1. Daten, die mehr können: Warum KI für das Marketing unverzichtbar ist
Von Airbnb bis Zalando: Datengetriebene Unternehmen haben die Erwartungen der Menschen im Hinblick auf kundenspezifische Services und eine individuelle Ansprache enorm beeinflusst. Um diese Wünsche zu bedienen, nutzen mehr und mehr Unternehmen ihre Daten intelligent und durchforstet sie mit Algorithmen nach interessanten Mustern und Zusammenhängen. Anders gesagt: Um die Kundenerlebnisse zu optimieren, setzen sie auf künstliche Intelligenz (KI). So können sie Angebote exakt auf präferierte Zielgruppen ausrichten und kundenzentriertes Marketing betreiben. Dazu profitieren sie von weiteren Vorteilen wie einer hohen Flexibilität und signifikanten Einsparungen.
Laut einer Studie von McKinsey erzielen Unternehmen, die KI strategisch im Marketing einsetzen, bis zu 20 % höhere Umsätze und bis zu 30 % effizientere Prozesse.
2. Was genau ist KI? Eine Einordnung
Doch was genau steckt eigentlich hinter dem Begriff künstliche Intelligenz und warum bringt sie eine solche Innovationskraft fürs Marketing mit sich? Einfach zu fassen ist KI nicht – davon zeugen auch die voneinander abweichenden Definitionen im Internet. Das europäische Parlament beschreibt KI z. B. als „die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren."
Im Marketing ermöglichen KI-Systeme, Kundendaten intelligent zu nutzen, um anhand bestimmter Muster stimmige Annahmen über das künftige Kaufverhalten zu treffen. Oder wie Alessio Rossi, Executive Vice President von Shiseido, es formuliert: „Die Nutzer können uns nicht genau sagen, was sie als Nächstes wollen. Daher sagen wir ihre zukünftigen Absichten auf der Grundlage von früheren Aktionen voraus."
Der Blick in die Zukunft ist aber nicht alles: Auf Basis der getroffenen Vorhersagen lassen sich auch mögliche Marketingaktivitäten gezielter steuern und so mit weniger Aufwand mehr Umsätze generieren. Ein weiterer enormer Vorteil von KI ist selbstverständlich der gesteigerte Automatisierungsgrad: Im Marketing lassen sich wiederkehrende Aufgaben so direkt an Maschinen „delegieren“. Die freigesetzten Kapazitäten können dann in andere Tätigkeiten einfließen.
Beispiele für automatisierbare Aufgaben: E-Mail-Trigger-Kampagnen, personalisierte Produktempfehlungen, Social-Media-Planung und Performance-Analysen in Echtzeit.
3. Der 24/7-Kollege: Chatbots im Kundenservice
In direkten Kontakt mit Kundinnen und Kunden zu treten, ist für Unternehmen immer eine große Chance – und eine große Belastung! Gerade in serviceintensiven Branchen setzen Unternehmen daher mehr und mehr auf KI-gestützte Chatbots: Dialogsysteme, die eine text- oder sprachgesteuerte Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglichen.
Dabei sind die Chatbots nicht nur lern-, sondern heute auch teamfähig: Hierarchisch organisierte und selbstlernende Bot-Systeme, die wie Teams zusammenarbeiten, switchen mühlos zwischen einzelnen Dialogen und Kanälen. So ermöglichen sie nicht nur ein besseres Kundenerlebnis, sondern entlasten auch ihre menschlichen „Kolleginnen und Kollegen“ und helfen den Unternehmen, die Servicekosten langfristig zu reduzieren.
Laut IBM sparen Unternehmen durch KI-Chatbots im Schnitt bis zu 30 % an Supportkosten ein.
4. GPT-3: Wenn Maschinen schreiben lernen
Galten kreative und empathisch formulierte Texte bis vor kurzem noch als absolute Domäne des Menschen, können auch diese – spätestens seit dem Launch der OpenAI-Lösung GPT-3 – von sogenannten Textgeneratoren erstellt werden. Die Sprachmodelle sind mittlerweile so weit, dass sie auf der Basis granularer Textpartikel ganze Artikel eigenständig produzieren können. Um diese Fähigkeit zu perfektionieren, werden die Anwendungen mit unzähligen Trainingstexten „gefüttert“: z. T. mehr als einhundertmal so viele, wie „ein Mensch in seinem Leben lesen könnte".
GTP-3 verfügt beispielsweise über „175 Milliarden Parameter". Minimale Eingaben sind daher ausreichend, um Texte vollständig automatisiert erstellen zu lassen – sogar in einer vorgegebenen Tonalität. So ließ der Künstler Mario Klingemann z. B. eine Kurzgeschichte im Stil von Jerome K. Jerome verfassen – mit erstaunlichem Ergebnis. Dabei gab er GPT-3 nach eigener Auskunft lediglich „den Titel, den Namen des Autors und die Initiale Es“ vor.
GPT-4, der Nachfolger, geht noch weiter: Er kann mit Bild-Inputs umgehen, Programmcode generieren und sogar komplexe Zusammenfassungen erstellen.
5. DALL·E & Co: KI wird visuell kreativ
Und wie stehen die Chancen, wenn Unternehmen mit einem Bild mehr sagen wollen als mit 1000 Worten? Auch hier zeigt sich, was KI schon heute leisten kann. Basierend auf dem Sprachmodell GPT-3 erstellt der Bildgenerator DALL·E z. B. eigenständige Visuals – auf der Basis von Textinformationen. Dazu arbeitet DALL·E bis dato mit „12 Milliarden Parametern" und ist – vergleichbar mit GPT-3 – auch in der Lage, verschiedene Stile zu imitieren: „Die KI kann realistische Bilder erstellen oder solche, die an Werke berühmter Künstler erinnern. Auch das Spiel mit Perspektiven ist möglich.
Anwendungen wie Midjourney, RunwayML oder Stable Diffusion erweitern diese visuellen Möglichkeiten und werden bereits in Kampagnen, Storyboarding und Contentproduktion eingesetzt.
Fazit: KI ist gekommen, um zu bleiben
Auch wenn KI in einigen Punkten noch Spielerei ist oder noch nicht als marktreife Lösung zur Verfügung steht: Aus dem Marketing ist sie schon heute nicht mehr wegzudenken – ob als KI-gestützte Social-Listening-Lösung für die schnelle Durchsuchung von Social Media nach relevanten Daten, ob als empathischer Chatbot oder ob als Texte bzw. Layouts, die automatisiert erstellt wurden.
KI wird im Marketing zukünftig auch für die Budgetoptimierung, Prognosen von Kampagnenerfolgen sowie für personalisierte Video-Ad-Erstellung eine zentrale Rolle spielen.
