Was bedeutet maschinelles Lernen für die Marketingautomatisierung?

In den letzten Jahren hat sich die Marketingautomatisierung von einer „nice-to-have“-Technologie zu einem wesentlichen Bestandteil des Martech-Arsenals entwickelt. Aber was bedeutet es ohne eine datengesteuerte Strategie, und ist maschinelles Lernen die Antwort?

Vor einigen Wochen war ich auf einer Konferenz zum Thema Künstliche Intelligenz, bei der das Panel die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsplatz diskutierte. Anthony Painter, einer der Referenten, hatte eine interessante Antwort auf die Frage, ob KI uns alle arbeitslos machen würde.

„ Hoffentlich ja “, sagte er.

Sein Punkt war, dass wir keine Angst vor dem Konzept haben sollten, dass KI unsere Arbeit für uns erledigt – dafür sind sie konzipiert. Es wäre eine Utopie, keine Apokalypse, ein Stadium zu erreichen, in dem KI alles für uns getan hat, was wir brauchen.

Abgesehen von philosophischen Zwischenspielen würden viele argumentieren, dass die Automatisierung ein wichtiger Schritt auf diesem Weg ist. Im Marketingkontext ermöglicht es den Praktikern, sich mehr auf das strategische Denken auf hoher Ebene zu konzentrieren und sich weniger um die Ausführung zu kümmern. Heute kann Automatisierungssoftware in unzähligen Funktionen in Vertrieb und Marketing eingesetzt werden, wobei erstklassige Plattformen alles von Lead-Scoring und -Segmentierung bis hin zu Social-Media-Planung und Auto-SEO bieten.

Mit einer Fülle von Kundendaten, die Vermarktern jetzt zur Verfügung stehen, darunter alles von Demografie, Präferenzen und Website-Interaktionen bis hin zu Benutzer-Clickstreams und Social-Media-Aktivitäten, hat die Marketingautomatisierung Vermarktern geholfen, Daten auf neue und interessante Weise zu nutzen.

Regeln sind gemacht um gebrochen zu werden

Aber regelbasierte Marketingautomatisierung hat ein inhärentes Handicap: Sie ist nur so intelligent wie der Mensch, der sie bedient.

Nehmen Sie eine wichtige Anwendung der Marketingautomatisierung: die Zielgruppensegmentierung. Marketing-Automatisierungssysteme können auf CRM-Daten angewendet werden, um Kunden basierend auf Dingen wie dem Verhalten vor Ort, demografischen Daten oder angegebenen Präferenzen in Segmente aufzuteilen.

Die Regeln, die die Segmentierung bestimmen, werden jedoch vom Vermarkter gewählt, d. h. sie beruhen auf menschlichen Annahmen darüber, welche Datenpunkte es wert sind, betrachtet zu werden. Dies lässt Raum für falsche Annahmen und erlaubt es den Vermarktern nicht, den gesamten Datensatz zu berücksichtigen.

Darüber hinaus schränkt die strukturierte Art der Datenerhebung das Potenzial für nuancierte Analysen ein. Es kann schwierig sein, anhand von Faktoren, die nicht einem der vordefinierten Felder entsprechen, genau zu segmentieren – z. B. nach Unternehmensgröße, Einkommen oder Bildungsniveau –, aber das kann von Bedeutung sein. Ein Autor von Software Advice beschrieb dies als eine „zweidimensionale“ Sicht auf den Kunden.

Geben Sie ein: maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen könnte die Lösung sein. Durch einen analytischen Prozess namens „Clustering“ kann maschinelles Lernen einen vollständigen Satz von Kundendaten betrachten, Muster erkennen und sie in „Cluster“ ähnlicher Daten organisieren. Dies hat den Vorteil, dass die Annahmen des Vermarkters über die Bedeutung der Daten nicht berücksichtigt werden, sondern die Informationen durch die Analyse ermittelt werden. Dies lässt die Tür für Trends und Zusammenhänge offen, die bei der Analyse einzelner Datenteile nacheinander möglicherweise übersehen wurden.

Ein weiterer Vorteil ist, dass Vorhersagen in Echtzeit möglich sind. Ein maschinelles Lernsystem könnte beispielsweise feststellen, dass Kunden innerhalb einer bestimmten demografischen Gruppe, die drei oder mehr Ihrer Produktseiten besucht haben, mit doppelter Wahrscheinlichkeit kaufen. Kombinieren Sie diese Erkenntnisse mit Marketing-Automatisierung, und der potenzielle Kunde könnte konvertiert werden, indem er ihm am optimalen Punkt seiner Customer Journey ein äußerst relevantes Angebot oder Angebot sendet.

Ein weiteres Beispiel könnte die Optimierung der E-Mail-Versandzeiten sein. Ein Marketing-Automatisierungssystem könnte Test-E-Mails zu unterschiedlichen Tageszeiten aufteilen. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen könnte dann die resultierenden Daten zu Öffnungen und Klicks verwenden, sie mit historischen Daten kombinieren und den nächsten E-Mail-Versand basierend auf den Ergebnissen ändern. Im Laufe der Zeit würde sich die Kampagne für den Erfolg selbst optimieren, ohne sich darauf zu verlassen, dass der Marketer Erkenntnisse aus den Daten zieht und diese manuell umsetzt. Klingt schon utopisch?

Andere Anwendungen

Auch im Marketing hat Machine Learning weitere interessante Anwendungen – wie zum Beispiel Churn Prediction . Dabei wird ein Algorithmus verwendet, um neue Kunden mit bestehenden Kunden in der Datenbank zu vergleichen. Der Grund dafür ist folgendes: Wenn ähnliche Kunden in der Vergangenheit „abgewandert“ sind, wird wahrscheinlich auch der neue Kunde abwandern. Das System berücksichtigt beim Vergleich das gesamte Datenuniversum, d. h. Faktoren, die möglicherweise nicht als relevant wahrgenommen wurden (und daher vom Marketer ignoriert wurden), können sich als signifikant herausstellen.

Sales Enablement ist ein weiterer Anwendungsfall. Diese Technologie nutzt auch CRM-Daten und wurde entwickelt, um Vertriebsteams die relevantesten Inhalte für jede Verkaufsgelegenheit bereitzustellen und so sicherzustellen, dass der Kaufprozess so reibungslos wie möglich verläuft.

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Die Zukunft

Maschinelles Lernen ist eine äußerst spannende Perspektive für die Marketingwelt und bietet ein enormes Potenzial zur Verbesserung der Effizienz und Effektivität von Teams und Kampagnen. Daher ist es wichtig, dass Vermarkter mit ihrem Automatisierungsanbieter zusammenarbeiten, um das Beste aus der Technologie herauszuholen.

Wenn Sie wissen möchten, welche Funktionen ein typischer Anbieter von Marketingautomatisierung bietet, lesen Sie unseren letzten Beitrag zur Auswahl eines Anbieters von Marketingautomatisierung.