Künstliche Intelligenz (KI) analysiert große Datenmengen in Rekordzeit. Ein Vorteil auch für das Marketing. Von der Produktsuche bis zur Out-of-Home-Werbung bestimmt KI an vielen Touch Points die Customer Journey. Durch individuellen Content und Angebote oder virtuelle Assistenten wie Hallo Magenta und dem Google Assistant mit selbstlernendem „RankBrain“-Algorithmus für genaue Ergebnisse. So hat er vielleicht auch Leser zu diesem Artikel geführt.
Der Umfrage Digital Dialog Insights 2020 zufolge hat für über die Hälfte der Marketingunternehmen KI eine hohe Bedeutung. Bereits in zwei Jahren sollen es 75% sein. Es wird immer wichtiger, Kunden bestmöglich zu verstehen, um erfolgreiche Angebote zu unterbreiten. Wer das – auch mithilfe von KI – am schnellsten und genauesten kann, profitiert von einem Wettbewerbsvorteil.
Immer mehr Menschen haben Zugang zum Internet und kaufen online ein. Laut Global Digital Report 2020 sind weltweit 4,5 Mrd. Menschen online, fast zwei Drittel der Bevölkerung. In Deutschland sind es mit 78 Mio. sogar 93 Prozent. Gleichzeitig werden immer mehr Endgeräte entwickelt und vernetzt. Künstliche Intelligenz benötigt Daten und findet im Online Marketing genug davon. Kundendaten sammeln und speichern, reicht nicht aus. Um sie zu verwerten, sind gute Analysten notwendig, die von KI-Anwendungen unterstützt werden können.
Im Trend liegen auch persönliche Sprachassistenten in Smartphone oder -speaker (z.B. Hallo Magenta). Sie geben Shoppingtipps oder erinnern an Geburtstage. Doch ihr Support geht darüber hinaus: „Hallo Magenta, setze Produkt X auf die Einkaufsliste“ oder „… rufe Person Y an“ genügt. In die Entwicklung der Sprachsysteme und Chatbots werden hohe Geldsummen investiert. Künstliche Intelligenz lernt dabei, natürlichsprachliche Texte zu verstehen. Auch für einen besseren Customer Service bei Support-Hotlines existieren anwendbare Lösungen (z.B. Semasuite, T Systems).
Denn je zeitunabhängiger und personalisierter die Ansprache ist, desto eher wird sich ein Kunde für ein Angebot entscheiden und zufriedener mit dem Service sein. KI greift dazu auch auf Daten zum Kundenverhalten und Faktoren wie Ort, Zeit, Gerät oder Wetter zurück. Diese Informationen werden etwa bei der Echtzeit-Anpassung von Werbeanzeigen eingesetzt, u.a. bei Dynamic Creative Optimization. Aus verschiedenen Bildern und Texten komponieren Algorithmen dabei nutzerspezifische Werbeanzeigen.
KI-basierte Lösungen analysieren neben Daten und Sprache auch Bilder, um menschliches Sehen zu lernen, zum Beispiel zur Produkterkennung (z.B. AI Vision, T Systems). So werden automatisierte Qualitätskontrollen durchführt oder Kundenanfragen an den richtigen Kundenservice weitergeleitet. Künftig könnte so auch Out-of-Home-Werbung angepasst werden, indem KI dank Kameras etwa Geschlecht, Kleidung und Accessoires auswertet. So wird jemandem mit dem Wochenendeinkauf im Arm Grillwerbung angezeigt.
Auch in Shops und Restaurants werden Kunden zunehmend mithilfe intelligenter Technologien bedient: In chinesischen KFC-Filialen empfiehlt KI individuelle Menüs, basierend auf dem geschätzten Alter und der Stimmung des Kunden. Die US-Supermarktkette Walmart setzt KI-Lösungen bereits seit Längerem gegen Ladendiebe ein. Generell muss jedoch der Datenschutz respektiert und eingehalten werden. Auch Fragen der Ethik sind intensiv diskutierte Themen. Gerade im Marketing gilt es, Vertrauen zu gewinnen. Nur im verantwortungsvollen Umgang spielt KI ihre Stärken aus.
Beim Websurfen kann KI Internetnutzer vor irrelevanter Werbung und Bad Ads schützen. Wird auf einer Rezeptseite ein Lebensmittel-Angebot angezeigt, nehmen wir das positiv wahr. Lesen wir einen Artikel über einen Verkehrsunfall, so wirkt eine daneben sichtbare Automobilwerbung negativ. Mit Cognitive Targeting kann diese „Fehlplatzierung“ vermieden werden: Künstliche Intelligenz analysiert die Website in Echtzeit und ermöglicht die Schaltung von Werbemitteln passend zu Zielgruppe und Content sowie das Ausspielen der Werbeanzeige in einem für die Marke unkritischem Kontext.
Für Cognitive Advertising muss der User weder getrackt werden noch ist seine Identität nötig. Die Werbung ist relevant für den Nutzer, wird nicht als störend empfunden und ist DSGVO-konform. Als Lösung zu den klassischen Cookies wird derzeit der Einsatz von Verfahren wie Cognitive oder Contextual Targeting stark diskutiert. Sie sind auch vielversprechend, da sich darauf basierende Werbung an der aktuellen Website orientiert statt an zurückliegenden Besuchen oder Käufen.
In die Zukunft blicken ist ein Menschheitstraum. KI-Support macht das im Marketing gewissermaßen möglich: Predictive Analytics prognostizieren Kundenverhalten und -wünsche. Welcher Bedarf könnte bei welchem Kunden wann vorhanden sein? Denn dieser erwartet zunehmend 24/7-Zugang zu Produkten. Die Vorhersage von Einkäufen wird sowohl für Käufer als auch für Händler wichtiger. Künstliche Intelligenz unterstützt sie dabei und verbessert so die Customer Experience. Amazon geht noch weiter und plant, Produkte an seine Kunden zu versenden, bevor sie sich dafür entschieden haben.
Auch das Auto der Zukunft soll zum mobilen Einkaufszentrum werden. Denkbar ist, dass dann nicht der Paketbote – oder die Drohne – die Ware zum Kunden liefert, sondern dessen Fahrzeug proaktiv und automatisiert zum Händler fährt und beladen wird. Eine Herausforderung für jeden Onlineshop sind inaktive Kunden. Sie zu reaktivieren ist aufwendig. Besser ist: vorhersagen können, wann sie untätig werden könnten und sie dann zu mobilisieren.
Immer mehr Kunden bevorzugen durch KI-Tools gestützten Komfort, die Genauigkeit und die 24/7-Verfügbarkeit von Angeboten und Leistungen. Ohne Künstliche Intelligenz werden Unternehmen Ansprüche wie diese nicht mehr ausreichend bedienen können und bleiben möglicherweise auf der Strecke. In modernen Unternehmen wird es dazugehören, KI und Machine Learning einzuführen und die Wandlung zu einem technologiegeführten Player zu vollziehen. Viele Branchen erfahren noch immer einen Digitalisierungsschub – das gilt es zu nutzen.
Und wenn es um den menschlichen Faktor geht, ist auch der Kampf um Experten für KI-Technologien entscheidend. Denn je größer die Datenmengen und je vielfältiger die Anwendungsoptionen sind, desto mehr Spezialisten werden gebraucht. Wichtig ist auch die Weiterbildung von Mitarbeitern zum Thema KI und neuen Technologien. Ziel sollte sein, Translator Skills auszubilden, damit jeder relevante Angestellte Probleme in KI-Fragestellungen übersetzen und die Ergebnisse nutzen kann.
