Die Rolle künstlicher Intelligenz im Marketing

Die einzige Konstante im Leben ist die Veränderung. Und die Welt des Marketings erlebt derzeit einen enormen Wandel. Mit dem Aufkommen intelligenter Marketingtools und generativer KI wie ChatGPT spielt das Marketing mit künstlicher Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle und bietet Marketingteams eine Fülle von Möglichkeiten, mehr von dem zu tun, was sie bereits am besten können. Als Vermarkter ist das ein wesentlicher Vorteil.

KI-Marketing kombiniert KI-Technologien mit Kunden- und Markenerlebnisdaten, um hochpräzise Einblicke in Ihre Customer Journey und Markttrends zu liefern. KI-Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML), Stimmungsanalyse und andere leiten die Entscheidungsfindung, damit Sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind und auf die Herausforderungen eines dynamischen Marktes vorbereitet sind.

Schauen wir uns also genauer an, welche Vorteile KI für Vermarkter bietet und wie Sie sie zu Ihrem vollen Vorteil nutzen können.

Wie wird künstliche Intelligenz im Marketing eingesetzt?

KI-gesteuertes Marketing soll bis 2030 45 % der gesamten Weltwirtschaft ausmachen. Dies ist auf verschiedene Arten möglich, beispielsweise durch datengesteuerte Produktverbesserungen, personalisierte Dienstleistungen und die Beeinflussung der Verbrauchernachfrage.

Hier ist ein genauerer Blick.

Zuhören in den sozialen Medien

Wenn Social Marketing auf KI basiert, steigert es Ihre Effizienz, indem es Social Listening auf eine ganz neue Ebene hebt. KI-Algorithmen verwenden Aspekt-Clustering, um relevante Details aus Social-Listening-Daten zu identifizieren und zu extrahieren, die Millionen von Datenpunkten in Echtzeit umfassen können.

Sie helfen Ihnen dabei, den Lärm zu durchbrechen und durch die Stimmungsanalyse in den sozialen Medien ein tiefes Verständnis für die Gedanken des Kunden zu erlangen. Dadurch können Sie den nächsten Schritt Ihrer Kunden vorhersehen und strategische Maßnahmen ergreifen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Content-Generierung

Intelligente Social-Media-Management-Tools wie Sprout analysieren Voice-of-Customer-Daten (VoC) in Social-Media-Beiträgen und -Rezensionen, um zu erfahren, an welchen Inhalten Ihre Zielgruppe am meisten interessiert ist. Sehen Sie sich an, wie die Atlanta Hawks die Tagging-Funktion von Sprout genau zu diesem Zweck nutzen.

KI-gestützte Plattformen identifizieren außerdem Schlüsselwörter und Auslöser, um Ihnen dabei zu helfen, überzeugende Beiträge zu entwickeln, besser auf Kundenkommentare zu reagieren und wirkungsvollere Produktbeschreibungen für Ihre Website zu inspirieren. All dies trägt zu Ihren Bemühungen zur Markenbindung bei, um Ihren Marktanteil zu steigern und Ihre Erträge zu verbessern.

KI-generierte Ideen können auch Ihre Nurture-Kampagnen erfolgreicher machen. Sie helfen Ihnen dabei, überzeugende Kommunikation zu erstellen, um die Beziehungen zu potenziellen Kunden auf jeder Ebene des Verkaufstrichters zu stärken. KI-Eingabeaufforderungen können Ihnen dabei helfen, E-Mail-Betreffzeilen zu entwickeln, die bessere Öffnungsraten erzielen, personalisierte Inhalte zu entwickeln, die an Käuferpersönlichkeiten angepasst sind, Gespräche basierend auf der Absicht voranzutreiben und mit jedem Interessenten/Kunden individuell in Kontakt zu treten. Dies führt zu stärkeren Bindungen und Loyalität, die Ihren Umsatz ankurbeln.

Automatisierung

KI-gesteuerte intelligente Automatisierung ermöglicht es Social-Media-Managern und Kundendienstteams, die betriebliche Effizienz durch lexikalische und statistische Auslöser zu verbessern, die intelligente Arbeitsabläufe vorantreiben.

Es hilft Ihnen, Ihre Geschäftsziele effizient zu erreichen, indem es Ihnen das Rätselraten bei Aufgaben abnimmt, z. B. das Planen von Beiträgen zu optimalen Zeitpunkten für die größte Wirkung oder das Kategorisieren eingehender Nachrichten. Es ermöglicht außerdem eine einheitliche Markenstimme in der Kundenkommunikation und halbiert die Reaktionszeit durch regelbasierte Funktionen wie unsere Antwortvorschläge.

Erfahren Sie auf Twitter, wie Carvel Ice Cream diese Funktion nutzt, um ihre Reaktionszeit zu verbessern.

Zielgruppensegmentierung und Personalisierung

KI-Marketing kann Ihre Omnichannel-Geschäftsstrategien auf der Grundlage der Marktsegmentierung vorantreiben und Ihre Kampagnen auf Kunden ausrichten, die Ihr Produkt oder Angebot am wahrscheinlichsten kaufen.

Sie können auch 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 personalisiertere Marketingtaktiken, um die Markentreue zu fördern und leistungsstarke Kampagnen zur Markenbekanntheit zu erstellen.

Datenanalyse für Kundeneinblicke

KI und maschinelles Lernen liefern wichtige Kundeneinblicke zu einer Reihe von Aspekten, die Ihnen bei strategischen Marketingentscheidungen helfen. Erhalten Sie tiefe Einblicke in die Stimmung des Publikums rund um Ihre Marke und eine vollständige Prüfung der Leistung Ihres Kundenbetreuungsteams und der Kennzahlen zum Social-Media-Engagement.

Dadurch können Sie sich schnell an sich ändernde Markttrends anpassen, Budgets anhand der Aspekte priorisieren, die die meisten Investitionen erfordern, und die Kundenbeziehungen vertiefen.

Reputationsmanagement

Seien wir ehrlich: Wenn es um den Ruf einer Marke geht, haben Sie einige Dinge unter Kontrolle, andere wiederum nicht. Durch soziale Medien sind Marken anfälliger für die Prüfung als je zuvor. Aber mit KI-gestütztem Markenreputationsmanagement können Sie eine potenzielle Markenbedrohung abwenden, bevor sie zu einem großen Problem wird.

Negative Stimmungen in Echtzeit überwachen, die richtigen Influencer und Botschafter auswählen und eine proaktive Kundenbetreuung bieten – all dies lässt sich mit KI-Marketingtools nahtlos erreichen.

Wettbewerbsintelligenz

KI-Tools können Ihnen dabei helfen, Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Produkte und Angebote zu erkennen und Marktlücken zu schließen. Erkennen Sie den Share of Voice Ihrer Konkurrenten und finden Sie intelligente Wege, um in einem wettbewerbsintensiven Markt agil zu sein. Vergleichen Sie außerdem Ihre soziale Leistung mit der Ihrer Mitbewerber durch Wettbewerbs-Benchmarking. Dadurch können Sie Ihre Strategie entsprechend anpassen oder Ihre Benchmarks anpassen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Mehrsprachiger Vorteil

Eine globale Präsenz muss interkulturelle Aspekte berücksichtigen und gleichzeitig eine schnelle und effiziente Kundenbetreuung bieten. KI-Marketingtools können mühelos Kundeneinblicke aus mehrsprachigen Daten extrahieren, sodass Sie wissen, welche Strategie in einer bestimmten Region wahrscheinlich am erfolgreichsten sein wird. Sie können auch sicherstellen, dass Ihre Zielgruppe Ihre Social-Media-Beiträge, Antworten und Anzeigen als zuordenbar empfindet und ihren kulturellen Standards entspricht.

Welche KI-Technologien ermöglichen Marketing?

Leistungsstarke Social-Marketing-Plattformen wie Sprout verknüpfen ausgefeilte KI-Technologien unter der Haube, um die Erkenntnisse zu liefern, die Sie für Ihren Erfolg benötigen. Funktionen wie semantische Klassifizierung, Erkennung benannter Entitäten und aspektbasierte Sentimentanalysen helfen Ihnen dabei, gezielte Erkenntnisse speziell für Ihre Branche zu gewinnen, während die Verarbeitung natürlicher Sprache Ihnen dabei hilft, soziale Inhalte zu optimieren und die Kundenbindung zu verbessern – alles was zu größeren Wettbewerbsvorteilen und Share of Voice führt.

Lernen wir diese Technologien besser kennen.

1. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) nutzt statistische Methoden zur Analyse sozialer Daten, um hochpräzise Erkenntnisse über das Kundenerlebnis, die Stimmung des Publikums und andere Marketingfaktoren zu gewinnen. Nach dem Training führen ML-Modelle automatisch Text-Mining, Themenextraktion, Aspektklassifizierung, semantisches Clustering und andere Aufgaben durch, um in Sekundenschnelle Ergebnisse zu liefern.

KI-ML-Modelle werden intelligenter, da sie im Laufe der Zeit mehr Daten verarbeiten und daher automatisch aktualisiert werden. Dies ist ideal für die Skalierung Ihrer Geschäftsabläufe und minimiert gleichzeitig zukünftige Investitionen in Ihren Technologie-Stack.

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 und ermöglicht es Ihnen, eine Vielzahl von Beiträgen, Nachrichten, Rezensionen oder Kommentaren zu scannen und daraus wichtige Informationen zu extrahieren.

Wenn NLP-Algorithmen für Social Listening codiert werden, können sie die Daten interpretieren, selbst wenn sie mit umgangssprachlichen Ausdrücken, Codewechseln, Emojis, Abkürzungen, Hashtags oder Rechtschreibfehlern übersät sind. Die Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) erweitert die Funktionen des Tools weiter und hilft Ihnen, leistungsstarke Texte für Beiträge, Kundenantworten und mehr zu erstellen.

Dies verschafft Ihnen Zugang zu einem breiteren Publikum für Outreach-Kampagnen, eine stärkere Kommunikation mit bestehenden Kunden und eine bessere Rendite unserer Investition in soziale Netzwerke.

3. Semantische Suche

Semantische Suchalgorithmen sind im NLP von entscheidender Bedeutung, da sie dabei helfen, die Absicht einer Phrase oder einer lexikalischen Zeichenfolge zu verstehen, ohne von Schlüsselwörtern abhängig zu sein. Diese Algorithmen extrahieren relevante Schlüsselwörter und kategorisieren sie in semantische Cluster. Dadurch wird das Risiko von Duplikaten beim Text Mining eliminiert, insbesondere wenn es um die Stimmungsanalyse geht, um ein genaues Maß für das Kundenerlebnis oder die Markenleistung zu erhalten.

Wenn Sie genau wissen, wie stark Ihre Marke im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern ist, und sie anhand Ihrer Benchmarks vergleichen, können Sie Marketing- und Vertriebsstrategien anpassen, um langfristige Geschäftsziele zu erreichen.

4. Named Entity Recognition (NER) und neuronale Netze

NER hilft einer KI-Plattform, benannte Entitäten in Big Data zu identifizieren. Bei diesen Einheiten kann es sich um wichtige Personen, Orte oder Dinge wie CEOs, Prominente, Standorte, Währungen, Unternehmen und andere handeln. Es 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 für neuronale Netze (NN), die die Art und Weise nachahmen, wie ein menschliches Gehirn mit Informationen umgeht, merken sich diese miteinander verbundenen Datenpunkte und fügen sie kontinuierlich ihrer Wissensdatenbank hinzu. Dadurch können ML-Modelle durch Deep Learning mit der Zeit präzisere Ergebnisse liefern.

So erfahren Sie, warum bestimmte Marken weiterhin in Ihren Social-Listening-Daten auftauchen, welche neuen Markttrends sich abzeichnen, welche Influencer gut zu Ihnen passen würden und viele weitere Erkenntnisse, die Ihnen bei der Stärkung Ihrer Social-Marketing-Strategie helfen können.

5. Stimmungsanalyse

Bei der Sentiment-Analyse handelt es sich um den Prozess zur Messung der Kundenstimmung anhand von Feedback-Daten und kann bei der Verwaltung von Online-Bewertungen hilfreich sein. Sentiment-Analyse-Algorithmen analysieren Social-Listening-Daten, einschließlich Umfrageantworten, Bewertungen und eingehende Nachrichten, sowohl in Echtzeit als auch im Verlauf. 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 gewertet.

Bei der Analyse sozialer Daten, in denen Kunden über Aspekte eines Unternehmens sprechen, berücksichtigen Stimmungsanalysemodelle den Polaritätswert jedes Aspekts. Die Bewertungen werden aggregiert, um eine Gesamteinschätzung der Marke im Hinblick auf das Kundenerlebnis zu liefern. Dies gibt Ihnen schließlich eine Vorstellung davon, wie gut Ihr Unternehmen läuft.

Mit solchen Erkenntnissen können Sie Ihre Marke ausbauen, indem Sie Social-Media-Inhalte bewerten und improvisieren, Vertrieb und Marketing gestalten, das Markenmanagement verbessern, Kundenabsichten besser interpretieren und vieles mehr.

Zukunft der Marketing-KI

Das KI-Marketing erzielt mit phänomenaler Geschwindigkeit neue Fortschritte. Hier sind einige Möglichkeiten, wie es Unternehmen zum Besseren verändert.

Computer Vision

Computer Vision ermöglicht es KI-Marketingtools, Erkenntnisse aus nicht textuellen digitalen Daten abzuleiten, die in Form von Rohbildern verfügbar sind. Von der optischen Zeichenerkennung (OCR) zur Analyse von Informationen und Unterschriften in Schecks und der Erkennung von Markenlogos in Videos bis hin zur barrierefreien Extraktion von Text aus Bildern hilft Computer Vision jeden Tag bei der Lösung wichtiger geschäftlicher Herausforderungen.

Im Einzelhandel kann Computer Vision eingesetzt werden, um Mängel an Produkten am Fließband zu erkennen oder um sicherzustellen, dass die Regale immer voll sind. Es hilft auch bei der Verbesserung der biometrischen Authentifizierung mit verbesserter Gesichtserkennung, um Ladendiebe, einen Kunden oder Mitarbeiter in Not und vieles mehr zu identifizieren.

KI-Chatbots

Konversations-KI in Form von virtuellen Agenten und intelligenten Chatbots wird das traditionelle Marketing verändern. KI-Chatbot-Marketing kann die Markensichtbarkeit durch gezielte Nachrichtenübermittlung auf Hochtouren bringen. Sie können die Interaktion mit bestehenden Kunden und Interessenten steigern, um Leads zu generieren, und auch ihre Daten analysieren, um Ihnen detaillierte Erkenntnisse für prädiktives und präskriptives Marketing zu liefern.

Virtuelle Agenten optimieren außerdem Kundenanfragen, stellen Kundensupport rund um die Uhr sicher und leiten Gespräche an das entsprechende Team weiter, um die besten Ergebnisse zu erzielen – alles was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führt.

Prädiktive und präskriptive KI

Prädiktive und präskriptive Analysen machen KI-Marketingtools für Vermarkter bereits unverzichtbar. Die Verschreibungsanalyse sortiert Social-Listening-Daten basierend auf den Motivationen, Denkweisen und Absichten der Verbraucher in Kategorien. Mithilfe dieser Informationen können Sie gezielte Anzeigen, Beiträge und E-Mails entwickeln, die optimale Ergebnisse liefern. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Art und Weise, wie Streaming-Dienste Ihre bisherigen Entscheidungen nutzen, um Ihnen Inhalte bereitzustellen, die Ihren Interessen entsprechen.

Predictive Analytics ermöglicht es Ihnen, einen Schritt weiter zu gehen, Ergebnisse zu antizipieren und weit im Voraus eine Geschäftsstrategie zu entwickeln, die auf früheren Kundendaten basiert. Das bedeutet, dass Sie langfristige Geschäftsmodelle aufbauen, Risikobewertungen durchführen, Marktakquisitionen ausbauen, Produktdesigns verbessern und vieles mehr können.

Verantwortungsvolle KI

KI-Marketing berücksichtigt auch die Tatsache, 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, inklusiv und transparent sein. Das bedeutet, dass KI-Tools durchdachter entwickelt und mit vielfältigen Daten trainiert werden müssen, um Vorurteile zu beseitigen.

Darüber hinaus werden Datenschutz-, Urheberrechts- und Governance-Regeln entwickelt, um sicherzustellen, dass ethische und gesellschaftliche Auswirkungen berücksichtigt werden, um fair gegenüber Menschen und KI-Entwicklungsunternehmen zu sein. Das bedeutet, dass soziale Netzwerke und Social-Marketing-Teams wissen müssen, wie sie KI-Tools einsetzen, um Kundendaten zu sammeln, Inhalte zu erstellen, personalisierte Anzeigen anzuzeigen, um das Kaufverhalten zu beeinflussen oder aus anderen Gründen.

Entwickeln Sie wirkungsvolle Geschäftsstrategien mit KI

Erkenntnisse aus dem KI-Marketing ermöglichen es Unternehmen, eine Grundlage für Wachstum und zukünftigen Erfolg zu schaffen, indem sie neue Marketing-, Produkt- und Kundenbindungsmöglichkeiten erkunden. KI-Technologien wie Stimmungsanalyse, NLP, virtuelle Agenten und andere bestimmen, wie effizient Sie Geschäftsziele erreichen, von der Umsatzoptimierung bis 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 letztendlich Marktwachstum.

Lesen Sie, wie Investitionen in KI Ihnen dabei helfen können, eine stärkere und robustere Geschäftsstrategie zu entwickeln.