Maschinelles Lernen macht auch vor dem Marketingsektor nicht halt. Der Wandel hat begonnen.
Laut Gartner nutzen 30 % aller Unternehmen maschinelle Lernprozesse zur Optimierung ihres Verkaufsprozesses. Diese Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein, indem sie einige der schwierigsten Herausforderungen des Marketings angehen, darunter Personalisierung, Kundenbetreuung und Big Data.
Maschinelles Lernen ist nicht mehr einzig und allein Wissenschaftlern vorbehalten. Vermarkter sollten jetzt gut aufpassen, denn im Folgenden werde ich fünf Möglichkeiten beschreiben und erklären, wie man maschinelle Lernprozesse zur Optimierung des digitalen Marketings einsetzen kann.
Was versteht man unter maschinellem Lernen?
Bevor wir uns mit dem Marketing und den Vorteilen von maschinellem Lernen befassen, möchte ich zuerst erklären, was man unter künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen versteht.
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. Meist bezeichnet künstliche Intelligenz den Versuch, bestimmte Entscheidungsstrukturen des Menschen nachzubilden, wobei durch meist einfache Algorithmen ein „intelligentes Verhalten“ simuliert werden soll, etwa bei Computergegnern in Computerspielen.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern, um in Zukunft eigenständige Entscheidungen zu treffen.
Verschiedene Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens lassen sich im Wesentlichen in zwei Untergruppen unterteilen: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.
Beim überwachten Lernen lernt eine Funktion aus gegebenen Paaren von Ein- und Ausgaben. Dabei stellt während des Lernens ein „Lehrer“ den korrekten Funktionswert zu einer Eingabe bereit. Beim unüberwachten Lernen erzeugt ein Algorithmus für eine gegebene Menge von Eingaben ein statistisches Modell, das die Eingaben beschreibt und erkannte Kategorien und Zusammenhänge enthält und somit Vorhersagen ermöglicht.
Die Verwendung maschineller Lernprozesse zur Verbesserung des Marketings
Wir wissen, dass es Marketingexperten nicht an Daten mangelt. Die Herausforderung liegt vielmehr in der Verarbeitung der zur Verfügung stehenden Datensätze und der Nutzung der gewonnenen Informationen. Und genau in diesem Bereich kommt maschinelles Lernen zum Einsatz.
Der Einsatz maschineller Lernprozesse ermöglicht die schnellere und bessere Verarbeitung großer Datensätze. Dieser Prozess verwendet die vorhandenen Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Vermarkter können diese Erkenntnisse dann nutzen, um ihre Strategie zu optimieren, sei es die Durchführung weiterer Tests, die Verbesserung der Nutzerfreundlichkeit einer Webseite, die Personalisierung einer Marketingkampagne oder die Automatisierung der Kundengewinnung.
Kurz gesagt, maschinelles Lernen kann verwendet werden, um fast jeden Aspekt des digitalen Marketings zu verbessern. Im Folgenden besprechen wir fünf der wichtigsten Einsatzmöglichkeiten.
Analyse großer Datensätze
Der Prozess des maschinellen Lernens beginnt fast immer mit der Analyse von Datensätzen.
Maschinelles Lernen kann beispielsweise verwendet werden, um Aktivitätsmuster zu erkennen und zu analysieren. Anstatt die Daten manuell zu suchen und auszuwerten, könnte ein Algorithmus diese Aufgabe in Sekundenschnelle erledigen, das zukünftige Nutzerverhalten vorhersagen und Muster erkennen, die dann zur Optimierung Deiner Webseite genutzt werden. Sicher, Menschen sind durchaus in der Lage, diese Daten selbst zu analysieren, das dauert aber wesentlich länger.
Vermarkter können maschinelles Lernen auch nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen. Nehmen wir das Beispiel der Kundensegmentierung. Die Aufteilung der Zielgruppe in verschiedene Untergruppen kann die Marketingbemühungen viel effektiver machen, es ist aber zeitaufwendig. Ein maschineller Lernalgorithmus könnte diesen Kundenstamm jedoch in sekundenschnelle basierend auf Aktionen und Verhaltensmustern automatisch segmentieren.
Erstellung optimierter Inhalte
Ich muss sicherlich nicht erneut auf die Wichtigkeit hochwertiger Inhalte im digital Marketing hinweisen. Ich möchte jedoch erklären, wie man das maschinelle Lernen nutzen kann, um bessere Inhalte zu produzieren.
Zum einen kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um bessere Rankings in den Suchergebnissen zu erzielen. Es ist eine Sache, gute Inhalte zu schreiben, aber eine ganz andere, diese dann auch in den Suchergebnissen von Google zu platzieren. Man muss sicherstellen, dass der Inhalt relevante Keywords enthält, relevante Themen diskutieren und alle SEO-Grundlagen abdecken.
Das ist ohne ein intelligentes Tool wie Frase.io fast nicht möglich. Frase.io nutzt Algorithmen und maschinelle Lernprozesse, um Deine Inhalte mit den Top-Ergebnissen auf Google zu vergleichen und sicherzustellen, dass alle relevanten Punkte abgedeckt sind.
Zum anderen können Algorithmen verwendet werden, um Inhalte zu erstellen. Phrasee ist ein KI-gestütztes Copywriting-Tool, das maschinelles Lernen verwendet, um selbstständig Betreffzeilen für E-Mails und Push-Benachrichtigungen zu erstellen, die einen hohen ROI erzielen.
Künstliche Intelligenz kann sogar verwendet werden, um Inhalte zu kuratieren. Curata bietet eine intelligente Software, mit der Werbetreibende die relevantesten und ansprechendsten Inhalte für ihre Zielgruppen schneller finden und teilen können.
Personalisierung
Personalisierung liegt im Interesse Deiner Kunden. Untersuchungen von Accenture haben gezeigt, dass 91 % der Verbraucher Marken bevorzugen, die relevante Empfehlungen machen, die auf ihren Vorlieben beruhen. Wenn das Angebot nicht personalisiert ist, geht über die Hälfte der Kunden zur Konkurrenz über.
Hier ist die gute Nachricht: Mit maschinellem Lernen bist Du in der Lage, ein personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten. Du kannst einen Algorithmus verwenden, der Deine Nutzer verfolg und ihr Verhalten analysiert. Der Algorithmus lernt, welche Produkte bevorzugt werden und kann dann auf Grundlage dieser Ergebnisse eine personalisierte Landingpage und Produktempfehlungen zusammenstellen.
Amazon nutzt KI-gestützte Algorithmen, die den Kaufverlauf der Nutzer, die Artikel in ihrem Warenkorb und ihre Gewohnheiten berücksichtigen, um ihnen Produktempfehlungen zu machen, die sie am wahrscheinlichsten konvertieren. Derselbe Algorithmus könnte personalisierte Angebote generieren und diese dann per E-Mail an die Verbraucher schicken, sobald diese kaufbereit sind.
Marketingautomatisierung
Personalisierung ist nur eine Möglichkeit, um die Markenbindung zu fördern. Mann kann maschinelles Lernen auch einsetzen, um Marketingprozesse zu automatisieren und die Kundenbindung zu fördern.
Angenommen, Du schickst dem Kunden automatisch eine E-Mail, wenn er sich für Deinen Newsletter anmeldet oder den Kauf unerwartet abbricht. Die meisten Unternehmen senden in diesen Fällen eine generische E-Mail, dabei könnten sie maschinelle Lernprozesse einsetzen, um Inhalt und Angebot der E-Mail basierend auf dem Browserverlauf des jeweiligen Kunden anzupassen.
Wenn sich der Nutzer zuerst ein paar Hundespielzeuge angesehen hat und sich dann für den Newsletter anmeldet, würde man ihn mit höherer Wahrscheinlichkeit als Kunde gewinnen, wenn man ihm relevante Produkte wie Kauspielzeuge anbietet.
SaaS-Unternehmen können KI-gestützte Marketingautomatisierungsprogramme nutzen, um große Datensätze zu analysieren und Leads zu segmentieren. Auf diese Weise können Vertriebsmitarbeiter ihre Leads besser priorisieren und ihre Erfolgsaussichten erhöhen.
Marketingautomatisierung ist extrem wirksam. Laut Invesp führt Marketingautomatisierung zu einer Steigerung der Vertriebsproduktivität um mehr als 14 % und zu einer Reduzierung der Marketingkosten um mehr als 12 %. Dies ist zwar auch ohne maschinelles Lernen möglich, durch KI wird der Automatisierungsprozess jedoch viel persönlicher und effizienter.
Die Nutzung von Chatbots
Chatbots sind ein leistungsstarkes Tool für den Kundenservice. Acht von zehn Verbrauchern, die schon mal mit Chatbots in Kontakt gekommen sind, berichten von einer positiven Erfahrung. Wenn Du einen Onlineshop betreibst, kannst Du eigentlich nicht auf einen Chatbot verzichten.
Chatbots können automatisch auf Verbraucher reagieren und Fragen beantworten. KI-getriebene Chatbots können erstaunlich genau auf die Anfragen der Nutzer eingehen, da sie aus den Inhalten Deiner Webseite und vergangenen Gesprächen lernen und ihre Antworten entsprechend anpassen.
Da der Chatbot selbstständig lernt und Verbesserungen vornimmt, kannst Du Deinen Nutzer ein besseres Kundenerlebnis bieten. Komplizierte Anfrage können anfangs an einen Kundenbetreuer weiterleitet werden, aber schon bald wird der Bot so effektiv sein, dass kein Eingriff mehr nötig ist. Dann ist Dein Chatbot intelligent genug, um alle Fragen des Verbrauchers zu beantworten und ein Verkaufsgespräch zu führen.
Die meisten Verbraucher merken nicht einmal, dass sie mit einem Roboter sprechen. Einige Chatbots wie IntelliTicks, verwenden Natural Language Processing (NLP) — die Verarbeitung natürlicher Sprache, — um Gespräche mit Kunden noch menschlicher zu gestalten.
Darüber hinaus können die Daten, die von diesen KI-gestützten Chatbots gesammelt werden, von einem maschinellen Lernalgorithmus analysiert werden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, dann genutzt werden können, um Werbekampagnen zu optimieren.
Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens aus?
Die Welt des maschinellen Lernens unterliegt schnellen Veränderungen, man kann also erwarten, dass es schon bald neue Fortschritte in Bereich künstliche Intelligenz geben wird.
Bessere Algorithmen sind bereits in der Entwicklung. Diese Algorithmen benötigen keine menschliche Unterstützung und Eingaben mehr, wodurch sie viel einfacher und schneller zu implementieren sind.
Auch die Personalisierung wird immer leistungsfähiger. Maschinelle Lernprozesse erkennen, was der Verbraucher will. Zudem steigen die Möglichkeiten zum Einsatz künstlicher Intelligenz im Onlineshop. Schon bald werden Unternehmen in der Lage sein, jeden Teil ihrer Webseite auf einzelne Benutzer zuzuschneiden, so wie es bereits in den sozialen Medien der Fall ist.
Ich rechne auch mit großen Fortschritten im Bereich mobiler maschineller Lernprozesse. KI-gestützte digitale Assistenten werden schon bald zu einem wichtigeren Teil unseres Lebens und Marketingspezialisten müssen neue Strategien entwickeln, um mitzuhalten. Mobile Anwendungen werden auf maschinelles Lernen zurückgreifen, um verbesserte Funktionen zu bieten, so wie es bei Webseiten bereits der Fall ist.
Du solltest aber nicht verzweifelt. Bevor Du Dir zu viele Gedanken um die Zukunft machst, solltest Du Dich zuerst mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut machen und Dich von den oben genannten Vorschlägen inspirieren lassen. So rüstest Du Dich bereits jetzt für die Zukunft.
Fazit
Es ist klar: Maschinelles Lernen wird das digitale Marketing verändern.
Überstürze es jedoch nicht. Die Einführung neuer Lösungen, die man nur zum Teil versteht, kann nämlich viel Schaden anrichten. Maschinelles Lernen ist zwar ein wirksames Tool, aber kein Allheilmittel. Nimm Dir lieber Zeit und setze nach und nach neue Ideen um, dann kann eigentlich nichts schief gehen.
Falls Du mehr zum Thema erfahren willst, solltest Du meine Artikel zum Thema KI-SEO sowie KI-gestützte digitale Assistenten für Vermarkter lesen.
Welche Strategie aus dem Bereich maschinelles Lernen möchtest Du zuerst implementieren?
