Kundensegmentierung und -ansprache
Häufig dient KI dazu, in kurzer Zeit eine große Menge von Daten zu analysieren und neue Erkenntnisse zu liefern. Sie kann zum Beispiel Kunden nach Verhalten und Präferenzen kategorisieren, um anschließend die Marketingkommunikation zu personalisieren. Die gezielte Ansprache verspricht bei Kampagnen weitaus mehr Effektivität.
Die meisten bekannten E-Commerce-Plattformen nutzen KI bereits zur Einteilung von Kunden nach demografischen Daten, dem Verhalten im Onlineshop und der Kaufhistorie. Dadurch können Marketingabteilungen maßgeschneiderte Kampagnen erstellen, personalisierte Werbeaktionen starten und passende Produkte empfehlen.
Lead Scoring
Mit KI gelingt es, die Wahrscheinlichkeit dafür zu ermitteln, dass Leads zu Kunden werden. Dazu analysiert sie historische Daten zu Leads, die in der Vergangenheit zu Konversionen führten. Anschließend weist KI neuen Leads einen Score zu, der auf Ähnlichkeiten mit früheren erfolgreichen Konversionen basiert. Das hilft Marketing- und Vertriebsteams dabei, ihre Bemühungen auf erfolgversprechende Leads zu konzentrieren, Strategien zu optimieren und in der Folge die Konversionsrate zu steigern.
Anpassung von Preisen
Bei Bedarf übernimmt KI die Aufgabe, Preise von Produkten und Dienstleistungen dynamisch anzupassen. Für die Berechnung zieht sie eine Reihe verschiedener Faktoren heran, wie unter anderem die Nachfrage, die Preise der Konkurrenz und das Verhalten von Kunden. Durch die Automatisierung der Preisgestaltung nehmen der Umsatz und die Wettbewerbsfähigkeit im eigenen Markt deutlich zu.
Relevanter Content
Im Marketing hängt Erfolg wesentlich davon ab, Content zu bieten, der Kunden anspricht. KI kann Texte automatisch verfassen und personalisieren, damit sie bei der Zielgruppe stets Anklang finden. Das reicht von Social Media Posts und Produktbeschreibungen bis hin zu Blogbeiträgen und Fachartikeln. Die Personalisierung des Contents fördert eine enge Verbindung zwischen Unternehmen und Zielgruppen und verbessert dadurch auch die Kundenbindung. Außerdem gewinnen Marketingabteilungen viel Zeit, um andere wichtige Aufgaben zu erledigen.
E-Mail-Marketing
Nach einer eingehenden Kundenanalyse kann KI den E-Mail-Verkehr mit einzelnen Personen steuern. Sie automatisiert Kampagnen, personalisiert Nachrichten und schickt diese zur richtigen Zeit raus. Ein anschauliches Beispiel sind Produktempfehlungen auf Grundlage der Präferenzen und des Kaufverhaltens der Kunden. Insgesamt erhöht dieser Ansatz die Öffnungs- und Klickrate im E-Mail-Marketing.
Stimmungsanalyse in sozialen Medien
KI kommt auch zum Einsatz, um Kommentare und Gespräche über Unternehmen in sozialen Medien zu sichten und zu analysieren. Auf diese Weise erhalten Unternehmen ein klares Bild davon, wie sie öffentlich wahrgenommen werden. Das versetzt Marketingabteilungen in die Lage, ihre Strategien in Echtzeit genau anzupassen. Wenn in sozialen Medien zum Beispiel negative Kommentare über ein Produkt zunehmen, können sie schnell neue Botschaften oder eine komplette Kampagne ausspielen und auf Kritik und Bedenken eingehen.
Auswahl der richtigen Lösungen
Alle genannten Beispiele für KI im Marketing automatisieren manuelle Prozesse und optimieren sie zugleich. Das führt zu mehr Effizienz und senkt Kosten. Dementsprechend garantieren die sechs Use Cases einen Return on Investment. Zudem bleiben Unternehmen durch ihre Umsetzung heute und in Zukunft wettbewerbsfähig.
„Wenn Marketingabteilungen jetzt als Vorreiter der technologischen Entwicklung konsequent auf KI setzen, erzielen sie viele entscheidende Vorteile“, erklärt Bernd Hacker, Vice President Central and Eastern Europe bei Sprinklr. „Dazu müssen sie allerdings von Anfang an die richtigen Lösungen nutzen, die ihnen den besten Funktionsumfang für ihre individuellen Ziele bieten.“