Künstliche Intelligenz (KI) im Online-Marketing

Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, das Marketingteams dabei unterstützt, effektivere Strategien zu entwickeln und ihre Ziele zu erreichen. Ob personalisierte Kundenerlebnisse, automatisierte Kampagnen oder präzise Datenanalysen – die Chancen, die KI bietet, sind vielfältig. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die aktuellen Trends und Entwicklungen von KI im Marketing und zeigen, wie Prompt Engineering und Predictive Analytics erfolgreich angewendet werden können.

Aktuelle Trends und Entwicklungen
Eine der auffälligsten Entwicklungen von KI im Online-Marketing ist die verstärkte Nutzung von maschinellem Lernen zur Analyse von Kundendaten und zur Vorhersage von Verhaltenstrends. Unternehmen können so ihre Zielgruppen präziser ansprechen und personalisierte Kampagnen entwickeln. Ein weiterer Trend ist die Automatisierung von Marketingaufgaben. Durch den Einsatz von KI-gesteuerten Tools können Routineaufgaben in den Bereichen E-Mail-Marketing, Social Media Management und Kundensupport effizienter gestaltet werden. Des Weiteren gewinnen visuelle KI-Technologien an Bedeutung: Mit Tools zur Bilderkennung und -analyse ist es möglich, visuelle Inhalte automatisch zu klassifizieren und zu optimieren. Diese Funktionen sind vor allem im E-Commerce hilfreich, da Bilder hier eine zentrale Rolle spielen. Die Kombination aus KI und Augmented Reality (AR) bietet zudem weitere innovative Möglichkeiten, beispielsweise durch virtuelle Anproben oder Produkttests.

Prompt Engineering im Online-Marketing
Prompt Engineering konzentriert sich darauf, wie Eingabeaufforderungen (Prompts) formuliert werden, um die besten Ergebnisse von KI-Modellen wie GPT-4 zu erzielen. Im Online-Marketing spielt Prompt Engineering eine wesentliche Rolle, insbesondere bei der Erstellung von Inhalten und der Optimierung von Kampagnen. Durch die gezielte Gestaltung von Prompts kann die Qualität der von KI generierten Inhalte optimiert werden. Beispielsweise können gut formulierte Prompts einer KI dabei helfen, Blogbeiträge, Social-Media-Posts oder Werbetexte zu erstellen, die exakt auf die Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe zugeschnitten sind. Prompt Engineering kann auch dazu genutzt werden, spezifische Fragen zu Marketingkampagnen zu stellen und detaillierte Analysen oder Empfehlungen zu erhalten – beispielsweise die Strukturierung von Anzeigentexten oder die Planung von Content-Kalendern. Darüber hinaus ist die Personalisierung ein wesentlicher Aspekt: Durch die Nutzung von KI-Modellen und durchdachten Prompts können personalisierte Nachrichten erstellt werden, die auf individuellen Kundenpräferenzen basieren. Dadurch kann wiederum die Wirksamkeit von Marketingbotschaften gesteigert werden.

Predictive Analytics und Verhaltensvorhersagen
Ein weiterer Bereich, in dem KI im Online-Marketing eine zentrale Rolle spielt, ist Predictive Analytics. Durch die Analyse historischer Daten und die Anwendung maschinellen Lernens können Unternehmen zukünftige Trends vorhersagen und ihr Marketing entsprechend ausrichten. Predictive Analytics ermöglicht eine präzise Segmentierung von Kund:innen. Die Untersuchung und Auswertung von Verhaltensmustern und demografischen Daten befähigt Unternehmen, unterschiedliche Kundensegmente zu identifizieren und spezifische Marketingstrategien zu entwickeln, die auf die Bedürfnisse und Vorlieben dieser Bereiche abgestimmt sind. Ein relevanter Aspekt von Predictive Analytics ist zudem die Fähigkeit, das zukünftige Verhalten von Kund:innen vorherzusagen. Dazu zählen die Vorhersage von Kaufwahrscheinlichkeiten, die Abwanderungsrate sowie der Lebenszeitwert (Customer Lifetime Value) eines/r Kunden/Kundin. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um proaktiv Maßnahmen zu ergreifen, beispielsweise durch gezielte Rabattaktionen oder personalisierte Angebote, um die Kundenbindung zu erhöhen.

Quellen:
(1) Bitkom: In welchen Bereichen Ihres Unternehmens kommen KI-Tools zum Einsatz bzw. in welchem Bereich halten Sie einen künftigen Einsatz für wahrscheinlich? [Graph]. In Statista (2024). Verfügbar unter: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1333811/umfrage/einsatz-von-kuenstlicher-intelligenz-in-unternehmen/.
(2) Dwivedi, Y. K., et al.: Setting the future of digital and social media marketing research: Perspectives and research propositions. International Journal of Information Management, 59, 102168 (2021). Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102168.
(3) Statista Research Department: Marketing weltweit: Digitale Strategien versprechen mehr Reichweite und Wirksamkeit (2024). Verfügbar unter: https://de.statista.com/themen/12143/marketing-weltweit/#topicOverview.
(4) Wuttke, L.: Erratum zu: Praxisleitfaden für Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb. In: Praxisleitfaden für Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb. Springer Gabler, Wiesbaden (2022). Verfügbar unter: doi.org/10.1007/978-3-658-35626-2_7.
Stand der Quellen: Juni 2024

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