What is AI Marketing and How to Implement It? A Comprehensive Guide

Unternehmen nutzen KI-gestützte Technologien in großem Umfang, um davon zu profitieren - denn niemand will bei der KI-Revolution zurückbleiben. Laut Forrester geben 84 % der Entscheidungsträger mit Bezug zu KI an, dass ihre Führungskräfte generative KI (im Englischen GenAI) unbedingt einsetzen wollen.

Marketing ist einer der Bereiche, der sich am besten für eine KI-gestützte Transformation eignet, da er durchweg auf digitalisierte Marketingdaten angewiesen ist, was die Einführung datengestützter KI-Tools erleichtert. Ein aktueller Bericht von PwC zeigt, dass KI-gesteuertes Marketing bis 2030 voraussichtlich 45 % der gesamten Weltwirtschaft vorantreiben wird.

Jeden Tag tauchen neue KI-Marketing-Tools auf, die versprechen, Marketingfachleuten zu helfen, schneller, intelligenter und effizienter zu arbeiten. Doch wie können Unternehmen zwischen reinen Spielereien, die aus dem KI-Wahn Kapital schlagen wollen, und wirklich nützlicher Technologie unterscheiden?

In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über KI im Marketing wissen müssen - von den Vorteilen bis hin zu den verwendeten Technologien und ihren Anwendungen. Wir geben Ihnen das nötige Wissen an die Hand, um Ihre eigene KI-Marketingstrategie zu entwickeln.

Was ist KI-Marketing?

Marketing mit künstlicher Intelligenz (KI) umfasst den Einsatz fortschrittlicher KI-Software und -Tools - wie Datenmodelle, Algorithmen und maschinelles Lernen -, um KundInneneinblicke zu gewinnen, Marketingkampagnen zu entwerfen und durchzuführen, individuelle Marketinginhalte zu erstellen und die Customer Journey zu personalisieren. Ziel des KI-Marketings ist es, die Marketingleistung eines Unternehmens zu verbessern, die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken, indem manuelle Aufgaben automatisiert und die Datenanalyse beschleunigt werden.

Einige verbreitete Beispiele künstlicher Intelligenz im digitalen Marketingbereich sind:

• Chatbots: Automatisierte Assistenten, die KundInnenanfragen in Echtzeit bearbeiten.
• Empfehlungssysteme: Systeme, die auf der Grundlage des Nutzerverhaltens Produkte oder Inhalte vorschlagen.
• Zielgruppenorientierte Werbung: Anzeigen, die auf Ihren Suchverlauf und Ihr Online-Verhalten zugeschnitten sind.
• Dynamische Preisgestaltung: Flexible Preisstrategien auf E-Commerce- Webseiten, die sich an der Nachfrage und anderen Faktoren orientieren.

Grundsätzlich nutzen KI-Marketing-Tools fortschrittliche Technologien und Daten, um Marketingaufgaben zu erfüllen, die für Menschen entweder sehr zeitaufwändig oder gar unmöglich wären, z. B. die Analyse großer Datensätze, um Muster zu finden.

Verschiedene Arten von KI-Marketinglösungen

In der Unternehmenswelt wird die Abkürzung „KI“ häufig verwendet, um eine Fülle von Technologien zu beschreiben, die auf großen Datenmengen trainiert werden können, um unabhängige Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden finden Sie eine kurze Liste der im Marketing am häufigsten verwendeten Tools für künstliche Intelligenz.

Maschinelles Lernen und Große Sprachmodelle

Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Systemen, mithilfe neuronaler Netze selbständig zu lernen und sich zu verbessern. Indem sie große Datenmengen in ML-Algorithmen einspeisen, können Finanzinstitute Modelle trainieren, um bestimmte Probleme zu lösen und Erkenntnisse für kontinuierliche Verbesserungen zu gewinnen. Im Marketing verbessert das maschinelle Lernen verschiedene Aspekte wie KundInnensegmentierung, personalisiertes Marketing und prädiktive Analysen.

ML-Algorithmen können zum Beispiel als KI-Marketing-Tool eingesetzt werden, um bestimmte KundInnensegmente auf der Grundlage von Verhalten, Vorlieben und demografischen Daten zu identifizieren. Dies hilft Marketingfachleuten, ihre Strategien so zu gestalten, dass sie bestimmte Zielgruppen effektiver ansprechen.

Große Sprachmodelle („Large Language Models“, LLMs) wie GPT-4 können Marketingteams bei der Content-Erstellung, dem KundInnenservice und der Stimmungsanalyse unterstützen. LLMs können hochwertige Inhalte für Webseiten, soziale Medien und E-Mail-Marketing erstellen. Sie können Produktbeschreibungen verfassen, ansprechende Überschriften erstellen und ganze Artikel oder kundInnenorientierte Leitfäden verfassen. LLMs unterstützen auch Chatbots für den KundInnenservice, die sofortige Antworten auf KundInnenanfragen liefern.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (“Natural Language Processing”, NLP) ermöglicht es Ihrem KI-Marketing-Tool, Texte in natürlicher Sprache zu verstehen, d. h. jeden Text, der von einem Menschen für einen anderen Menschen geschrieben wurde. Es wird zur Analyse von Social Listening-Daten, E-Mails und Textunterhaltungen, Marketingmaterialien, die für frühere Kampagnen erstellt wurden, usw. verwendet.

Marken können die Stimmungsanalyse nutzen, um soziale Medien zu überwachen und die öffentliche Meinung über ihre Produkte und Kampagnen zu ermitteln. Durch die Analyse des KundInnenfeedbacks können sie Trends erkennen, die Emotionen der KundInnen verstehen und datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung ihrer digitalen Marketingstrategien treffen.

Marketingteams können NLP auch nutzen, um große Mengen an Textdaten aus verschiedenen Quellen zu analysieren, z. B. Webseiten von Wettbewerbern, Produktbewertungen und Branchenberichte. Dies hilft ihnen, Markttrends, Wettbewerbsstrategien und Verbraucherpräferenzen zu verstehen, was wiederum in ihre Marketingtaktiken und Produktentwicklung einfließt.

Semantische Suche

Semantische Suchalgorithmen sind ein wesentlicher Bestandteil von NLP. Sie extrahieren und kategorisieren relevante Schlüsselwörter in semantischen Clustern und reduzieren Duplikate im Textmining, was zu einer genaueren Analyse von Texten führt. Diese Technologie ist für KI-Schreibtools und Suchmaschinenoptimierung unerlässlich.

Marketingteams, die die semantische Suche nutzen, können beispielsweise KundInnenrezensionen analysieren, um gemeinsame Themen und Stimmungen über ihr Produkt und ihre KundInnenerfahrung zu verstehen. Wenn KundInnen häufig „schnelle Lieferung“ und „ausgezeichneten KundInnenservice“ erwähnen, gruppiert der Algorithmus diese Sätze und hilft dem Team, diese Stärken in seinen Marketingkampagnen hervorzuheben.

Computer Vision

Computer Vision ermöglicht es KI-Marketing-Tools, Erkenntnisse aus digitalen Daten ohne Text, wie z. B. Bildern, zu gewinnen. Sie ermöglicht die optische Zeichenerkennung ("Optical Character Recognition", OCR) zur Analyse von Informationen und Unterschriften auf Schecks, zur Erkennung von Markenlogos in Videos und zur Extraktion von Text aus Bildern für die Barrierefreiheit.

Ein Einzelhändler könnte Computer Vision nutzen, um KundInnenfotos in sozialen Medien zu analysieren. Durch die Erkennung und Verfolgung seiner Produkte in diesen Bildern kann der Einzelhändler die Beliebtheit seiner Produkte und die Vorlieben seiner KundInnen einschätzen und so seine Marketingstrategien und sein Produktangebot effektiver gestalten.

Named Entity Recognition und neuronale Netze

Named Entity Recognition (NER, z. Dt. “Eigennamenerkennung”) ist eine NLP-Technik, die bestimmte Elemente in einem Text identifiziert und kategorisiert, z. B. Namen von Personen, Organisationen, Orten, Daten und mehr. NER beinhaltet das Parsen (o. a. zerlegen) von Text, damit diese vordefinierten Kategorien erkannt werden und ihnen entsprechende Bezeichnungen zugewiesen werden können.

So kann NER beispielsweise persönliche Namen und Vorlieben in KundInnendaten identifizieren, was es digitalen Vermarktern ermöglicht, personalisierte E-Mail-Kampagnen oder Produktempfehlungen zu erstellen. Wird erkannt, dass eine Kundin oder ein Kunde häufig „New York“ und „vegane Restaurants“ erwähnt, können Angebote auf diese Interessen zugeschnitten werden.

Neuronale Netze bieten leistungsstarke Modelle, die natürliche Sprache mit hoher Genauigkeit verstehen und verarbeiten können. Sie merken sich zusammenhängende Datenpunkte und fügen sie ihrer Wissensdatenbank hinzu. Auf diese Weise können ML-Modelle präzisere Ergebnisse liefern und KundInnendaten durch Deep Learning mit der Zeit besser analysieren.

Generative KI

Generative KI-Tools nutzen KI-Technologien wie neuronale Netze, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um neue und originelle Inhalte zu erstellen. Diese Tools unterstützen Marketingteams durch die Automatisierung der Contenterstellung für verschiedene Marketingkanäle, die Verbesserung der Personalisierung und die Optimierung von Kampagnenstrategien.

So könnte beispielsweise ein E-Commerce-Unternehmen generative KI für seine digitalen Marketingkampagnen einsetzen. Es könnte personalisierte Rabattangebote und Produktempfehlungen an KundInnen senden und sicherstellen, dass diese Marketing-E-Mails einzigartig und relevant für die Interessen und das Kaufverhalten der EmpfängerInnen sind.

Wie nutzt man KI im Marketing?

Im Folgenden schauen wir uns die wichtigsten Anwendungsfälle für KI-Marketing an und erfahren, wie die im obigen Abschnitt aufgeführten Technologien Marketingfachleuten tatsächlich nutzen.

Marketingdaten-Analyse

KI wird in großem Umfang zur Analyse von Marketingdaten eingesetzt und liefert wertvolle Erkenntnisse über das Kundinnenverhalten und die Wirksamkeit von Marketing-Kampagnen. KI-Algorithmen können große Datenmengen analysieren, um Muster im Verhalten, in den Vorlieben und Kaufgewohnheiten zu erkennen. Dies hilft dabei, zu verstehen, was die Entscheidungen der KundInnen beeinflusst und wie sie mit Ihrer Marke interagieren.

Darüber hinaus analysiert die KI historische Daten von Marketing-Kampagnen, um deren Leistung zu bewerten. Dazu gehört die Verfolgung digitaler Marketingkennzahlen wie Klickraten, Konversionsraten und Investitionsrendite (ROI). KI hilft dabei, zu erkennen, welche Elemente einer Kampagne angepasst werden müssen, und nutzt Leistungsdaten, um laufende Kampagnen in Echtzeit zu optimieren. So können Algorithmen des maschinellen Lernens beispielsweise Anzeigen-Targeting, Gebotsstrategien und Inhalte auf der Grundlage der aktuellen Leistung anpassen, um die Ergebnisse zu maximieren.

Darüber hinaus kann KI aufkommende Trends und Veränderungen im Verbraucherverhalten erkennen, indem sie öffentlich verfügbare große Datenmengen analysiert, z. B. Social Listening-Daten und Marktforschung. Dies hilft Marketingfachleuten, der Zeit voraus zu sein und ihre Strategien an die sich ändernden Marktbedingungen anzupassen.

Zielgruppensegmentierung

KI-Marketing-Tools können KundInnen schnell anhand ihres Verhaltens, ihrer demografischen Daten und ihrer Vorlieben gruppieren, was zu einer präziseren Marktsegmentierung führt. Dies ermöglicht maßgeschneiderte Marketingstrategien, die auf unterschiedliche KundInnengruppen und Zielgruppen abgestimmt sind.

Bei der sogenannten Lookalike-Modellierung identifiziert die Software die gemeinsamen Merkmale und Eigenschaften Ihrer Top-KundInnen auf der Grundlage ihrer Vorlieben und Kaufhistorie. Auf diese Weise können Sie neue KundInnen ansprechen, die ähnliche Eigenschaften aufweisen und wahrscheinlich an Ihren Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind.

Content-Generierung

Generative KI-Tools werden im Marketing für alle Arten von Aufgaben der Content-Erstellung eingesetzt, von der Planung komplexer Marketing-Kampagnen bis hin zur Gestaltung und Erstellung von Texten für E-Mails und Landingpages.

GenAI hilft dabei, Marketing-Kampagnen zu verbessern, indem sie ansprechende, auf jede Phase der Customer Journey zugeschnittene Kommunikation generiert. Sie kann überzeugende E-Mail-Betreffzeilen und personalisierte Inhalte für Buyer Personas erstellen und absichtsbasierte Konversationen vorantreiben, um die KundInnenerfahrung zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Darüber hinaus kann moderne KI-Marketingsoftware Audio, Bilder und Videos generieren, um Ihre Kampagnen mit audiovisuellen Inhalten zu bereichern.

KundInnenpersonalisierung

KI kann dabei helfen, die Customer Journey darzustellen, indem Markeninteraktionen an verschiedenen Berührungspunkten analysiert werden. So erhalten Sie einen umfassenden Überblick darüber, wie die KundInnen mit der Marke interagieren, und können Marketing-Kampagnen erstellen, die auf bestimmte Berührungspunkte mit bestimmten KundInnensegmenten zugeschnitten sind.

KI kann auch Erkenntnisse aus KundInnendaten nutzen, um hoch personalisierte Inhalte und Angebote zu erstellen. KI-Marketing-Tools können Ihnen beispielsweise dabei helfen, Inhalte zu erstellen, die verschiedene soziale Perspektiven widerspiegeln, so dass Ihre Botschaften für ein vielfältiges Zielpublikum zugänglich und verständlich sind. Dies könnte personalisierte E-Mail-Kampagnen, Produktempfehlungen und gezielte Werbung umfassen, die alle auf individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen zugeschnitten sind.

Marketing-Automatisierung

KI-Marketing-Tools werden eingesetzt, um verschiedene Aufgaben und Prozesse im digitalen Marketing zu automatisieren:

Im E-Mail-Marketing kann die KI E-Mail-Listen auf der Grundlage des Nutzerverhaltens und der Präferenzen segmentieren und die Erstellung personalisierter E-Mail-Inhalte für verschiedene Segmente automatisieren. KI-Algorithmen analysieren frühere E-Mail-Interaktionen, um den optimalen Zeitpunkt für den Versand von E-Mails an die einzelnen Empfänger zu bestimmen und so die Öffnungsraten und das Engagement zu erhöhen. KI-gesteuerte Chatbots und automatisierte E-Mail-Beantworter bearbeiten häufige KundInnenanfragen und bieten sofortige Unterstützung, was die Effizienz des KundInnendienstes verbessert.

Automatisierte Marketing-Kampagnen, die von KI unterstützt werden, liefern dynamisch personalisierte Inhalte auf der Grundlage von Nutzerverhalten, Präferenzen und Echtzeit-Interaktionen. Darüber hinaus automatisiert KI den Prozess der A/B-Tests verschiedener Kampagnenelemente, wie z. B. Überschriften und Handlungsaufforderungen, und analysiert die Ergebnisse, um die effektivsten Varianten zu ermitteln.

Und schließlich hilft KI bei der Automatisierung von Aspekten der Lead-Generierung und -Pflege, indem sie Leads auf der Grundlage ihres Verhaltens und ihrer Interaktionen bewertet und ein Scoring vornimmt, um potenzielle Interessenten für die Weiterverfolgung zu priorisieren. KI erstellt und liefert gezielte Inhalte und Angebote auf der Grundlage des Verhaltens und der Interaktion der Leads und leitet sie mit minimalem manuellem Aufwand durch den Verkaufstrichter.

Media Buying und Werbeanzeigen

KI unterstützt Media Buying durch die Automatisierung des Media Placement-Prozesses über programmatische Werbeplattformen. Diese Technologie optimiert die Werbeausgaben und das Targeting in Echtzeit, indem sie die KundInnenhistorie, Vorlieben und den Kontext nutzt, um relevantere Anzeigen zu schalten und die Konversionsraten zu verbessern. Wenn Sie Google Ads verwenden, sind Sie wahrscheinlich schon auf ähnliche KI-Funktionen gestoßen, die beim Auktionsprozess helfen.

KI kann nicht nur Targeting- und Gebotsstrategien anpassen, sondern auch Ihre Anzeigenmotive auf der Grundlage von Leistungsdaten verfeinern, um den ROI zu verbessern.

Darüber hinaus zeichnet sich KI beim Retargeting dadurch aus, dass sie kontinuierlich aus jeder KundInneninteraktion oder Konversion lernt. Auf diese Weise kann das System künftige Inhalte und Marketingstrategien optimieren und so ein effektiveres Engagement und höhere Konversionsraten gewährleisten.

Reputationsmanagement

KI unterstützt das Reputationsmanagement durch die Überwachung von Online-Erwähnungen einer Marke auf verschiedenen Plattformen, einschließlich sozialer Medien, Bewertungen und Nachrichtenseiten. Mithilfe von Stimmungsanalysen werden die öffentliche Wahrnehmung verstanden und potenzielle Probleme oder Chancen identifiziert.

KI-Marketing-Tools können dann Echtzeitwarnungen für negative Stimmungen oder aufkommende Trends senden und so zeitnahe Reaktionen und proaktives Reputationsmanagement ermöglichen. Darüber hinaus kann die KI bei der Erstellung und Verbreitung positiver Inhalte helfen, um das Image der Marke zu stärken.

Kompetitive Intelligenz

KI kann dabei helfen, die digitalen Marketingstrategien Ihrer KonkurrentInnen zu analysieren und ihre Leistung zu bewerten. Durch die Analyse ihrer digitalen Präsenz, einschließlich Aktivitäten in sozialen Medien, Werbekampagnen und Content-Performance, identifiziert die KI Trends, erfolgreiche Taktiken und Lücken in den Strategien der WettbewerberInnen.

So könnte die KI beispielsweise aufzeigen, dass die Anzeigen einer MitbewerberIn, die sich mit dem Thema Nachhaltigkeit befassen, außergewöhnlich gut abschneiden, was Sie dazu veranlasst, ähnliche Themen in Ihre eigenen Kampagnen aufzunehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Vorteile von KI im Marketing

In einem Analystenbericht über KI im Marketing aus dem Jahr 2023 wurde das folgende Zitat eines Geschäftsführers zitiert: „Die KundInnen sehen GenAI nicht als eine technologische Lösung an. Sie suchen nach intelligenteren, effizienteren und präziseren Möglichkeiten, Aufgaben zu erledigen, die KI bieten kann.“

In der Tat sind die Vorteile des KI-Marketings für viele digitale Marketingfachleute und Unternehmensleiter von größtem Interesse. In diesem Abschnitt geben wir einen kurzen Überblick über die vielen Vorteile von KI-Marketing für Unternehmen.

Wirkungsvolle, datengestützte Marketingentscheidungen

KI eignet sich hervorragend für die Datenanalyse und die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten und verwandelt diese in verwertbare Informationen, die Ihre digitale Marketingstrategie vorantreiben können. Dank dieser Fähigkeit können Marketingfachleute Aktivitäten über verschiedene Marketingkanäle hinweg analysieren, z. B. Beiträge in sozialen Medien, KundInnenrezensionen, E-Mails und Website-Interaktionen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer effizient verarbeitet werden können.

Dieser datengesteuerte Ansatz stellt sicher, dass Marketingstrategien nicht nur auf genauen, aktuellen Informationen beruhen, sondern auch genau auf die Bedürfnisse und Erwartungen der KundInnen abgestimmt sind, was letztlich zu erfolgreicheren Kampagnen und höherer KundInnenzufriedenheit führt.

Höhere Renditen für Ihre Kampagnen

KI-Marketing-Tools ermöglichen es Marketingfachleuten, aus Kampagnendaten schnell und nahezu in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Tools können auch die besten Kanäle für Mediaeinkäufe und die optimale Anzeigenplatzierung auf der Grundlage des KundInnenverhaltens ermitteln.

Als Teil dieses Prozesses weist die KI-Attributionsmodellierung den verschiedenen Marketing-Kontaktpunkten einen entsprechenden Wert zu und zeigt so die Effektivität der verschiedenen Kanäle und Kampagnen auf. Darüber hinaus können durch KI gestützte prädiktive Analysen KundInnenverhaltensweisen wie Abwanderungs- und Kaufwahrscheinlichkeiten prognostizieren und personalisierte Engagement- und Bindungsstrategien vorschlagen.

Alles in allem helfen Ihnen diese Funktionen, Budgets zu sparen, indem Sie Ihre Kampagnen effizienter gestalten.

Gesteigerte KundInnenaktivität und Loyalität

Die Forrester Marketingumfrage von 2023 zeigt, dass 77 % der EntscheidungsträgerInnen im globalen B2B-Marketing darin übereinstimmen, dass KäuferInnen und KundInnen eine personalisierte Erfahrung über alle Vertriebs- und Marketinginteraktionen hinweg erwarten.

Mit KI-Tools können Marketingfachleute die Personalisierung verbessern, indem sie Inhalte anpassen, wiederverwenden und aktualisieren, um die KundInnenbedürfnisse besser zu erfüllen. Diese Tools unterstützen Marketingfachleute bei der schnellen Erstellung von Varianten von Inhalten und bei der Nutzung einer KI-gestützten Echtzeitsuche, um Assets oder Inhaltskomponenten über ein auf ihre internen Daten abgestimmtes LLM (englisch: Large Language Model, z. Dt. großes Sprachmodell) zu finden.

Die daraus resultierenden personalisierten Inhalte und Interaktionen tragen dazu bei, die Beziehungen zu den KundInnen zu stärken und die Loyalität im Laufe der Zeit zu erhöhen.

Verbesserte Produktivität durch Automatisierung

KI im Marketing steigert die Produktivität von Unternehmen, indem sie sich wiederholende Aufgaben wie E-Mail-Marketing, Social-Media-Posting und Anzeigenverwaltung automatisiert. Dadurch können sich Marketingfachleute auf strategische Aktivitäten konzentrieren und die Gesamteffizienz verbessern.

Transparentere Einblicke in Ihre Marketingaktivitäten

KI sorgt für mehr Transparenz bei Marketingaktivitäten, indem sie detaillierte Einblicke und Echtzeit-Analysen bietet. KI-Agenten können schnell große Datenmengen sammeln und analysieren und dabei wichtige Kennzahlen und Leistungsindikatoren ermitteln. Diese schnell verfügbaren Daten werden dann für die Erstellung umfassender Berichte verwendet, die die Wirksamkeit von Kampagnen, das KundInnenverhalten und den ROI aufzeigen.

Mit KI können Marketingfachleute die Auswirkungen ihrer Strategien leicht nachverfolgen und verstehen, wodurch eine fundierte Entscheidungsfindung und ein klarer Einblick in alle Marketingmaßnahmen gewährleistet werden.

Gesteigerter Profit

Hervorragende Kampagnen, die auf modernsten Daten und verbesserter KundInnenbindung basieren, tragen zu höheren Gewinnen bei. Die Kombination aus präziser Zielgruppenansprache, verbesserter KundInnenbindung und operativer Effizienz führt letztendlich zu mehr Umsatzwachstum und Rentabilität für Unternehmen.

9 Implementierungsstrategien für KI im Marketing

1. Definieren Sie Ihre Ziele

Bevor Sie beginnen, sollten Sie festlegen, welches Ziel oder Ergebnis Sie erreichen möchten. Wollen Sie Ihre Kampagnen effektiver gestalten? Möchten Sie bestimmte Marketingaktivitäten beschleunigen und die Anzahl der Vorgänge erhöhen?

Sie können auch damit beginnen, einen bestimmten Bereich des Marketings zu priorisieren, in dem Sie die KI ausprobieren möchten, z. B. E-Mail-Marketing, soziale Medien oder Marketing-Analytik. Indem Sie sich auf eine Richtung konzentrieren, stellen Sie sicher, dass sich die Implementierung der KI im Marketing nicht überwältigend anfühlt, und geben sich selbst eine Probezeit, um zu sehen, wie genau die KI Ihrem Marketingteam nützen kann.

2. Die Grenzen der generativen KI kennen

Viele Marketingfachleute loben KI für ihre Fähigkeit, personalisierte Inhalte wie Texte und Videos zu erstellen. Es ist jedoch wichtig, dass man die Grenzen dieser Tools erkennt, vor allem, wenn es um die Qualität der Inhalte geht, z. B. die Schwierigkeiten von GenAI mit realistischen menschlichen Fingern in Bildern.

Seien Sie selektiv bei der Anwendung von KI und stellen Sie sicher, dass Sie sie in Bereichen einsetzen, in denen sie qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern kann, und vermeiden Sie es, sich auf sie zu verlassen, wo sie unzureichend ist.

3. Auditieren Sie Ihre Infrastruktur und stellen Sie ein solides Datenmanagement sicher

Bevor Sie eine KI-Marketingplattform einsetzen, sollten Sie Ihre aktuellen Tools und Ihre Infrastruktur auf die Anwendungsmöglichkeiten von KI prüfen.

Erstellen Sie einen Bericht, der potenzielle Implementierungsbereiche, erwartete Ergebnisse und erforderliche Ressourcen aufzeigt. Da KI-Funktionen in erster Linie von den Daten abhängen, auf denen sie trainiert werden, ist es wichtig, die Qualität, Quantität und Zugänglichkeit Ihrer Daten zu bewerten. Hochwertige Daten stellen sicher, dass KI wertvolle Erkenntnisse und strategische Empfehlungen liefert.

4. Halten Sie Datenschutzgesetze ein

Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen ist beim Einsatz von KI im Marketing von entscheidender Bedeutung, da die Nutzung von KundInnendaten für Training und Implementierung nicht gegen Datenschutzbestimmungen verstoßen darf. Eine der größten Herausforderungen für KI-Marketinglösungen ist die Gewährleistung eines sicheren und ethischen Umgangs mit KundInnendaten. Unternehmen müssen die Wahrung der Privatsphäre ihrer KundInnen während des gesamten KI-Trainingsprozesses priorisieren, um hohe Geldstrafen und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, ist es wichtig, eine Kultur der ethischen Nutzung von KI innerhalb des Unternehmens zu fördern. Dazu müssen Richtlinien und Prozesse aktualisiert werden, um transparente Datenverarbeitungsprozesse und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen zu gewährleisten. Die Einführung klarer Opt-in/Opt-out-Mechanismen und die wirksame Kommunikation von Datennutzungsrichtlinien sind wichtige Schritte zum Schutz von KundInnendaten.

5. KI-Governance priorisieren

Vor der Implementierung von KI im Marketing sollten Marken die Governance in den Vordergrund stellen, um Risiken und Kosten zu minimieren. Zu einer effektiven Governance gehören der Schutz der NutzerInnendaten, die Einhaltung des Urheberrechts und die Einbeziehung menschlicher Eingriffe, um die Qualität der Ergebnisse sicherzustellen.

Durch die Einführung einer starken Governance können Marken den Datenschutz sicherstellen, rechtliche Probleme vermeiden und die Integrität und Effektivität ihrer KI-generierten Inhalte wahren.

6. Die passenden KI-Markting-Tools auswählen

Wählen Sie ein KI-Marketing-Tool, das mit Ihren Unternehmenszielen übereinstimmt, Ihre Marketingmaßnahmen stärkt und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen gewährleistet. Bei der Suche nach Anbietern sollten Sie auf Folgendes achten:

• Funktionalität: Stellen Sie sicher, dass das Tool wesentliche Funktionen wie prädiktive Analysen, Personalisierung, Inhaltserstellung, KundInnensegmentierung und Kampagnenautomatisierung bietet.
• Anpassbarkeit: Achten Sie auf Tools, die sich an Ihre spezifischen Marketinganforderungen und Workflows anpassen lassen. Wenn Sie umfangreiche Anpassungsoptionen wünschen, sollten Sie eine Lizenz für eine KI-Plattform mit No-Code-Verfahren erwerben. Mit Creatio AI können Sie beispielsweise benutzerdefinierte KI-Anwendungsfälle erstellen, um Ihre Marketingprozesse zu automatisieren, ohne dass Sie über Softwareentwicklungskenntnisse verfügen müssen.
• Integration: Prüfen Sie, ob sich das Tool nahtlos in Ihre bestehenden Marketingplattformen, CRM-Systeme und andere Tools aus Ihrem Tech-Stack integrieren lässt.
• BenutzerInnenfreundlichkeit: Eine benutzerfreundliche Oberfläche, die intuitiv und einfach zu navigieren ist.
• Skalierbarkeit: Das Tool sollte sich an künftige technologische Fortschritte und Änderungen Ihrer Marketingstrategien anpassen lassen.
• Preisstruktur: Verstehen Sie das Preismodell und stellen Sie sicher, dass es in Ihr Budget passt.
• Branchenrelevanz: Prüfen Sie, ob das Tool in Ihrer Branche bereits erfolgreich eingesetzt wurde.

7. Ihre Mitarbeitenden schulen

Wenn Sie KI-Marketing in Ihrem Unternehmen einführen, müssen Sie unbedingt sicherstellen, dass Ihr Marketingteam über die notwendigen Schulungen und Kenntnisse verfügt, um diese fortschrittlichen Tools effektiv zu nutzen. Der erste Schritt ist die Bewertung der aktuellen Fähigkeiten Ihrer MitarbeiterInnen. Möglicherweise müssen Sie in Schulungen für Ihr bestehendes Team investieren, eine beratende Person engagieren oder sogar eine neue Position schaffen, die sich mit der Durchführung Ihrer KI-Initiativen befasst.

Sehen Sie dies als Chance für Ihr Team, sich weiterzubilden, neue Technologien zu erlernen und bessere Marketingfachleute zu werden. Ein Vizepräsident eines Unternehmens für generative KI sagte gegenüber Forrester: „Sie brauchen Ihr derzeitiges Team - nur auf andere Art und Weise. Mit generativer KI verlagert sich der Schwerpunkt von der reinen Produktion von Wörtern auf das Brainstorming, die Durchführung von Interviews, die Verfeinerung und die Bearbeitung. Es geht darum, hochwertige Inhalte mit unterschiedlichen Fähigkeiten zu erstellen.

Umfassende Schulungen zur Funktionsweise von KI-gesteuerten Tools zur Generierung natürlicher Sprache werden Ihr Team auch dazu animieren, neue Anwendungsfälle für KI zu identifizieren, und so eine breitere Akzeptanz und Integration von KI innerhalb Ihres Unternehmens fördern.

8. Testen Sie Ihre KI-Tools

Schließlich ist es an der Zeit, Ihre KI-Marketinginitiativen zu testen. Wählen Sie die wichtigsten Bereiche für die Umsetzung aus und starten Sie Ihre Programme. Legen Sie einen Zeitrahmen und Ziel-KPIs fest, um die Ergebnisse nach der Testphase zu bewerten.

Wenn Sie beispielsweise von KI geschriebene und von KI geschaltete Social-Media-Anzeigen testen, sollten Sie einen Monat lang testen. Überwachen und bearbeiten Sie die Inhalte während des gesamten Zeitraums und dokumentieren Sie den Prozess.

Vergleichen Sie nach der Testphase die Leistung von KI-generierten, von Menschen erstellten und KI-unterstützten Inhalten, um die Effektivität zu bewerten, und nutzen Sie diese Erkenntnisse, um einen Plan für das weitere Vorgehen zu erstellen.

9. Trainieren Sie markenspezifische Modelle

Wenn Ihre KI-Marketingplattform es zulässt, trainieren Sie benutzerdefinierte Modelle auf der Grundlage Ihrer eigenen Daten. Verwenden Sie einen umfassenden Datensatz, der frühere Kampagnen, E-Mails, Nachrichten, Website-Texte und internes Branding enthält, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu ermöglichen, die den Stil Ihrer Marke widerspiegeln.

Eine robuste Dateninfrastruktur ist für eine erfolgreiche Modellimplementierung und Inhaltserstellung unerlässlich, insbesondere wenn Marken beginnen, exklusive Sprachmodellinstanzen einzusetzen.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Marketing

KI-Lösungen trainieren:

Benutzerdefinierte KI-Modelle müssen umfassend geschult werden, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Wenn Sie z. B. möchten, dass eine KI die KundInnen effektiv anspricht, benötigen Sie eine große Menge an KundInnendaten und möglicherweise DatenwissenschaftlerInnen, um sie zu trainieren.

Datenqualität und Genauigkeit:

Die Effektivität von KI hängt von der Qualität der Daten ab, auf denen sie trainiert wird. Schlechte Daten führen zu ungenauen oder minderwertigen Ergebnissen. Generative KI ist zwar fortschrittlich, produziert aber oft Inhalte mit sachlichen Fehlern. Eine regelmäßige menschliche Kontrolle ist notwendig, um die Genauigkeit zu gewährleisten und Konsistenz in der Marke zu erhalten.

Einhaltung von Datenschutzgesetzen:

KI ist auf personenbezogene Daten angewiesen, so dass die strikte Einhaltung der Datenschutzgesetze unerlässlich ist. Die Nichteinhaltung kann zu Geldstrafen und Rufschädigung führen. Es ist wichtig, Vorschriften wie die DSGVO zu befolgen und in KI-Governance zu investieren, um Verbraucherdaten zu schützen.

Urheberrecht und rechtliche Belange:

Generative KI kann Inhalte produzieren, die bereits bestehenden Inhalten ähneln und sich auf eine proprietäre Datenanalyse stützen, was urheberrechtliche Fragen aufwirft. Da sich der rechtliche Status von KI-generierten Inhalten weiterentwickelt, ist es wichtig zu verstehen, wie das Urheberrecht angewendet wird und sicherzustellen, dass Ihre Inhalte Ihre eigenen Originale sind.

Die Zukunft von KI-Marketing

In Zukunft werden sich Marketingfachleute zunehmend auf KI verlassen, um Vorhersagen aus unstrukturierten Daten zu treffen und First-Party-Daten zu nutzen, um die generative KI bei der Erstellung kundInnenorientierter Inhalte zu unterstützen, die auf ihre Marke abgestimmt sind.

KI-Marketing wird sich weiterentwickeln, um die Unzulänglichkeiten der aktuellen KI-Modelle zu beheben. Um Geschäftserkenntnisse zu verbessern, müssen KI-Tools fair, sicher, zuverlässig, integrativ und transparent sein. Dies erfordert eine durchdachte Entwicklung und ein Training mit unterschiedlichen Daten, um Verzerrungen zu vermeiden.

Es ist zu erwarten, dass es mehr Vorschriften zum Datenschutz, zum Urheberrecht und zur KI-Governance geben wird, um eine ethische Nutzung der KI-Technologie zu gewährleisten. Im Zuge des Fortschritts der KI müssen sich Unternehmen auf die Sicherheit konzentrieren, denn 68 % der KundInnen betonen die Wichtigkeit von Vertrauenswürdigkeit. Marken müssen zuverlässige Datenschutzmaßnahmen einführen und ihre Daten effektiv sichern.

Mit Blick auf die Zukunft könnte KI den gesamten Marketingprozess verändern, indem sie Kampagnenbriefings, die Erstellung von Inhalten und die Leistungsanalyse automatisiert, während Mitarbeitende die Kontrolle behalten.

Mit Creatio die Stärken von KI nutzen

Man könnte meinen, dass die Implementierung von KI-Marketing eine Menge technischer Ressourcen erfordert. Laut Computer Weekly könnten 20 % der Führungskräfte in der Tech-Branche auf Shadow HR (in etwas vergleichbar mit freiberuflichem Personal) zurückgreifen, um die Talentgewinnung zu verbessern, da es an Fähigkeiten wie KI-Kenntnissen mangelt, die schwieriger und teurer zu finden sind. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu entschärfen, ist der Einsatz von KI-gestützten No-Code-Plattformen.

Creatio sticht durch ihre benutzerfreundliche und unendlich anpassbare KI-gestützte Marketing-Automatisierungslösung hervor. Seine einzigartige, zusammensetzbare No-Code-Plattform ermöglicht es Benutzenden, vorgefertigte und benutzerdefinierte KI-Anwendungsfälle zu erstellen und zu implementieren, ohne professionelle EntwicklerInnen einstellen zu müssen.

Das Produktportfolio von Creatio umfasst CRM Creatio und die umfassende Marketing Creatio Plattform. Letztere konzentriert sich auf die Marketing-Automatisierung und deckt den gesamten KundInnenlebenszyklus ab, vom ersten Kontakt und der Übergabe an den Vertrieb bis hin zur laufenden KundInnenbindung und den Marketingmaßnahmen nach dem Verkauf.

Creatios KI ist ein fortschrittlicher KI-Assistent, der entwickelt wurde, um Anfragen in natürlicher Sprache zu interpretieren und als verlässliche Ressource für alle Ihre Marketinganforderungen zu dienen, einschließlich:

• Zielgruppensegmentierung
• Entwurf von Kampagnenabläufe
• Generierung reichhaltiger Inhalte
• Lead-Scoring
• Lead-Management-Assistent
• Lokalisierung und Übersetzung von Inhalten
• Personalisierung von Inhalten
• Analyse von KundInnenabsicht und -verhalten
• Unterstützung bei digitaler Werbung
• KundInneneinblicke
• Dokumentenmanagement und intelligente Suche
• ... und andere Anwendungsfälle

Sie können zum Beispiel einfach Ihre gewünschte Marketingkampagne beschreiben, und Copilot erstellt einen gut strukturierten Kampagnenablauf auf der Grundlage früherer erfolgreicher Kampagnen, verfügbarer Playbooks und bewährter Verfahren. Es berücksichtigt die Nutzerpräferenzen und schlägt Kommunikationskanäle, Werbematerialien und Engagement-Strategien vor.

Ein Beispiel für den Einsatz von Creatio AI zur Erstellung einer digitalen Marketingkampagne

Für eine einfache Zielgruppensegmentierung können Marketingfachleute Creatio AI einfach mit den spezifischen Anforderungen für die Segmentierung vertraut machen, und Creatio AI erstellt die erforderlichen Regeln und Filter. Sie kann auch einen Lookalike-Ansatz anwenden und eine Zielgruppe mit einem höheren Reaktionspotential auswählen.

Ein Beispiel für die Zielgruppensegmentierung mit Creatio AI

Zusätzlich zu diesen schlüsselfertigen Funktionen können Sie mit dem Creatio AI- Workplace neue KI-Anwendungsfälle erstellen - Sie können dem Assistenten sagen, welchen Prozess Sie automatisieren oder welche Daten Sie analysieren möchten und Creatio AI wird das neue Modell für Sie erstellen.

Die Plattform bietet auch mehrere vorgefertigte Modelle für maschinelles Lernen, die Sie auf Ihren eigenen Daten trainieren können, um Analysen und Workflow-Automatisierung zu verbessern. Die Plattform lässt sich auch mit OpenAI und ChatGPT integrieren und erleichtert so Routineaufgaben wie das Verfassen von E-Mails und die Erstellung von Blogbeiträgen.

Creatio wurde im 2023 Gartner® Magic Quadrant™ for B2B Marketing Automation Platforms Report als führend bezeichnet und wurde kürzlich im Everest Group's Innovation Watch Assessment for Generative AI Applications aufgenommen.

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