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KI Report 2022: Künstliche Intelligenz im Marketing nimmt rasant zu. Die besten Beispiele erläutert

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Erstellt / upgedatet:
13.4.22
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Lesedauer:
20 Min.

Künstliche Intelligenz (englisch AI = artificial intelligence) wird heute in einer Reihe von Branchen eingesetzt, auch im Marketing. KI ist in der Lage, große Datensätze schnell zu analysieren und Muster zu erkennen, die Menschen nicht sehen können. So können Unternehmen und insbesondere Marketing Experten bessere Entscheidungen darüber treffen, wo sie ihre Ressourcen einsetzen und wie sie ihre Kunden am effektivsten ansprechen können. In diesem Artikel werden wir einige der besten Beispiele für künstlicher Intelligenz im Marketing besprechen und daraus ableiten, was das für die ganze Branche bedeutet.

Inhaltsverzeichnis

Tools wie IBM Watson und Google AI Platform werden bereits von einigen der größten Unternehmen der Welt eingesetzt, um bessere Entscheidungen über ihre Marketingkampagnen zu treffen. IBM Watson wird zum Beispiel von Unilever eingesetzt, um die richtige Mischung von Inhaltsstoffen für ihre Produkte zu finden. Und die Google AI Platform wird von BMW genutzt, um die Genauigkeit ihrer zielgerichteten Werbung zu verbessern.

Das Potenzial von künstlicher Intelligenz im Marketing ist enorm. Sie hat das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen Geschäfte machen und mit ihren Kunden in Kontakt treten. In den kommenden Jahren wird Künstliche Intelligenz im Marketing wahrscheinlich noch häufiger zum Einsatz kommen, da Unternehmen versuchen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.1. Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?

Doch fangen wir mit den Grundlagen an.

Die Begriffe "Künstliche Intelligenz" und "Marketing" kurz erläutert

Künstliche Intelligenz, kurz KI, kann als der Prozess beschrieben werden, der ein Computersystem "intelligent" macht - das heißt, es ist in der Lage, komplexe Aufgaben zu verstehen und komplexe Befehle auszuführen. Es erkennt Muster anhand Daten, lernt aus Erfahrungen und trifft dementsprechend Entscheidungen.

Im Marketing wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, Aufgaben zu automatisieren, Kampagnen zu personalisieren und das Kundenverhalten vorherzusagen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben können Unternehmen Zeit und Ressourcen freisetzen, damit sie sich auf andere Bereiche ihres Geschäfts konzentrieren können. Und durch die Personalisierung von Kampagnen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Marketingbotschaften spannend und relevant für ihre Kunden sind, was zu mehr Abschlüssen (z.B. Verkäufen oder Kontaktanfragen) führt.

Marketing bedeutet Verkaufsförderung und alles, was damit zusammenhängt. Die Verkaufsförderung umfasst alles, was ein Unternehmen tut, um den Absatz zu fördern: Kundenservice, Werbung, Marktbeobachtung und -management sowie die Produktion des Unternehmens.

Nachdem wir nun ein wenig mehr über künstliche Intelligenz und Marketing wissen, wollen wir uns einige der besten Beispiele für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Marketing ansehen.

Die besten Beispiele für Künstliche Intelligenz im Marketing aus den Jahren 2021 und 2022

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend im Marketing und im Kundenservice eingesetzt, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Verbesserungspotenziale für Unternehmen zu identifizieren. Hier sind einige Beispiele für KI im Marketing aus den Jahren 2021 und 2022:

- Im Jahr 2021 hat IBM Watson Advertising ein KI-gestütztes Tool auf den Markt gebracht, das Marketern hilft, das Kundenverhalten zu verstehen und Kampagnen entsprechend zu optimieren.

- Für 2022 kündigte Adobe Pläne an, künstliche Intelligenz zu nutzen, um die Erstellung von Marketingmaterialien wie Videos, E-Mails und Social-Media-Posts zu automatisieren.

- Ebenfalls im Jahr 2022 kündigte Google an, dass seine AdWords-Plattform KI nutzen wird, um auf der Grundlage der Suchanfrage eines Kunden automatisch kreative Anzeigen zu erstellen.

- Und 2021 bringt Salesforce ein KI-gestütztes Tool auf den Markt, das Customer Journey-Daten analysiert, um Marketern zu helfen, Kampagnen zu personalisieren und die Kundenbindung zu verbessern.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI im Marketing eingesetzt wird, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Geschäftsergebnisse zu steigern. In den kommenden Jahren wird KI im Marketing nur noch mehr an Bedeutung gewinnen, da Unternehmen versuchen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen

Die geschichtlichen Hintergründe des Einsatzes von künstlicher Intelligenz im Marketing

Künstliche Intelligenz wird schon seit mehreren Jahrzehnten im Marketing eingesetzt, aber ihre Ursprünge lassen sich noch weiter zurückverfolgen. In den Anfängen der KI nutzten Marketingfachleute einfache Algorithmen, um Aufgaben wie die Verwaltung von E-Mail-Listen und die Planung von Kampagnen zu automatisieren. Aber erst in den späten 1990er-Jahren begann die KI in der Marketingwelt richtig durchzustarten. Dies war zwei wichtigen Entwicklungen zu verdanken: der explosionsartigen Zunahme von Online-Daten und dem Aufkommen des machine learning (maschinelles Lernen). Durch die Nutzung von Big Data konnten Marketingfachleute Einblicke gewinnen, die vorher nicht möglich waren. Und mit machine learning konnten sie komplexere Aufgaben wie Kundensegmentierung und vorausschauende Analysen automatisieren. Daher ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz heute ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Marketingfachleute. Ich würde sogar so weit gehen zu sagen, dass künstliche Intelligenz nicht mehr wegzudenken ist!

Machine Learning erläutert

Was ist machine learning? Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen für machine learning nutzen statistische Verfahren, um Muster in Daten zu finden. Diese Muster können dann genutzt werden, um Vorhersagen über zukünftige Daten zu treffen.

Es gibt zwei Hauptarten des maschinellen Lernens: überwachtes und unüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen bedeutet, dass die Daten gekennzeichnet werden und dem Algorithmus wird gesagt, was er mit ihnen tun soll. Ein überwachter Lernalgorithmus wird zum Beispiel verwendet, um E-Mails als Spam oder Nicht-Spam zu klassifizieren. Unüberwachtes Lernen hingegen bedeutet, dass die Daten nicht gekennzeichnet sind und der Algorithmus selbst herausfinden muss, was er mit ihnen tun soll.

Unüberwachtes Lernen wiederum bedeutet, dass die Daten nicht beschriftet sind und der Algorithmus selbst herausfinden muss, was er mit ihnen machen soll.

Was sind die Vorteile des maschinellen Lernens?

Mithilfe von maschinellem Lernen kann eine Vielzahl von Marketingaufgaben automatisiert werden. Es kann zum Beispiel für die Kundensegmentierung, prädiktive Analysen und die Personalisierung von Inhalten verwendet werden. Außerdem wird das maschinelle Lernen ständig verbessert, da immer mehr Daten gesammelt. Das bedeutet, dass die Vorteile des maschinellen Lernens mit der Zeit nur noch zunehmen werden.

Wie wird maschinelles Lernen im Marketing eingesetzt?

Maschinelles Lernen wird im Marketing eingesetzt, um eine breite Palette von Aufgaben zu automatisieren. Es kann zum Beispiel für die Kundensegmentierung, prädiktive Analysen und die Personalisierung von Inhalten eingesetzt werden. Ferner ist maschinelles Lernen ständig verbessert, da immer mehr Daten gesammelt werden. Das bedeutet, dass die Vorteile des maschinellen Lernens im Laufe der Zeit nur noch zunehmen werden.

Was sind die Grenzen des maschinellen Lernens?

Die größte Einschränkung des maschinellen Lernens ist, dass es eine große Menge an Daten benötigt, um effektiv zu sein. Das kann den Einsatz für kleine Unternehmen oder Unternehmen, die gerade erst mit künstlicher Intelligenz begonnen. Außerdem können Algorithmen des maschinellen Lernens schwer zu verstehen und zu interpretieren sein.

Welche ethischen Bedenken gibt es beim maschinellen Lernen?

Die ethischen Bedenken im Zusammenhang mit maschinellem Lernen konzentrieren sich auf die Gefahr des Missbrauchs. Es besteht etwa die Gefahr, dass Unternehmen maschinelles Lernen nutzen, um die Emotionen von Menschen zu manipulieren oder sie mit Werbung für Produkte anzusprechen, die sie nicht brauchen. Es besteht auch die Gefahr, dass maschinelles Lernen eingesetzt wird, um bestimmte Personengruppen ungerecht zu diskriminieren.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netze verwendet werden, um aus Daten zu lernen. Neuronale Netze sind dem menschlichen Gehirn insofern ähnlich, als sie lernen und Vorhersagen treffen können. Es wird für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, z. B. für die Bilderkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Was sind die Vorteile von Deep Learning?

Deep Learning hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber anderen Formen des maschinellen Lernens. Erstens kann es komplexere Daten verarbeiten als andere Methoden. Das bedeutet, dass es für Aufgaben wie die Bilderkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden kann. Zweitens wird es ständig verbessert, da immer mehr Daten gesammelt werden. Das bedeutet, dass die Vorteile voraussichtlich im Laufe der Zeit immer weiter zunehmen.

Was sind die Nachteile von Deep Learning?

Der größte Nachteil von Deep Learning ist, dass es eine große Menge an Daten benötigt, um effektiv zu sein. Das kann den Einsatz für kleine Unternehmen oder Firmen, die gerade erst mit künstlicher Intelligenz beginnen, schwierig machen. Außerdem können Deep Learning-Algorithmen schwer zu verstehen und zu interpretieren sein

Wie KI die Art und Weise verändert, wie Unternehmen arbeiten

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, und nirgendwo wird dies deutlicher als in der Welt des Marketings. In der Vergangenheit nutzten Marketingfachleute große Datensätze, um Trends zu erkennen und Kunden gezielt anzusprechen. KI ermöglicht es jedoch, noch einen Schritt weiterzugehen und nicht nur Muster zu erkennen, sondern auch das Verhalten der Verbraucher/innen vorherzusagen. So können Unternehmen ihre Marketingbotschaften effektiver gestalten und ein größeres Publikum erreichen.

Außerdem kann KI eingesetzt werden, um Aufgaben wie E-Mail-Marketing und Social-Media-Kampagnen zu automatisieren. Dadurch gewinnen Marketingfachleute Zeit, um sich auf andere Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren, z. B. auf Strategie und Kreativität. Kurz gesagt: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Marketing verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, und das Marketing ist einer der Bereiche, der die Auswirkungen zu spüren bekommt.

Die Zukunft des Einsatzes für Künstliche Intelligenz im Marketing

Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei, die Marketinglandschaft zu verändern. Dank der Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und Muster zu erkennen, hilft KI Marketingfachleuten, bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Zielgruppen genauer anzusprechen und ihre Botschaften zu personalisieren. Mit der weiteren Entwicklung der KI wird sich ihr Einfluss auf das Marketing nur noch weiter verstärken. In Zukunft könnte KI Marketingfachleuten helfen, ihre Kampagnen zu automatisieren, dynamische Kundenprofile zu erstellen und sogar neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Die Möglichkeiten sind endlos. Es ist klar, dass künstliche Intelligenz das Marketing, wie wir es kennen, revolutionieren wird. Unternehmen, die sich KI zu eigen machen, werden einen Wettbewerbsnachteil haben.

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