Warum KI im Marketing eine saubere Datenbasis braucht

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André Gotzens - 9 Min. Lesezeit

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Experten sind sich einig: Der Durchbruch Künstlicher Intelligenz wird nicht weniger gravierende Umwälzungen mit sich bringen, als die Erfindung des Internets. Auch das Marketing profitiert von der revolutionären Technologie. Erfahren Sie, was heute schon möglich ist. Was Unternehmen brauchen, um KI sinnvoll einzusetzen. Und vor allem: Wo die digitale Reise hingeht ... (tsc, ago)

Definition: Künstliche Intelligenz (KI) steht für Technologien, die es einem Computer oder Algorithmus ermöglichen, Aufgaben zu bewältigen, für die ansonsten menschliche Intelligenz erforderlich wäre.

Im digitalen B2B Marketing wird KI heute schon erfolgreich eingesetzt: Um Daten in Echtzeit zu verarbeiten, repetive Muster zu erkennen, zu analysieren und automatisiert in Marketing-Prozesse zu implementieren. Der Personalisierungsgrad der Kundenansprache wird dadurch in Zukunft noch viel stärker steigen – bis hin zur gefühlten One-to-One-Kommunikation. Folgende KI-Aufgaben stehen für das Marketing im Fokus:

  • Digitale Kommunikation in Echtzeit führen und automatisch analysieren
  • Personalisierte Inhalte erstellen und plattformübergreifend verteilen
  • Verhalten tracken, Muster bewerten und darauf reagieren
  • Key Performance Indicators (KPIs) definieren, auswerten und automatisch optimieren
  • Datengetriebenes Marketing steuern und repetive Aufgaben übernehmen

 

Anwendungen, die KI bereits erfolgreich nutzen

KI-Technologien wie Deep Learning und Machine Learning verändern den Geschäftsalltag. Marketer, die sie heute schon nutzen, verbessern die eigenen Ergebnisse und ebnen den Weg ihrer Unternehmen in die Zukunft. Hier nur einige Beispiele:

Spracherkennung durch Natural Language Processing
Chat(bots) und digitale Suchassistenten wie Amazons Alexa, Apples Siri und Cortana von Microsoft nutzen „Natural Language Processing“ (NLP) Spracherkennungsprogramme, welche die Syntax menschlicher Sprache verstehen und verarbeiten können. Auch der digitale Assistent Einstein von Salesforce, seit Längerem schon im schriftlichen Einsatz, versteht nun gesprochene Sprache.

DeepGraph als vollautomatisierter Datensammler
Die KI-Technologie DeepGraph durchforstet täglich Millionen Inhalte (Unternehmenswebsites, Pressemitteilungen, Blogposts etc.) und übermittelt sie an das Sales-Team. Mit dem Vorteil, Ressourcen zu sparen, Verkaufsprozesse zu beschleunigen und die Erfahrung potentieller Kunden noch besser zu machen. Die Inbound Marketing & Sales-Plattform HubSpot hat sich den Hersteller vor einiger Zeit einverleibt, um die im eigenen Customer Relationship Management (CRM)-System verfügbaren Informationen anzureichern.

Googles „Fullistic“-Ansatz für automatisierte Kampagnen 
Das neue Google-Konzept ermöglicht die ganzheitliche Automatisierung von Kampagnen auf Basis von Machine Learning. Weil Fullistic Automation die Bereiche Bidding, Creation, Targeting und Attribution betrifft, rücken Beratung und Strategieentwicklung verstärkt ins Zentrum der Marketer-Tätigkeit.

Auf KI basierende Content-Strategien
Intelligente Content-Strategien beziehen ebenfalls KI-Anwendungen mit ein. Bedenkt man, dass es vom ersten Content-Audit, der Keyword-Analyse, dem Planen, Optimieren und Personalisieren von Inhalten, Testen von Landing Pages, Erfassen von Social Shares und der KPI-Analyse viele sich wiederholende Spezialaufgaben gibt, kann eine KI diese sinnvoll abnehmen und mehr Ressourcen für Kreativaufgaben schaffen.

 

Saubere Datenbasis als Voraussetzung für KI

Allen Anwendungen ist gemein, dass sie die Bedürfnisse entlang der Customer Journey perfekt bedienen – vollautomatisiert und hochindividualisiert. Und blickt man auf das breite Spektrum heutiger und künftiger KI-Anwendungsgebiete, ist im Kontext des B2B Marketings vor allem eins bedeutsam: maschinell erzeugte und domänenspezifische Daten, die in hoher und ausreichender Qualität verfügbar sein müssen.

 

Wie sieht es in deutschen Unternehmen aus?

Um das alles wahr zu machen, müssen die Rahmenbedingungen stimmen. Die Politik ist gefragt, damit es auch deutsche KI-Technologie auf die Straße schafft. Nachholbedarf besteht: Besonders mittelständischen Unternehmen fehlt es meist noch an strukturell optimierten Daten und Datenpotential für Algorithmen, um eine KI erfolgreich zu trainieren.

AI Made in Germany soll das ändern: Die Bundesregierung will mit ihrer nationalen Strategie den Aufstieg deutscher KI an die Weltspitze forcieren. Und zuallererst Entwicklungen in kleinen und mittelständischen Unternehmen vorantreiben. Zudem soll sicher sein, „dass eine so tiefgreifend wirkende, in allen Lebensbereichen zum Einsatz kommende Technologie ethisch, rechtlich, kulturell und institutionell derart eingebettet wird, dass gesellschaftliche Grundwerte und individuelle Grundrechte gewahrt bleiben“.

Denn natürlich gibt es Bedenken. Und die fangen beim richtigen Umgang mit personenbezogenen Daten und der Einhaltung sämtlicher datenschutzrechtlicher Vorschriften ja erst an. In eine ähnliche Kerbe schlägt auch der Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) mit seinen Acht Leitlinien für künstliche Intelligenz.

Hier wird etwas offener definiert, was für den langfristigen Umgang mit KI in Wirtschaft, Forschung, Politik und Gesellschaft maßgeblich ist – natürlich auch in puncto Datennutzung, wie es Leitlinie 8 beschreibt:

„Daten sind die Treiber der KI – die Digitale Wirtschaft setzt sich ein für angemessene regulatorische Rahmenbedingungen, um die Implementierung von KI auf breiter Basis zu ermöglichen. Datentöpfe müssen geöffnet werden, um Daten nutzbar zu machen und somit der KI zum Durchbruch zu verhelfen.“

 

Big Data: In der Hand der Big Player?

Natürlich ist das alles richtig und wichtig, damit Deutschland im KI-Rennen bleibt. In Übersee indes ist man bei der technologischen Entwicklung schon deutlich weiter: Hier liegt die Forschung zur Schlüsseltechnologie bereits in der Hand privater Konzerne. Die GAFAs Google, Apple, Facebook und Amazon wie auch IBM, Microsoft und Salesforce investieren schon lange und mehr denn je in Artificial Intelligence. In China sind es Baidu, Alibaba und Tencent, die Entwicklungen massiv vorantreiben mit keinem geringeren Ziel, als bis 2030 die Vorherrschaft im Bereich der KI zu übernehmen.

Natürlich ist auch hier Big Data die Basis. Und ob es einem gefällt oder nicht, auch das schlagkräftigste Argument: Denn über Daten aller Art verfügen die genannten Unternehmen nun mal zur Genüge.

 

Was bietet der Datenkosmos der Zukunft?

Während KI-Technologien im B2C-Bereich schnellen Einzug erhalten, sind Marketing und Sales im B2B-Bereich meist doch noch von der alten Schule dominiert. Zu häufig werden noch Standard-Mailings verschickt, Onlinewerbung verfehlt ihr Conversion-Ziel, und es herrscht das „Gießkannen-Prinzip“. Kein Wunder: Klassische Adresshändler und Information Provider liefern nicht selten veraltete und wenig passende Unternehmensadressen mit bedingt relevanten Sales- und Targeting-Informationen.

Einen lohnenderen Ansatz stellen die sogenannten Digital Demographics dar. Ein Datenkosmos, der bereits genutzt wird und eine grundlegende Basis für intelligente KI-Apps sein kann:

  • Techno Graphics: eingesetzte Technologien und Tools, Shop- und Payment-Systeme …
  • Social Graphics: Social Media-Kanäle, Fans und Follower …
  • Digital Graphics: digitaler Reifegrad, Mobile Readiness, Vernetzungsgrad ...
  • Web Graphics: Content, Topics und Trends auf allen Web-Präsenzen …
  • Behaviour Graphics: Verhalten und Interessen von Unternehmen und Entscheidungsträgern …

Durch das kontinuierliche Erfassen dieser Daten lassen sich dynamische Intent Scores bilden, die ein passgenaues Targeting ermöglichen. Unternehmen erlangen so ein viel besseres Verständnis ihrer Zielkunden. Mit Umsatzwachstum als direkter Folge. Und da dabei nur öffentlich verfügbare Unternehmensdaten und keine persönlichen Daten bzw. nur anonymisierte Daten verarbeitet werden, ist dieser KI-Ansatz nach heutigem Kenntnisstand mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) kompatibel.

 

Marketing-Investitionen in KI-Technologien steigen

Weiß man also um die Vielfalt und Potentiale möglicher KI-Anwendungen, wird klar: Unternehmen sind in Zukunft erfolgreicher, wenn sie vorhersehen können, was die Zielkunden in jeder Phase des Kaufprozesses benötigen.

Das Umfeld verändert sich rapide. Ein Fazit, zu dem auch Google in Partnerschaft mit dem MIT SMR-Team (Massachusetts Institute of Technology Sloan Management Review) bei einer weltweit durchgeführten neuen Studie gekommen ist. Dabei gaben ganze 74 Prozent der Umfrageteilnehmer (Führungskräfte und Akademiker) an, dass die aktuellen Ziele ihrer Organisation besser erreicht werden könnten, wenn man mehr in die Bereiche maschinelles Lernen und Automatisierung investieren würde.

Und das tun sie: Denn heraus kam auch, dass führende Marketingexperten bereits mehr als doppelt so oft in Technologien für Automatisierung und maschinelles Lernen investieren, um ihre Marketingaktivitäten zu unterstützen, als ihre traditionellen Kollegen:

„In fünf Jahren werden die Unternehmen, die schon früh auf Künstliche Intelligenz gesetzt haben, maschinelles Lernen auf einem Niveau einsetzen, das von anderen nicht mehr erreicht werden kann."

 

Datengetriebenes Marketing: Essentiell für Ihren Erfolg

Damit Unternehmen heute und auch morgen noch erfolgreich agieren können, benötigen sie aktuelle und umfassende Daten zu ihren Kunden. Marketer, die datengetriebenes Marketing in ihren Prozessen nicht berücksichtigen, werden zukünftig erhebliche Wettbewerbsnachteile zu spüren bekommen. Es gilt, am Puls der Zeit zu bleiben und moderne KI-Technologien – in kleinen Schritten – fest im Tagesgeschäft zu verankern.

Fazit: Daten richtig zu analysieren und zu interpretieren, um anschließend automatisiert Handlungsempfehlungen für einzelne Kanäle abzuleiten, ist und wird auch zukünftig im B2B-Marketing relevanter denn je sein.

 

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