Effizienz, Implementierung, Ethik

Leitfaden für die Einführung von KI im Marketing

Vom Trend zum Must-have

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich aktuell zu einem fixen Bestandteil der Marketingstrategien vieler Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Damit eröffnet sich ein breites Spektrum an Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung.

Vor allem bei sogenannten „Routinetätigkeiten“ sowie in der Personalisierung und der Datenanalyse werden zunehmend Potenziale gesehen und genutzt. Bereits 6 von 10 Marketeers geben an, AI im Daily Business einzusetzen.1

Allerdings gehen mit den neuen Möglichkeiten auch kritische Herausforderungen einher, deren Bandbreite von der Datenverarbeitung über mangelnde Skills der Mitarbeiter:innen bis hin zu ethischen Fragen reicht.

Welche Vorteile sich Marketeers durch den Einsatz von KI erhoffen: 2

87%

gehen von einer Effizienzsteigerung durch Marketing Automation aus.

4 von 5

erwarten eine verbesserte Conversion durch (Hyper-)Personalisierung.

72%

hoffen auf wirkungsvollere Kampagnen durch verbessertes Reporting.

Leitfaden für die AI Nutzung

Was der Einsatz von Artificial Intelligence im Marketing in jedem Fall erfordert, ist neben einem kulturellen Change im Unternehmen auch ein gewisses Fundament aus neuen Kompetenzen, systematischen Integrationen und Prozessen im Marketing. Hinzu kommen die Themen Datenschutz und Messbarkeit (ROI).

In unserem Leitfaden für die strategische Nutzung von KI im Marketing lesen sie deshalb, was die 5 zentralen Herausforderungen sind, was diese für Marketeers im operativen Einsatz bedeuten und wie diese gemeistert werden.

#1
Qualität und Verfügbarkeit von Daten

Die Basis jeder Form oder Anwendung von Künstlicher Intelligenz sind Daten. Daher ist nicht nur deren Umfang, sondern insbesondere ihre Qualität und Aktualität entscheidend  dafür, ob KI sinnvoll und effizienzsteigernd im Marketing eingesetzt werden kann. So ermöglichen nur hochwertige Daten eine präzise Kund:innensegmentierung und eine wirkungsvolle Personalisierung von Inhalten.

Die Herausforderung dabei: Die aus den verschiedensten Quellen mühsam generierten Daten verfügbar zu machen. Dies erfordert sowohl technologische Lösungen – beispielsweise eine Customer Data Platfrom (CDP) – als auch eine ausgeprägte Datenkultur im Unternehmen.

Unternehmen, die KI in ihre Strategien integrieren, müssen gleichermaßen in robuste Datenmanagement-Systeme investieren und sicherstellen, dass ihre IT-Architektur flexibel genug ist, um neue KI-Technologien aufzunehmen.

Icon Glühbirne Die Effektivität von KI-Anwendungen hängt maßgeblich von der Verfügbarkeit und Qualität der Daten ab. 

„Echte Wow-Momente haben immer Customer Insights als Basis. Um Kundenerlebnisse also tatsächlich zu verbessern, braucht es datengetriebene Lösungen.“

Michael Obermaier

Head of Customer Experience
Advisory Practice DACH
SAS

„Echte Wow-Momente haben immer Customer Insights als Basis. Um Kundenerlebnisse also tatsächlich zu verbessern, braucht es datengetriebene Lösungen.“

Michael Obermaier

Head of Customer Experience
Advisory Practice DACH
SAS

#2
Integration in bestehende Systeme

Eine nahtlose Systemintegration ist ein entscheidender Grundpfeiler für eine erfolgreiche Einführung von KI im Marketing. Angesichts der Vielzahl unterschiedlicher Tools und komplexer Plattformen ist es von entscheidender Bedeutung, die Kompatibilität neue KI-Technologien mit bestehenden Systemen zu evaluieren, um eine nahtlose Implementierung zu gewährleisten.

Die Implementierung von AI erfordert daher nicht nur technische Ressourcen, sondern auch eine umfassende strategische Planung und ein ganzheitliches Verständnis der Use Cases und Anforderungen.

Dabei kommt es auch auf die richtige Balance zwischen Technologie und Strategie an:  So kann zum Beispiel ein Chatbot die Kund:innenanfragen schnell und effizient bearbeiten. Gleichzeitig der KI-basierte Bot die Marke und den Kundenservice repräsentieren. Nur auf diese Weise kann ein Unternehmen rund um die Uhr Support anbieten und die Customer Experience verbessern.

Icon GlühbirneNicht jede KI ist für jedes Unternehmen geeignet. Anforderungen, Use Cases und die Kompatibilität müssen umfassend evaluiert werden. 

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