Marketingerfahrungen ermöglichen es Unternehmen, eine Grundlage für Wachstum und zukünftigen Erfolg zu schaffen, indem sie neue Marketing-, Produkt- und Kundenbindungsmöglichkeiten ausloten. KI-Technologien wie Sentiment-Analyse, NLP, virtuelle Agenten und andere bestimmen, wie effizient Sie Ihre Geschäftsziele erreichen – von der Umsatzoptimierung bis hin zur Bewältigung unvorhersehbarer Marktszenarien.
Mit gezielten KI-gesteuerten Kundeneinblicken können Sie einen proaktiveren Social-Media-Marketingansatz entwickeln, um die Kundenbindung, -treue und -bindung zu fördern. Und letztlich das Marktwachstum.
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