KI im digitalen Marketing: viel ungenutztes Potenzial

Unternehmen müssen sich kundenzentriert und datengetrieben aufstellen, um langfristig erfolgreich zu sein. Künstliche Intelligenz kann diese Strategie entscheidend unterstützen – bei der Kundenansprache, mit Produktempfehlungen, Prognosen zum Kundenverhalten und Hyperpersonalisierung . Ein Fachbeitrag von Peter Henssen, Co-Gründer und Geschäftsführer bei PMDV.

Der Kunde von heute ist anspruchsvoll. Er erwartet personalisierte Erfahrungen auf allen Kanälen – zu jeder Zeit, an jedem Ort. Denn entlang seiner Customer Journey nutzt er inzwischen viele verschiedene Touchpoints, um mit einer Marke zu interagieren. Auf diese Weise hinterlässt er viele Daten. Unternehmen und deren Marketing-Abteilungen müssen hierauf adäquat reagieren, indem sie Daten sammeln, effizient verarbeiten und von ihnen lernen. Nur so kann der Kunde langfristig gewonnen und gehalten werden. An der Auseinandersetzung mit Technologien, wie Machine Learning und Künstlicher Intelligenz (KI), dem Einsatz von Algorithmen, führt dabei kein Weg vorbei.

Lernende KI-Algorithmen werden die Kundenansprache bestimmen

KI wird in Zukunft in nahezu alle Industrien Einzug halten. Sie wird grundlegend verändern, wie Menschen Aufgaben ausführen und für sich definieren werden. In der Automobilindustrie steht beispielsweise das autonome Fahren vor dem Durchbruch. In der Medizin werden vermehrt lernende Roboter eingesetzt, um den Arzt bei Operationen und Diagnosen zu unterstützen. Auch in Unternehmensprozessen gewinnt KI zunehmend an Bedeutung. Anders als im rein technologischen Kontext wird darunter im Business-Bereich die Automatisierung von Prozessen anhand lernender Algorithmen verstanden. Diese sollen helfen, Daten besser zu generieren und auszuwerten, um effizienter mit dem Kunden zu interagieren und akkuratere Prognosen bezüglich seines zukünftigen Verhaltens zu treffen. Auch im digitalen Marketing wird KI vermehrt eingesetzt. In der EU geschieht dies allerdings mit angezogener Handbremse, vor allem aufgrund der hier bestehenden Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Marketingabteilungen können, anders als Produktentwickler, nur begrenzt Datensätze gewinnbringend für sich nutzen. Daher greifen viele Unternehmen bevorzugt auf die Werbeplattformen von Google und Facebook zurück, die bereits starke Algorithmen entwickelt haben und an weniger strenge Bedingungen gebunden sind.

Dennoch prognostiziert McKinsey Global durch KI-Implementierungen im digitalen Marketing einen potentiellen Wertzuwachs von 1,4 bis 2,6 Billionen Dollar. Fachleute unterstreichen diese Prognose und heben zusätzlich hervor, dass das Digitale Marketing stark von KI profitieren wird. Das Versprechen ist Umsatzwachstum, eine verbesserte Performance, eine strukturierte Sammlung und Auswertung von Daten, sowie die Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse.

Immer mehr Unternehmen setzen KI im Digitalen Marketing ein

Trotz des großen Potentials nutzen noch nicht alle Unternehmen die Möglichkeiten von KI im Digitalen Marketing. Die hohe Komplexität und das bislang noch geringe Wissen über die Technologie sind dabei die häufigsten Barrieren. Trotzdem gibt schon ein Drittel an umsetzungsfreudigen Firmen, die sie bereits gewinnbringend einsetzen.

Beispiel Marley Spoon: Das Berliner Lebensmittel-Unternehmen bietet einen erfolgreichen Aboservice an, der wöchentlich Kochboxen und die passenden Rezepte zu den Abonnenten nach Hause liefert. Marley Spoon hat bereits vor zwei Jahren damit begonnen, KI für Prognosen, bei Produktempfehlungen und bei der Kundensegmentierung zu nutzen, um seine Marketing Performance zu verbessern. Seitdem registriert das Unternehmen ein Umsatzplus, eine verbesserte Zielgruppenansprache und einen hohen ROI (Return on Investment).

Marley Spoon: KI ermittelt Geschmacksprofil

Mit Produktempfehlungen das Kundenerlebnis optimieren

Marley Spoon kreiert wöchentlich neue Menüs mit im Schnitt 30 Rezepten. Vor der Implementierung von KI wurden allen Kunden dieselben Rezepte vorgeschlagen. Eine Auswertung zeigte, dass diese eher diejenigen Rezepte wählten, die an erster Stelle angezeigt wurden. Auf dieser Erkenntnis aufbauend entwickelte Marley Spoon einen sogenannten Geschmacksprofil-Algorithmus, der – basierend auf Kundenpräferenzen, historischen Daten und Wünschen – jeweils unterschiedliche Rezepte empfiehlt. Wenn ein Kunde sechs Boxen bestellt hat, kann Marley Spoon inzwischen mit einer Wahrscheinlichkeit von 94 Prozent die Auswahl der siebten Box vorhersagen. Für jeden Kunden und jedes Rezept kann ein Beliebtheits-Score berechnet werden, auf einer Skala von 0 – mag der Kunde überhaupt nicht – bis 100 – mag der Kunde sehr gerne. Durch diese personalisierten Empfehlungen optimiert Marley Spoon nicht nur die User Experience, sondern auch die internen Prozesse zur Bestellung der Lebensmittel und der logistischen Abwicklung.

Die amerikanische Kaffeekette Starbucks geht noch ein Schritt weiter. Durch ihre Mobile App und ein Rewards Programm sammelt sie eine Menge Kundendaten, mit deren Hilfe sie den Kunden Empfehlungen zu neuen Produkten geben kann, auch wenn diese gar nicht danach gefragt haben. Zusätzlich ermöglicht KI beim Vorzeigen der App in einer Starbucks-Filiale dem Kunden das gewünschte Produkt anzubieten, basierend auf seinen vergangenen Einkäufen.

Predictve Analytics: Mit Prognosen das Nutzerverhalten einschätzen 

Die Fähigkeit Nutzerverhalten und Trends vorherzusagen war schon immer essentiell, um relevant zu bleiben und Unternehmensprozesse besser planen zu können. Mit Hilfe von Predictive Analytics wird diese Fähigkeit auf ein neues Level gehoben. Vergangene Kundendaten werden genutzt und mit Hilfe statistischer Algorithmen und KI-Techniken potentielle Zukunftsszenarien evaluiert. Gerade bei Abo-Geschäftsmodellen wie bei Marley Spoon, geschlossenen Loyalty-Programmen wie Lidl Plus und Nespresso sowie offenen Systeme wie Rewe mit Payback, schafft diese Technologie Planbarkeit und gibt einen Ausblick auf zukünftiges Kundenverhalten. Das Unternehmen kann dadurch sehr genau abschätzen, ob und wann Kunden ein Produkt wiederbestellen und welche Produkte (zum Beispiel Menüs) präferiert werden.

Mit Hyperpersonalisierung das Markenerlebnis verbessern 

Durch das Automatisieren von Marketingprozessen, der akkuraten Auswertung von historischen Daten und dem zunehmend vorhersagbarem Nutzerverhalten von Kunden, können Marketingkampagnen optimiert personalisiert werden. Ein ganzheitlicher Ansatz, bei dem wir von Hyperpersonalisierung sprechen. Dadurch können Kundensegmente besser voneinander unterschieden und diese zielgenauer angesprochen werden. Unternehmen können erschließen, an welchen digitalen Touchpoints User zu Kunden werden und andere Kunden abspringen. Dieses elementare Wissen ermöglicht es hyperpersonalisierte Inhalte anzuzeigen.

Fazit: KI liefert einen Wettbewerbsvorteil

Unternehmen müssen sich kundenzentriert und datengetrieben aufstellen, um langfristig erfolgreich zu sein.Der Einsatz von Machine Learning und KI-Algorithmen im Digitalen Marketing liefert Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil. Er verbessert das Kundenerlebnis durch die akkurate Analyse und Verwertung von persönlichen historischen Daten und trägt so zum Umsatzwachstum bei. Allerdings ist die Datengrundlage im digitalen Marketing nicht zuletzt auch aufgrund der DSGVO in der EU im Vergleich zu anderen Einsatzgebieten von KI – beispielsweise dem autonomen Fahren oder in der Produktion – vergleichsweise gering. Eine „echte“ selbständig lernende und agierende KI lässt sich auf der Grundlage bislang kaum umsetzen.


Dr. Peter Henssen (39) ist Co-Gründer und Geschäftsführer bei PMDV (Pacemakers Digital Ventures) GmbH mit Sitz in Berlin. Er ist Spezialist für digitale Geschäftsmodell-entwicklung Unternehmen und Private Equity Fonds und hilft bei der Realisierung digitaler Wertschöpfungsprogramme. Henssen ist bereits seit seinem Abschluss zum Diplom-Kaufmann an der Humboldt Universität zu Berlin und seinem Ph.D. in Private Equity an der TU Dortmund als Gründer und Investor aktiv.

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