Große Händler, wie Amazon, haben schon sehr früh angefangen, fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) einzusetzen. Kleinere Händler oder jene die noch dabei sind ihre online Aktivitäten aufzubauen bzw. zu strukturieren, tun sich damit bisher immer noch schwer. Dabei ist es so wichtig, neue Technologien einzusetzen, um die großen herauszufordern oder zumindest Schritt halten zu können. Meistens braucht es dafür einen Strategiewechsel und die Veränderungen in der Kultur eines Unternehmens. Neue Technologien müssen angenommen und datengetriebene Ansätze entwickelt werden.
Diese Veränderung ist nicht auf den Einzelhandel beschränkt. Finanzinstitute, Telekommunikationsunternehmen und andere traditionelle Branchen übernehmen ebenfalls die Rolle des Verkäufers und zunehmend auch einer Agentur, um einen direkteren Ansatz für das Kundenerlebnis und die Kundenakquise zu verfolgen.
Eine Studie von Forrester Consulting hat Marketingverantwortliche von über 150 Unternehmen in den USA befragt, ob und wie sie fortschrittliche Technologien, vor allem KI einsetzen. Das Ergebnis ist, dass 88% bereits KI in irgendeiner Form verwenden oder planen die Technologie in ihren Arbeitsprozessen einzusetzen. Allerdings liegt, wie so oft, ein großer Unterschied zwischen dem was geplant ist und dem was tatsächlich passiert.
“Wenn Sie selbst KI hauptsächlich bei Assistenzprogrammen und für Entscheidungen bei Kampagnen einsetzen, dann sind Sie auf dem Stand von 2016.”
Der Großteil nutzt Marketing Assistenten, z.B. zum Verschicken von E-Mails und Folgemails bei einer Kampagne, oder zum automatischen Antworten auf Anfragen, oder als Trigger bei Kampagnen in sozialen Netzwerken. Diese Assistenten sind oft Teil von CRM-Systemen und anderen Software/Tools, die von Marketing Managern eingesetzt werden.
Wenn Sie selbst KI hauptsächlich bei Assistenzprogrammen und für Entscheidungen bei Kampagnen einsetzen, dann sind Sie auf dem Stand von 2016. Aber keine Sorge, Sie sind nicht allein. In der Studie beschreibt knapp ein Fünftel der Marketing Manager, dass Sie autonome KI Technologien einsetzen, die Aufgaben und Entscheidungen selbstständig übernehmen. Anders gesagt setzen ¾ keine autonomen Systeme ein.
Im Fall von Marketing geht es darum, sich weniger auf Outbound Kommunikation zu fokussieren und vielmehr auf die Schaffung kontinuierlicher Erkenntnisse, basierend auf personalisierten Interaktionen mit Kunden. Das schießt automatisch getriggerte E-Mails mit ein.
Wie können KI-Assistenten helfen?
Im Gegensatz dazu, haben autonome Systeme folgende Vorteile:
Natürlich kann sich jeder vorstellen, wie autonome Systeme die Arbeit im Marketing einfacher machen und Unternehmen dazu verhelfen ihre Kunden besser zu verstehen, um am Ende des Tages mehr Umsatz zu erzielen. Allerdings gibt es immer noch zahlreiche Herausforderungen, auf dem Weg diese autonomen KI-Systeme einzusetzen.
Die größten Herausforderungen beim Einsatz der neuen Technologien in den meisten Unternehmen sind:
Den meisten von uns dämmert es mittlerweile, welche Bedeutung KI und die damit verbundene Automatisierung für Unternehmen aller Branchen haben wird. Eine Studie von McKinsey, die kürzlich erschienen ist, geht davon aus, dass in den kommenden Jahrzenten lediglich 5% aller Jobs tatsächlich komplett „wegautomatisiert“ werden. Das bedeutet, dass die meisten von uns in ihren Jobs bleiben. Allerdings werden wir uns mit neuen Technologien und Aufgaben vertraut machen müssen. KI wird uns bei der Arbeit assistieren und wir sollten lernen, damit umzugehen und diesen Systemen zu vertrauen.
Einer der Hauptgründe dafür, dass wir immer noch nicht alle Vorteile von KI genießen, ist, dass wir mit den neuen Technologien immer noch umgehen, wie mit der alten Technologie und den alten Tools. Beispielsweise nutzen die meisten Marketing Manager die neusten Technologien lediglich dazu, neue Informationen zu gewinnen, um dann Entscheidungen und die nächsten Schritte wieder selbst manuell auszuführen. Der Weg zur vollen Automatisierung erfordert ein Umdenken und erweitertes Verständnis unter den Nutzern.
Wie können Unternehmen sich also vorbereiten? Einige Ideen:
Ein Beispiel aus den USA. Ein großer Einzelhändler stand mit einem großen Sortiment an Produkten und einer heterogenen Kundenmasse vor einem altbekannten Problem: Wie kann man (bessere) Personalisierung bei bezahlten Kampagnen in sozialen Netzwerken erzielen?
Um das vielfältige Publikum zu analysieren hätte es zu viel Zeit, Geld und Arbeit gekostet, um unterschiedlichste Kampagnen, Positionierungen etc. auszutesten. Die Herausforderung musste irgendwie vereinfacht werden, um effizient an aussagekräftige Ergebnisse über die unterschiedlichen Kundengruppen zu gelangen. Die Lösung war ein KI-Tool, das in der Lage ist, die gesamte bezahlte digitale Landschaft des Einzelhändlers zu analysieren und zu bewerten. Das Tool ist in der Lage Budgets und andere Anpassungen innerhalb der verschiedenen Kanäle zu verändern, und das in einem so rasanten Tempo, wie es für Menschen nicht möglich ist. Normalerweise müsste ein Marketing Manager jede Kampagne per Hand anpassen. Selbst mit Empfehlungen von vorhandenen Systemen würde dies zu lange dauern. Die KI hat diese Aufgaben und Entscheidungen autonom übernommen und konnte 24/7 testen, optimieren und anpassen.
Das Ergebnis? Der Umsatz konnte um 20% zur schwierigsten Zeit des Jahres, dem Black Friday gesteigert werden.
Das Team entdeckte, dass eine KI, die von menschlichen Eingaben geleitet wird, ihre Fähigkeit verbessern kann, ihre Arbeit zu erledigen, indem sie Technologien für maschinelles Lernen einsetzt. Das Tool war in der Lage, Daten und Informationen im großen Maßstab zu verarbeiten und Aufgaben autonom auszuführen. Die KI erschloss die besten Kundengruppen und wie diese angesprochen werden müssen.
Nach einem Jahr war der Umsatz der Produktlinie dank eines Anstiegs der bezahlten Such-Conversions um + 145% bei einem gleichzeitigen Rückgang des CPA um -15% um + 44% gestiegen. Die programmatische Anzeige führte zu einer Steigerung der Conversions um + 150% bei einem CPA von -6%. Andere Qualitäts- und Effizienzmetriken wurden ebenfalls verbessert. Beispielsweise sank die Absprungrate der E-Commerce-Website um -47% auf 21%, während die durchschnittliche Sitzungsdauer um + 11% stieg.
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