Maschinelles Lernen im Marketing: 10 Anwendungsfälle und Tipps zur Implementierung
19. September 2023
Mithilfe von maschinellem Lernen können Vermarkter ihre Entscheidungsfindung verbessern, indem sie große Datensätze analysieren und granulare Erkenntnisse über die Branche, den Markt, gesellschaftliche Trends und Kundenprofile gewinnen. Algorithmen des maschinellen Lernens helfen Unternehmen, personalisierte Inhalte, Produkte und Dienstleistungen anzubieten.
Vom E-Commerce über Banken bis hin zum Gesundheitswesen nutzen Unternehmen in verschiedenen Sektoren maschinelles Lernen für ihre Marketingbemühungen. Lassen Sie uns erkunden, warum Unternehmen sich an die Entwicklung von Apps für maschinelles Lernen wenden, um Marketing-Automatisierung zu ermöglichen, Marketing-Kampagnen zu optimieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.
Der Stand von ML und KI im Marketing
60%
der Vermarkter haben eine vollständig definierte KI-Strategie
- Salesforce
78%
der Vermarkter sagen, dass ihr Kundenengagement datengesteuert ist
- Salesforce
51%
sagen, dass KI für ihren Marketingerfolg in den nächsten 12 Monaten sehr wichtig ist
- Drift und Marketing AI Institut
74%
werden in den nächsten 5 Jahren mehr als 25 % ihrer Aufgaben auf intelligente Weise automatisieren
- Drift und Marketing AI Institut
Die 10 wichtigsten ML-Beispiele und Anwendungsfälle im Marketing
Lassen Sie uns tief in die beliebtesten Anwendungsfälle des maschinellen Lernens im Marketing eintauchen und ihre realen Beispiele untersuchen.
Marketing-Analytik
Maschinelles Lernen kann die Analyse von Marketingdaten durch Emotionserkennung verbessern. Es wird bereits in vielen Branchen eingesetzt. Unternehmen wie BMW nutzen es, um die Wachsamkeit von Fahrern zu bewerten, und Netflix, um die Reaktionen der Zuschauer auf seine Filme zu messen. Vermarkter können maschinelles Lernen und Emotionserkennung nutzen, um zu bewerten, wie Verbraucher auf Werbung und Produktempfehlungen reagieren, und diese Emotionen mit Kaufabsichten in Beziehung setzen.
Beispiel: Affectiva
Personalisierung
Bei der Flut von Anzeigen, die die Verbraucher täglich sehen, ist die Personalisierung von größter Bedeutung für den Erfolg. Heutige Vermarkter nutzen oft automatisierte Systeme für die Keyword-Generierung und andere damit verbundene Aufgaben. Das Problem ist, dass diese Tools meist regelbasiert sind und den Kontext eines bestimmten Kunden nicht wirklich "verstehen". Daher helfen Data Scientists bei der Verbesserung der Marketing-Personalisierung mit ML-basierter Datenverarbeitung.
Beispiel: CommonWealth und Appier
Erstellung von Inhalten
Beispiel: Vanguard und Persado
Marketing-Automatisierung
Marketingteams benötigen genaue Informationen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Angesichts der unüberschaubaren Menge an Kundendaten ist es jedoch zunehmend entmutigend und zeitaufwändig, alle Daten manuell zu verarbeiten und zu analysieren. Hier kann maschinelles Lernen Abhilfe schaffen. So kann ein Unternehmen beispielsweise automatisierte E-Mail-Marketingkampagnen einrichten, die durch bestimmte Ereignisse oder Kundenaktionen ausgelöst werden, oder ML-gestützte Chatbots verwenden, um Website-Besucher in Gespräche zu verwickeln.
Beispiel:
Amazon
Amazon
Wetterabhängiges Marketing
Beispiel: Walgreens, Clinch und IBM
Kontextbezogene Werbung
Beispiel: MINI und GumGum
Identifizierung von Vermarktungsmöglichkeiten
Während wir den Wert des maschinellen Lernens häufig in der Verbesserung der Geschwindigkeit und Genauigkeit des datengesteuerten Entscheidungsprozesses sehen, liegt sein bahnbrechendes Potenzial auch in seiner Fähigkeit, große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten. So wichtig es ist, sich bei der Entwicklung von Marketingkampagnen auf bekannte Kennzahlen zu stützen, so sehr versuchen Vermarkter auch, tiefer zu graben und zu verstehen, welche gesellschaftlichen Trends und kulturellen Nuancen die Verbrauchernachfrage bestimmen. Bücher, Filme, Musik und unzählige andere Medienquellen beeinflussen unser Denken und folglich auch unser Kaufverhalten.
Beispiel:
Unilever
Unilever
Empfehlungssysteme
Empfehlungssysteme sind heute das Rückgrat erfolgreicher E-Commerce-Geschäfte und helfen den Kunden, in riesigen Online-Katalogen zu navigieren und die gewünschten Artikel zu finden. Empfehlungssysteme auf der Grundlage von maschinellem Lernen spielen eine unschätzbare Rolle bei der Steigerung der Kundenzufriedenheit und des Kundenengagements sowie bei der Verbesserung des Geschäftsergebnisses eines Unternehmens.
Beispiel:
LUISAVIAROMA und dynamische Rendite
LUISAVIAROMA und dynamische Rendite
Optimierung des Marketingbudgets
Neben der Erstellung von Kundenprofilen und der Entwicklung von Werbemitteln lernen alle Vermarkter die Kunst der Budgetoptimierung. Zu geringe Ausgaben können zu unzureichenden Ergebnissen führen, während zu hohe Ausgaben die Rentabilität beeinträchtigen. Vor allem in großen Unternehmen, in denen Tausende von Marketingkampagnen gleichzeitig laufen, entscheidet in der Regel ein spezielles Team darüber, wie die Budgets so verteilt werden, dass sich die Investition möglichst gut auszahlt. Es überrascht nicht, dass dies oft Zeit in Anspruch nimmt, und die Ergebnisse können mangelhaft sein. Da es an Daten zur Kampagnenleistung und zum Kundenverhalten nicht mangelt, kann maschinelles Lernen dazu beitragen, einen großen Teil der Kampagnenausschreibung zu automatisieren und die Leistung zu steigern.
Beispiel:
Doordash
Doordash
Umwandlung von Leads
Lead Scoring, d. h. die Identifizierung und Konvertierung der potentesten Leads, ist eine zunehmend komplexe Aufgabe, vor allem wenn es mehr Leads gibt, als die Mitarbeiter eines Unternehmens physisch bearbeiten können. Mit den jüngsten Fortschritten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache ist es jedoch möglich geworden, die Konvertierungschancen von Leads automatisch und intelligent zu bewerten.
Beispiel:
Hootsuite und Conversica
Hootsuite und Conversica
Verwandte Technologien und Dienstleistungen zur Kombination mit ML im Marketing
Maschinelles Lernen ist keine eigenständige Technologie, die aktiv genutzt wird, um die Marketingabläufe in verschiedenen Unternehmen und Branchen zu verbessern. Itransition verfügt über umfangreiche Erfahrungen mit anderen aufkommenden Technologien, die für Marketingzwecke von Nutzen sein können:
RPA in Marketingabteilungen kann Berichte erstellen, E-Mail-Kampagnen automatisieren und mehrere Kommunikationskanäle verwalten. Es kann auch automatisch Pay-per-Click (PPC)-Gebote in Anzeigenkampagnen anpassen, um deren Leistung zu verbessern. Sie können einen Anzeigenplan für Ihre Google Ads festlegen und die Gebote erhöhen, wenn Ihre Zielgruppe mit größerer Wahrscheinlichkeit Käufe tätigt.
Erweiterte Realität (AR)
Der Einsatz von Augmented Reality wird in Marketingstrategien immer wichtiger. Durch die Überlagerung von Audio-, visuellen und anderen sensorischen Informationen mit realen Szenarien ermöglicht AR Marken, eindringliche Benutzererlebnisse zu bieten, neue Kunden zu gewinnen und ihr Interesse und Engagement zu steigern.
Virtuelle Realität (VR)
Die virtuelle Realität schafft eine realistische Simulation der Umgebung, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Produkte und Dienstleistungen zu präsentieren und Kunden einen 360°-Blick auf ihr Angebot zu geben. Unternehmen aus verschiedenen Bereichen, vom Einzelhandel über Immobilien bis hin zur Unterhaltung, nutzen VR, um Nutzer mit ihren Dienstleistungen oder Produkten interagieren zu lassen und so die Kundenbindung und das Markenbewusstsein zu erhöhen.
ML-gestützte Analyselösungen werden häufig für Marketingzwecke eingesetzt und ermöglichen es Unternehmen, die Verbrauchernachfrage zu prognostizieren, Markttrends zu erkennen, das Kundenverhalten vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren. Predictive Analytics kann Marken dabei helfen, ihre Marketingstrategien zu verbessern, die Konversionsraten zu steigern und den ROI zu maximieren.
Verbessern Sie Ihr Marketing mit maschinellem Lernen
Vorteile des maschinellen Lernens im Marketing
Geringere Kosten
Mit ML-gestützter Marketing-Automatisierung können Unternehmen ihre Betriebskosten senken und die Zeit der Marketingexperten für wertschöpfungsintensivere Aufgaben nutzen.
Hyper-Personalisierung
Mithilfe von maschinellem Lernen können Unternehmen Verbraucherprofile besser verstehen, personalisierte Angebote in großem Umfang erstellen und die Lebensdauer ihrer Kunden verlängern.
Optimierung der Inhalte
Mit Fortschritten bei der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache ermöglicht ML den Unternehmen die Bereitstellung von Inhalten, die die Kundenbindung erhöhen.
Verbesserte Segmentierung
Mithilfe von ML im digitalen Marketing können Unternehmen die Kundensegmentierung automatisieren, ihren Lebenszeitwert vorhersagen und neue, potentere Kundengruppen entdecken.
Beschleunigtes Umsatzwachstum
Durch die genaue Vorhersage von Verbraucherverhalten und -bedürfnissen können Vermarkter einen höheren ROI für ihre Marketingkampagnen erzielen.
Percentage of respondents, n=460
Scheme title: Outcome of using AI in marketing
Data source: drift.com — 2022 State of marketing and sales AI report
Herausforderungen bei der Einführung von ML im Marketing
Trotz zahlreicher Anwendungsfälle und erfolgreich durchgeführter Projekte kann die Einführung von ML im Marketing auf verschiedene Hindernisse stoßen.
Herausforderung
Mögliche Lösung
Datenqualität und Zugänglichkeit
Modelle des maschinellen Lernens benötigen gro ße Mengen an Daten zum Trainieren. Daher kann es eine Herausforderung sein, dafür zu sorgen, dass Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Vertrieb, Kundeninteraktionen und sozialen Medien, korrekt und für die Analyse leicht zugänglich sind.
- Um effektiv mit der Datenflut umzugehen, können Sie mehrere Best Practices anwenden:
- Beginnen Sie mit dem Sammeln von Daten aus all Ihren Vertriebs- und Marketingaktivitäten, Customer Journeys sowie deren Demografie, Präferenzen und Abwanderungsraten
- Planen Sie, welche Arbeitsabläufe Sie mit einem ML-Tool umgestalten wollen
- Lassen Sie sich von ML-Experten beraten, wie Sie die Genauigkeit und Konsistenz Ihrer Daten gewährleisten, eine Datenbereinigung durchführen und Data Warehouses einrichten, um genaue Prognosemodelle zu erstellen
Mangel an Fachwissen
Die Nutzung des maschinellen Lernens für Marketingzwecke erfordert qualifizierte Datenwissenschaftler. Nicht jedes Unternehmen hat jedoch genügend Ressourcen, um interne ML-Experten einzustellen.
- Die Behebung des Fachkräftemangels wird Investitionen in folgende Bereiche erfordern:
- Einstellung interner Datenwissenschaftler mit Marketingerfahrung
- Schulung interner Marketingspezialisten, um sie in maschinellem Lernen und Data Science weiterzubilden
- Outsourcing Ihres ML-Einführungsprojekts an externe KI/ML-Dienstleister (erfordert ebenfalls zusätzliche Investitionen, da Sie immer noch einen internen Ansprechpartner für das Projekt benötigen)
Black-Box-Problem
ML-Modelle werden immer ausgefeilter und können genaue, aber schwer zu interpretierende Ergebnisse liefern. Eine unerklärliche Logik hinter den Überlegungen der Lösung kann das Vertrauen und die weitere Akzeptanz der Technologie behindern.
- Um die Interpretierbarkeit und Transparenz der von Ihrer ML-Lösung gelieferten Ergebnisse sicherzustellen, können Sie:
- Wählen Sie die richtigen Metriken, um das Ergebnis zu bewerten. Dadurch können Sie die KI nicht in den White-Box-Bereich verschieben, aber Sie erhalten ein besseres Verständnis dafür, wie das System auf Änderungen reagiert, und erhalten Hinweise für seine Verbesserung.
- Unterteilen Sie die Pipeline in definitive Schritte und schaffen Sie eine menschliche Kontrolle über die Entscheidungsfindung und das Endergebnis
- Regelmäßige Bewertung der Leistung des ML-Modells und Feinabstimmung, um genaue Ergebnisse zu erzielen
Machen Sie Ihr Marketing mit ML intelligent
Im Marketing ging es schon immer darum, sinnvolle Beziehungen zu den Kunden aufzubauen. Auch wenn es kontraintuitiv klingen mag, auf Technologie zu setzen, um einen personalisierten Ansatz für jeden Kunden zu etablieren, kann maschinelles Lernen außergewöhnlich gut darin sein, menschliche Emotionen, Bedürfnisse, Wünsche und Absichten zu entschlüsseln, indem es Berge von Daten analysiert, die Unternehmen zur Verfügung stehen. Ob Marketing-Automatisierung oder Analytik, maschinelles Lernen ist reif für Vermarkter, und es ist höchste Zeit, dass Unternehmen ihre Marketingabteilungen damit ausstatten. Wenden Sie sich an die Ingenieure von Itransition, um die Macht des maschinellen Lernens zu nutzen und die Kundenbindung zu erhöhen, mehr Leads zu gewinnen und den Gewinn Ihres Unternehmens zu verbessern.
Dienst
Beratung zum maschinellen Lernen
Einblicke
Maschinelles Lernen im E-Commerce: 10 Anwendungsfälle, Beispiele und Best Practices
Einblicke
Maschinelles Lernen im Einzelhandel: 10 Möglichkeiten, Ihr Geschäft zu verbessern
Einblicke
Maschinelles Lernen in der Immobilienbranche: Anwendungsfälle, Beispiele und Leitlinien für den Einsatz
Einblicke
Die 8 besten Predictive-Analytics-Tools auf dem Markt
Mehr über Dienstleistungen zum maschinellen Lernen
Dienstleistungen