KI als Marketingtool In 9 Schritten zur KI-fähigen Organisation

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Die zunehmende Relevanz von Künstlicher Intelligenz (KI) zeigt sich deutlich als Schwerpunktthema 2023. In einer aktuellen Studie geben 88 Prozent der Befragten an, KI bereits für ihre Marketingaktivitäten zu nutzen. Dieser Artikel gibt Unternehmen neun praktische Schritte dazu an die Hand.

Der „Growth Report 2023“ von Twilio hat deutlich gezeigt, dass KI-Automatisierung für Unternehmen zum wichtigsten Mittel geworden ist, um das Customer Engagement sowie Umsatz und Effizienz zu steigern. So haben von 2450 befragten Unternehmen 88 Prozent in diesem Jahr bereits irgendeine Form von künstlicher Intelligenz (KI) im Rahmen ihrer Marketingmaßnahmen eingesetzt. Darüber hinaus erwarten 63 Prozent der Befragungsteilnehmer aus Deutschland, dass sie im kommenden Jahr noch mehr für KI-gestützte Kampagnen ausgeben werden.

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Bei all diesen Aktivitäten stellt sich jedoch die Frage, welche Erwägungen die Entscheidungsträger treffen müssen, um ihre KI-Maßnahmen zu positiven Resultaten zu führen. Dies sind die neun zentralen Themenfelder, die in diesem strategischen Kontext besondere Relevanz haben:

1. Das Potenzial von KI richtig einschätzen

KI-Technologien revolutionieren die Personalisierung und machen es einfacher denn je, jedem Kunden einzigartige, maßgeschneiderte Erlebnisse zu bieten. Diese Form der Personalisierung geht weit über das bloße Einfügen eines Kundennamens in eine E-Mail hinaus. Sie nutzt Kundendaten, um individuelle Verhaltensweisen, Vorlieben und Muster zu verstehen. Dieses tiefere Verständnis wiederum ermöglicht es Unternehmen, ihre Angebote und Interaktionen auf jeden einzelnen Kunden zuzuschneiden. Gleichzeitig wird das Kundenerlebnis verbessert und das Engagement, die Loyalität und die Konversionsraten werden erhöht. KI kann riesige Datenmengen verarbeiten und aussagekräftige Trends und Muster viel effizienter erkennen, als es ein Mensch je könnte. Sie kann zudem den Browserverlauf eines Kunden, seine Kaufhistorie und seine Interaktionen mit der Marke über verschiedene Kanäle hinweg analysieren. Basierend darauf erhält der Kunde personalisierte Empfehlungen, gezielte Werbeaktionen und auf ihn zugeschnittene Inhalte.

2. Die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten erkennen

Die Datenqualität ist einer der wichtigsten Faktoren für den Erfolg jeder KI-Initiative, da sie sich direkt auf die Ergebnisse der KI-Modelle auswirkt. Wenn die Daten unvollständig, inkonsistent oder ungenau sind, liefert das KI-Modell unzuverlässige Ergebnisse. Hochwertige Daten hingegen führen zu präzisen und effektiven KI-Lösungen. Investitionen in die Datenqualität sollten daher für jedes Unternehmen Priorität haben. Dies kann durch die Einführung von Tools für das Datenqualitätsmanagement oder auch die Festlegung von Richtlinien für die Datenverwaltung erzielt werden. Wichtig ist außerdem die Förderung einer datengesteuerten Kultur , die die Bedeutung hochwertiger Daten schätzt und versteht. Wenn Unternehmen der Datenqualität Priorität einräumen, können sie eine solide Grundlage für erfolgreiche KI-Initiativen schaffen.

3. Hindernisse bei der Datenqualität beseitigen

Die Implementierung einer KI-Lösung bedeutet nicht automatisch, dass die Nutzer sofort in der Lage sind, hochwertige personalisierte Inhalte zu versenden. Unterschiedliche Systeme im Unternehmen erschweren beispielsweise eine einheitliche Sicht auf den Kunden. Dies ist nicht nur zeitaufwändig, sondern erschwert auch die Ableitung aussagekräftiger Erkenntnisse und das Treffen zuverlässiger Entscheidungen. Wenn man sich also auf KI verlassen will, um das Kundenerlebnis zu verbessern und das Wachstum voranzutreiben, muss man sich um qualitativ hochwertige Daten bemühen, die den Grundstein für genaue Vorhersagen, personalisierte Interaktionen und fundierte Entscheidungen bilden.

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4. Eine hohe Datenqualität sicherstellen

Gute Daten entstehen nicht von selbst. Sie zu pflegen und zu erhalten, erfordert erhebliche Investitionen in Zeit und Ressourcen.

Diese sechs Schritte sind notwendig, um Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten zu bekommen und um eine konsistente und zuverlässige KI-Strategie zu verfolgen:

• 1. Prüfen der vorhandenen Daten

• 2. Erstellung eines klaren Data-Tracking-Plans

• 3. Definition von Richtlinien zur Benennung

• 4. Blockierung von schlechten Daten bereits an der Quelle

• 5. Auswahl der richtigen Analysedatenbank

• 6. Kommunikation des neuen Prozesses an die Teams

5. Entwicklung einer KI-Kompetenzkultur

KI kann Geschäftsabläufe nur verbessern, wenn sie in der gesamten Organisation verstanden und effektiv genutzt wird. Die Förderung einer Kultur der KI-Kompetenz wird damit zu einem wesentlichen Faktor für die gesamte KI-Strategie und deren Erfolg.

6. Der richtige Umgang mit Echtzeitdaten

Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, kann für Unternehmen von Vorteil sein. Sie ermöglicht es, sofort auf das Kundenverhalten reagieren, genaue Vorhersagen treffen und dynamische Geschäftsstrategien aufsetzen. Im Kontext von KI-Anwendungen bieten Echtzeitdaten die Mittel, um präzise Entscheidungen zu treffen.

7. Den Datenschutz respektieren

Im digitalen Zeitalter kann sich der Spagat zwischen KI-Funktionen und Datenschutz wie eine Gratwanderung anfühlen. Unternehmen möchten die Prognose- und Analysefähigkeiten der KI nutzen, ohne dabei die Privatsphäre ihrer Kunden zu verletzen. Dieses Gleichgewicht zu finden ist entscheidend, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und die Datenschutzgesetze einzuhalten.

8. KI ethisch korrekt nutzen

Ethik in der KI ist ein zunehmend kritischer Aspekt, da die Gesellschaft beginnt, sich mit den möglichen Folgen autonomer Systeme auseinanderzusetzen, die Entscheidungen treffen, die traditionell dem Menschen vorbehalten waren. Dies gilt insbesondere für Bereiche wie das Gesundheitswesen, Finanzen und die Strafverfolgung, wo KI-Entscheidungen erhebliche Auswirkungen auf das Leben des Einzelnen und die Gesellschaft als Ganzes haben können. Der ethische Aspekt sollte daher von Anfang an eine zentrale Rolle in jedem KI-Projekt spielen.

Entsprechende Maßnahmen, wie die Überprüfung von KI-Modellen auf Befangenheit, die Förderung von Transparenz durch erklärbare KI und die Einführung solider Datenschutzpraktiken können hierbei eine große Hilfe sein. Durch die Gewährleistung eines ethischen Einsatzes von KI können Unternehmen Systeme entwickeln, die nicht nur technisch solide sind, sondern auch das Vertrauen und die Akzeptanz ihrer Nutzer genießen.

9. Der sinnvolle Einsatz von Customer Data Platforms

Bei der Vorbereitung von Daten für KI-Anwendungen spielen Plattformen für Kundendaten, sogenannte Customer Data Platforms, kurz CDP, eine wichtige Rolle. Datenbezogene Aufgaben können so mit einem zentralen Werkzeug bearbeitet werden. Einer der zentralen Vorteile einer CDP ist die Datenvereinheitlichung. Unternehmen können so Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie Websites, mobilen Apps, CRM Systemen und sogar Offline-Quellen konsolidieren und so Datensilos auflösen. Außerdem hilft diese Plattform dabei, die in KI-Systeme eingespeisten Daten zu vervollständigen und aktuell zu halten.

Ein weiterer Einsatzzweck ist die Verbesserung der Datenqualität. Hierfür verfügt die CDP über integrierte Funktionen zum Bereinigen und Standardisieren von Daten, zum Entfernen von Duplikaten, zum Korrigieren von Fehlern und zum Sicherstellen der Konsistenz der Datenformatierung. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die von den KI-Systemen erfassten Daten von hoher Qualität sind, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse erhöht.

Tipps & Use Cases

Künstliche Intelligenz trifft Customer Experience

Fazit

Für Unternehmen bietet KI ein enormes Wachstumspotenzial. Durch die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse, die Gewinnung von Erkenntnissen und die Automatisierung von Prozessen kann KI dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Damit die Teams jedoch KI nutzen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen können, müssen die Unternehmen in den Aufbau interner KI-Kompetenzen und in die Verbesserung der Datenqualität investieren.

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