E-Mail Marketing

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz für die Zukunft des E-Mail-Marketings?

KI, Algorithmen und Deep Learning-Applikationen sind keine Science-Fiction mehr. Das Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft.

Kann der leicht angerostete Postkasten durch Künstliche Intelligenz wieder auf ein neues Level gehoben werden? © Aneta Pawlik - Unsplash

Künstliche Intelligenz im Marketing ist schon lange keine Science-Fiction mehr. Vor ein paar Jahren noch unmöglich, verbessern Algorithmen und Deep Learning-Applikationen mittlerweile stetig die Performance und Auswertung verschiedenster Kampagnen. Ich bin mir sicher: Wir stehen gerade erst am Anfang. Besonders im Bereich E-Mail-Marketing ist das Potenzial dieser neuen Technologie nicht einmal ansatzweise ausgeschöpft. Die Verknüpfung mit solchen KI-Applikationen schafft etliche neue Ansätze.

Aufwertung der Customer Experience und Verkürzung der Customer Journey

Es gibt bereits Sprachassistenten, die eingetroffene E-Mails vorlesen. Doch was hindert uns daran, die E-Mail nicht generell als audio-visuelles Medium einzusetzen? Von der Nutzung von Audio – denkbar wäre etwa eine vorgelesene, personalisierte Ansprache – bis hin zur grafischen Darstellung in Form von E-Mails, die von der KI automatisch von einem zweidimensionalen in ein dreidimensionales Template überführt werden.

Stell dir vor, du erhältst per Mail Werbung eines Brillenanbieters. Du öffnest die E-Mail und wirst durch ein kurzes Audio-Snippet begrüßt: „Hallo Robert. Schön, dass du wieder da bist.“. Gleich hier würde dem Adressaten, in diesem Fall einem Bestandskunden, suggeriert, er befände sich in einem Geschäft der Kette, mitten in seiner Inbox – und der Verkäufer kennt ihn auch noch persönlich. Talking about Customer Experience: Es geht um eine neue Brillenkollektion, selbstverständlich gibt es verschiedene Designs des Gestells, Farben und getönte Gläser zur Auswahl. Das Modell gefällt, in der Mail selber kann das Design bestimmt werden und schon hast du deine neue Lieblingsbrille vor Augen. Doch wie es manchmal so ist, stellt sich schnell die Frage: Steht mir das überhaupt? Nachdem du ein Foto von dir selbst mit dem Abbild des favorisierten Brillenmodells verknüpft hast, verschmilzt die KI selbstständig dein Portraitfoto mit dem Brillenmodell und du trägst virtuell eine neue Brille auf der Nase.

Dabei handelt es sich nicht um ein simples Copy-Paste Verfahren. Der dahinterstehende Algorithmus ist dank Deep Learning – vereinfacht ausgedrückt, die fortwährende Wiederholung der selben Tätigkeit einer Software mit anschließender, eigenständiger Analyse zum Erkenntnisgewinn – in der Lage mit derselben Präzision wie ein professioneller Grafiker in Handarbeit das Brillenmodell fotorealistisch an die richtige Stelle im Gesicht zu setzen, und das in Sekundenbruchteilen. Selbstverständlich kannst du dies ohne merkliche Ladezeit mit allen verfügbaren Modellen ausprobieren. So lässt sich die Customer Journey beim E-Mail-Marketing nicht nur neu und aufregend gestalten, sie ist interaktiv und stärkt die Kundenbindung. Der Einsatz von KI ist insbesondere im Bereich der Produktwerbung besonders reizvoll und vielfältig. Denn wenn die Mail wie wir in unserem Beispiel gezeigt haben, wie eine eigene App oder Microsite aufgebaut ist, kann sie direkt zur Landing Page werden und damit quasi zu einem Online Shopping Cart. Der User bleibt in der gewohnten, „heimischen“ Umgebung seiner Inbox.

Oder denken wir an Social Feeds. Ein entsprechender Algorithmus wäre problemlos in der Lage, etwa den Instagram-Account des eigenen Unternehmens oder den eines Influencers, der die Brand markiert hat oder einen entsprechendes #Tag verwendet hat, nach dem zur Mail gehörigen Post zu durchsuchen und diesen in die Mail einzupassen.

Zudem wäre es denkbar, den Post eines Celebrities wie zum Beispiel Justin Bieber einzubetten, der das ausgewählte Brillenmodell gerade erst in seinem neuesten Post trägt. Der Kunde bekommt somit nur angezeigt, was für ihn und seine Kaufentscheidung relevant ist. Er wird zur Interaktion animiert anstatt ihn mit (für Ihn) unnötigen Informationen zu überfluten. Der First Moment Of Truth wird zudem durch die Möglichkeit Fragen des Kunden direkt zu beantworten, mittels 3D besser visualisierbaren Produktvorstellungen und der „Social Acceptance“ durch Influencer oder Testimonials entscheidend beeinflusst. Generell lässt sich sowohl in Punkto Individualisierung als auch Personalisierung dank künstlicher Intelligenz eine ganz neue Tiefe auf Marketingebene schaffen.

KI gesteuertes CRM und neue Analytics

Eine weitere Verbesserung der E-Mail-Marketing-Performance ist auch durch direkt implementiertes, KI-gesteuertes CRM zu erwarten. So ließe sich etwa über die Integration eines Chatbots nachdenken. Wenn wir bei unserem Beispiel des Brillenkaufes bleiben, dann wäre bereits am ersten Touchpoint mittels Live-Chat die Nachfrage an den Kundenservice möglich, ob die Brille auch mit Brillenstärke verfügbar ist. Die direkte Kundenkommunikation stärkt die Bindung des Kunden an Marke und Produkt und hilft nachweislich auch beim Verkauf, ganz wie die Kundenberatung im Einzelhandel. Gleichzeitig wird dem (potenziellen) Kunden absolute Relevanz suggeriert, denn er erhält sofort eine Antwort auf seine Fragestellung. Im Optimalfall ist für den Nutzer nicht zu unterscheiden, ob er gerade mit dem Kundenservice oder einem professionellen Chatbot spricht, denn diese trainieren sich ebenfalls selbst dank Deep Learning und sind nach einiger Zeit in der Lage, innerhalb eines festgesetzten Rahmens menschenähnlich zu antworten.

Ein netter Nebeneffekt: langfristig können so Ressourcen im Customer-Relationship-Management besser eingesetzt werden. Zugleich bietet eine Konversation mit einem Chatbot deutlich mehr Analysemöglichkeiten als etwa Gespräche mit Kundenberatern – das liegt in der Natur der Sache. So entsteht ganz nebenbei ein komplett neues Tool zur Analyse der Kundenzufriedenheit sowie Learnings, um den Absatz zu erhöhen, indem in der initialen Ansprache solche Erkenntnisse miteinfließen. Doch lass uns noch etwas weiterdenken – warum sollten Chatbots in naher Zukunft nicht auch Bestellungen annehmen – direkt aus der E-Mail heraus? Die Möglichkeiten scheinen aktuell nur durch unsere Fantasie begrenzt, während technische Limitierungen täglich weiter verblassen.

Künstliche Intelligenz könnte auch zur programmatischen Vorsortierung von E-Mails verwendet werden. Diese werden dann, abhängig vom Nutzerverhalten ausgespielt und die Inhalte dementsprechend variiert. War es etwa bei der bekannten „Priority Inbox“ von Gmail noch der Nutzer selbst, der den Algorithmus trainierte, so wird es in Zukunft ein Selbstlernender sein, wodurch Relevanz und Personalisierung von E-Mails trotz, beziehungsweise dank computerisierter Aussteuerung immer weiter zunehmen werden. Mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz kann die Customer Journey verkürzt werden – direkt auf den Posteingang des Mailaccounts. Diese Entwicklung wird sich auch deutlich positiv auf die durchschnittlichen Abbruchraten auswirken. Denn die Verkürzung der Customer Journey und das direkte Einwirken auf den Kunden verkürzen auch den Online Decision Process.

Doch auch Herausforderungen kommen mit der neuen Technologie: Noch gibt es wenig Regulationen in Hinsicht auf Datenschutz und Compliance beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Hier wird sich mit dem Fortschritt der Entwicklung auch die Legislative anpassen müssen. Dazu wird die zunehmende Verlagerung der Internetnutzung vom Computer auf mobile Endgeräte früher oder später auch von E-Mails erfordern, dem altbekannten Credo „mobile first“ zu folgen.

Eine spannende Zukunft erwartet uns.

Über David Pikart

https://audienceserv.de

David Pikart ist Gründer und CEO von Audience Serv, einem international agierenden Zielgruppen-Spezialisten. Gegründet 2008 in Berlin ist er mit seinem Unternehmen mittlerweile mit Büros in Berlin, München, Singapur sowie Hanoi vertreten und in über 20 Ländern aktiv. David Pikart setzt bei Audience Serv auf Techniken des Machine Learnings und künstlicher Intelligenz.

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