KI im B2B-Marketing: Mit Vorsicht genießen

Viele Unternehmen – und die Marketingteams, die sie unterstützen – setzen schnell intelligente Technologielösungen ein, um die betriebliche Effizienz zu fördern und gleichzeitig die Kundenerfahrung zu verbessern. Diese intelligenten Lösungen treten oft in Form von Marketingplattformen mit künstlicher Intelligenz (KI) auf.

Künstliche Intelligenz ist eine ziemlich neue Technologie und stand Marketingexpert:innen erst in den letzten zehn Jahren zur Verfügung. Die Mehrheit der B2B-Vermarkter:innen verwendet immer noch keine KI, aber die Akzeptanz nimmt rasch zu.

Durch die Kraft der künstlichen Intelligenz (KI) sind wir in der Lage, ansprechendere und aussagekräftigere Kund:innen-Erfahrungen zu schaffen, als wir es jemals zuvor konnten. Aber bevor wir diesen Punkt näher erläutern und die Vorteile der Anwendung von künstlicher Intelligenz im Marketing auflisten, sollten Sie zunächst das Grundprinzip verstehen – Künstliche Intelligenz steht in einem engen Zusammenhang mit der Personalisierung.

Warum Künstliche Intelligenz neben zahlreichen Vorteilen doch mit Vorsicht zu genießen ist, erklären wir in diesem Text.

Was Sie in diesem Text erwartet:

  1. Warum wird KI im Marketing verwendet?
  2. Was ist KI?
  3. Wie funktioniert KI?
  4. Vorteile von KI im Marketing
  5. Nachteile von KI im Marketing
  6. Fazit

Warum wird KI im Marketing verwendet?

Einer der größten und von Jahr zu Jahr immer präsenteren Marketingtrends ist die Personalisierung. Im Marketing stellt sie eine Strategie dar, die die Datensammlung voraussetzt. Diese Daten sind eine wichtige Basis dafür, sich mit Zielgruppen und bestehenden Kund:innen zu verbinden, um ihnen eine optimierte Marketingerfahrung zu bieten. Durch das Sammeln und Verwenden von Daten können Unternehmen und Marketing-Agenturen Muster erkennen, um potenzielle Kund:innen effektiver anzusprechen. Einfacher formuliert: Künstliche Intelligenz wird im Marketing in erster Linie für die Personalisierung der Marketing-Strategien angewendet.

B2B Marketing Trends 2022
Die Umfrage zeigt deutlich, dass sowohl Personalisierung als auch KI selbst zu den größten Marketing-Trends gehören. (QUELLE: eMinded: B2B Online Marketing Trends 2022 – Benchmarks für dein Untern)

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz ist das Konzept, Maschinen „wie Menschen denken“ zu lassen – mit anderen Worten: Aufgaben wie Denken, Planen, Lernen und Verstehen von Sprache auszuführen. Obwohl heute oder in naher Zukunft nichts mit der menschlichen Intelligenz gleichziehen wird, hat Künstliche Intelligenz immer noch einen großen Einfluss darauf, wie wir unser Leben führen. Die Technologie, die KI ermöglicht, heißt maschinelles Lernen, und es gibt viele Möglichkeiten, wie sie unsere Arbeit einfacher und produktiver gestalten kann. Nachdem wir nun die Definition von Künstlicher Intelligenz behandelt haben, lassen Sie uns nun darüber sprechen, wie sie funktioniert und wie Sie sie nutzen können, um Ihr Unternehmen voranzutreiben.

Wie funktioniert KI?

Wir haben bereits erwähnt, dass das Sammeln und Verwenden von Daten über die potenziellen Kund:innen bei einer Personalisierungsstrategie – und dementsprechend auch für Ihren Marketing-Erfolg – das A und O ist. Künstliche Intelligenz macht genau das! Sie nutzt Daten und Kund:innen-Profile, um zu lernen, wie man am besten mit Kund:innen kommuniziert, und liefert ihnen dann maßgeschneiderte Botschaften zum richtigen Zeitpunkt – und das alles ohne Eingreifen von Mitgliedern des Marketingteams, um maximale Effizienz zu gewährleisten. Für viele der heutigen digitalen Vermarkter:innen wird KI verwendet, um Marketingteams zu verstärken oder taktischere Aufgaben auszuführen, die weniger menschliche Nuancen erfordern. Sie stellt die Basis für einen weiteren wichtigen Marketing-Trend dar, nämlich für Marketingautomatisierung.

Vorteile von KI im Marketing

Durch ihre dynamischen Fähigkeiten bereichert künstliche Intelligenz die B2B-Marketinglandschaft. Vermarkter:innen können KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Algorithmen nutzen, um ihre Marketingprozesse zu automatisieren und mehr Intelligenz in ihre Marketingstrategien einzubringen. Dadurch können B2B-Vermarkter:innen ihre Kund:innen-Erfahrungen optimieren und personalisieren. Hier sind acht Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz dem B2B-Marketing eröffnet:

KI verbessert die Lead-Generierung und -Bewertung

Die Generierung qualitativ hochwertiger Leads, gefolgt von der Generierung einer hohen Anzahl von Leads sind die zwei größten Herausforderungen, denen sich Vermarkter:innen heute stellen müssen. Ein Teil des Problems liegt in der Arbeitsintensität der Datenerfassung, -verwaltung und -analyse. Um dieses Problem zu lösen, kann die Datenerfassung und -analyse durch die Integration von KI in Lead-Generierungsprozesse automatisiert werden. Dies wiederum erhöht die Quantität und Qualität der generierten Leads.

Künstliche Intelligenz kann tief in Verkaufstrichter eindringen, um hochpräzise, ​​dynamische Daten in Echtzeit über Kanäle und Datenbanken hinweg zu erfassen, die für Vermarkter:innen möglicherweise nicht zugänglich sind oder von ihnen übersehen werden. Ausgestattet mit dieser verbesserten Sichtbarkeit und Datengenauigkeit können Vermarkter:innen mehr Leads identifizieren, differenzierte Zielpersonen erstellen und umfassendere Lead-Scoring-Systeme implementieren.

KI schafft bessere Kund:innen-Einblicke

Für Unternehmen, die darauf abzielen, personalisiertes Targeting von der ersten Sekunde an durchzuführen, in der ein Kunde oder eine Kundin den Verkaufstrichter betritt, ist die Erstellung genauer Buyer Personas und idealer Kund:innen-Profile (ICP) von entscheidender Bedeutung.

In Kombination mit KI können Social Listening und Analysetools Unternehmen dabei helfen, diese Ziele zu erreichen. So können Sie beispielsweise Einblicke in die Schmerzpunkte erhalten sowie das Kaufverhalten Ihrer Kund:innen identifizieren. Das kann genutzt werden, um Buyer Personas zu stärken und maßgeschneiderte Angebote zu schaffen.

Mit detaillierten Buyer Personas sind Unternehmen in der Lage, potenzielle und bestehende Kund:innen mit den richtigen Inhalten zur richtigen Zeit anzusprechen.

KI personalisiert B2B-Marketing

KI-gesteuertes Marketing vereinfacht den Prozess, indem es Unternehmen hilft, Einblicke in das Käufer:innen-Verhalten zu gewinnen und exakte Käufer:innen-Persönlichkeiten zu erstellen. Diese Informationen können verwendet werden, um hyper-zielgerichtetes Marketingmaterial wie Zielseiten, Blog-Inhalte, E-Mails, digitale Werbung usw. zu kuratieren.

Von dort aus haben B2B-Vermarkter:innen die Möglichkeit, zeitnahe, personalisierte Gespräche mit Kund:innen zu initiieren, ihre Schmerzpunkte anzusprechen und ihre Wünsche zu antizipieren. Noch besser ist, dass diese Konversationen mit Künstlicher Intelligenz durch Marketingautomatisierung skaliert werden können.

KI verbessert die Kund:innen-Erfahrung

Auf Verbraucher:innen-Ebene hat sich die Künstliche Intelligenz als besonders nützlich erwiesen. Digitale Assistenten wie Alexa und Siri ebneten den Weg für sprachbasierte Technologien. Jetzt nutzen Verbraucher:innen die Sprachsuche nicht nur, um im Internet zu surfen, sie tätigen auf diese Weise auch Einkäufe.

Digitale KI-Assistenten lernen kontinuierlich dazu und gehen intuitiver auf die Sprachmuster und Surfgewohnheiten ihrer Benutzer:innen ein, um die Suchergebnisse an die Präferenzen ihrer Benutzer:innen anzupassen. Unternehmen können sich dies zunutze machen, indem sie ihre Website für die Sprachsuche optimieren.

Dies macht ihre Website nicht nur attraktiver für mehr potenzielle Kund:innen, sondern trägt auch zu integrativen Website-Designstrategien bei, die Websites für alle zugänglicher gestalten.

Optimiert die Website-/App-Leistung

Wie oft untersuchen Sie die Leistungsdaten Ihrer Website, um Probleme oder Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren?

Website-Analysen können so kompliziert sein, dass ihre strategische Interpretation auf konsistenter Basis eine zermürbende Aufgabe darstellt. KI-gestützte Tools (wie Google Analytics Intelligence) nutzen maschinelle Intelligenz, um komplexe Daten zu leicht verdaulichen und umsetzbaren Erkenntnissen zu verdichten.

Einer der besten Aspekte an Künstlicher Intelligenz in dieser Hinsicht ist, dass Vermarkter:innen sofort über plötzliche oder unerwünschte Datenverschiebungen benachrichtigt werden können. Wenn eine kritische Kennzahl wie die Absprungrate einer Website oder der Prozentsatz der Personen, die Ihre Website nach einer Sitzung verlassen, plötzlich ansteigt, senden KI-Tools Echtzeit-Warnungen zusammen mit allen anderen relevanten Daten.

KI vereinfacht SEO

KI-gestützte SEO-Tools sparen Ihnen nicht nur Zeit, indem sie relevante Keywords finden. Sie können auch über neue Inhalte umfassend informieren, indem sie Trendthemen identifizieren, Keyword-Vorhersagen treffen und Wettbewerbslücken für vorausschauendes Targeting aufdecken. Sie können auch alte Inhalte für SERP optimieren, indem sie dynamische Keyword- und Link-Updates durchführen. Grundsätzlich hält Künstliche Intelligenz Ihre alten Inhalte frisch und Ihre neuen Inhalte auf dem aktuellen Stand.

Erhöht die Kund:innen-Bindung

Ihre Inhalte sind also optimiert und bereit zur Veröffentlichung, aber wenn Sie sie zum falschen Zeitpunkt veröffentlichen, könnte all dieser Aufwand umsonst gewesen sein. Hier kommt die Künstliche Intelligenz wieder ins Spiel und fördert die maximale Kund:innen-Bindung, indem sie sicherstellt, dass Inhalte genau zum richtigen Zeitpunkt gepostet werden.

Verbessert den Kund:innen-Service und die Kund:innen-Beziehungen

Die Pflege positiver Kund:innen-Beziehungen durch hochwertigen Kund:innen-Service hat die oberste Priorität. Aber wie bieten Sie Hunderten von Konten in Ihrem Verkaufstrichter einen personalisierten Omnichannel-Kund:innen-Service?

Die Kund:innendienst-Automatisierung ist heute die führende Anwendung von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen. KI-Anwendungen wie Chatbots und Interactive Voice Response (IVR)-Systeme gibt es sowohl vor als auch nach dem Verkauf an Kund:innen-Service-Touchpoints, die in der Lage sind, Transaktionsanfragen, Auftragsverfolgung, Kontoaktualisierungen und vieles mehr durchzuführen.

Indem Künstliche Intelligenz die einfacheren Aufgaben übernimmt, können sich Agent:innen auf Kund:innen-Anfragen und Dienstleistungen konzentrieren, die mehr Problemlösung und Empathie erfordern. Infolgedessen erhalten diese Kund:innen einen aufmerksameren Service, der einen großen Beitrag zur Förderung positiver Kund:innen-Erlebnisse leistet.

Nachteile von KI im Marketing

Künstliche Intelligenz kann eine transformative Wirkung auf Ihr Marketing haben und Kampagnen personalisierter, produktiver und vorausschauender gestalten. Aber neben den vielen Vorteilen bringt die Technologie auch sehr reale Nachteile und Einschränkungen mit sich. Wir haben die acht größten Herausforderungen für Sie aufgelistet, die überwunden werden müssen, bevor Sie Künstliche Intelligenz in Ihre Marketing-Prozesse integrieren.

Zugang zu hochwertigen Daten

Daten sind die Grundlage für maschinelles Lernen (ML). Eine der Herausforderungen im ML-Bereich besteht darin, genaue Informationen und Ergebnisse sicherzustellen. Seien es ML oder KI, beide sind auf Daten angewiesen, um durchlaufene Algorithmen zu verstehen. Für den Erfolg von KI-Initiativen ist der Zugriff auf aussagekräftige und klare Daten, die bei der Lösung des jeweiligen Problems helfen können, unerlässlich. Aber die von den Unternehmen bereitgestellten Daten sind in der Regel verrauscht, unstrukturiert, voreingenommen und voller Fehler. Außerdem verfügen viele Unternehmen weder über eine Dateninfrastruktur noch über genügend hochwertige Daten.

Um die Herausforderung des Zugriffs auf qualitativ hochwertige Daten zu überwinden, muss ein Unternehmen über Stammdatenvorbereitungstools verfügen, die für die Formatierung, Datenbereinigung und bestimmte Standardisierungen verwendet werden können. Wenn ein Unternehmen die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten übersieht, kann das KI- oder ML-Projekt leicht entgleisen.

Auswuchtgenauigkeit

Das Gleichgewicht zwischen Modellinterpretierbarkeit und Vorhersagegenauigkeit kann nur durch die Auswahl des geeigneten Modellansatzes erreicht werden. Während höhere Genauigkeit schwer zu interpretierende Daten und komplexe Modelle braucht, verwenden die einfachen Interpretation simplere Modelle, die die Genauigkeit beeinträchtigen können. Anstelle der traditionellen Black-Box-Technik, bei der nur minimale Erkenntnisse generiert werden, verwendet das KI-Team heute White-Box-Modelle (WBM). WBM bieten klare Erklärungen dazu, wie sie Vorhersagen generieren, wie sie sich verhalten und welche Variablen vom Modell beeinflusst werden. Wenn Sie immer noch das Black-Box-Modell verwenden, kann dies zu Vertrauensproblemen bei den Kund:innen führen, da die Transparenz verringert wird. Die Verwendung von WBM kann Ihnen also das Abwägen von Genauigkeit ersparen und gleichzeitig Vertrauen aufbauen.

Erkennen von Problemen für Unternehmen

Künstliche Intelligenz ist ein erstaunliches und mächtiges Werkzeug, aber sie kann nicht jedes Geschäftsproblem lösen. Wenn Sie sie in Ihre Geschäftsprozesse ohne Zielangabe einführen möchten, nur weil viele Unternehmen das tun, ist dieser Weg zum Scheitern verurteilt. Künstliche Intelligenz ist unglaublich, wenn es darum geht, Kund:innen-Muster zu entdecken, Erkenntnisse zu gewinnen und riesige Datenmengen zu durchsuchen.

Um erfolgreich zu sein, müssen Sie komplexe und schwer zu lösende Probleme mit klaren Zielen priorisieren. Anschließend können Sie die Erfolgskriterien definieren und mit relevanten Metriken messen.

Komplexität

Das Kernproblem, auf das ein Unternehmen oder eine Marketingagentur stößt, ist die Zeit für die Entwicklung und Bereitstellung von Lösungen für maschinelles Lernen. Wenn Daten in verschiedenen Formaten in der Datenbank verstreut sind, müssen Sie alle Daten aus den getrennten Systemen zusammenführen. Hier kommt die größte Herausforderung: Daten bereinigen, extrahieren und neu formatieren. Und wenn Sie das geschafft haben, besteht die nächste Herausforderung darin, Daten zu manipulieren, die für ML- oder KI-Pipelines spezifisch sind.

Der einfachste Weg, dieses Problem zu lösen, besteht in der Verwendung automatischer Tools für maschinelles Lernen wie AutoML 2.0, die die Komplexität der Datenpipeline beseitigen.

Weniger Unterstützung

Da die Sichtbarkeit von KI-Implementierungen auf dem Markt nur sehr gering ist, gibt es dementsprechend wenige Unternehmen, die daran interessiert sind, ihr Geld in die Entwicklung von Produkten zu investieren, die auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basieren.

Darüber hinaus gibt es nicht viele Personen da draußen, die ihnen die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens und seinen Fortschritt in der heutigen Welt verständlich machen können. Es existieren also nur einige wenige sachkundige Personen mit dem Wissen, wie die Maschinen, die selbst lernen und denken können, zu bedienen sind.

Ressourceninvestition

Entscheidungsträger:innen sind immer über die Kosten und die Ausführung besorgt, die für KI-Apps erforderlich sind. Nun, der beste Ausgangspunkt für Künstliche Intelligenz ist nicht, nach mehr finanziellen Ressourcen und Budget zu fragen. Stattdessen müssen Sie die Fähigkeiten der Marketing-Tools berücksichtigen, die Sie für KI verwenden. Einige der Plattformen, auf denen KI-Systeme zur Anwendung kommen, sind HubSpot, Werbetools in Google Adwords und CRMs wie Salesforce. KI-Innovationen basieren nicht auf dem Kanal, sondern auf Fällen. Für alle, die eine Suchmaschine auf ihrer Website betrieben haben, wäre ein KI-Algorithmus am besten geeignet, um Benachrichtigungen, Newsletter, E-Mails sowie Chatbot-Inhalte zu personalisieren.

Unzureichende IT-Infrastruktur

Eine weitere Herausforderung bei der Entwicklung leistungsstarker und effektiver KI/ML-Lösungen ist das IT-Framework. Bei der riesigen Menge an Informationen, die mithilfe von KI-Technologien generiert werden, ist eine Hardware mit hoher Leistung erforderlich. Der Betrieb der für die KI- oder ML-Lösungen erforderlichen Systeme kann sehr teuer sein. Ebenso besteht die Notwendigkeit für häufige Updates und Wartung. Für kleinere Unternehmen und Agenturen mit minimalem Budget kann dies zu einem kritischen Hindernis werden.

Fazit

Der Vergleich der Vor- und Nachteile von Künstlicher Intelligenz im Marketingbereich kann auf den ersten Blick überwältigend scheinen. Künstliche Intelligenz hat viele Vorteile und kann Ihr Unternehmen oder Ihre Marketing-Agentur vorantreiben, birgt jedoch einige potenzielle Nachteile. Beeilen Sie sich nicht mit der KI-Integration, nur weil sie momentan ein „heißes“ Thema ist. Wägen Sie vielmehr die unternehmenseigenen Vor- und Nachteile des KI-Einsatzes in Ihrem Marketing ab und lassen Sie sich von Expert:innen beraten.

 

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