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Foto: thelunch_box via Visual Hunt / CC BY-NC

Wie künstliche Intelligenz das Marketing verändern wird

im Juli 2017
von Christine Steinhart

Seit dem sechsten Geburtstag meiner Nichte schlägt mir Amazon vor, weitere Artikel mit niedlichen Pferdchen oder zumindest pinkes Kinderspielzeug zu kaufen – die Recommendation Engine von Amazon funktioniert: Sie generiert laut McKinsey rund 35 Prozent der Einnahmen des US-Unternehmens. Dabei gibt es noch jede Menge Spielraum nach oben: Statt pinken Plastikponys brauche ich schnell einen Reiseführer für Bali. Zuschlagen würde ich auch bei einem passenden Steckdosenadapter, einer ansprechenden Lektüre für den Flug und einer Sonnencreme für empfindliche Haut. Für niedliche Pferde interessiere ich mich frühestens wieder in zwei Monaten – und auch nur dann, wenn Amazon sie mir in einem kaufwilligen Moment, auf einem Schulranzen abgedruckt, präsentiert. Mit den neuen maschinellen Lernverfahren, dem sogenannten Deep Learning, sind Szenarien wie dieses bald keine Zukunftsmusik mehr.

Künstliche Intelligenz (KI) wird schon in vielen Bereichen gewinnbringend eingesetzt: Mit den Programmatic Ads bekommen Website-Besucher auf Basis fein abgestimmter Algorithmen individuelle Werbe-Botschaften angezeigt. Relevante, personalisierte Suchergebnisse in Echtzeit verspricht Googles RankBrain. Chatbots sind die neuen Kollegen vom Kundendienst und in den sozialen Medien wachen künstliche Intelligenzen wie Twitters Cortex über die Einhaltung der Spielregeln – KI, Deep Learning, wird die Marketingbranche stärker verändern als es die sozialen Medien getan haben, so erwarten Experten. Aber wie?

Was bringt Big Data und KI dem Marketing?

One area where AI shines is in personalizing content and communication.

-- Matthew Michelson, AI expert and Chief Scientist at Inferlink

Personalisierung ist das Buzzword, durch das große Veränderungen zu erwarten sind – möglich wird das durch die Fülle der vorhandenen Informationen und die Möglichkeiten, diese auszuwerten (Stichwort »Big Data«). Je mehr man über einen Kunden, seine Gewohnheiten und Interessen weiß, desto zielgerichteter kann man mit ihm interagieren. Big Data, Machine Learning und KI generieren Informationen zur Erstellung detaillierter Kundenprofile. Dafür wird jede Interaktion, die ein Kunde durchführt, via E-Mail, Website, in den sozialen Medien oder offline, erfasst und für zukünftige Optimierungen archiviert. Mithilfe von Scoring und Analytics werden die Profile ausgewertet. Statische Profile auf Basis veralteter Daten werden abgelöst. Ein solch aussagekräftiges Kundenprofil ermöglicht, die richtige Message zur richtigen Zeit auf dem richtigen Kanal zu senden. Das passiert selbstverständlich automatisiert: Machine-Learning Algorithmen erfassen und verarbeiten Daten in Echtzeit und personalisieren die Experience für jeden Besucher entsprechend – das verspricht einzigartige und unvergessliche Augenblicke, die den Kunden zum nächsten Touchpoint führen. Ziel ist, die Retention- und Engagement Rate zu steigern und damit den Customer Lifetime Value maximal auszuschöpfen.

Ohne Planung geht es nicht

Ganz alleine machen Machine Learning und KI den Job aber noch nicht: Ohne eine durchdachte Planung kann das beachtliche Potenzial kaum ausgespielt werden. Marketer müssen die richtigen Strategien zur effektiven Nutzung der vorhandenen Technologie erarbeiten, Ziele sollten im Vorfeld definiert werden. Diese neuen technologischen Möglichkeiten, so vielversprechend sie auch sein mögen, sind nicht nur zu komplex, um sie ohne klar definierte Strategie einzusetzen – sie sind schlichtweg auch zu teuer.

Status quo der meist diskutierten Tasks

  • Über NLG (Natural Language Generation), die natürlichsprachliche Textgenerierung, wird viel spekuliert. Menschliche Sprache ist so komplex und vielschichtig, dass maschinelle Verfahren sie niemals ersetzen können – dieser Meinung sind viele. Tatsächlich ist die KI hiermit aber schon sehr weit. Einer der weltweit führenden Anbieter für NLG kommt aus Stuttgart: AX Semantics. Die Software NLG Cloud verwandelt Daten in Texte und generiert so personalisierten Content, in 22 Sprachen – und mit durchaus überzeugendem Sprachniveau.
  • Auch dass Computer den klassischen Dolmetscher überflüssig machen, ist schon lange kein Geheimnis mehr. Jetzt wird es ernst – besonders anschaulich illustriert das der Skype Translator:

Auch das Facebook-System »DeepText« versteht heute schon den Inhalt tausender Posts seiner 1,65 Milliarden User pro Sekunde und wird in Zukunft Werbung in Echtzeit übersetzen.

  • In Zukunft muss der Kunde nicht mehr alleine mit seinem Einkaufswagen durch den Supermarkt fahren – eine KI wird an seiner Seite bleiben und ihm personalisierte Produktvorschläge unterbreiten. Voraussetzung für die unkomplizierte Abwicklung dieses Szenarios ist die automatische Gesichtserkennung. Bei WalMart wird diese Technologie bereits zur Erkennung von Ladendieben eingesetzt.
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