Fortschritte in der Technologie ändern unsere Welt konstant. Das ist kein Geheimnis.
Als Vermarkter müssen Sie diese Technologie, die viel weiter als die Veröffentlichung des neuesten Smartphones geht, besser verstehen können. Obwohl künstliche Intelligenz und Machine Learning oft synonym benutzt werden, gibt es Unterschiede zwischen den beiden. Im Folgenden erfahren Sie was Machine Learning ist und vor allem, wie Ihr Unternehmen am besten davon profitiert.
Im Prinzip hat künstliche Intelligenz eine breitere Definition. Es ist das Konzept, dass Maschinen und Computer Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz benötigen. Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie von künstlicher Intelligenz und automatisiert den Modellbau für Datenanalyse.
Bleibt also noch die Frage: Was ist Machine Learning? Das Konzept hinter maschinellem Lernen ist, dass ein Computer von den Daten, die er analysiert, lernt, indem er Muster identifiziert. Letztlich kann diese Technologie Entscheidungen ohne Menschen treffen.
Was bedeutet das für Vermarkter?
Auch wenn Sie diese Technologie nicht für relevant halten, müssen Sie sich bewusst sein, dass sie bereits von vielen Vermarktern genutzt wird. Wenn Sie also mit Ihrer Konkurrenz mithalten wollen, sollten auch Sie sich mit diesen neuen Methoden beschäftigen.
Im Folgenden werden die verschiedenen Wege dargestellt, in denen maschinelles Lernen Marketing verändert.
Verbesserte Lead Scoring Präzision
Lead Scoring hilft dabei, zukünftige Kunden auf einer Skala einzuordnen, die ihren Wert für Ihre Firma repräsentiert. Das Verbessern Ihrer Lead Scoring Präzision wird Ihnen dabei helfen, Prioritäten in Ihren Lead Generation Strategien zu setzen.
Vermarkter benutzen maschinelles Lernen um Konsumentenverhalten zu überwachen. Sie schreiben Algorithmen um besuchte Websites, geöffnete Emails, Downloads und Klicks zu beobachten.Der Social Score eines Konsumenten ist ebenfalls ein Faktor. Dieser beobachtet und analysiert, wie ein Nutzer sich auf sozialen Netzwerken verhält. Das betrifft zum Beispiel Accounts, denen der Nutzer folgt, Posts, die mit „gefällt mir“ markiert werden und Werbungen, auf die er eingeht. Maschinelles Lernen zur näheren Bestimmung von Zukunftsaussichten zu nutzen hilft Firmen, genauere Kundenprofile zu erstellen und damit ihr Marketing zu verbessern.
Einfacheres Voraussagen von Kundenabwanderung
Kundenabwanderung, oder auch Kundenumsatz, misst die Nummer an Kunden, die ihre Geschäfte mit einer Firma beendet haben. Für SaaS Unternehmen ist dies dann der Fall, wenn ein Kunde dessen Service kündigt oder eine Mitgliedschaft abbricht.
Abwanderungsquoten werden anhand des Prozentsatzes an Kunden oder Abonnenten berechnet, die ein Unternehmen innerhalb eines bestimmten Zeitraums verlassen. Um Wachstum zu erzielen muss die Zahl neuer Kunden eines Unternehmens größer sein als dessen Abwanderungsquote.
Um Ihre Abwanderungsquote zu verringern, sollten Sie diese zunächst kennen und vorhersagen können. Hierfür müssen Sie das Verhalten und die Handlungen Ihrer Kunden beobachten.
Nehmen wir als Beispiel einen Kunden, der Ihre Website zwei Mal im Monat besucht. Beim ersten Besuch sucht er nach Produkten, beim zweiten Besuch kauft er etwas. Dieses Muster führt sich ein Jahr lang fort. Doch nach einem Jahr besucht der Kunde Ihre Seite nur einmal monatlich und kauft nichts. Sie könnten voraussagen, dass er Ihre Seite bald gar nicht mehr benutzen wird. Maschinelles Lernen hilft dabei, diese Daten in einem viel größeren Umfang zu analysieren. Die Technologie gibt Vermarktern Informationen, um Abwanderungen vorherzusagen, sodass sie verhindert werden können. So können diese Unternehmen dagegen angehen, sodass sie die Kunden nicht verlieren, bevor es zu spät ist.
Profitable Dynamic Pricing Modelle
Eine Dynamic Pricing Strategie erlaubt es Unternehmen, flexible Preise für ihre Produkte und Dienste anzubieten. Dies ist ein verbreitetes Modell im Gast-, Reise- und Unterhaltungsgewerbe. Mit maschinellem Lernen und KI dringt die Dynamic Pricing Strategie auch in den Einzelhandel vor. Im Wesentlichen hilft diese Strategie dabei, Preise anhand von Kundenentscheidungen aufzuteilen. Dynamic Pricing hängt auch mit Echtzeit-Preisbildung zusammen, was dann der Fall ist, wenn der Wert bestimmter Güter von Marktgegebenheiten abhängt. Der Kauf eines Flugtickets ist ein gutes Beispiel hierfür. Der Ticketpreis hängt davon ab, wie weit im Voraus es gekauft wird, wie viele Tickets bereits gekauft wurden und welcher Sitz gebucht wird.
Das ist keine neue Preisstrategie. Aber maschinelles Lernen erleichtert es Firmen, Dynamic Pricing Modelle einzusetzen und zu verbessern. Die richtigen Preise zu setzen ist essentiell für den Erfolg Ihres Unternehmens. Durch das Fokussieren auf Ihre Preisstrategie können sie höhere Profite erzielen. Maschinelles Lernen hilft Ihnen, Regressionsstrategien anzuwenden, um Marktprognosen zu treffen. Es wird außerdem für Verkaufsprognosen verwendet, um Preisstrukturen basierend auf Ausgabegewohnheiten zu optimieren.
Stimmungsanalyse
Wenn Sie eine Konversation mit jemandem von Angesicht zu Angesicht führen, ist es einfach zu verstehen, wie derjenige sich fühlt. Sie können anhand von Gesichtsausdruck, Ton und Körpersprache urteilen. Das hilft dabei festzustellen, ob Ihr Gegenüber zufrieden, erfreut oder unglücklich ist. Aber dies kann in digitaler Kommunikation – dem momentanen Trend – manchmal verloren gehen.
Es gibt nicht mehr so viele persönliche Interaktionen mit Konsumenten, da sie online mit Firmen interagieren. Wenn ein Kunde Ihnen eine E-Mail oder Nachricht schreibt, müssen Sie wissen, wie er sich fühlt, um richtig antworten zu können. Maschinelles Lernen kann dies für Sie tun. KI Technologie kann Texte analysieren und feststellen, ob die Stimmung dahinter positiv oder negativ ist. Stimmungsanalyse wird von Vermarktern verwendet, um Ihren Ruf im Internet besser zu verstehen.
Kommentare auf sozialen Netzwerken werden automatisch gescannt und Vermarkter werden so auf negativen Inhalt aufmerksam gemacht. Das Unternehmen kann dann auf das Problem eingehen. KI kann außerdem Menschen identifizieren, die mit ihren Produkten zufrieden sind um Ihnen bei der Suche nach Influencern und Markenbotschaftern zu helfen. Sie können maschinelles Lernen nutzen, um die Gefühlslage von Kunden online zu verstehen.
Priorisieren von zielgerichteter Werbung und Kundenpersonalisierung
KI und maschinelles Lernen helfen Vermarktern, ihre Werbung effizienter abzuzielen. Ihre Werbung mag bereits gut sein, doch sie kann nicht effektiv sein wenn sie nicht vom richtigen Publikum gesehen wird. Mit der Hilfe von KI können Sie sicherstellen, dass Ihre Zielgruppe erreicht wird.
Zusätzlich zur besseren Zielsetzung Ihrer Werbung kann Machine Learning helfen, das Kundenerlebnis auf Ihren Plattformen zu personalisieren. Algorithmen können vorhersagen, welcher Inhalt am beliebtesten mit jedem einzelnen Besucher wäre. Zwei Besucher könnten die gleiche Website besuchen und verschiedenen Inhalt sehen.
Ein Bespiel: Delta Faucet hat KI und maschinelles Lernen benutzt, um ihre Website zu verbessern. Eine Fallstudie wurde anhand dieser Technologie und der neuen Strategie geführt. Nach dem Einsatz von maschinellem Lernen hat Delta Faucet einen Anstieg von 49% in Seitenaufrufen per Besucher erfahren. Zusätzlich führten 45% des Verkehrs, der durch bezahlte Werbung entstanden ist, dazu, dass Kunden mindestens 40 Sekunden lang deren Inhalt gelesen haben. Klicks auf die CTA Schaltfläche vervierfachten sich und 37% der Besucher sahen sich mehrere Seiten in einem einzigen Besuch an. Maschinelles Lernen machte es möglich, personalisierte und gezielte Werbung einzurichten, die zu einem höheren Engagement der Besucher führten.
Computervision für Produkterkennung
Maschinelles Lernen für Computer Vision (Maschinelles Sehen) hilft Firmen, deren Produkte in Bildern und Videos online zu erkennen. Software wie GumGum kann dies erzielen.
Miller Lite hat maschinelles Lernen benutzt, um nutzergenerierte Inhalte auf sozialen Medien zu scannen. Der Algorithmus suchte nach Bildern ohne relevanten Text um Posts zu finden, die mit der Firma in Verbindung stehen. Er hat zudem Informationen über konkurrierende Marken und Influencer ausfindig gemacht. Die Software sammelte Daten über Nutzer, die auf sozialen Netzwerken über Miller Lite posteten. Die Ergebnisse waren folgende: Es wurden 1,1 Mio. Posts, 3,2% ohne relevanten Text, und 575 Promoter gefunden.
Wie Sie sehen, hat Machine Learning dieser Firma geholfen, über eine Millionen Posts in Verbindung mit der Marke zu finden. Es wäre beinahe unmöglich für einen Menschen, diese Aufgabe zu erfüllen.
Relevante Empfehlungssysteme
Empfehlungen können viel bewirken. Wenn ein Freund oder Verwandter Ihnen von einem Restaurant oder Buch, das Ihnen gefallen würde, erzählt, ist es sehr wahrscheinlich, dass sie dieses tatsächlich mögen werden. Das liegt daran, dass diese Leute Sie kennen. Sie werden Ihnen kein Sushi Restaurant empfehlen, wenn sie wissen, dass sie auf Meeresfrüchte allergisch sind. Sie werden Ihnen kein historisches Sachbuch empfehlen, wenn Sie gerne Science Fiction Romane lesen.
Maschinelles Lernen kann Ihre Präferenzen ebenso gut oder sogar noch besser als die Menschen, die Sie am besten kennen, identifizieren.
Hier ein Beispiel: Wenn Sie mehrere Profile auf Ihrem Netflix Account haben, wissen Sie, dass Sie bei jeder Anmeldung auf der Plattform gefragt werden: „Wer schaut zu?“. Dann gibt es „Empfehlungen für Sie“ basierend auf Serien, Filmen und Dokumentationen, die Sie bereits angesehen haben. Diese Empfehlungen verbessern das Kundenerlebnis. Das gleiche Konzept kann auf Ihre Marketingbestrebungen angewendet werden. Maschine Learning hilft Vermarktern dabei herauszufinden, welche Produkttypen Konsumenten wollen basierend auf ihren Browserverläufen und Einkaufsverhalten. Relevante Produktempfehlungen erhöhen Ihre Umsätze.
Kreieren neuer Einkommensströme
Digitales Marketing in der modernen Welt dreht sich rund um Daten. Aufgrund der riesigen Mengen an verfügbaren Daten wird es immer üblicher für Unternehmen, ihren Schwerpunkt auf Marketing zu legen, da eine direkte Verbindung zu steigenden Einnahmen besteht. Der Handelsgigant Amazon hat sich die Macht des maschinellen Lernens zu Nutze gemacht wie kaum ein anderer: 35% seiner jährlichen Einkünfte werden durch personalisierte Produktempfehlungen generiert.
Sein Cloud Computing Service, Amazon Web Services (AWS), bietet anderen Unternehmen die Möglichkeit von KI zu profitieren, indem sie Dateneinblicke nutzen, um ihre Dienste den Bedürfnissen Ihrer Kunden zuzuschneiden. Dies erlaubt Amazon wiederum zusätzliche Einzahlungsströme in neuen, innovativen Marktbereichen zu gewinnen.
Diese sogenannte Marketing Prophezeiung ist etwas, auf das viele Vermarkter jahrelang hingearbeitet haben, bevor maschinelles Lernen zu Tage kam. Mit Dateneinblicken in der Hand haben Entscheidungstreffer viel mehr Einsicht und die Möglichkeit vorherzusagen, was Konsumenten wollen, bevor sie sich dessen überhaupt bewusst sind.
Reduzieren von „Marketingverschwendung“
Beim Thema Marketing ist es unglaublich nützlich ein System zu haben, das Trends und Handlungen in Echtzeit identifizieren kann und dann ohne menschliche Hilfe passend reagieren kann. Diese Fähigkeit, während des Handelns zu „lernen“ ist, was maschinelles Lernen so wichtig im heutigen und zukünftigen Marketing macht.
In der Vergangenheit basierten Vermarkter Ihre Werbekampagnen mehr oder weniger auf Rätselraten. Ohne ihr Publikum wirklich zu kennen, verschwendeten sie viel Geld für Werbung oder verkaufsfördernde Anstrengungen, die ihre Zielgruppe nicht ansprachen. Maschinelles Lernen eliminiert diese Marketingverschwendung. Im digitalen Zeitalter ist es nicht mehr nötig, seine Werbestrategien auf Zufall beruhen zu lassen. Machine Learning nimmt das Rätselraten aus dem Prozess und erlaubt es Vermarktern, ihre Zielgruppe mit Inhalten und Produktangeboten zu erreichen, die die besten Chancen auf Engagement und schlussendlich Umsätze haben.
Schlusswort – Was ist Machine Learning?
Künstliche Intelligenz ist hier, und sie wird nicht so schnell wieder verschwinden. Worauf Sie in jedem Fall achten müssen, ist die Überwachung der Daten durch menschliche Kompetenz. Denn der Computer kann nur dann akkurate Ergebnisse liefern, wenn sichergestellt ist, dass die verarbeiteten Daten korrekt und sauber sind.
Außerdem eignet sich maschinelles Lernen auf dem aktuellen Stand nicht unbedingt für jede Art von Aufgabe. Überlegen Sie sich präzise Ziele, die Sie mit Hilfe von maschinellem Lernen erreichen wollen, und suchen sie dazu passende Aufgaben aus. Gerade zum Einstieg sollten Sie sich auf repetitive Aufgaben, die mit großen Datenmengen arbeiten, fokussieren. Während maschinelles Lernen ein hilfreiches Werkzeug sein kann, dürfen Sie menschliche Kompetenzen nicht unterschätzen: Noch können Computer unsere Fähigkeiten nicht vollständig ersetzen. Denken Sie also daran, Machine Learning nicht als Ersatz, sondern als Hilfsmittel zu verwenden.
Wenn Sie wissen, wie Sie es zu Ihrem Vorteil einsetzen können, kann maschinelles Lernen ein wertvolles Werkzeug für Ihr Unternehmen sein.