Artificial Intelligence im Marketing

Ob Natural Language processing, Empfehlungen oder datenbasierte Entscheidung bei der Segmentierung von Zielgruppen. AI im Marketing ist heute präsenter denn je.

AI im Marketing, dank Marketing Technology kein Problem

Auch wenn technisch die Möglichkeiten schon längst gegeben sind, so bedeutet Marketing mit der Hilfe von AI ein Umdenken. Kunden sind über personalisierte und passende Angebote heute nicht mehr überrascht, Sie erwarten es, mit relevanten Informationen angesprochen zu werden. 52% der User sagen sogar mittlerweile, dass nicht personalisierte Kommunikation ein Grund ist, die Marke zu wechseln. Ein 360° Blick auf den Kunden ist daher unabdingbar.

Wachsende Erwartungen an Marketing erfüllen

Bedenkt man die unendlichen Datenquellen und Schnittstellen, ist es oftmals leichter gesagt als getan, seinen Kunden die passenden Informationen zur richtigen Zeit zur Verfügung zu stellen. Nicht grundlose steigt die Nutzung von AI im Marketing Jahr für Jahr, denn mit herkömmlichen Methoden lässt sich das Tempo nicht mehr halten. Schlussendlich kann man die passenden Angebote in einem Newsletter nicht mehr manuell auswählen. Auch die Idee eines allgemeinen Newsletters wird mehr und mehr abgelöst. Das initiale Setup und die Auswahl der passenden Bausteine und Signale für die Automatisierung sollten aber gut überlegt sein.

Use Cases für AI im Marketing

Werfen wir einen Blick auf die Anwendungsfelder von AI im täglichen Marketing Betrieb. AI kann helfen, Kunden oder potenzielle Leads besser kennenzulernen. So lassen sich auf Basis des Nutzerverhaltens bestimmte Cluster, ähnliche Nutzergruppen oder Zusammenhänge erkennen, die man sonst nicht erkannt hätte. Bspw. Kundengruppen aus einem bestimmten Produktsegment mit Upselling Potenzial für ein verwandtes Produkt.

Naheliegend ist natürlich das Thema Personalisierung. Hier allerdings nicht nur der Inhalt, der sich aus Content Blocks, Personalisierungs-Variablen oder Produkten aus einem Katalog zusammensetzen, auch das Versandvolumen und der Zeitpunkt können individuell basierend auf dem Kundenverhalten gewählt werden. Spätestens jetzt ist man mit manuellen Maßnahmen an seine Grenzen gestoßen.

Intelligentere Entscheidungen lassen sich durch den Einsatz von Scoring- Modellen und Bots fällen. So werden Fragen im ersten Schritt durch einen Bot beantwortet und erst wenn sich dieser unsicher wird durch einen Service Agent unterstützt. Durch den Einsatz von Scoring-Regeln werden nur jene Kontakte mit hohem Potenzial auf einen Abschluss an das Sales Team weitergegeben.

Smarte Analysen werden durch den Einsatz von AI noch weiter unterstützt. So erkennen die Algorithmen Zusammenhänge in den Daten und weisen auf diese hin. Der Data Analyst kann dann entscheiden, was er mit diesen Informationen macht. Mittels Multivariaten Tests lassen sich zudem verschiedene Kombinationen einer Mail oder Landingpage zur besten Variante zusammenmischen und bei signifikanten Ergebnissen übernehmen.

Salesforce Einstein für Marketing

Salesforce Einstein ist die AI Layer von Salesforce, der quer über alle Clouds von Salesforce liegt, so auch Marketing Cloud und Pardot. Dabei setzt Einstein auf folgende Bestandteile:

• Discover: Insights, die Klarheit über den Kunden schaffen
• Predict: Vorhersagen und Prognosen
• Recommend: Vorschlag der Next best Action für den Kunden
• Automate: Routine Tätigkeiten automatisieren

Einstein unterstützt Marketing Experten also dabei Zeit zu sparen, bessere Entscheidungen zu treffen und Routinetätigkeiten auf ein Minimum zu reduzieren.

Sentiment Analyse und Bilderkennung

Social Studio unterstützt bei der Analyse von Verhalten auf Social Media, so werden nicht nur Sentiments zu Postings bewertet, sondern auch Milliarden von Bildern über Google Vision ausgewertet. Man kann die Bilderkennung trainieren, damit diese die Platzierung von Logos, Produkten, etc. erkennt und entsprechend einen Social Media Manager darauf hinweisen kann.

Cross Device CDIM & Lookalikes  

Das Tracking von Kunden über Endgeräte hinaus ist für viele Marketer eine große Herausforderung. Einstein Cross Device Tracking hilft dabei und erlaubt mit Audience Studio auch die Erstellung von Lookalikes, also Personengruppen, die einer Referenzgruppe sehr ähnlich sind. Auch bei der smarten Segmentierung von Zielgruppen unterstützt Einstein.

Personalisierte Journeys

Einstein erkennt die Inhalte der Bilder die in Mailings etc. verwendet werden und fügt diesen automatisch Tags hinzu. Über Journey Analytics ergibt sich in weiterer Folge, welche Kombination von Journeyschritten die meisten Erfolge erzielt. Einstein Splits lassen sich nutzen, um basierend auf User Verhalten die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, welcher Journey Pfad eher zum Erfolg führen wird bzw. welcher Pfad für welche Personagruppe besser passen würde.

Einstein Recommendations

Klassische Recommender sind bekannt und lassen sich in Mails mit Einstein Recommendations nutzen. So können Bereiche der Website getagged werden und basierend darauf die passenden Inhalte in einer Mail angezeigt werden.

Datorama

Wer seine Kampagnen tiefergehende analysieren möchte, kommt um Datorama nicht herum, Datorama erlaubt es, die Top und Low Performer in Marketing Kampagnen zu erkennen und basierend darauf zu handeln.