Moderne Vermarkter suchen nach neuen Ansätzen, um ihren Zielmarkt zu finden und anzusprechen. Allerdings wird es in der schnelllebigen, sich ständig verändernden Welt des digitalen Marketings immer schwieriger, die Zielgruppe zu erreichen und Ergebnisse zu erzielen.
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Was ist Marketing mit künstlicher Intelligenz?
Um den nächsten Schritt Ihrer Kunden vorherzusagen und das Kundenerlebnis zu verbessern, verwendet künstliche Intelligenz (KI-Marketing) Kundendaten und KI-Prinzipien wie maschinelles Lernen.
Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz bieten Unternehmen bessere Werkzeuge dafür. KI könnte die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen potenzielle Kunden gewinnen, pflegen und konvertieren, und Unternehmen dabei unterstützen, erfolgreichere Marketingpläne zu erstellen. Die folgende Abbildung zeigt, wie KI und maschinelles Lernen in jeder Phase des Kundenlebenszyklus eingesetzt werden können.
Obwohl viele Menschen KI im Marketing eher für Science-Fiction als für Realität halten, wird die Technologie bereits eingesetzt. Salesforce berichtet, dass 2018 nur 29 % der Marketing-Führungskräfte KI einsetzten, doch bis 2020 stieg dieser Prozentsatz auf 84 %. Einer Schätzung von IDC zufolge werden die weltweiten Investitionen in Hardware, Software und Dienste für künstliche Intelligenz bis Ende 2021 340 Milliarden US-Dollar übersteigen.
Jetzt ist die ideale Gelegenheit, mehr über das Potenzial von KI für das Marketing zu erfahren, falls Sie das noch nicht getan haben. Wir haben 10 inspirierende Beispiele für Marketing mit künstlicher Intelligenz zusammengestellt, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.
1. Die Online-zu-Offline-Konnektivität von Magnolia Market
Das Ladengeschäft von Joanna und Chip Gaines, Magnolia Market, ist für seinen außergewöhnlichen Kundenservice bekannt. Der Laden von Magnolia soll Sie dazu inspirieren, „Ihre Umgebung zu übernehmen“. Zu diesem Zweck entwickelten sie ein echtes Markenerlebnis, das Essen, Unterhaltung, Einkaufen und einen Garten umfasste.
Das Team war der Ansicht, dass das E-Commerce-Geschäft von Magnolia Silos dasselbe Erlebnis bieten müsse, da nicht jeder persönlich vorbeikommen könne. Magnolia arbeitete mit Shopify Plus zusammen, um einen Shop und eine Augmented-Reality-Software zu entwickeln, mit der Kunden Artikel in ihr Zuhause „stellen“ und in 3D erleben können. Dank AR konnte Magnolia seine Artikel mit dem größtmöglichen Grad an Fotorealismus darstellen, den man sich nur vorstellen kann. Die Ergebnisse hoben Magnolia von der Konkurrenz ab und stärkten seine E-Commerce-Abteilung, ein entscheidender Faktor für die Geschäftsexpansion.
2. Das Copywriting bei Chase erreicht mehr Menschlichkeit
Persado, ein in New York ansässiges Unternehmen, das künstliche Intelligenz zur Erstellung von Marketinginhalten nutzt, und die Chase Bank haben einen Fünfjahresvertrag abgeschlossen. Chase stellte fest, dass die Integration von maschinellem Lernen in ihr Copywriting ihnen dabei half, mehr Menschlichkeit in ihr Marketing zu bringen, nachdem sie die Lösungen von Persado ausprobiert hatten.
So hieß es in einer von Menschen verfassten digitalen Anzeige: „Holen Sie sich Bargeld aus dem Eigenkapital Ihrer Immobilie.“ In Persados Version hieß es dagegen: „Es stimmt – Sie können Bargeld aus dem Eigenkapital Ihrer Immobilie erhalten.“ Bei den Verbrauchern kam die zweite Version besser an.
Chase ist das erste Unternehmen, das diese umfassende maschinelle Lerntechnologie für das Texten nutzt, aber andere Unternehmen wollen Persados Technologie noch umfassender nutzen. Persado behauptet, das Unternehmen arbeite bereits mit 250 Vermarktern aus den Bereichen Hotels, Banken und Einzelhandel zusammen.
3. Starbucks bietet personalisierte Empfehlungen mithilfe von Predictive Analytics
Dem Forschungsunternehmen Aberdeen zufolge können Unternehmen, die zur Ermittlung der Kundennachfrage prädiktive Analysen einsetzen, ihren organischen Umsatz jährlich um 21 % steigern. Ohne diese Methode liegt der Umsatz im Durchschnitt bei 12 %.
Ein Beispiel für ein Unternehmen, das seine mobile App und seine Kundenkarte nutzt, um Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, ist Starbucks. Pläne zur Personalisierung wurden erstmals 2016 bekannt gegeben.
Seitdem haben sie eine sehr beeindruckende App entwickelt. Sie zeichnet die Einzelheiten jedes Einkaufs auf, einschließlich Ort und Zeitpunkt. Starbucks verarbeitet diese Daten mithilfe prädiktiver Analysen und bietet den Verbrauchern maßgeschneiderte Marketingkommunikation. Diese Nachrichten informieren den Benutzer, wenn er ein nahegelegenes Geschäft betritt, und unterbreiten ihm Angebote, um den durchschnittlichen Bestellwert des Kunden zu erhöhen.
4. Eröffnung eines FashionAI Stores durch Alibaba
Alibaba, ein großer Einzelhändler, hat in Hongkong einen echten „FashionAI“-Shop eröffnet, um die Effizienz des Modeeinzelhandels zu verbessern. Alibaba hat seine Geschäfte mit intelligenten Spiegeln ausgestattet, die Kleidungsinformationen anzeigen und passende Waren empfehlen, sowie mit intelligenten Kleideretiketten, die erkennen, wenn ein Artikel angefasst wird. Alibaba plant außerdem, eine virtuelle Kleiderschrank-App in das physische Geschäft zu integrieren, damit die Kunden die Kleidung sehen können, die sie dort anprobiert haben.
Alibaba reagiert mit Technologie auf veränderte Kundenerwartungen. Einer Umfrage der National Retail Federation zufolge sind 80 Prozent der Verbraucher der Meinung, dass Technologie und Innovationen im Einzelhandel ihr Online-Einkaufserlebnis verbessert haben, während 66 Prozent dasselbe über den stationären Einzelhandel sagen.
5. Unilever hilft Ben & Jerry’s dabei, den Trend „Eis zum Frühstück“ zu erkennen
Der Konsumgüterkonzern Unilever nutzt weltweit KI-Rechenzentren, um Informationen aus vielen Quellen wie Social Listening, CRM und herkömmlicher Marktforschung zu kombinieren. Mithilfe dieser Technologie konnte Unilever einen Zusammenhang zwischen Eiscreme und Frühstück feststellen: In mindestens 50 gemeinfreien Liedern wird in den Texten erwähnt, dass man „Eiscreme zum Frühstück“ isst, und Geschäfte wie Dunkin‘ Donuts servieren bereits morgens Eiscreme.
Mit diesem Wissen hat Unilever eine Vielzahl von Eiscremes mit Getreidegeschmack für die Marke Ben & Jerry's entwickelt, darunter Fruit Loop und Frozen Flakes.
6. Amazon führt Personalize ein
Amazon war ein Pionier bei der Bereitstellung individueller Produktvorschläge mithilfe von maschinellem Lernen. Dennoch fiel es der Marke schwer, diese Funktionen Unternehmen zur Verfügung zu stellen, die Amazon Web Services für ihre Websites verwenden.
Die breite Veröffentlichung von Amazon Personalize, das AWS-Kunden Zugriff auf dieselbe maschinelle Lerntechnologie wie Amazon.com bietet, wurde von Amazon im Juni 2019 angekündigt.
Seit der ursprünglichen Veröffentlichung hat das Amazon-Team die Funktionalität soweit verbessert, dass Personalize nun bis zu 50 % bessere Vorschläge für verschiedene, sich schnell weiterentwickelnde Produktarten wie Bücher, Filme, Musik und Nachrichtenartikel liefern kann.
Personalize wird bereits von Marken wie Domino‘s, Yamaha, Subway und dem Hochzeitsplaner Zola verwendet, um Musikinstrumente hervorzuheben, Zutaten- und Geschmacksvorschläge zu machen und einzigartige Stilkombinationen zu kreieren.
7. Chatbots für Sephora
Laut Drifts jüngster Studie „State of Conversational Marketing“ hat die Nutzung von Chatbots zwischen 2019 und 2020 um 92 % zugenommen, was sie zum am schnellsten wachsenden Markenkommunikationskanal macht.
Ein früher Anwender von KI war das Kosmetikunternehmen Sephora. 2017 begann das Unternehmen, einen Chatbot zu nutzen, um Schönheitstipps auf Kik zu geben.
Der Sephora-Chatbot unterstützte Kunden bei der Entscheidungsfindung, indem er sie nach ihren bevorzugten Produkten fragte. Produktpräferenzen sind besonders im Kosmetikbereich von Vorteil, da es hier viele verfügbare Alternativen gibt und ein Kauf ohne physische Prüfung des Produkts möglicherweise nicht einfach ist. Der Chatbot von Sephora lieferte aufschlussreiche Informationen und der Test weckte so viel Interesse, dass das Unternehmen weitere Chatbots für Messenger erstellte.
8. eBay steigert den Erfolg seines E-Mail-Marketings durch Markensprachenoptimierung
Der internationale E-Commerce-Markt eBay ist immer auf der Suche nach neuen Ansätzen, um Benutzer einzubinden. Das bedeutet, dass es jede Menge Beispiele für KI-Marketing gibt, die es mit uns teilen kann.
Das Unternehmen verbessert seit 2016 seine Marketingtexte, insbesondere E-Mails, mithilfe der auf künstlicher Intelligenz basierenden Customer-Experience-Plattform Phrasee.
Die Effektivität von E-Mail-Marketing zu optimieren, ist für eine typische Marke relativ einfach. Führen Sie A/B-Tests mit verschiedenen Betreffzeilen oder CTAs durch, um herauszufinden, welche effektiver sind. Verwenden Sie sie dann häufiger. Für ein großes Unternehmen wie eBay wird es jedoch schwieriger. Allein in den USA, Großbritannien und Deutschland gibt es über 101 Millionen E-Mail-Abonnenten. Daher ist es sehr schwierig, überzeugende Betreffzeilen zu erstellen, die die Öffnungsraten erhöhen können.
Um seine internen Mitarbeiter von der kreativen Arbeit zu entlasten, griff eBay auf Phrasee zurück, das Deep Learning und natürliche Sprachgenerierung kombiniert, um Inhalte in großem Umfang zu produzieren und gleichzeitig die Leistung kontinuierlich zu verbessern.
Das Team für Computerlinguistik bei Phrasee erstellte Sprachmodelle für eBay und ermöglichte damit dem weltweit größten Online-Händler, im Handumdrehen einzigartige Inhalte zu erstellen, die auf den Ton seiner Marke, die Kundenwünsche und bestimmte Werbeaktionen zugeschnitten sind.
Seit der ersten Zusammenarbeit konnte eBay bei seinen wichtigsten KPIs für das E-Mail-Marketing erhebliche Fortschritte erzielen, darunter:
- Der durchschnittliche Öffnungs-Uplift beträgt 16 %.
- Über 700.000 zusätzliche Kampagneneröffnungen
- Über 56.000 Klicks mehr pro Kampagne
- Der durchschnittliche Klickanstieg von 31 %
9. Tomorrow Sleep steigert den organischen Verkehr um das Hundertfache
Alibaba, eBay, Nike und BMW. Viele der in diesem Artikel besprochenen Unternehmen sind bekannte Haushaltsmarken und globale Konzerne, deren Marketingausgaben weitaus höher sind als bei typischen Unternehmen.
Doch wie das Matratzen-Startup Tomorrow Sleep gezeigt hat, muss man kein Multimilliarden-Dollar-Unternehmen sein, um künstliche Intelligenz im Marketing einzusetzen.
Tomorrow Sleep wurde Mitte 2017 eingeführt; das Content-Marketing begann erst ein Jahr später. Obwohl das Unternehmen wusste, dass die Steigerung des organischen Traffics für seinen langfristigen Erfolg entscheidend sein würde, wurde schnell klar, dass seine etablierteren Konkurrenten die organische Suchbranche fest im Griff hatten. Es musste sich auf die wichtigsten, absichtsgesteuerten Phrasen konzentrieren, da es an den Ressourcen und der Kapazität mangelte, endlose Mengen an Material zu produzieren.
Zu diesem Zeitpunkt nutzte das Unternehmen MarketMuse, eine KI-gestützte Plattform für Inhaltsrecherche, -analyse und -schreiben. MarketMuse ermittelte zunächst die Hauptthemen und Unterthemen, über die Tomorrow Sleep schreiben muss, und untersuchte anschließend die Top-20-Suchergebnisse jedes Hauptthemas, um nach Möglichkeiten und Lücken zu suchen.
Die Ergebnisse waren verblüffend. Innerhalb eines Jahres stieg der organische Verkehr von Tomorrow Sleep von 4.000 auf 400.000 Besucher pro Monat. Damit konnte das Unternehmen nicht nur bei wichtigen Themen viel größere Konkurrenten wie Casper übertreffen.
Siehe auch: Die 5 wichtigsten Martech-Tools, die Sie 2022 in Ihren Stack aufnehmen sollten
10. Marketing-KI steigert das Engagement im AMA-Newsletter
Die Arbeit als Marketingfachmann der American Marketing Association (AMA) kann kompliziert sein. Wenn Ihr Publikum hauptsächlich aus Marketingfachleuten besteht, gibt es bessere Optionen als das Versenden minderwertiger Mitteilungen.
Jeder Aspekt muss auf die Anforderungen jedes einzelnen Mitglieds zugeschnitten sein. Da die AMA jedoch ein breites Themenspektrum abdeckt, von der Erstellung schriftlicher Inhalte bis hin zum UX-Design, war es nicht einfach, die E-Mails für jedes der über 100.000 Mitglieder sinnvoll zu personalisieren.
Die AMA nutzte eine KI-Engine, die in Zusammenarbeit mit der auf künstlicher Intelligenz basierenden Personalisierungsplattform rasa.io auf Basis von Mitgliederinteressendaten personalisierte Betreffzeilen generiert. So konnte die AMA jedem Newsletter-Empfänger die relevantesten und interessantesten Inhalte präsentieren. Ohne KI wäre Marketing unmöglich.
Die monatliche Abonnenten-Engagement-Rate der AMA ist nach der Partnerschaft mit rasa.io um erstaunliche 42 % gestiegen. Chefredakteurin Molly Soat erklärte: „Unsere Leser und Mitglieder kommen aus unterschiedlichsten Bereichen, daher sind nur einige marketingbezogene Artikel für alle Abonnenten relevant. Die Möglichkeit, diesen Newsletter für bestimmte Leser innerhalb einer so großen Bevölkerungsgruppe zu personalisieren, ist unbezahlbar.
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