KI im Marketing: Anwendungsfelder und Beispiele

Die zunehmende Rolle von Künstlicher Intelligenz im Marketing

In den letzten Jahren hat sich die Künstliche Intelligenz (KI) zu einem unverzichtbaren Element moderner Marketingstrategien entwickelt. Dank ihrer Fähigkeit, umfangreiche Datenmengen zu analysieren und in Echtzeit personalisierte Entscheidungen zu treffen, ermöglicht sie Unternehmen eine zielgerichtetere und effizientere Kundenansprache. Dies führt nicht nur zu einer verbesserten Kundenerfahrung, sondern auch zu höheren Conversion Rates und reduzierten Marketingkosten.

KI findet im Marketing vielseitige Anwendungen, von automatisiertem E-Mail Marketing über individuelle Produktempfehlungen bis hin zu Chatbots, die den Kundenservice optimieren. Diese Technologien bieten Unternehmen die Chance, ihre Marketingaktivitäten zu skalieren, Abläufe zu automatisieren und gleichzeitig ein hohes Maß an Personalisierung zu gewährleisten. In diesem Artikel beleuchten wir die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten und Zukunftstrends, die verdeutlichen, wie KI das Marketing nachhaltig verändert.

Vorteile von KI im Marketing

Der Einsatz von KI im Marketing verschafft Unternehmen bedeutende Vorteile, die weit über traditionelle Methoden hinausgehen:

• Automatisierung
• Personalisierung
• Kostensenkung

Einer der wichtigsten Aspekte bei KI im Marketing ist die Automatisierung von Prozessen, die bisher zeitaufwändig und ressourcenintensiv waren. Aufgaben wie der Versand von E-Mail Kampagnen, die Analyse von Kundendaten oder die Verwaltung von Social-Media-Interaktionen können dank KI effizienter und präziser abgewickelt werden.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil von KI im Marketing ist die Möglichkeit zur Personalisierung. Durch KI können Unternehmen ihre Zielgruppen besser verstehen und in Echtzeit individuell abgestimmte Inhalte anbieten. Dies ermöglicht es, Kunden basierend auf ihrem Verhalten, ihren Vorlieben und früheren Interaktionen gezielt anzusprechen. Solch personalisierte Kampagnen führen zu höheren Conversion Rates und stärken die Kundenbindung.

Zusätzlich zur Effizienzsteigerung und Personalisierung trägt KI im Marketing auch erheblich zur Kostensenkung bei. Viele manuelle Prozesse werden automatisiert, wodurch Unternehmen ihre Marketingbudgets effektiver nutzen und gleichzeitig die Wirkung ihrer Kampagnen maximieren können. Insgesamt sorgt KI nicht nur für eine effizientere Arbeitsweise, sondern auch für eine gesteigerte Qualität und Relevanz der Marketingmaßnahmen – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend datengetriebenen Marktumfeld.

Innovative Anwendungen von KI im Marketing

Die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing entwickeln sich ständig weiter und schaffen neue, zukunftsweisende Ansätze, um Kunden gezielter anzusprechen und den Umsatz zu steigern. Unternehmen können durch KI nicht nur bestehende Prozesse optimieren, sondern auch innovative Marketingstrategien entwickeln, die personalisierte, automatisierte und datengetriebene Lösungen bieten. Im Folgenden werden einige der innovativsten KI-Anwendungen im Marketing vorgestellt.

1. Datengetriebene Personalisierung

Die Personalisierung von Marketingmaßnahmen war schon immer ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Kampagnen. KI geht hier jedoch einen Schritt weiter, indem sie große Mengen an Nutzerdaten analysiert und in Echtzeit personalisierte Inhalte generiert.

Unternehmen können so maßgeschneiderte Angebote und Empfehlungen in Echtzeit bereitstellen, die genau auf die aktuellen Bedürfnisse und das Verhalten des jeweiligen Kunden zugeschnitten sind.
Diese datengetriebene Personalisierung ist in vielen Bereichen, vom E-Mail Marketing über Produktempfehlungen bis hin zu personalisierten Anzeigen, äußerst wirkungsvoll. Durch den Einsatz von KI können Marketingverantwortliche sicherstellen, dass jede Interaktion mit dem Kunden relevant und zielgerichtet ist, was zu höheren Conversion Rates und einer verbesserten Kundenbindung führt.

2. KI-Strategien zur Reduktion von Warenkorbabbrüchen

Warenkorbabbrüche sind eine der größten Herausforderungen im E-Commerce. Viele Kunden legen Produkte in den Warenkorb, schließen den Kauf jedoch nicht ab. Diese abgebrochenen Kaufvorgänge stellen ein erhebliches Umsatzpotenzial für Unternehmen dar. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier effektive Lösungen, um automatisierte und personalisierte Strategien zu entwickeln, die Warenkorbabbrecher reduzieren und die Conversion Rate zu steigern.

Warenkorbabbrecher-Mails

Automatisierte Warenkorbabbrecher-Mails sind eine der erfolgreichsten Maßnahmen, um Kunden nach einem abgebrochenen Kaufvorgang zurückzugewinnen. Diese E-Mails werden an Kunden gesendet, die Produkte im Warenkorb liegen gelassen haben, um sie an ihren beabsichtigten Kauf zu erinnern. Der uptain® ALGORITHMUS kann diese Mails personalisieren, was die Effektivität entscheidend erhöht. Neben einer einfachen Erinnerung an die zurückgelassenen Produkte integrieren diese E-Mails oft dynamische Inhalte wie Produktbewertungen, Empfehlungen oder spezielle Rabattangebote.

Die Personalisierung geht hierbei weit über die bloße Nennung des Kundennamens hinaus. Die Technologie analysiert das individuelle Verhalten des Nutzers und kann ihm beispielsweise Alternativen oder ergänzende Produkte anbieten. Rabatte, die basierend auf dem Wert des Warenkorbs und der Kaufhistorie berechnet werden, erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde den Kaufvorgang wieder aufnimmt und abschließt. Diese individuell zugeschnittenen Trigger-Mails haben sich als sehr effektive Methode erwiesen, um Kaufabbrüche zu reduzieren und Kunden zurückzugewinnen.

Exit-Intent Popups

Neben E-Mails sind Exit-Intent Popups eine weitere wirkungsvolle Strategie, um Warenkorbabbrüche zu verhindern. Diese Popups werden aktiviert, sobald die Mausbewegungen des Nutzers darauf hindeuten, dass er die Website verlassen möchte. In diesem kritischen Moment bietet die KI-gestützte Software von uptain personalisierte Inhalte in Echtzeit an.

Der Vorteil von KI in diesem Kontext liegt in der Fähigkeit, das bisherige Verhalten des Nutzers zu analysieren und darauf aufbauend gezielte Angebote zu unterbreiten. Hat der Kunde beispielsweise häufig nach Rabatten gesucht oder ist besonders preissensibel, kann das Popup einen personalisierten Rabatt oder kostenlosen Versand anbieten. Alternativ können Produktempfehlungen basierend auf den bisherigen Vorlieben des Nutzers eingeblendet werden. Exit-Intent Popups, die auf diese Weise personalisiert sind, greifen den Moment des bevorstehenden Abbruchs auf und bieten eine maßgeschneiderte Lösung an, um den Kunden zum Verweilen oder zum Kaufabschluss zu bewegen.

Sehen Sie sich das kurze Fallbeispiel an und verstehen Sie, wie der uptain® ALGORITHMUS mithilfe intelligenter Datenverarbeitung wichtige Kundencharakteristika ermittelt und eine auf den Kunden zugeschnittene Entscheidung trifft:

3. Predictive Content Creation

Eine der vielversprechendsten Entwicklungen im Bereich KI ist die Fähigkeit, nicht nur vorhandene Inhalte zu analysieren, sondern auch zukünftige Trends im Content Marketing vorherzusagen. Mithilfe der Analyse von Suchtrends, Social-Media-Aktivitäten und Wettbewerbsdaten kann die KI prognostizieren, welche Themen und Formate in den kommenden Monaten an Relevanz gewinnen werden. Diese vorausschauende Analyse ermöglicht es Unternehmen, ihre Content-Strategie gezielt auszurichten und proaktiv Inhalte zu erstellen, die exakt auf die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe zugeschnitten sind. Dies führt zu einer besseren Sichtbarkeit und Reichweite, da der erstellte Content genau zur richtigen Zeit am richtigen Ort präsentiert wird. Predictive Content Creation ist besonders nützlich, um Wettbewerbern einen Schritt voraus zu sein und die Aufmerksamkeit der Kunden langfristig zu sichern.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist eine Methode, die auf Datenanalyse und künstlicher Intelligenz (KI) basiert, um zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorherzusagen. Sie nutzt historische Daten, maschinelles Lernen und statistische Modelle, um Muster zu erkennen und Prognosen über das zukünftige Verhalten von Kunden oder Marktentwicklungen zu treffen. Im Marketing wird Predictive Analytics verwendet, um beispielsweise vorherzusagen, welche Kunden am wahrscheinlichsten einen Kauf tätigen, welche Produkte sie interessieren könnten oder wann ein Kunde abwandern könnte.

Durch die Fähigkeit, zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen, können Unternehmen proaktiv Maßnahmen ergreifen, wie personalisierte Angebote oder gezielte Marketingkampagnen, um Conversions zu fördern oder Kundenbindung zu stärken. Es ermöglicht Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, die auf fundierten Daten basieren, anstatt nur reaktiv zu handeln​.

Es gibt mehrere bekannte Anbieter von Predictive Analytics-Tools, die Unternehmen helfen, datengestützte Vorhersagen zu treffen und ihre Marketingstrategien zu optimieren. Hier sind einige der führenden Anbieter:

• Salesforce Einstein: Als Teil der Salesforce-Plattform integriert Einstein KI und Predictive Analytics, um personalisierte Erlebnisse und gezielte Marketingkampagnen zu schaffen. Es wird vor allem im Customer Relationship Management (CRM) genutzt, um Kundenbedürfnisse besser vorherzusagen und die Customer Journey zu optimieren.
• Google Cloud AI: Google bietet eine Reihe von KI- und Predictive-Analytics-Tools über seine Cloud-Plattform an. Unternehmen können damit maschinelles Lernen und Big Data nutzen, um Vorhersagen zu treffen und ihre Geschäftsentscheidungen zu verbessern.

4. Voice Search Optimierung

Die zunehmende Nutzung von Sprachassistenten wie Google Assistant oder Amazon Alexa bringt eine neue Herausforderung und gleichzeitig eine Chance für Unternehmen: Die Optimierung ihrer Inhalte für sprachgesteuerte Suchanfragen. KI-basierte Tools können dabei helfen, Websites und Inhalte so anzupassen, dass sie für die Sprachsuche besser auffindbar sind.
Da sprachgesteuerte Suchen meist andere Anforderungen an die Struktur und den Aufbau der Inhalte stellen, ist eine spezifische Optimierung notwendig. Zum Beispiel neigen Nutzer dazu, in vollständigen Sätzen zu suchen, sodass Inhalte auch auf diese längeren Suchanfragen hin ausgerichtet werden müssen.
Unternehmen, die auf Voice Search setzen, können ihre Reichweite deutlich erweitern. Das wird besonders wichtig, da immer mehr Menschen Sprachassistenten für die Suche nach Produkten oder Dienstleistungen verwenden.

5. Augmented Reality (AR) kombiniert mit KI

Die Kombination von Augmented Reality (AR) und Künstlicher Intelligenz eröffnet völlig neue Möglichkeiten im Marketing, insbesondere im E-Commerce. Kunden können Produkte virtuell „anprobieren“ oder in ihrer eigenen Umgebung platzieren, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. KI unterstützt diesen Prozess, indem sie die AR-Erlebnisse auf die individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen der Nutzer abstimmt. Dies führt zu einer noch personalisierteren Ansprache, die den Kunden eine realistischere und überzeugendere Erfahrung bietet. So können beispielsweise Möbelstücke virtuell in der Wohnung des Nutzers platziert oder Make-up-Produkte direkt im Gesicht getestet werden. Diese Technologien erhöhen die Interaktion mit der Marke und verringern die Unsicherheit bei Kaufentscheidungen, was letztendlich zu einer höheren Conversion Rate führt.

6. KI-gestützte Chatbots und Kundenservice

In den letzten Jahren haben KI-basierte Chatbots und Systeme im Kundenservice stark an Bedeutung gewonnen. Diese Bots können rund um die Uhr auf Kundenanfragen reagieren und die Reaktionszeiten erheblich verkürzen. Dank maschinellem Lernen sind sie in der Lage, auch komplexere Anfragen zu verstehen und individuelle Lösungen anzubieten. ChatGPT ist ein Beispiel für einen KI-basierten Chatbot, entwickelt von OpenAI, der auf einem sogenannten Large Language Model (LLM) basiert.

Die Automatisierung von Routineanfragen entlastet das Kundenserviceteam und ermöglicht Unternehmen, stets erreichbar zu sein und schnellen Support zu bieten. Dies steigert die Kundenzufriedenheit und stärkt langfristig die Kundenbindung.

Einfluss von KI auf die Customer Journey

Die Customer Journey umfasst alle Schritte, die ein Kunde von der ersten Interaktion mit einer Marke bis hin zum Kauf und darüber hinaus durchläuft. Diese Reise wird oft in verschiedene Phasen unterteilt, wie Bewusstsein (Awareness), Überlegung (Consideration), Kauf (Purchase) und Kundenbindung (Retention). Jeder dieser Schritte enthält Touchpoints, an denen der Kunde mit dem Unternehmen in Kontakt tritt – ob durch eine Anzeige, eine Produktseite, den Checkout-Prozess oder den Kundenservice.

Macro- und Micro-Conversions

In der Customer Journey spielen Macro Conversions und Micro Conversions eine wichtige Rolle. Eine Macro Conversion ist das übergeordnete Ziel, etwa ein Kaufabschluss oder eine Anmeldung für einen Service. Micro Conversions hingegen sind kleinere, unterstützende Aktionen, die den Kunden näher an das Hauptziel bringen. Beispiele für Micro Conversions sind das Ansehen eines Produktvideos, das Abonnieren eines Newsletters oder das Hinzufügen eines Produkts zum Warenkorb.
Micro Conversions sind wichtig, da sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass der Kunde das übergeordnete Ziel (die Macro Conversion) erreicht. Marketingmaßnahmen rund um die Touchpoints zielen darauf ab, diese Conversions zu erhöhen. Jede Phase der Customer Journey ist eine Gelegenheit, den Kunden zu leiten, zu überzeugen und letztlich zum Kauf zu bewegen.

Marketingmaßnahmen rund um die Touchpoints

Um den Kunden entlang der Customer Journey zu unterstützen, werden verschiedene Marketingmaßnahmen eingesetzt. An den frühen Touchpoints wie der Awareness-Phase werden beispielsweise Social-Media-Kampagnen, Anzeigen und Content-Marketing eingesetzt, um das Bewusstsein für die Marke zu schaffen. In der Consideration-Phase kommen personalisierte E-Mail-Kampagnen, Produktvergleiche und Kundenbewertungen zum Einsatz, um den Kunden zu überzeugen.

An den späteren Touchpoints, etwa im Checkout-Prozess, können Exit-Intent Popups oder Trigger-Mails den Kunden daran erinnern, den Kauf abzuschließen. Durch den Einsatz von KI werden diese Maßnahmen in Echtzeit personalisiert, um dem Kunden die relevantesten Angebote oder Inhalte zu präsentieren, die auf sein Verhalten und seine Vorlieben zugeschnitten sind. Dies steigert sowohl die Micro- als auch die Macro-Conversions, indem der Kunde durch jeden Schritt der Journey begleitet wird und die Hürden für den Kauf so niedrig wie möglich gehalten werden.

Zusammengefasst hilft KI, jeden Touchpoint in der Customer Journey zu optimieren, indem sie das Verhalten der Kunden analysiert und personalisierte, automatisierte Maßnahmen zur Förderung der Conversion einsetzt. Dies schafft eine nahtlose und kundenorientierte Erfahrung, die zu höherer Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

Beispiele von KI im Marketing

KI im Marketing bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, ihre Strategien zur Erreichung ihrer Ziele zu optimieren. Hier sind einige bemerkenswerte Fallbeispiele für den erfolgreichen Einsatz von KI im Marketing:

Bildquelle: Screenshot https://www.youtube.com/watch?v=sHYakhyvJps

Personalisierung und Kundenanalyse

• Amazon: Der E-Commerce-Riese nutzt KI intensiv für personalisierte Produktempfehlungen. Durch maschinelles Lernen und komplexe Algorithmen analysiert Amazon das Kundenverhalten und kann so maßgeschneiderte Vorschläge machen, was die Kundenbindung und den Umsatz erheblich steigert.
• Netflix: Der Streaming-Anbieter setzt KI ein, um das Nutzerverhalten zu analysieren und personalisierte Inhaltsempfehlungen zu generieren. Dies führt zu einer reduzierten Abwanderungsrate und erhöhter Nutzerbindung.

Prädiktive Analytik und Preisgestaltung

• Whole Foods: In seinen 24 Just Walk Out-Selbstbedienungsgeschäften nutzt Whole Foods KI und Sensoren, um kleinste Nuancen des Kundenverhaltens zu erfassen. Obwohl diese Läden finanziell nicht sehr erfolgreich sind, liefern sie wertvolle Daten für Marktforschung und Kundenverständnis. ¹
• JP Morgan Chase: Die Bank setzte KI ein, um Handlungsaufforderungen in ihren Marketingkampagnen zu generieren. ²

Content-Erstellung und Branding

• Nutella: In Zusammenarbeit mit der Agentur Ogilvy Italia nutzte Nutella KI, um einzigartige Verpackungsdesigns zu erstellen. Ein neuronales Netzwerk analysierte tausende von Bildern und generierte daraus 7 Millionen einzigartige Aufkleber für Nutella-Dosen. ³
• Amazon nutzt KI, um Produktbeschreibungen, Marketingtexte und Werbeanzeigen für Händler auf seiner Plattform zu generieren. ⁴

Chatbots und Kundenservice

Einsatz von KI-gesteuerten Chatbots: Viele Unternehmen wie z.B. Fressnapf nutzen KI-gestützte Chatbots für die Kundenbetreuung. Diese können rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten und so die Kundenerfahrung verbessern.⁵

Automatisierung und Effizienzsteigerung

Nike: Der Sportartikelhersteller implementierte KI in seinem Direktverkaufsystem für Sportschuhe. Durch die Kombination von prädiktiver Analyse, virtuellen Schuhanproben und intelligenten Chatbots konnte Nike seinen Umsatz steigern. ⁶

Fazit

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Marketing nachhaltig verändert und wird weiterhin eine zentrale Rolle bei der Optimierung von Kundeninteraktionen spielen. Die Fähigkeit von KI, große Datenmengen zu analysieren, personalisierte Erlebnisse in Echtzeit zu schaffen und Routineaufgaben zu automatisieren, bietet Unternehmen deutliche Vorteile. Diese Technologie macht Prozesse effizienter und ermöglicht eine tiefere, individuellere Ansprache der Kunden.

Mit Trends wie Hyperpersonalisierung, Predictive Analytics und der Integration von Augmented Reality zeigt sich, dass KI das Marketing weiter revolutionieren wird. Für Unternehmen, die in der digitalen Welt erfolgreich bleiben wollen, ist der Einsatz von KI im Marketing heute unverzichtbar.

Fragen und Antworten

Wie wird KI im Marketing eingesetzt?

KI wird im Marketing eingesetzt, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Personalisierung zu ermöglichen und Prozesse wie E-Mail-Marketing oder Kundenservice zu automatisieren.

Was sind die Vorteile von KI im Marketing?

KI ermöglicht effizientere Marketingmaßnahmen durch Automatisierung, Personalisierung und Kostenreduktion, was zu höheren Conversion-Rates und besserer Kundenbindung führt.

Wie verbessert KI die Customer Journey?

KI analysiert Kundenverhalten und personalisiert alle Touchpoints entlang der Customer Journey, was zu einer höheren Zufriedenheit und gesteigerten Conversions führt.

Welche KI-Anwendungen gibt es im E-Commerce?

Im E-Commerce werden KI-Anwendungen wie beispielsweise Trigger-Mails, Exit-Intent Popups und personalisierte Produktempfehlungen genutzt, um Kaufabschlüsse zu fördern.

Was ist Predictive Analytics im Marketing?

Predictive Analytics prognostiziert Kundenverhalten und Markttrends, wodurch Unternehmen gezielte Kampagnen und Angebote entwickeln können, die die Kundenbindung stärken.

Quellenverzeichnis

¹ Claspo: KI im Marketing: Beispiele und Anwendungsfälle (2024), claspo.io (letzter Zugriff: 16.10.2024)
² Claspo: KI im Marketing: Beispiele und Anwendungsfälle (2024), claspo.io (letzter Zugriff: 16.10.2024)
³ Claspo: KI im Marketing: Beispiele und Anwendungsfälle (2024), claspo.io (letzter Zugriff: 16.10.2024)
⁴ RND: 20 Prozent erfolgreicher: Amazon lässt KI Werbung erzeugen (2024), rnd.de (letzter Zugriff: 16.10.2024)
⁵ moin: Die 13 besten Chatbot-Beispiele aus der Praxis (2024), moin.ai (letzter Zugriff: 16.10.2024)
⁶ Claspo: KI im Marketing: Beispiele und Anwendungsfälle (2024), claspo.io (letzter Zugriff: 16.10.2024)