Bühne frei für die Marketing-Bots: Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz im Marketing

Kürzlich habe ich gelesen, dass Düsenjets der neuesten Generation so schnell weiterentwickelt wurden, dass die menschlichen Piloten, die die Flugzeuge eigentlich steuern sollen, nicht mehr mithalten können. Ähnliches passiert gerade in der Marketingbranche: Der rasante technologische Fortschritt steigert die Erwartungshaltung von Verbrauchern an Marken immens. So sehr, dass Marketingexperten angesichts der immer weiterwachsenden Komplexität kaum noch in der Lage sind, Schritt zu halten. Als Folge dessen wächst die Bedeutung künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens im Marketing. Insgesamt sind es drei zentrale Faktoren, die den Einsatz dieser Technologien fördern:

• Die Komplexität der neuen Herausforderungen im Marketing: die Anzahl der zu bedienenden Kanäle, das riesige Ausmaß an Datenmengen, die immer kleinteiligere Aufsplittung von Spezialanwendungen und die Unvorhersehbarkeit des Käuferverhaltens.
• Die Notwendigkeit, alles in Echtzeit zu verarbeiten: Entscheidungen über Angebot, Personalisierung und Kontext müssen in Millisekunden getroffen werden, um das Nutzer-Engagement über digitale Kanäle zu optimieren.
• Die Notwendigkeit, alles in großem Maßstab zu tun: Komplexe Echtzeitinteraktionen mögen theoretisch mithilfe von Regeln einfach zu handhaben sein, jedoch nur bei einer überschaubaren Anzahl an Interaktionen. In der Realität sind es meist Millionen von Interaktionen.

Nehmen wir diese Faktoren zusammen, wird eines deutlich: Die Kluft zwischen Verbrauchererwartungen und technologischer Komplexität wächst und das bedeutet, dass Marketingexperten Unterstützung brauchen.

Ist künstliche Intelligenz nur ein Hype? Welche Marketingaufgaben können tatsächlich von Robotern übernommen werden?

In der aktuellen Diskussion werden die Buzzworte maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz teilweise überhöht oder fehlinterpretiert. Doch statt uns damit zu befassen, was diese Technologien tatsächlich im Detail sind, sollten wir uns fragen, wie sie Unternehmen und Marketingexperten dabei helfen können, ihre Ziele zu erreichen.

Ob regelbasierte Automation oder Verarbeitung natürlicher Sprache – Fakt ist, dass wir bei der Bewältigung einer Reihe von anspruchsvollen Aufgaben Hilfe benötigen. Dazu gehören z. B. die Erfassung aller Daten zur Kundeninteraktion, ihre Verarbeitung, Auswertung und Visualisierung sowie die Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse an allen Touchpoints und die Erfolgsmessung. Marketingexperten sollten ihren Fokus darauf richten, welchen Nutzen die Technologien erzielen können. Und das sind im Wesentlichen relevantere Kundenerfahrungen sowie daraus resultierend optimierte Geschäftsergebnisse und mehr Effizienz, um das Maximum aus begrenzten Budgets herauszuholen. Das Potenzial ist echter Business Value.

Im Marketing sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen heute noch relativ neue Kategorien, doch sie entwickeln sich rasant weiter. Wir reden natürlich nicht um den Kampf Mensch gegen Maschine nach dem Vorbild von Skynet im Film Terminator. Ein passenderer Vergleich ist eher der Tempomat in unserem Auto: Unter der Motorhaube verbergen sich jede Menge komplexer Technologien und Prozesse, doch letztlich behalten wir als Fahrer die volle Kontrolle über das Fahrzeug. Die Technologie unterstützt uns lediglich und verbessert unser Fahrerlebnis.

Maschinelles Lernen und intelligente Automation demonstrieren ihren Nutzen in immer mehr Bereichen, die für das Marketing relevant sind. Dazu zählen Personalisierung, Kundensegmentierung, Optimierung sowie kontextuelle Intelligenz. Die Technologie nimmt Marketingexperten hochkomplexe Prozesse ab, die sie nicht mehr händisch erledigen müssen. So können sie sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren: Marketing. Je ausgefeilter die Algorithmen werden und je überzeugender die Use Cases, desto mehr Vorteile werden wir im Zeitverlauf sehen. Und wir stehen noch an der Schwelle zwischen Early Adoption und der weiten Verbreitung künstlicher Intelligenz im Marketing.

Welche Voraussetzungen Marketingteams schaffen müssen, um künstliche Intelligenz einzusetzen

Zuallererst müssen Marketingteams ihre Denkweise ändern. First Mover werden die Vorteile künstlicher Intelligenz sowie maschinellen Lernens schnell erkennen und sich damit Wettbewerbsvorteile schaffen. Diese Teams sind reaktionsschneller, können ihre Programme optimieren und eine bessere User Experience bieten. Viele Marketingexperten nutzen vermutlich bereits heute zumindest rudimentär künstliche Intelligenz – und sind sich vielleicht noch nicht einmal bewusst, an welchen Stellen das der Fall ist. Beispiele sind die Marketing-Automatisierung oder Empfehlungsdienste (Recommender Systems) im Onlinehandel. Doch hier ist noch reichlich Luft nach oben.

Eine weitere wesentliche Voraussetzung sind Daten und ihre Verfügbarkeit. Die Daten müssen strukturiert vorliegen, sodass sie analysiert, integriert, bereinigt und aufbereitet werden können. Wenn sie keinen Zugriff auf die Daten haben, die im Rahmen der Kundeninteraktionen anfallen, oder wenn sie in Datensilos einzelner Kanäle oder Apps eingeschlossen sind, sind ihre Möglichkeiten, maschinelles Lernen zu nutzen, stark eingeschränkt. Die Datenebene richtig zu organisieren ist deshalb von zentraler Bedeutung.

Sind alle Bausteine am richtigen Ort, können Marketingexperten damit anfangen, ihre Aufgaben zu automatisieren – und damit ihre Systeme und Plattformen so gestalten, dass sie ihren Kunden das Level an kontextueller und personalisierter Interaktionen bieten, das sie erwarten.