KI im B2B Marketing Wie digitale Technologien die Bedingungen auf den B2B-Märkten verändern

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KI und maschinelles Lernen sind in aller Munde, gerade im Marketing – aber gilt das auch für den B2B-Bereich? Lesen Sie in diesem Beitrag, welche konkreten Einsatzmöglichkeiten es gibt.

Auch wenn es viele eigentlich nicht mehr hören können: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen prägen nach wie vor die öffentliche Diskussion. Zweifelsohne ist darunter auch viel „Buzzword Bingo“ zu finden – man gewinnt ja den Eindruck, dass inzwischen jeder neue Toaster künstlich intelligent ist. Auf der anderen Seite wird das Thema oft als sehr abstrakt begriffen, „echte“ KI erscheint dann noch als wenig konkret und eher als vage „Zukunftsoption“.

Jedoch lohnt hier ein tiefergehender Blick. Auch wenn es uns oft nicht bewusst ist: Gerade im Marketing ist KI bereits allgegenwärtig – jedenfalls dann, wenn wir dem allgemeinen Branchenverständnis folgen, wonach wir hierunter die Fähigkeit von Systemen verstehen, eigenständig auch komplexe Aktionen auszuführen und aus deren Ergebnissen „hinzuzulernen“. Ziel ist es, ähnlich wie beim menschlichen Lernen, ausgerichtet an den „gewonnenen Erkenntnissen“, die eigene Verfahrensweise sowie die erzielten Ergebnisse zu optimieren.

KI im Marketing-Alltag

Bereits die simple Kundenkommunikation in den Sozialen Medien oder über Suchmaschinen kommt heute ohne ein Verständnis für die autonomen Lernfähigkeiten dieser Systeme nicht mehr aus, sei es, um mittels Optimierungsmaßnahmen den Algorithmus „auszutricksen“ oder um Werbebuchungen auf diesen Plattformen effektiv umzusetzen. Gerade bei Google wird die Relevanz von KI offensichtlich: Als Kunde ist es möglich, nahezu den kompletten Prozess der Anzeigenschaltung von der Werbemittelgestaltung („Dynamic“ oder „Responsive“ Ads) bis hin sogar zur Preisbildung („Smartbidding“) dem System zu überlassen, mit dem Versprechen, dass diese Faktoren im Zusammenspiel dann automatisch optimiert würden (aus Kundensicht, behauptet Google).

Aber auch im Kernbereich des klassischen B2B-Marketings, dem ja meist eine verzögerte Adaptionsfähigkeit attestiert wird, finden sich inzwischen zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für KI. Diese eröffnen sich überall da, wo entweder komplexe Aufgaben zu lösen sind oder ein hoher Grad an Automation möglich ist.

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Kundenmanagement mit KI

Dies beginnt bereits mit der automatischen Kundensegmentierung und dem daraus abgeleiteten individuellen Kundenmanagement. KI-Verfahren sind in der Lage, Musterzusammenhänge zu erkennen, die sich dem menschlichen Betrachter womöglich nicht auf den flüchtigen Blick erschließen. Solche Vorgehensweisen bieten sich etwa für die Ermittlung von Kundenclustern – jenseits der ebenso klassischen wie meist genauso auch ungenügenden Aufteilung nach Umsatz in A-B-C-Kunden – an. Dabei sucht das KI-System eigenständig in der Kundendatenback nach Gemeinsamkeiten (sogenanntes „Unsupervised Learning“), jenseits oder zusätzlich zu Merkmalen wie Umsatz, Branche oder Standort, um daraus Gruppen für die gezielte Ansprache zu ermitteln. Im Wege des (Programmatic) Account Based Marketings kann sogar jeder einzelne Kunde, jeder einzelne Ansprechpartner in einem Unternehmen automatisiert mit einer auf seine individuellen Bedürfnisse zugeschnittenen Kampagne bedacht werden. Auch hier wird aus „Erfahrungen gelernt“: Erfolgreiche Ansprachen aus vergleichbaren Situationen lassen sich auf ähnliche Kundenaccounts übertragen.

Desweiteren bietet das Lead Management, insbesondere auch die Leadgenerierung, ein großes Potenzial für den Einsatz von KI-Verfahren im B2B-Marketing. Dabei geht es meist um die Analyse und Aufbereitung der einzelnen Customer-Touchpoints. KI ermöglicht die automatisierte Identifizierung und Profilierung potenzieller Kunden, die dann entsprechend ihrer spezifischen „Transaktionsreife“ gezielt angesprochen werden können. Dabei ist insbesondere auch eine autonome Conversion-Optimierung denkbar. Die Systeme berechnen dazu die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu einem bestimmten Interessenten- oder Kundentyp sowie die statistische Kaufbereitschaft in einer spezifischen Nutzungssituation. Daraus lassen sich dann die Wirkungszusammenhänge exakt numerisch bestimmen, was eine lückenlose Zurechnung der einzelnen Maßnahmen und die Messung ihrer Effektivität ermöglicht. Als Anregung für den B2B-Bereich kann hierbei das Beispiel des Motorradbauers Harley-Davidson angeführt werden, der ein derartiges Verfahren mit dem Ziel einsetzte, möglichst viele Termine für Probefahrten zu vereinbaren, um auf diese Weise Sales-Leads zu generieren. Eine KI kombinierte dabei verschiedene Werbemittel mit verschiedenen Social-Media-Kanälen und optimierte, mittels „Trial and Error“, eigenständig diese Faktoren mit dem Ziel einer möglichst hohen Anzahl an Terminvereinbarungen, wozu sich die Interessenten registrieren mussten.

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KI im Verkauf und in der Kundenkommunikation

Ferner eignet sich der Einsatz intelligenter Verfahren auch für den Bereich der „Sales Analytics“ und die Auswertung der direkten Kundenkommunikation. Dabei spielt es inzwischen kaum noch eine Rolle, ob es sich dabei um geschriebenes oder gesprochenes Wort handelt. Anfragen über die Website oder Kunden-Emails lassen sich ebenso wie Telefongespräche klassifizieren, nach spezifischen Themen auswerten und für die gezielte Weiterbearbeitung aufbereiten. Selbst die Analyse von Kundengesprächen ist in Echtzeit möglich. Verschiedene Anbieter stellen auf diese Weise sogar ein „Real-Time-Coaching“ für den Verkauf und den Kundenservice zur Verfügung. Dabei analysiert die Software unter anderem die Sprechgeschwindigkeit und die Stimmlage der Kommunikationsbeteiligten und gibt während des Gesprächs per Bildschirmnachricht Feedback. Auch hier liegen intelligente Verfahren des Maschinellen Lernens zugrunde, die über die Erkennung typischer Muster, auch im persönlicherem und individuell aufwändigerem B2B-Bereich autonome Marketingmaßnahmen ermöglichen.

Insgesamt beschreibt dies nur einen kleinen Ausschnitt möglicher Einsatzfelder von KI im Marketing. Viel diskutiert werden in diesem Kontext auch zunehmend kreative Leistungen wie etwa die automatische Erzeugung von Marketing-Texten oder ganzer Werbematerialien durch intelligente Systeme. Schon länger kommen selbsttätig lernende Systeme bei der personalisierten und verhaltensbasierten Werbeausspielung im Rahmen des Programmatic Advertisings zum Einsatz. Und selbst im Influencer Marketing zeichnet sich ein immer stärkerer Rückgriff auf KI ab, sei es bei der Identifizierung „passender“ Multiplikatoren oder sogar der Etablierung rein „virtueller Influencer“ – bestehend nur aus Bits und Bytes. Dabei führt gerade die zunehmende Etablierung von KI und maschinellem Lernen dazu, dass sich solche, eigentlich bisher meist exklusiv dem B2C-Bereich vorbehaltenen Handlungsfelder, nun auch für das B2B-Marketing erschließen lassen.

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