Trends beim Einsatz von KI für das Marketing: 2023–2024

Welche KI-basierten Tools und digitalen Marketingtechniken sollten Unternehmen von klein bis groß in Betracht ziehen?

Ich habe das Glück, seit über 25 Jahren im digitalen Marketing tätig zu sein. Die Möglichkeiten, die KI in letzter Zeit bietet, sind die aufregendsten Entwicklungen, die ich in dieser Zeit gesehen habe, seit den Anfängen, als alles von der organischen Suche über eine Website bis hin zum E-Mail-Marketing eine ähnlich große Chance zu sein schien.

Diese Reihe von Prognosen zum Fortschritt in der KI, die auf der Technology for Marketing von Implement AI vorgestellt wurden, unterstreicht, dass wir uns in einem relativ frühen Stadium der Einführung von KI befinden und die größten Fortschritte noch bevorstehen, wie kürzlich durch die schnelle Einführung von ChatGPT angedeutet wurde.

In diesem Beitrag fasse ich Trends bei realen KI-Anwendungen und zu berücksichtigenden Tools zusammen, die jedem Unternehmen von klein bis groß offen stehen. Einige der heißesten Marketinganwendungen und Trends in der KI, die wir behandeln, sind in diesen fünf Kategorien

1. Generative KI
2. Autonome KI
3. Kausale KI
4. Konversation
5. Prädiktive Analytik

Für jede Technologie schauen wir uns an, wie sie im Marketing eingesetzt werden kann, und empfehlen einige der besten kostenlosen und kostenpflichtigen Tools, die Sie in Betracht ziehen sollten. Abgesehen von den Techniken und Tools werde ich im letzten Abschnitt auch die Fragen der Governance und des Managements besprechen – welche Maßnahmen sollten Unternehmen ergreifen, um den Einsatz von KI zu verbessern.

Laut dem neuesten Gartner Hype Cycle zu neuen KI-Technologien steht generative KI derzeit im Mittelpunkt des Interesses. Das bedeutet, dass es theoretisch bald in den „Tiefpunkt der Ernüchterung“ geraten wird. Ein Beweis dafür sind die Kommentare in Subreddits wie r/ChatGPT, in denen sich Power-User über neue Einschränkungen aufgrund rechtlicher und ethischer Bedenken beschweren. Es gibt auch Empfehlungen für andere „Personalisierte KI“-Wettbewerber, die ich im Folgenden behandele. Angesichts der wachsenden Beliebtheit dieser und spezifischer kostenpflichtiger Marketinglösungen wie Jasper und Writesonic lege ich den Schluss nahe, dass diese Kategorie immer noch „auf dem Vormarsch“ ist.

Natürlich sind die Anwendungen von KI im Marketing nicht neu. Im Jahr 2017 haben wir diese Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz (KI) im Marketing geteilt

Unser Bild zeigt die vielfältigen Anwendungen für maschinelles Lernen und KI für das Marketing, die alle heute umgesetzt werden können.

Keine der Technologien ist spekulativ oder am Horizont, es handelt sich um aktuelle Marketingtechniken, die bereits von vielen erfolgreichen Unternehmen eingesetzt werden.) über unseren gesamten Kundenlebenszyklus hinweg

Ein guter Ausgangspunkt für einen Überblick über die neuesten Trends in der KI sind die neuesten Gartner-Hype-Zyklen seit der Kategorie „Auf dem Vormarsch“.

1. Generative KI

Die Entwicklungen in der generativen KI, die aus Eingabeaufforderungen Text-, Bild- und Videoinhalte erzeugt, haben in diesem Jahr viele neue Funktionen in ChatGPT eingeführt. Erst diese Woche wurde bekannt gegeben, dass ChatGPT in der Lage sein wird, Audio-Eingabeaufforderungen anzuhören und darauf zu reagieren, visuelle Inhalte zu lesen und mit DALL- E integriert, Visuals erstellen. Dieser Übergang von Text zu reichhaltigeren Inhalten ist Teil des Trends in dieser Kategorie, da mit Tools wie Synthesia sogar Videos produziert werden können, die von menschenähnlichen Avataren bereitgestellt werden.

In diesem Jahr wurde enorm in generative KI investiert, wobei die Investition und Zusammenarbeit von Microsoft mit OpenAI das offensichtliche Beispiel ist. Da Amazon kürzlich 4 Milliarden US-Dollar in Anthropic, den Entwickler von Claude, investiert hat, können wir davon ausgehen, dass sich die von Amazon umbenannte Version von Claude in den kommenden Jahren gut entwickeln wird.

Ein weiterer Trend innerhalb der Gen-KI besteht darin, dass wir mit regelmäßigeren Updates für Large-Language-Modelle rechnen können, die es uns ermöglichen, mit aktuelleren Informationen zu arbeiten als im Jahr 2021, die derzeit von OpenAI angeboten werden. Obwohl OpenAI dieses Problem offenbar noch nicht gelöst hat, scheint Google dies zu tun. Sie können Bard um eine Zusammenfassung der wichtigsten Entwicklungen im digitalen Marketing im Jahr 2023 bitten und er leistet gute Arbeit – großartig, um zu sehen, was Sie möglicherweise verpasst haben. Sie können ihn sogar nach KI-Trends im Marketing für 2024 fragen, aber die dortigen Ergebnisse sind im Vergleich zu diesem Artikel allgemein gehalten, da er nicht so gut extrapolieren kann wie ein Mensch.

Wir können auch davon ausgehen, dass die Veröffentlichung von Googles neuem Search Generated Experience (SGE) die Nutzung generativer KI dramatisch steigern wird, wenn sie live geht, was voraussichtlich im Jahr 2024 der Fall sein wird. Dadurch erhalten Google-Nutzer eine KI-Konversationsantwort wie Bing AI. Es wird derzeit in den USA, Indien und Japan getestet und obwohl Google viele Änderungen testet, um Benutzerfreundlichkeit und Monetarisierung durch Anzeigen in Einklang zu bringen, ist es wahrscheinlich, dass es im Jahr 2024 eingeführt wird. Einige SEOs wie Eli Schwartz prognostizieren eine SEO-Apokalypse als Klicks auf Websites ablehnen, da die KI im SERP die Anfrage des Benutzers beantwortet.

Schließlich wird ein weiterer Trend innerhalb der generativen KI durch Pi von Inflection (gegründet vom ehemaligen Google Deepmind-Entwickler Mustafa Suleyman (CEO)) veranschaulicht. Im Jahr 2023 kündigte Inflection AI eine Finanzierung in Höhe von 1,3 Milliarden US-Dollar an, angeführt von den aktuellen Investoren Microsoft und NVIDIA.

Diese wird als persönliche KI bezeichnet und verfügt derzeit über einen benutzerfreundlicheren Konversationsstil als ChatGPT, der sprachgesteuert werden kann, und einige haben ihn mit der KI im Film „She“ verglichen. Für mich ist es beeindruckend, da es ein echtes Gespräch bietet, bei dem die KI Sie durch ein Problem führt und zu Lösungen führt. Vergleichen Sie dies mit ChatGPT, wo Sie mit intelligenten Eingabeaufforderungen führen müssen, um das Beste daraus zu machen …

2. Autonome KI-Agenten

Die Zukunft autonomer KI-Agenten wurde im Jahr 2023 mit der Veröffentlichung von AutoGPT beleuchtet. Beachten Sie, dass es sich hierbei nicht um eine offizielle OpenAI-Veröffentlichung handelt, obwohl viele der oberflächlichen Kommentare dazu darauf hindeuten, dass dies der Fall ist. Vielmehr handelt es sich um eine clevere Innovation eines Entwicklers, der über die API einen Codierungs-„Wrapper“ um ChatGPT hinzufügt. Daher steht es nur Entwicklern zur Verfügung, die es manuell aus dem GitHub-Code-Repository installieren. Allerdings hat es viele Entwickler mit seinem Potenzial angesprochen und ist zum beliebtesten Download auf Github geworden.

Microsoft Jarvis ist ein weiteres Beispiel, das das Potenzial autonomer Agenten zeigt. Wie AutoGPT kann es nur von Entwicklern eingerichtet werden, die Code herunterladen – es ist noch kein Dienst. Dieser Artikel zum Einrichten und Testen von Microsoft Jarvis/HuggingGPT zeigt den Ansatz anhand dieser Visualisierung.

So können AutoGPT und Jarvis über APIs eine Verbindung zu anderen Webdiensten herstellen und diese steuern sowie Aktionen wie Websuche, Webformulare und API-Interaktionen ausführen. AutoGPT funktioniert, indem es selbst die notwendigen Eingabeaufforderungen generiert, um ein gewünschtes Ziel zu erreichen. Dazu wird das Ziel in Unteraufgaben zerlegt, um für jede Unteraufgabe Eingabeaufforderungen zu generieren. Anschließend führt es die Eingabeaufforderungen aus und sammelt Daten, um seine Eingabeaufforderungen und deren Ausgaben zu verfeinern oder zu validieren. Die Anwendung iteriert dann, bis sie die Aufgaben und das Ziel auf oberster Ebene abgeschlossen hat.

Für Vermarkter besteht die Wirkung von AutoGPT eher darin, zu zeigen, was die KI in Zukunft bieten wird, etwa autonome Bots, denen die Aufgabe gestellt werden kann, ein Thema zu recherchieren und Produkte auszuwählen und zu kaufen, etwa den günstigsten Flug von X nach Y. Tatsächlich haben Paul Smith und ich in unserer ersten Ausgabe von Digital Marketing Excellence aus dem Jahr 2001 darüber geschrieben, dass dies eine Option für die Zukunft sei. Für mich liegt die weitverbreitete Einführung noch Jahre in der Zukunft.

AutoGPT und Microsoft Jarvis heben diese Funktionen autonomer KI-Agenten hervor. Es kann :

• Arbeiten Sie eine Reihe von Schritten ab, um ein Ziel zu erreichen
• Verketten Sie eine Reihe von Aktionen basierend auf Eingabeaufforderungen
• Treffen Sie Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse früherer Eingabeaufforderungen

Allgemeinere Anwendungen autonomer KI sind selbstfahrende Autos und Roboterautomatisierung.

3. Kausale KI

Kausale KI ist die andere von Gartner identifizierte KI-Kategorie – siehe „Neuigkeiten in der künstlichen Intelligenz“ aus dem Gartner Hype Cycle 2023.

Kausale KI wird über mehr menschenähnliche Intelligenz verfügen und in der Lage sein, bei der Analyse und Entscheidungsfindung zu helfen. Ziel ist es, die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Marketingbemühungen und -ergebnissen aufzudecken. Der obige Artikel enthält diese Beispiele für die Art von Frage, die beantwortet werden kann: Was wäre, wenn wir nur Gruppe A und nicht die gesamte Gruppe B ins Visier genommen hätten? Was wäre, wenn wir zusätzlich 20.000 US-Dollar für TikTok statt für Instagram ausgeben würden? Wie viele zusätzliche Conversions würden dadurch erzielt? Mit anderen Worten: Es ermöglicht uns, über die Vorhersagegenauigkeit hinauszugehen und Einblicke in die Inkrementalität unserer Marketingausgaben zu erhalten.

Als innovative Technologie gibt es in diesem Bereich nur wenige Konkurrenten. Eines davon ist Causal Lens, das die Entscheidungsfindung durch das Verständnis der Verhaltenstreiber unterstützt, wie diese Fallstudie zu Kundenbindungstreibern für ein Versicherungsunternehmen zeigt.

4. Konversations-KI

Bei den letzten beiden Schlüsselkategorien der KI kehren wir zu etablierteren KI-Marketingfunktionen zurück, die laut Gartner nicht als aufstrebende KI gelten.

Bei der Konversations-KI unterstützt KI direkte Kundeninteraktionen, von denen es zwei Arten gibt:

• Kundengesteuerte eingehende Kundenanfragen, die über Web-Kontaktformulare gesendet werden
• Unternehmensgesteuerte ausgehende Kommunikation wie E-Mail-Begrüßungs- und Pflegesequenzen, die der Werbung und dem Engagement dienen

Die Hauptentwicklung unter den Anbietern in diesem Sektor geht zurück auf die generative KI, wo Lösungen jetzt weniger auf starren Vorlagen basieren, sondern relevantere Antworten basierend auf der Eingabeaufforderung durch die Kundenanfrage und abgestimmt auf die relevante Geschäftsfrage. Autonome Agenten werden zunehmend einfache Fragen ersetzen, aber die menschliche Kontrolle ist größtenteils immer noch erforderlich.

Zu den Anbietern in diesem Sektor gehören Dienste wie Intercom, die wir nutzen, und Drift, die Inbound- und Outbound-Funktionen bieten, sowie andere wie Genesys und Zendesk, die sich mehr auf Inbound-Kommunikation konzentrieren.

5. Prädiktive Analysen

Zuletzt gehe ich auf Predictive Analytics ein, da dies in großen Unternehmen mit Business-Intelligence-Teams eine der am längsten etablierten Technologien mit zahlreichen Anwendungen im gesamten Marketing ist, einschließlich

1. Kundensegmentierung: Predictive Analytics wird verwendet, um Kunden anhand verschiedener Attribute wie Demografie, Verhalten, Lifetime-Wert und Kaufhistorie zu segmentieren.
2. Lead-Bewertung: Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Mustern kann Predictive Analytics Leads Bewertungen zuweisen, die ihre Wahrscheinlichkeit angeben, in Kunden umgewandelt zu werden. Dies hilft Marketing- und Vertriebsteams, ihre Bemühungen auf Leads mit hohem Potenzial zu priorisieren, was zu einem effizienteren Lead-Management führt.
3. Abwanderungsvorhersage: Vorhersagemodelle prognostizieren anhand ihres Verhaltens und ihrer Interaktionen, bei welchen Kunden das Risiko besteht, dass sie abwandern (abwandern). Vermarkter können Bindungsstrategien implementieren, um die Kundenabwanderung zu reduzieren.
4. Personalisierungs- und Empfehlungs-Engines: E-Commerce- und Content-Plattformen verwenden prädiktive Algorithmen, um Benutzern Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte basierend auf ihren bisherigen Verhaltensweisen und Vorlieben vorzuschlagen. Dies verbessert das Benutzererlebnis und steigert den Umsatz oder das Engagement.
5. Optimierung von Marketingkampagnen: Prädiktive Analysen können bei der Optimierung von Marketingkampagnen helfen, indem sie vorhersagen, welche Kanäle, Nachrichten und Zeitpunkte am wahrscheinlichsten die höchsten Konversionsraten erzielen. Dies maximiert den Return on Investment (ROI) der Marketingbemühungen.

Alle diese Anwendungen werden weitergeführt, jedoch unterstützt durch die anderen Arten von KI-Innovationen, die wir untersucht haben, wie z. B. kausale und generative KI.

Trends im Management von KI und Governance

Unternehmen prüfen die Chancen von KI, müssen aber auch die Nachteile bewältigen. Implement AI identifiziert diese negativen Faktoren der KI, die gemanagt werden müssen, in seinem Artikel „The AI-Assisted Organization – a blueprint for Small and Medium Businesses“.

• Arbeitsplatzverdrängung . Arbeiter, die repetitive analytische und mechanische Aufgaben ausführen, sind durch Automatisierung mit Verdrängung konfrontiert.
• Datenschutz . Bedenken hinsichtlich der Erfassung, Verarbeitung und Sicherung ständig wachsender Datensätze werfen Bedenken hinsichtlich Einwilligung, Transparenz und Missbrauch auf, die das Vertrauen der Kunden untergraben können, wenn sie nicht intelligent gemanagt werden.
• Digitale Ethik . Da automatisierte Systeme das Leben der Menschen beeinflussen, muss die proaktive Entwicklung ethischer Rahmenbedingungen von den Grundsätzen der Transparenz und Rechenschaftspflicht geleitet werden.
• Sicherheitsrisiken . Die zunehmende Abhängigkeit von KI und vernetzten Systemen bedeutet System
  Die Sicherheit muss berücksichtigt werden.

KI-Richtlinie für Marketingkommunikation

Wir glauben, dass die Entwicklung weiterer Organisationen angesichts der Auswirkungen, die insbesondere die generative KI hatte, ein wichtiger Trend ist. Daher haben wir einen separaten Abschnitt dazu.

In diesem Podcast prüft Implement AI weitere Empfehlungen zur KI-Politik und fasst zusammen, wie diese Herausforderungen für diese Arten von Unternehmen bewältigt werden können:

Für große Unternehmen:

• Erstellen Sie einen KI-Richtlinienrahmen, um Richtlinien zu Ethik, Datenschutz, Sicherheit und Erklärbarkeit von KI-Systemen im gesamten Unternehmen bereitzustellen
• Bilden Sie ein KI-Komitee mit funktionsübergreifenden Führungskräften, um die KI-Richtlinie und -Strategie zu regeln und kontinuierlich zu überprüfen
• Bieten Sie Ihren Mitarbeitern umfassende KI-Schulungen zum verantwortungsvollen Umgang mit neuen Tools und zur Optimierung von Arbeitsabläufen
• Ernennen Sie einen Chief AI Officer, der die KI-Strategie und -Roadmap verantwortet und vorantreibt
• Binden Sie Stakeholder wie Kunden und Mitarbeiter in KI-Pläne ein, um Vertrauen und Talente zu erhalten

Für KMU:

• Entwerfen Sie eine KI-Richtlinie, auch wenn sie grundlegend ist, um mit der Ausrichtung der Geschäftsziele auf die KI-Einführung zu beginnen
• Übertragen Sie die KI-Verantwortung einem leitenden Manager, auch wenn dieser Teilzeit arbeitet, um die Strategie voranzutreiben
• Bewerten Sie den Umgang mit Kundendaten und die Sicherheitspraktiken, die für KI-Systeme erforderlich sind
• Entdecken Sie Möglichkeiten der KI, um sich durch eine schnellere Aufgabenerledigung einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen
• Seien Sie gegenüber Ihren Mitarbeitern transparent über KI-Pläne, um Unsicherheiten abzubauen und sich auf die Vision auszurichten