Was sagen führende Berater zum Einsatz von KI im Marketing?

Marketer haben begonnen, künstliche Intelligenz einzusetzen, um jeden Schritt der Customer Journey zu verbessern. KI wird verwendet, um Verkäufe zu prognostizieren, ein personalisiertes Website-Erlebnis bereitzustellen, einen 24/7-Kundenservice über Chatbots anzubieten und den ROI durch programmatisches Anzeigen-Targeting zu optimieren.

Führende Berater wie Deloitte, McKinsey and Company, Bain and Company, EY LLP und Boston Consulting Group haben untersucht, um die Rolle der künstlichen Intelligenz im Marketing zu identifizieren.

Schauen wir uns an, was diese führenden Berater über den Einsatz von KI im Marketing sagen.

Deloitte: „Mit KI personalisierte Erlebnisse auf Unternehmensebene bereitstellen“

Im CMO Survey Report 2019 von Deloitte erwarteten 56% der Teilnehmer, KI für die Personalisierung von Inhalten einzusetzen. 33 % der Befragten planen den Einsatz von KI zur Verbesserung des Marketing-ROI durch Optimierung von Marketinginhalten und -timing.

Marketer können nicht viele Daten über alle ihre Kunden gleichzeitig verarbeiten. Aus diesem Grund haben sie die Kunden in verschiedene Segmente unterteilt (basierend auf Merkmalen, Surfverhalten und Kaufhistorie).

Das reicht jedoch möglicherweise nicht aus. Kunden verlangen nun von Marken, dass sie auf ihre Bedürfnisse reagieren, so wie sie von ihren Lieblingsmitarbeitern in ihrem Lieblingsrestaurant behandelt werden.

Es ist eine Herausforderung, diese Art der Personalisierung auf Unternehmensebene anzubieten. Hier kann künstliche Intelligenz Unternehmen dabei unterstützen, diese Erfahrungen gleichzeitig Millionen von Kunden bereitzustellen.

56 % der Marketer glauben, dass KI dazu beitragen kann, eine bessere Interaktion mit Kunden und Interessenten zu erzielen. Unternehmen wie Omniconvert nutzen bereits künstliche Intelligenz, um alle 4 Stunden mehr als 500 neue automatisierte Experimente bereitzustellen.

Deloitte sagt: „Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können im Moment Entscheidungen auf der Grundlage von Hunderten oder Tausenden von Datenpunkten treffen, weit mehr, als wir Menschen berücksichtigen können und dies im Unternehmensmaßstab tun.“

Dies bedeutet nicht, dass Sie sich beim Marketing Ihres Unternehmens ausschließlich auf KI verlassen müssen. Es geht darum, die Superkräfte der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um blitzschnelle Entscheidungen zu treffen und Millionen einzelner Kunden gleichzeitig zu pflegen.

Um KI effektiv im Marketing einzusetzen, benötigen Sie ein angemessenes Maß an Transparenz und Interpretierbarkeit. Ohne Interpretierbarkeit wäre es schwierig zu bestimmen, wie künstliche Intelligenz zu Ihrem Unternehmen beiträgt.

Indem Sie proaktiv und strategisch Wege zur Integration von KI finden und die maschinell-menschliche Zusammenarbeit in Ihrem Unternehmen ausbauen, können Sie eine menschlichere Bindung zu Millionen Ihrer Kunden aufbauen.

McKinsey and Company: „Implementieren Sie Kernpraktiken, um die Ergebnisse der künstlichen Intelligenz zu verbessern“

Mckinseys Umfrage ergab, dass 44 % der Unternehmen durch den Einsatz von KI im Marketing ihre Betriebskosten senken und den Geschäftsumsatz steigern.

Es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz jährlich rund 2,6 Billionen US-Dollar an geschäftlichen Auswirkungen in Vertrieb und Marketing haben wird.

Einige der Unternehmen aus verschiedenen Sektoren erzielen durch KI überdimensionale Geschäftsergebnisse. Diese leistungsstarken Unternehmen verzeichneten sowohl höhere Umsatzsteigerungen als auch deutlichere Kostensenkungen als andere Unternehmen, die KI einsetzen.

Es wurde festgestellt, dass 2019 20 % der Unternehmen KI in ihrem Unternehmen implementierten. Die Zahl wird voraussichtlich im Jahr 2020 steigen.

Laut Mckinsey wenden diese Unternehmen eher KI-Kernpraktiken an, um den Wert zu steigern und Risiken im Zusammenhang mit Technologie zu mindern.

Zu den Kernpraktiken, die von High-Performern der künstlichen Intelligenz angewendet werden, gehören:

• Investitionen in KI-Talente und -Ausbildung.
• Sicherstellen, dass kaufmännisches Personal und technisches Personal über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen.
• Abstimmung von Geschäfts-, Analyse- und IT-Führungskräften, um gemeinsam an bestimmten Problemen zu arbeiten.
• Anpassung der KI-Taktiken an ihre Unternehmensstrategie.
• Eine KI-Strategie mit einer klaren Roadmap für Anwendungsfälle auf Unternehmensebene.
• Schaffung klar definierter Governance-Prozesse für kritische datenbezogene Entscheidungen.
• KI-Modelle häufig aktualisieren.
• Verwenden von KI-Erkenntnissen in Echtzeit, um die tägliche Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Verfolgen eines umfassenden Satzes verschiedener KI-Leistungsindikatoren.

Die Implementierung dieser Kernpraktiken kann Ihre Chancen erhöhen, die durch künstliche Intelligenz generierten Ergebnisse in Ihrem Marketing zu verbessern.

Bain and Company: „Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der KI, um das Cross-Selling zu steigern“

Online-Händler, die maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um Kundenintelligenz und detaillierte Käuferprofile zu generieren, haben einen durchschnittlichen Bestellwert von 5 % auf 10 % und einen ROI von 6x-7x verzeichnet.

Cross-Selling kann Ihren durchschnittlichen Bestellwert und Ihren Nettogewinn verbessern. Doch welche Produkte wann Cross-Selling sind, ist für viele Marketer eine Herausforderung.

In einer interessanten Fallstudie konzentrierte sich das Unternehmen auf Cross-Selling mit künstlicher Intelligenz.

Das Unternehmen hatte alles (hochwertige Daten, die richtige Technologie und internes Talent), um bessere Ergebnisse zu erzielen. Das Analyseteam war jedoch nicht mit Experten für Geschäftseinheiten und Funktionsbereiche abgestimmt.

Das Unternehmen hat ein neues Team aus Programmierern und Analyseexperten zusammengestellt. Der neue Kader hat den alten Analyseansatz geändert, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Das Team bewertete die aktuelle Cross-Selling-Performance und untersuchte die Ereignisse, die den Verkauf zusätzlicher Produkte ausgelöst haben.

Anschließend nutzten sie Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um zu bestimmen, welches Produkt ein Kunde wahrscheinlich als nächstes kaufen würde. Das Team trainierte die KI, indem es 20 Datenbanken in ein System integrierte, das eine 10-jährige Historie des Kunden und externe Daten enthielt.

Sie nutzten agile Entwicklungsmethoden, um das Projekt in kleine Teile zu unterteilen, die alle Kernaufgaben abdeckten, wie Datenvorbereitung und -laden, Test und Implementierung sowie Wissenstransfer.

Außerdem führten sie wöchentliche Treffen mit dem Top-Management durch, um Hindernisse für das Cross-Selling zu beheben.

Die Marketing-Erkenntnisse, die durch neue maschinelle Lernfunktionen gesammelt wurden, trugen dazu bei, die Marketingleistung um das Zehnfache zu steigern. Darüber hinaus verzeichnete das Unternehmen durch Cross-Selling einen zusätzlichen Umsatzzuwachs von 25 %.

Durch die strategische Implementierung von KI, um das Kundenverhalten zu verstehen und zusätzliche Produkte zu empfehlen, können Sie Ihre Cross-Selling-Fähigkeiten erheblich steigern.

EY (Ernst and Young) LLP: „Risiken einschätzen und Hürden bei der Implementierung künstlicher Intelligenz überwinden“

Eine EY-Studie unter CEOs und Unternehmensleitern zeigt, dass 62 % der Befragten der Meinung sind, dass künstliche Intelligenz einen erheblichen Einfluss auf die Effizienzsteigerung in ihrem Unternehmen haben wird.

Weitere 62 % sagen, dass KI eine wesentliche Rolle dabei spielen wird, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Außerdem glauben 60 % der Befragten, dass künstliche Intelligenz ihnen helfen wird, die Kunden besser zu verstehen.

Das größte Hindernis bei der Implementierung künstlicher Intelligenz ist jedoch der Mangel an qualifizierten Fachkräften. In einer Umfrage stellte EY einige Einschränkungen fest, die die Einführung von KI beeinträchtigen. Zu diesen Barrieren gehören:

• Mangel an Experten für die Implementierung von KI.
• Fehlendes Vertrauen in die Qualität der Daten.
• Bedenken bezüglich Datenschutz und Verwendung.
• Fehlen der erforderlichen Infrastruktur und Interoperabilität.

Die beiden Faktoren zur Überwindung dieser Hindernisse (wie von CEOs und Unternehmensführern genannt) sind:

• Ein überzeugender Business Case für KI.
• Mit einer strategischen Vision und dem Engagement von C-Level-Führungskräften für KI.

Für die KI-Implementierung können Sie entweder einen Top-Down- oder einen Bottom-Up-Ansatz wählen, die beide großartig sind.

Ein Top-Down-Ansatz beginnt mit der Identifizierung eines Geschäftsproblems und geht bis zum Zugang zur technischen Machbarkeit. Ein Bottom-up-Ansatz beginnt mit der Identifizierung einer KI-Technologie und geht bis zu der Bestimmung, welcher Wert bereitgestellt werden kann.

Das größte Risiko, das künstliche Intelligenz für Unternehmen birgt, ist die Verzerrung der Daten. KI wird die Verzerrung verstärken, es sei denn, Sie setzen genaue Kontrollen ein, um dies zu verhindern. Wenn Sie die Präferenz nicht erkennen, werden Sie am Ende Hunderte von Dollar für Marketingkampagnen ausgeben und kein Ergebnis sehen.

Auch das mangelnde Verständnis der Aufsichtsbehörden für KI könnte zu Problemen führen. Daher ist es für Unternehmen unerlässlich, in das Lernen und die Entwicklung interner Kontrollen zu investieren, damit sie fundierte, datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

Boston Consulting Group: „Kombinieren Sie KI und menschliche Elemente des Geschäfts“

Boston sagt: „Unternehmen, die die Fähigkeiten von Mensch und Maschine vereinen, werden überragende Kundenerlebnisse und -beziehungen, produktivere Abläufe und dramatisch höhere Innovationsraten entwickeln.“

Ein globales FMCG-Unternehmen nutzte KI, um seinen Prozess zur Zuweisung von Marketingausgaben zu optimieren. Advanced Analytics Modeling verglich den ROI über Marken, Märkte und Medienkanäle hinweg und erstellte ein dynamisches Modell, um verschiedene potenzielle Szenarien für die Zuweisung dieser Ausgaben zu analysieren.

Infolgedessen traf das Unternehmen bessere Ausgabenentscheidungen und verzeichnete in den ersten 12 Monaten einen Anstieg des Marketing-ROI um 10 %.

Aber gewinnt jedes Unternehmen, das KI implementiert?

In einer von BCG durchgeführten Umfrage stimmten 90 % der Befragten zu, dass künstliche Intelligenz eine Geschäftsmöglichkeit für ihr Unternehmen darstellt. 70 % der Unternehmen berichten jedoch bisher über minimale oder keine Auswirkungen von KI.

Damit KI außergewöhnliche Ergebnisse liefert, müssen Unternehmen sie in die einzelnen Prozesse integrieren, die den Kern ihres Geschäfts antreiben. Unternehmen müssen die richtigen Feedbackschleifen entwickeln, damit künstliche Intelligenz mit der Zeit besser werden kann.

Laut Boston erzielen Unternehmen, die Mensch (Organisation, Talent und Arbeitsweise) mit Technologie (Daten und digitale Plattformen) kombinieren, bessere Ergebnisse. Die Ergebnisse umfassen:

• Personalisierte Kundenerlebnisse und -beziehungen
• Bionische Operationen
• Neue Angebote, Services und Geschäftsmodelle

Abschluss

Unternehmen, die KI im Marketing einsetzen, verzeichnen ein höheres Wachstum als diejenigen, die dies nicht tun. Das belegen auch Untersuchungen und Studien von Top-Beratungsunternehmen. Um jedoch den maximalen Nutzen aus der KI zu ziehen, ist es entscheidend, das Problem zu bestimmen, das Sie lösen möchten, und die besten Talente für das Management der Technologie einzustellen.