AI im Marketing: Kundenbedürfnisse verstehen, Budget gezielt einsetzten
Fundierte Analysen, schnelle Entscheidungen, passgenauer Content – darauf kommt es im modernen Marketing an. Marketing-Teams müssen die Bedürfnisse und Interessen ihrer Kundschaft frühzeitig deuten, um relevante Botschaften auszuspielen. AI ist hier eine wertvolle Unterstützung. Wie du
Marketing-Teams stehen in unserem modernen, volatilen Umfeld vor so grossen Herausforderungen wie noch nie. Denn die Erwartungen von Kundinnen und Kunden steigen zusehends: Sie wünschen sich personalisierte Inhalte und Services sowie nahtlose Erlebnisse über alle Kanäle hinweg. Laut der Studie «The State of Customer Experience» von Genesys, empfiehlt die Mehrheit der Verbrauchenden (77 Prozent) eine Marke weiter, wenn diese personalisierten Service bietet. Fast alle Kundinnen und Kunden (97 Prozent) legen Wert auf nahtlose Omnichannel-Erlebnisse.
Zugleich sinkt die Aufmerksamkeitsspanne von Kundinnen und Kunden rapide: Menschen ordnen ein Bild in nur 13 Millisekunden ein, innerhalb von 0,2 Sekunden bilden sie sich einen ersten Eindruck von einer Website. Und je kürzer ein Format auf Social Media ist, desto beliebter ist es. Videos von über einer Minute werden von vielen Nutzenden bereits als zu lang empfunden. Viel Zeit bleibt Unternehmen also nicht, um Botschaften zu vermitteln.
Diese Spanne zwischen hohen Erwartungen und geringer Bereitschaft, Zeit zu investieren, gilt es im modernen Marketing zu lösen. Genau hier kommt AI ins Spiel.
Was ist AI?
«Articifial Intelligence», kurz AI, meint die Fähigkeit von Computersystemen, menschliche Intelligenz zu imitieren. Der deutsche Begriff dafür ist «Künstliche Intelligenz», kurz KI. AI-Systeme sind in der Lage, riesige Datenmengen mit Hilfe von Algorithmen innerhalb kürzester Zeit zu verarbeiten, darin Muster zu erkennen und zu lernen («machine learning»).
Large Language Models (LLMs) sind spezialisierte AI-Tools, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen und auszugeben. Sie haben die Anwendung von AI revolutioniert, da Menschen dem System einfach Fragen stellen oder Anweisungen, sogenannte Prompts, geben können und nahezu sofort eine Antwort erhalten. Zusätzliche Modelle generieren neben Texten auch Bilder und Videos.
AI im Marketing – Effizienz steigern und Wirkung erhöhen
Für Marketing-Teams sind solche AI-Tools eine wertvolle Unterstützung. Denn mit ihrer Hilfe lassen sich wichtige Daten erfassen und analysieren, auf deren Basis wiederum Entscheidungen getroffen werden können. Das sind zum Beispiel Daten von Kundinnen und Kunden wie Alter, Wohnort, Interessen, gekaufte Artikel sowie Verweildauer auf einzelnen Seiten und Inhalten. Was wen interessiert, dazu treffen AI-Systeme schnell fundierte Aussagen, mit deren Hilfe sich passende Inhalte erstellen lassen. Auch dabei unterstützt AI wiederum. Nicht zuletzt hilft AI auch bei alltäglichen Aufgaben wie E-Mail-Management, Terminplanung, Zusammenfassung etc.
Die Vorteile von AI fürs Marketing:
- KPIs genau messen: Die Masse an Daten, die digitale Kampagnen erzeugen, können Menschen kaum und vor allem nicht so schnell wie nötig verarbeiten – AI schon.
- Schnelle, intelligente Entscheidungsfindung: Mit Hilfe von AI können Marketing-Teams die Wirkung von Aktivitäten in Echtzeit verfolgen und Taktiken gegebenenfalls anpassen
- Verbessertes Kundenbeziehungsmanagement: Die Technologie kann Daten von Kundinnen und Kunden automatisiert aufbereiten, so lassen sich zum Beispiel personalisierte Nachrichten übermitteln
- Content-Produktion unterstützen: AI-Tools erstellen in kurzer Zeit Inhalte wie Texte, Bilder und Videos. Diese sind jedoch mit Vorsicht zu geniessen, weil sie nicht originär und beliebig sind, zudem neigt AI zu Halluzinationen. Doch als Ideengeberin und Assistentin ist AI durchaus zu gebrauchen.
Risiken von AI erkennen und reduzieren
Die Vorteile von AI können Marketing-Teams aber nur auszuschöpfen, wenn sie sich der Risiken der Technologie bewusst sind und mit diesen richtig umgehen. Denn die Nutzung wirft Fragen hinsichtlich Datenschutz, Ethik und Falschinformation auf.
Diese Risiken bestehen bei der Nutzung von AI-Tools:
- Datenschutz: AI-Systeme sammeln und verarbeiten grosse Mengen an personenbezogenen Daten, die Privatsphäre von Kundinnen und Kunden kann gefährdet sein.
- Diskriminierung: Je nach Trainingsdaten und Algorithmen können AI-Systeme Vorurteile gegenüber bestimmten Gruppen haben.
- Mangelnde Authentizität: AI-Systeme können menschliche Kreativität nicht ersetzen. Inhalte, die ausschliesslich mit AI generiert werden, sind beliebig und unpersönlich.
- Fehleranfälligkeit: Die Technologie ist nicht fehlerfrei, die Trainingsdaten beeinflussen die Ergebnisse massiv. AI-Content kann Falschinformationen enthalten.
Marketing-Teams müssen im Umgang mit AI deshalb strenge Datenschutzrichtlinien etablieren und sicherstellen, dass die verwendeten Systeme transparent und fair sind. Auch Haftungsrisiken, Datenschutzauflagen und der EU-AI-Act müssen erfüllt werden. Zudem müssen alle Beteiligten verstehen, wie AI funktioniert, es braucht einen offenen Dialog und psychologische Sicherheit.
Einblick in die Praxis: So findet AI Anwendung
AI hat sich in Unternehmen bereits etabliert. Laut einer Studie von «Team Lewis» arbeitet die Mehrheit der Marketing-Teams (77 Prozent) bereits mit AI: Die Technologie wird überwiegend für die Kanäle Social Media (54 Prozent), digitale Werbung (47 Prozent) und Content-Marketing (47 Prozent) eingesetzt. Auch Chatbots sind ein weit verbreitetes Einsatzszenario (53 Prozent), ebenso die Datenanalyse (51 Prozent), Social-Media-Management (49 Prozent) und E-Mail-Marketing (48 Prozent). Für die Erstellung von Inhalten nutzen ebenfalls viele Marketing-Teams AI und entwickeln mit ihrer Hilfe Konzepte (58 Prozent), sammeln Ideen (55 Prozent) und erstellen visuelle Inhalte (49 Prozent).
5 Beispiele für den Einsatz von AI im Marketing:
- Inhalte personalisieren: Mit Hilfe gesammelter Daten kann die Technologie personalisierte Empfehlungen geben und Kundinnen und Kunden persönlich ansprechen. Das erhöht die Verkaufschancen und stärkt die Kundenbindung.
- Preise optimieren: AI kann auf Basis grosser Datenmengen auf die Zahlungsbereitschaft der Kundschaft schliessen und die Preise entsprechend anpassen.
- Kundenwert berechnen: Der «Customer Lifetime Value», übersetzt Kundenwert, ist ein bekanntes Konzept aus dem Marketingcontrolling. AI kann diesen Wert aufgrund der zur Verfügung stehenden Daten und berechnen und mit Hilfe von maschinellem Lernen Prognosen entwickeln. So lassen sich Aktionen besser planen.
- Mit Chatbots verkaufen: Chatbots können zu Beratenden werden, Rückfragen beantworten und passende Produkte vorschlagen. Besuchende von Online-Shops erhalten so ein individuelles Einkaufserlebnis.
- Kündigungen vorbeugen: AI kann aus dem Verhalten von Kundinnen und Kunden schliessen, ob das Risiko einer Abwanderung besteht. So können präventiv personalisierte Angebote unterbreitet werden, um die Kundin oder den Kunden zu halten.