Wenn Sie jemanden auf der Straße anhalten und nach künstlicher Intelligenz fragen, wird er wahrscheinlich chatgpt oder midjourney erwähnen. Diese Tools erlangten aus mehreren Gründen oberste Priorität. Erstens ist generative KI etwas, das den Menschen gleichzeitig Angst macht und sie amüsiert. Zweitens stehen diese Tools jedem zur Verfügung und werden daher am meisten diskutiert.

Aber was ist mit den anderen KI-basierten Lösungen, die die Arbeitsweise von Unternehmen heute verändern? Sehen wir uns an, wie Vermarkter künstliche Intelligenz nutzen können und wo sie noch mehr auf ihr Bauchgefühl vertrauen sollten.

TLDR? Überall dort, wo große Datenmengen analysiert werden müssen, punktet KI. Wenn jedoch Kreativität oder Entscheidungsfindung gefragt sind, übertreffen Menschen die Leistung.

1. Produktanalyse

Da das zentrale Konzept der Produktanalyse darin besteht, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, passt KI perfekt in diesen Bereich.

Wie funktioniert das? Als Produktvermarkter müssen Sie Ihre Entscheidungen auf Daten stützen. Sollten wir beispielsweise die X-Funktion basierend auf der Art und Weise hinzufügen, wie Benutzer mit unserem Produkt interagieren? Würden sie es nutzen? Wenn ja, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit?

Die Grenzen des menschlichen Gehirns liegen hierbei in der Anzahl und dem Sinn der Fragen und Abfragen, die eine Person stellt, um eine Antwort zu erhalten. Wir alle wissen, dass die Antwort je nach Frage unterschiedlich ausfallen kann. In einigen Unternehmen, die in wettbewerbsintensiven Märkten tätig sind oder Millionen von Benutzern haben, kann jede noch so kleine Ungenauigkeit in den Daten Millionen von Dollar kosten.

Der Vorteil von KI besteht in diesem Fall darin, dass sie einfach mehr Abfragen ausführen und mehr Situationen vorhersagen kann als eine Person. Grundsätzlich trifft KI zwar keine Entscheidungen, stattet Vermarkter jedoch mit einem umfassenderen Datensatz aus, als sie manuell analysieren könnten.

2. Stimmungsanalyse

Wenn Sie mit Social-Listening-Tools arbeiten, sind Sie wahrscheinlich mit der Stimmungsanalyse vertraut. Kurz gesagt: Es bietet Einblicke in die Kundenwahrnehmung Ihrer Marke, Produkte, Kampagnen und mehr. Während Qualität und Genauigkeit der Ergebnisse stark vom Algorithmus und den Trainingsdaten abhängen, ist KI bereits in der Lage, mehr als nur positive oder negative Stimmungen zu analysieren. Ja, oft übersieht die Technologie vielleicht Sarkasmus oder Humor in der Sprache (oder dem Text) von Menschen, aber sie trägt auf jeden Fall dazu bei, das Gesamtbild zu zeichnen.

Auch hier gilt: Je mehr Daten Sie haben und je sauberer diese sind, desto besser wird das Ergebnis sein. Möchten Sie am Ende des Tages Tausende von Kommentaren, Rezensionen und Beiträgen lesen, oder geben Sie das alles besser an einen Algorithmus weiter, der Ihnen ein Diagramm mit der Analyse zeigt?

3. Inhaltsempfehlung und Personalisierung

Wie schlägt Netflix Ihrer Meinung nach Filme und Fernsehsendungen vor? Wie schlagen E-Commerce-Plattformen Artikel vor, die Ihnen gefallen könnten oder nach denen Sie suchen? Algorithmen analysieren Ihre Vorlieben, frühere Einkäufe, Ihren Browserverlauf und sogar Faktoren wie das von Ihnen verwendete Gerät oder Ihren Standort, um Inhalte individuell anzupassen und Ihnen etwas anzubieten, das Anklang findet.

Sie können auch KI-basierte Tools implementieren, die Kundendaten nutzen, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, wie zum Beispiel individuelle Produktempfehlungen, E-Mails und Angebote. Mittlerweile haben die Menschen auch einen erheblichen Einfluss auf diese Empfehlungen, da sie alle Algorithmen für maschinelles Lernen und ihre Logik entwickeln. Manchmal funktioniert es jedoch nicht so gut. Haben Sie schon einmal etwas bei Amazon gekauft und wurden dann mit Vorschlägen für denselben Artikel bombardiert, auch wenn es sich um einen einmaligen Kauf handelt? Das haben wir alle schon durchgemacht.

4. Kundeneinblicke und -segmentierung

Während Fokusgruppen und Umfragen zeitaufwändig und kostspielig sein können, gibt es alternative Möglichkeiten, aus den bereits vorhandenen Daten Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen – und auch hier kann KI hilfreich sein. Es kann Kundendaten analysieren, um detaillierte Personas und Segmente zu erstellen und Marketingfachleuten dabei zu helfen, ihre Zielgruppe besser zu verstehen und ihre Kampagnen zu optimieren.

Dieser Ansatz erfordert jedoch eine ausreichende Datenmenge. Für Startups, die sich noch in der Anfangsphase befinden und keinen Kundenstamm haben, ist diese Methode nicht praktikabel. In solchen Fällen bleibt menschliches Fachwissen unerlässlich, um den Markt zu analysieren und Hypothesen zu testen.

5. Prädiktive Analysen

Die Vorhersage des Verbraucherverhaltens war viele Jahre lang der Traum eines Vermarkters, und jetzt ist dies mit Predictive Analytics möglich. Heutzutage können Unternehmen KI-basierte Tools zur Analyse historischer Daten implementieren, um zukünftiges Kundenverhalten, Abwanderungsraten und Trends vorherzusagen. Algorithmen analysieren Muster, Beziehungen und Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen in großen Datensätzen tausende Male schneller, als es ein Mensch kann.

Wenn Vermarkter detaillierte Daten zur Hand haben, können sie fundierte Entscheidungen treffen, sich auf Veränderungen im Verbraucherverhalten oder Marktveränderungen vorbereiten und Wachstumschancen nutzen.

6. Chatbots und virtuelle Assistenten

Heutzutage erwarten Verbraucher von Marken, dass sie schnell reagieren und umgehend auf Anfragen antworten. Von den Menschen wird erwartet, dass sie zu jeder Tageszeit Kontakt zu Unternehmen aufnehmen können, und KI-gestützte Chatbots stehen den Kunden rund um die Uhr zur Seite.

Je nach Komplexität gibt es verschiedene Arten von Chatbots: Einige können einfach Fragen beantworten, andere können Empfehlungen geben, andere ermöglichen Kunden die Buchung oder den Kauf von Produkten und so weiter.

Allerdings sind Bots oft durch die Informationen, die sie in einer Datenbank haben, eingeschränkt oder haben einfach nicht genug Verantwortung, um komplexe Fälle zu verwalten. Obwohl sie perfekt für FAQs geeignet sind, müssen Sie dennoch echte Menschen im Kundensupport haben, um in schwierigen Situationen die beste Benutzererfahrung zu bieten.

7. Inhaltsgenerierung

Generative KI ist mittlerweile ein Schlagwort. Während die Menschen darüber streiten, ob sie ihre Arbeitsplätze übernehmen wird, entwickelt sich diese Technologie rasant weiter. Beispielsweise ist der Unterschied zwischen den Fähigkeiten von ChatGPT im Jahr 2022 und 2023 enorm, und das erst seit einem Jahr.

Sie können jetzt schriftliche Inhalte erstellen, einschließlich Blogbeiträge, Produktbeschreibungen und Social-Media-Beiträge, wodurch Sie Zeit sparen und die Konsistenz wahren. Sie können auch Bilder, Töne und andere Arten von erstellen Inhalt.

Generative KI hat jedoch ihre Grenzen. Während es ausreichen kann, durchschnittliche Inhalte und grundlegende Ideen zu produzieren, werden die besten Marketingkampagnen und -konzepte immer noch von Menschen erstellt. Wenn Sie noch einen Schritt weiter gehen und etwas Einzigartiges mit Humor, Untertönen oder Assoziationen schaffen wollen, die nur ein Mensch verstehen kann, brauchen Sie irgendwann Menschen.

Ein weiterer Haken, den KI-generierte Inhalte mit sich bringen können, sind Urheberrechts- und geistige Eigentumsprobleme. Dies liegt daran, dass KI echte Inhalte als Quelle verwendet und die Verwendung von KI-generierten Inhalten für kommerzielle Zwecke möglicherweise unbeabsichtigt gegen mehrere Vorschriften verstößt.

Ist Ihr Unternehmen für die Implementierung von KI gerüstet?

Eine der Fragen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie die Einführung von KI planen, ist, wie sie dies tatsächlich tun können. Wie würden Sie Ihren bestehenden Tech-Stack mit neuen Tools kombinieren? Würde Ihre aktuelle Architektur es Ihnen ermöglichen, neue Algorithmen problemlos zu implementieren?

Das häufigste Problem ist, dass Unternehmen über eine monolithische Architektur verfügen, die sie an der Skalierung und Verbesserung hindert. Wenn Ihre Website beispielsweise auf einem herkömmlichen CMS wie WordPress läuft, besteht die Möglichkeit, dass das Hinzufügen einer Integration oder Erweiterung viel manuelle Arbeit erfordert und sich möglicherweise auf das gesamte System auswirkt.

In der Zwischenzeit, kopflose Architektur ermöglicht Unternehmen dank eines API-First-Ansatzes die einfache Integration erstklassiger Technologien. So funktioniert es: Die API dient als Brücke zwischen einer Datenbank und mehreren Tools und Integrationen, sodass diese Tools miteinander kommunizieren können. Ihre Kundendaten liegen beispielsweise in einer Datenbank. Die KI-basierte Personalisierungs-App sendet die Anfrage per API an die Datenbank, um das Kundenverhalten zu analysieren und personalisierte Erlebnisse für sie zu erstellen.

Mit anderen Worten: Headless-Lösungen, wie z Storyblokbieten Marken Flexibilität, die ihren Tech-Stack zukunftssicher und für alle aufkommenden Technologietrends bereit macht.

Einpacken

KI ist eine leistungsstarke Technologie, die unser Leben sicherlich verändern wird. Es tut es bereits. Allerdings gibt es immer noch viele Dinge, die wir Menschen besser können.

In jedem Fall erfordert die Implementierung KI-basierter Tools in größerem Maßstab eine solide technische Grundlage. Unternehmen sollten flexible und zukunftssichere Lösungen in Betracht ziehen, um die neuesten Technologien wie KI schnell zu nutzen.