KI im Marketing: So kann Künstliche Intelligenz helfen

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) polarisiert. Spätestens seit ChatGPT hat es KI im Marketingkontext raus aus der Nische in den Alltag von Marketingfachleuten geschafft. Doch wie sieht KI im Marketing konkret aus? Warum lohnt sich der Einsatz und wie wird KI heute schon zielgerichtet eingesetzt? Wir geben einen Überblick.

Was ist KI im Marketing?

Vereinfacht gesagt beschreibt Künstliche Intelligenz die Nachbildung menschlichen Denkens und Handelns durch einen Computer. Im Englischen wird der Ausdruck „artificial intelligence“ verwendet, weshalb Künstliche Intelligenz in deutscher Sprache nicht nur als KI, sondern auch häufig mit AI abgekürzt wird.

Lange Jahre galt Künstliche Intelligenz als Zukunftstechnologie, die jedoch noch nicht ausgereift genug sei. Mittlerweile ist KI weit mehr als ein rein wissenschaftliches Thema oder eines, das nur auf Management-Ebene großer Konzerne Beachtung findet. Gerade im Marketing ist KI bereits angekommen und bietet Marketingverantwortlichen neue Chancen und aussichtsreiche Perspektiven.

Einer Umfrage aus 2022 zufolge nutzen bereits vier von fünf Unternehmen künstliche Intelligenz im Marketing. 86 Prozent der befragten Unternehmen, die bisher noch keine KI nutzen, halten ihren künftigen Einsatz für die Kundenbindung sogar für wahrscheinlich.

Viele Fachleute nutzen künstliche Intelligenz im Marketingkontext, um Kundendaten zu analysieren, Zusammenhänge herzustellen und das Kaufverhalten möglichst genau vorauszusagen. Im Content-Marketing beispielsweise zählen KI-basierte Anwendungen seit vielen Jahren zu unverzichtbaren Tools. Die Geschwindigkeit, mit der diese entwickelt werden, nimmt exponentiell zu. Der Trend zu mehr Künstlicher Intelligenz im Marketing hat sich in jüngerer Vergangenheit daher noch einmal deutlich verstärkt.

Künstliche Intelligenz: Die technologischen Grundlagen

Um zu erkennen, wie sich der Einsatz von KI im Marketing lohnt, benötigt es etwas Verständnis von Grundlagen. Hier sind wichtige Begriffe zur Arbeitsweise von Künstlicher Intelligenz:

• Machine Learning: Eine KI verarbeitet große, unstrukturierte Datenmengen – auch Big Data genannt. Sie erkennt darin Zusammenhänge und Muster und entwickelt darauf basierend Lösungen. Je mehr Daten analysiert werden, desto besser lernt die KI den Umgang mit ihnen. Das Erlernen erfolgt dabei vom Algorithmus selbstständig. Ein Programmierer bzw. eine Programmiererin muss allerdings eingreifen, um Anpassungen darin vorzunehmen.
• Deep Learning: Dies ist ein Teilbereich des Machine Learning. Eine solche KI arbeitet mit künstlich erzeugten neuronalen Netzen und kann Entscheidungen auf Basis von Daten formulieren. Hierbei entscheidet sie selbst, ob Anpassungen beim Lernen vorgenommen werden müssen, ohne Zutun eines Menschen.
• Natural Language Processing (NLP): Dabei handelt es sich um einen Zweig der KI, der sich mit sprachlichen Interaktionen zwischen Computern und Menschen beschäftigt. In diesem Bereich fallen unter anderem die Spracherkennung, Chatbots und Text Mining.

Alle Bereiche werden stetig optimiert und gerade im Bereich NLP sind die Fortschritte spürbar. Waren früher Sprachassistenten kaum in der Lage, Sie zu verstehen, sind die KIs heute sogar dazu fähig, Kontexte einzuordnen.

Chancen und Vorteile: Wie verändert KI das Marketing?

Worin genau liegt die Veränderung der Prozesse durch KI? Marketingverantwortliche hatten bereits vor dem Einsatz dieser Technologien Zugriff auf große Mengen an Daten. Aber erst mit der Hilfe von künstlicher Intelligenz ist es möglich, diese Informationen logisch zu strukturieren, zielführend zu analysieren und gewinnbringend zu verarbeiten.

Durch neue Technologien sorgt KI im Marketing für Unterstützung und Prozesserleichterung im strategischen Handeln. Konkret bedeutet das unter anderem:

• Personalisiertes Marketing wird effizienter, da Kunden über verschiedene Kommunikationskanäle hinweg gezielter und individueller angesprochen werden können. Unter anderem ist so die Empfehlung von passenden Angeboten basierend auf vorherigem Kaufverhalten der Kundin im E-Commerce möglich.
• Das Kaufverhalten von Konsumenten kann besser vorausgesagt werden, was die Planung von entsprechend darauf gezielten Marketing-Maßnahmen erleichtert. Auch kann so die Kundenabwanderungsrate durch passgenaue Rückgewinnungsaktionen minimiert werden.
• Streuverluste werden geringer, da die Zielgruppe konkreter analysiert wird, wodurch genaueres Targeting erfolgen kann. Dabei wird das verfügbare Marketingbudget effizienter eingesetzt.
• Mitarbeitende werden spürbar entlastet, da routinierte Aufgaben bei Analyseprozessen sowie die Ableitung von strategischen Entscheidungen von KI übernommen werden können. Der Marketing Hub von HubSpot enthält darüber hinaus viele praktische KI-Tools, die bspw. bei der Content Creation unterstützen können.

Wer die Chancen und Potenziale von künstlicher Intelligenz nutzen möchte, muss nicht zwingend ein Global Player sein. Eine Umfrage im Mittelstand aus 2020 zeigt, dass auch mittelständische Unternehmen durch KI vielfältige Chancen für sich erkennen – und dafür auch investieren. Rund 77 Prozent sehen Potenziale in der Automatisierung von Prozessen, 72 Prozent in der effizienten Datennutzung und 66 Prozent in der Prozessbeschleunigung.

3 praktische Anwendungsbeispiele von KI im Marketing

Newsletter so gestalten, dass sie noch wahrscheinlicher von Empfängern und Empfängerinnen gelesen werden, Blogbeiträge und Redaktionspläne mit ChatGPT erstellen oder KI-Videos via Synthesia oder Lumen5 kreieren (lassen) – die Einsatzgebiete von KI im Marketing werden immer vielfältiger.

Wie sehen konkrete Anwendungsfälle in der Praxis aus, die über klassische Chatbots oder automatisierte E-Mail-Kampagnen hinausgehen? Wir stellen Ihnen drei Beispiele vor:

Beispiel 1: Customer Lifetime Value prognostizieren

Der Customer Lifetime Value (CLV) sagt aus, wie viel ein Kunde oder eine Kundin für Ihr Unternehmen wert ist. Lange Zeit basierten die ermittelten Werte auf Annahmen, Vermutungen und Erfahrungen aus der Vergangenheit.

Dank des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz lassen sich alle verfügbaren Informationen über die Kundschaft besser analysieren und sinnvoll miteinander verknüpfen. Die Prognose eines CLV wird so viel konkreter und mit höherer Wahrscheinlichkeit zutreffend. Basierend auf diesen Vorhersagen können Sie Ihre Marketingaktionen gezielter durchführen und dafür benötigte Budgets besser planen.

Beispiel 2: Content-Erstellung

KI-basierte Tools wie etwa ChatGPT, neuroflash oder Content Assistant von HubSpot sorgen für Schweißhände bei Kreativschaffenden und für leuchtende Augen bei Marketingverantwortlichen. Regelmäßiger Content auf Knopfdruck? Ganz so einfach ist es nicht.

Qualitativ hochwertige Inhalte lassen sich (noch) nicht vollständig automatisieren. Künstliche Intelligenz kann hier jedoch unterstützend eingesetzt werden. Einige KI-Programme sind jetzt schon intelligent genug, um relevante Bausteine schnell und zuverlässig zusammenzutragen. Allerdings sind dafür präzise Anweisungen (Prompts) notwendig.

Mithilfe KI-gestützter Anwendungen werden heute schon ganze Blogartikel eigenständig generiert. Sie selbst haben spätestens mit der flächendeckenden Verbreitung von ChatGPT wahrscheinlich unbewusst schon einmal einen Artikel gelesen, der mithilfe von KI verfasst wurde. Auch Anpassungen des Tone of Voice oder an einen bestimmten Stil lassen sich mit KI bewerkstelligen. Solche Tools bezeichnet man meist als KI-Rewriter.

Die Associated Press nutzt KI bereits für die Erstellung von Artikeln im Sport- und Finanzbereich, die viele Statistiken enthalten. Unternehmen wie retresco bieten mit ihren Systemen zur Textgenerierung etwa die Möglichkeit, die Schilderung eines Fußball-Bundesligaspiels zu automatisieren. Engadget konfiguriert einen „Blogbot“ mit einer Million Wörter und einigen Regeln, der eine komplette, wenn auch etwas trockene Ankündigung verfasst.

Es gibt also schon jetzt zahlreiche Anwendungsgebiete. Zwar nimmt die KI Marketing- und Content-Verantwortlichen nicht die Produktion von hochwertigem Content ab; sie hilft aber gewissermaßen als Assistenz in der Konzeptentwicklung, Recherche und Umsetzungsphase.

Zusatz-Tipp: Nimmt die Kampagnenerstellung bei Ihnen immer viel Zeit ein? Mit dem Kampagnenassistent von HubSpot können Sie schnell und einfach ansprechende Landingpages, Marketing-E-Mails und Anzeigentexte für Google, Facebook, LinkedIn und Instagram generieren. Probieren Sie es kostenlos aus.

Beispiel 3: Sentimentanalyse

Natural Language Processing wird an vielen Stellen bereits dafür eingesetzt, Stimmungen zu analysieren. Das bedeutet: Eine KI wertet unstrukturierte Daten aus, beispielsweise Tausende von Kommentaren oder Nachrichten auf Social Media, in Online-Magazinen oder Blogposts.

Das Ergebnis wiederum wird strukturiert und lässt Stimmungen und Meinungen der Menschen zu bestimmten Themen erkennen. Darauf basierend können Unternehmen schneller reagieren – beispielsweise noch bevor sich aus unzufriedenen Kommentaren ihrer Kundschaft ein großer Shitstorm entwickeln kann.

Fazit: Künstliche Intelligenz wird das Marketing weiter verändern

Ob KI-generierte Bilder oder ChatGPT-erzeugte Textbausteine für eine effizientere Content-Erstellung: Die Künstliche Intelligenz hat die Marketingbranche schon jetzt spürbar verändert. Dank des stetigen technologischen Fortschritts wird der Einsatz von KI im Marketing zukünftig noch wichtiger werden als bisher.

Gleichzeitig steigt auch die Akzeptanz bei der Kundschaft. Wir Menschen sind fasziniert von Bots und KI. Für Unternehmen ergeben sich durch diese positive Einstellung gegenüber den neuen Technologien noch viele weitere spannende Anwendungsfelder und somit auch ganz neue Chancen.

Titelbild: ConversionPhil / Midjourney