Was wäre, wenn Sie die mühsamen und zeitaufwändigen Teile Ihres Marketingprozesses automatisieren könnten? Dank künstlicher Intelligenz ist das jetzt möglich. Während maschinelles Lernen für verschiedene Zwecke vom Bankwesen bis zum Gesundheitswesen eingesetzt wird, wird es heute von Organisationen jeder Größe verwendet, um ihre Marketingmaßnahmen zu verbessern.
Daten dominieren heute die digitale Welt. Maschinelles Lernen kann uns dabei helfen, unsere Vorhersagen und Entscheidungen bei Marketinginitiativen zu verbessern, von der Leadbewertung bis zur Reduzierung der Kundenabwanderung und darüber hinaus.
Gleichzeitig besteht für viele Vermarkter noch Klärungsbedarf darüber, wie KI funktioniert und wofür sie eingesetzt werden kann. In diesem Blog erfahren Sie mehr über maschinelles Lernen für Marketing.
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Was ist maschinelles Lernen im Marketing?
Maschinelles Lernen ist eine Form künstlicher Intelligenz, die Algorithmen verwendet, um Vorhersagen und Urteile aus Daten zu erstellen. Es wird in verschiedenen modernen Sektoren wie Werbung, Finanzen und Gesundheitswesen eingesetzt und kann sofort in Marketingaktivitäten wie Lead Scoring und E-Mail-Marketing integriert werden.
Es ist im Marketing nützlich, da es Informationen über das Kundenverhalten offenlegen kann, die sonst übersehen würden. Beispielsweise verfügt ein Unternehmen möglicherweise über eine Fülle von Daten zu Website-Besuchern, die Kontaktformulare ausgefüllt haben, aber es muss möglicherweise geklärt werden, ob diese Daten optimiert werden sollen, um den Lead-Flow zu erhöhen oder ob diese Besucher konvertieren würden.
Sie können maschinelles Lernen verwenden, um Modelle zu erstellen, die vorhersagen, wer mit höherer Wahrscheinlichkeit einen Kauf tätigen wird. Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit eines Computers, zu verstehen, ohne explizit programmiert zu sein. Im Marketing bedeutet dies, dass ein Computer Muster in Daten erkennen und diese Muster nutzen kann, um zukünftige Ergebnisse effektiv vorherzusagen.
Ein Modell maschinellen Lernens kann beispielsweise vorhersagen, welche Leads konvertieren würden, und dann auf der Grundlage ihres bisherigen Verhaltens gezielte Maßnahmen ergreifen, um deren Benutzererfahrung zu verbessern.
Durch die Entwicklung immer ausgefeilterer Algorithmen für maschinelles Lernen sind Computer in der Lage, ständig neue Daten zu erfassen, diese Daten zur Verbesserung künftiger Urteile zu nutzen und so ihre Leistung im Laufe der Zeit automatisch zu verbessern, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Im traditionellen Marketing werden Statistiken in großem Umfang zur Steuerung von Geschäftsentscheidungen verwendet. Das maschinelle Lernen hingegen nutzt diese Daten, um selbstständig Urteile zu fällen, anstatt nur Informationen darüber zu liefern, was auf Makroebene geschieht. Mit anderen Worten: Roboter lernen bereits ohne die Hilfe menschlicher Arbeitskraft, wie sie die Ergebnisse maximieren können.
Warum sollten Sie maschinelles Lernen zur Förderung Ihres Unternehmens nutzen?
Obwohl es schwierig sein kann, den Nutzen von Marketingkampagnen zu quantifizieren, erinnert uns eine grundlegende Geschäftsplanung daran, dass die Kundenakquise für den langfristigen Erfolg von entscheidender Bedeutung ist.
Marketingteams sind in der Regel für zahlreiche Teile des Prozesses ihres Unternehmens verantwortlich, von der Produktentwicklung bis hin zu Preisentscheidungen. Daher kann es zeitaufwändig und mühsam sein, vorherzusagen, welche Maßnahmen langfristig den größten Einfluss auf die Umsatzgenerierung haben werden. Maschinelles Lernen hilft Unternehmen, ihre Verbraucher besser zu verstehen und auf sie zu reagieren.
Betrachten wir beispielsweise eine E-Commerce-Plattform wie Shopify oder BigCommerce, auf der ein Unternehmen Dinge verkauft. Das Unternehmen könnte ein maschinelles Lernmodell erstellen, das auf Grundlage früherer Konversionsraten vorhersagt, welche Kundengruppen am wahrscheinlichsten konvertieren, und dieses Modell dann verwenden, um gezielte E-Mails an diese Kunden zu senden oder Anzeigen in bestimmten Kanälen zu platzieren.
Unternehmen können den durchschnittlichen Bestellwert verbessern, ein wichtiges Indiz für die langfristige Umsatzentwicklung. Darüber hinaus sind Marketingteams dafür verantwortlich, Kundenprofile zu erstellen, ihre Zielgruppe zu bestimmen und auf der Grundlage dieser Kenntnisse Nachrichten zu verfassen.
Es kann jedoch einige Zeit dauern, festzustellen, ob diese Aktivitäten richtig durchgeführt werden, oder Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie unterschiedliche demografische Gruppen unterschiedlich auf dieselbe Marketingbotschaft reagieren. Die Datenwissenschaft kann verschiedene Erkenntnisse über Kundeneigenschaften liefern, die zur Verbesserung von Marketing und Zielgruppenansprache genutzt werden können.
Sie können beispielsweise maschinelles Lernen nutzen, um die bevorzugte E-Mail-Sprache eines Benutzers basierend auf seinem Standort zu ermitteln oder festzustellen, ob Popups oder Banner basierend auf seinem Gerät erfolgreicher sind. Dies trägt zu einem lukrativeren Marketing bei und führt zu einem gesteigerten Geschäftswachstum.
Verbessern Sie Ihr Marketing durch maschinelles Lernen
Wir sind uns bewusst, dass Marketingteams immer mehr Daten haben. Marketingfachleute brauchen Hilfe beim Verstehen und Nutzen riesiger Datenmengen. Bei dieser Frage kommt maschinelles Lernen ins Spiel.
Maschinelles Lernen sollte ein wichtiger Teil Ihres Marketing-Stacks sein, da es riesige Datenmengen schneller und effektiver analysieren kann als Menschen.
Mit dieser Strategie können Daten genutzt werden, um Muster zu erkennen und schnell Prognosen zu erstellen. Marketer können diese Erkenntnisse dann nutzen, um einen großen Teil ihres Workflows zu verbessern, von der Durchführung weiterer Tests und der Verbesserung der Benutzererfahrung auf ihrer Website bis hin zur Anpassung der Benutzererfahrung für jeden Kunden und der Automatisierung der Verbraucherinteraktion.
Die Hauptbotschaft ist, dass maschinelles Lernen zur Verbesserung nahezu aller Bereiche Ihrer digitalen Marketingbemühungen eingesetzt werden kann. Im Folgenden gehen wir auf fünf der wichtigsten Strategien zur Integration von maschinellem Lernen in das Marketing ein.
Untersuchen von Datensätzen
Die Analyse von Datensätzen ist höchstwahrscheinlich der erste Schritt bei jeder Methode des maschinellen Lernens, die Sie in Ihren Marketinginitiativen verwenden. Beispielsweise kann maschinelles Lernen verwendet werden, um die Benutzeraktivität auf Ihrer Website zu analysieren und Muster zu finden.
Anstatt Stunden damit zu verbringen, die Daten in Ihrem Google Analytics-Profil zu durchsuchen, kann ein Algorithmus den Vorgang in Sekundenschnelle erledigen, das zukünftige Besucherverhalten projizieren und Muster identifizieren, die zur Verbesserung Ihrer Website verwendet werden können.
Menschen führen ihre Datenanalysen möglicherweise selbst durch, benötigen aber Unterstützung, um sie so schnell und präzise durchzuführen wie KI-gestützte Lösungen. Marketingfachleute können maschinelles Lernen auch nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen.
Überlegen Sie sich, wie Sie Verbraucher segmentieren können. Die Segmentierung Ihres Publikums in mehrere Gruppen kann Ihre Marketingbemühungen erheblich verbessern, aber die manuelle Durchführung kostet Zeit.
Andererseits kann ein Programm für maschinelles Lernen Ihre Kunden automatisch auf der Grundlage von Verhaltensweisen und Aktivitäten klassifizieren, die Sie niemals vorhersehen könnten.
Inhaltserstellung und -optimierung
Die Bedeutung von Inhalten für Ihre digitalen Marketinginitiativen kann nicht genug betont werden. Sie möchten jedoch möglicherweise eine zusätzliche Erklärung dazu, wie maschinelles Lernen die von Ihnen erstellten und verbreiteten Inhalte verbessern kann und warum es so wichtig ist, es in Ihre Content-Marketing-Strategie einzubeziehen.
Zunächst einmal kann maschinelles Lernen dazu beitragen, dass Ihre Inhalte in den Suchmaschinenergebnissen höher eingestuft werden. Es ist eine Sache, ein brillanter Autor zu sein; eine ganz andere ist es, in einem Stil zu schreiben, der Google gefällt und Ihnen Ergebnisse in den SERPs beschert. Sie müssen die richtige Sprache verwenden, alle relevanten Themen behandeln und alle Ihre Grundlagen abdecken.
Dies gelingt einfacher mit intelligenten Tools zur Inhaltserstellung wie Frase.io, das Ihr Material mithilfe von maschinellem Lernen mit den Top-Ergebnissen von Google vergleicht, um sicherzustellen, dass Sie alle wichtigen Aspekte abdecken.
Sie können Algorithmen verwenden, um selbst Inhalte zu erstellen. Phrasee, ein KI-gestütztes Copywriting-Tool, verwendet maschinelles Lernen, um E-Mail-Betreffzeilen und Push-Benachrichtigungen zu erstellen, die den Return on Investment maximieren.
Es ist auch möglich, KI zu verwenden, um Inhalte für Ihre Kunden zu kuratieren. Curata bietet Tools für die Inhaltskuratierung auf Basis maschinellen Lernens, mit denen Vermarkter die relevantesten und unterhaltsamsten Informationen für ihre Kunden finden und bereitstellen können.
Verbessern Sie die Personalisierung
Kunden schätzen Individualisierung. Einer Accenture-Studie zufolge bevorzugen 91 Prozent der Verbraucher Unternehmen, die sich ihre Präferenzen merken und mit relevanten Angeboten und Ideen reagieren. Mehr als die Hälfte der Kunden ist zudem bereit, zur Konkurrenz zu wechseln, wenn sie weiterhin Wert auf eine personalisierte Erfahrung legen.
Die gute Nachricht ist, dass maschinelles Lernen den Kunden einen möglichst personalisierten Service ermöglicht. Sie können einen Algorithmus anwenden, der die Benutzeraktivität analysiert, die gewünschten Waren identifiziert und eine angepasste Homepage und Vorschlagsliste erstellt.
Amazon etwa nutzt KI-Algorithmen, die die Kaufhistorie der Kunden, die Waren in ihrem Einkaufswagen und die Sehgewohnheiten untersuchen, um ihnen Produktvorschläge zu unterbreiten, die mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit einhergehen.
Derselbe Algorithmus könnte für jeden Kunden individuelle Angebote erstellen und diese dann versenden, wenn die Kaufwahrscheinlichkeit am höchsten ist.
Verbessern Sie die Marketingautomatisierung
Eine bessere Personalisierung ist eine Möglichkeit, wie maschinelles Lernen die Kommunikation Ihres Unternehmens mit Kunden beeinflussen kann, aber es gibt noch weitere. Darüber hinaus kann eine bessere Automatisierung Ihrer Marketingaktivitäten die Kundenbeteiligung deutlich steigern.
Angenommen, Sie senden automatisch E-Mails an Kunden, die sich für Ihren Newsletter anmelden oder ihren Einkaufswagen unbeaufsichtigt lassen. Während die meisten Unternehmen ihren Kunden allgemeine E-Mails senden, können Unternehmen, die maschinelles Lernen einsetzen, Inhalte und Angebote an die Surfgewohnheiten des Verbrauchers anpassen.
Wenn sie sich vor der Anmeldung für Ihren E-Mail-Newsletter bereits das Sortiment Ihres Unternehmens an Hundespielzeug angesehen haben, erhöht ein relevantes Angebot an Kauspielzeug die Wahrscheinlichkeit, dass sie erneut Kontakt mit Ihrem Unternehmen aufnehmen.
KI-gestützte Marketing-Automatisierungstools können größere und vielfältigere Datensätze scannen, um Leads für SaaS-Unternehmen besser zu kategorisieren. Auf diese Weise kann das Vertriebspersonal potenzielle Kunden priorisieren, die mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit konvertieren.
Marketingautomatisierung ist ein leistungsstarkes Instrument. Laut Invesp steigert Marketingautomatisierung die Vertriebsproduktivität um mehr als 14 % und senkt gleichzeitig die Marketingkosten um mehr als 12 %.
Dies ist ohne maschinelles Lernen machbar, aber KI steigert die Stärke und Personalisierung Ihrer Automatisierungsbemühungen erheblich.
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Verwenden Sie Chatbots
Der Chatbot ist ein effektives Kundensupport-Tool. Sie sind praktisch unverzichtbar, wenn Sie ein Internetunternehmen besitzen. Acht von zehn Kunden, die mit ihnen zu tun hatten, hatten positive Erfahrungen.
Wenn Sie Chatbots einsetzen, brauchen Sie keinen Mitarbeiter, der Kunden unterstützt. Chatbots, die auf maschinellem Lernen basieren, können hingegen automatisch erstaunlich genaue Antworten auf Kundenanfragen liefern. Das liegt daran, dass Ihr Chatbot die Antworten, die er liefert, ständig anpasst, je nach dem Material auf Ihrer Website und den Gesprächen, die er mit den Leuten führt.
Mit mehr Gesprächen wird der Chatbot ein noch besseres Kundenerlebnis bieten, da er ständig lernt und sich entwickelt. Sie können Ihren Chatbot eine besonders komplizierte Anfrage zunächst an eine Person weiterleiten lassen, aber bald wird der Bot so effizient, dass kein Mensch mehr eingreifen muss.
Sie erhalten letztendlich einen Chatbot, der dem Verbraucher Zusatzverkäufe anbieten kann, anstatt nur seine Fragen zu beantworten. Darüber hinaus ist es unwahrscheinlich, dass Käufer merken, dass sie mit einem Roboter sprechen. Bestimmte Chatbots wie IntelliTicks verwenden für die Kundeninteraktion Natural Language Processing (NLP), ein weiteres Feld der künstlichen Intelligenz.
Darüber hinaus können die von KI-gestützten Chatbots gesammelten Daten mithilfe eines separaten Algorithmus für maschinelles Lernen analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Vermarkter zur Verbesserung ihrer zukünftigen Bemühungen nutzen können.
Unternehmen können ihre Entscheidungsfindung im gesamten Kundenlebenszyklus verbessern, indem sie maschinelles Lernen im digitalen Marketing einsetzen, von der Lead-Bewertung und Sales-Funnel-Optimierung bis hin zur Reduzierung der Kundenabwanderung. Indem Sie mehr über die Probleme der Verbraucher erfahren, können Sie das Kundenerlebnis verbessern, die Kundenbindung erhöhen und die Kundenfluktuation minimieren.
Vorgestelltes Bild: Bild von Macrovector
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