Mit Künstlicher Intelligenz das Marketing optimieren

Als im März 2016 erst­mals ein Com­put­er einen der besten Go-Spiel­er der Welt besiegte, galt das wei­thin als ein wichtiger Meilen­stein auf dem lan­gen Weg zur kün­stlichen Intel­li­genz (KI). Doch solche spek­takulären Durch­brüche sind nur die Spitze des Eis­bergs. Denn KI ist im Dig­i­tal Mar­ket­ing längst ein inte­gri­ert­er Teil viel­er Lösun­gen, der meist im Ver­bor­ge­nen arbeitet.

Denn dort muss heute eine unglaubliche Menge an Dat­en ver­ar­beit­et wer­den und es wer­den intel­li­gente Tools benötigt, die es erlauben, nicht nur die Infor­ma­tio­nen zu sam­meln und zu ver­ste­hen, son­dern daraus auch die richti­gen Schlüsse zu ziehen – um den Kun­den dann in Echtzeit das richtige Erleb­nis auszus­pie­len. Vor dem Mar­ket­ing ste­ht die Her­aus­forderung, wahnsin­ni­gen Massen an Dat­en zu sam­meln und zu organ­isieren, und daraus dann Prozesse zu entwick­eln, in denen die gewonnenen Erken­nt­nisse über ver­schiedene Kanäle hin­weg ver­ar­beit­et werden.

Mit Adobe Sen­sei die riesi­gen Daten­men­gen in den Griff bekommen

Das men­schliche Gehirn schafft das nicht alleine – und schon gar nicht in der geforderten Zeit. Deshalb investieren wir bei Adobe schon seit län­gerem in Kün­stliche Intel­li­genz und haben im let­zten Jahr das Sen­sei-Frame­work angekündigt, das über die kom­plette Adobe-Plat­tform hin­weg funk­tion­ieren soll – egal ob Marketing‑, Cre­ative- oder Document-Cloud.

Hier ein paar Beispiele, wie das in Zukun­ft ausse­hen kön­nte: Im Con­tent Man­age­ment-Bere­ich der Mar­ket­ing-Cloud haben es unsere Kun­den mit Hun­derten, Tausenden, manch­mal sog­ar Mil­lio­nen Bildern zu tun. Die mussten sie bish­er in ihr Sys­tem importieren, kat­a­l­o­gisieren und durch­such­bar machen. Eine der Tech­nolo­gien, die wir entwick­elt haben, set­zt auf maschinelles Ler­nen im Umfeld dieser Daten­sätze und gener­iert selb­st­ständig Key­words. Zeigt das Bild einen Bus, weiß das Pro­gramm, dass dies ein Bus ist, er ist gelb, er fährt eine Straße herab und ste­ht vor grünem Rasen. Diese Key­words wer­den aus dem Bild extrahiert und für die Mar­ket­ing-Abteilung durchsuchbar.

Dazu kom­men andere Bere­iche wie die Anom­alie-Erken­nung. Wenn zum Beispiel bei einem Online-Shop plöt­zlich die Con­ver­sion-Rate explodiert, braucht der Betreiber ein Sys­tem, das erken­nt, was diese Abwe­ichung vom Nor­malzu­s­tand verur­sacht hat. Unsere Anom­alie-Erken­nung mit Kün­stlich­er Intel­li­genz durch­sucht die Dat­en und zeigt, was den ungewöhn­lichen Con­ver­sion-Sprung wahrschein­lich aus­gelöst hat – zum Beispiel: Ein Schuh ist im Win­ter­schlussverkauf oder ein bekan­nter TV-Star hat darüber in sein­er Show gesprochen. Das alles soll den Job des Mar­keters ein­fach­er machen, weil die Ansprüche in Sachen Dat­en- und Con­tent-Ver­ar­beitung inzwis­chen ein­fach „übermen­schlich“ sind.

Machine Learn­ing macht die Sys­teme ständig intelligenter

Im Mar­ket­ing hil­ft die Kün­stliche Intel­li­genz aber nicht nur, die expo­nen­tiell wach­senden Daten­men­gen zu analysieren und Muster zu erken­nen, um bess­er Vorher­sagen tre­f­fen zu kön­nen. Son­dern zusam­men mit Machine Learn­ing wer­den die Sys­teme ständig intel­li­gen­ter, weil sie – wie wir Men­schen – aus Erfahrun­gen ler­nen. Auch das Tar­get­ing – also das ziel­ge­naue Ausspie­len von Wer­bung oder Mar­ketingak­tio­nen an bes­timmte Ziel­grup­pen – funk­tion­iert heute nur noch mit KI-Hilfe.

Die Algo­rith­men find­en genau die Nutzer, für die ein bes­timmtes Werbe­mit­tel konzip­iert wurde. Auch die von Ama­zon & Co. bekan­nten Pro­duk­tempfehlun­gen basieren auf dieser Tech­nolo­gie. Dafür analysieren die KI-Sys­teme im Hin­ter­grund das Ver­hal­ten unzäh­liger Kun­den, um Artikel zu ermit­teln, die mit hoher Wahrschein­lichkeit die Bedürfnisse eines Ver­brauch­ers erfüllen, der ger­ade ein bes­timmtes Pro­dukt angek­lickt hat.

Unternehmen haben mit der Kün­stlichen Intel­li­genz ein Instru­ment, um ihre Mar­ket­ing­bud­gets ziel­gerichteter einzuset­zen. Sie kön­nen beispiel­sweise Kun­den aus ihren Daten­banken her­aus­fil­tern, die auf bes­timmte Aktio­nen reagieren oder auf­grund ihrer aktuellen Lebenssi­t­u­a­tion an bes­timmten Pro­duk­ten inter­essiert sind. Ziel ist es, genau diejeni­gen Kun­den zu iden­ti­fizieren, die zu einem bes­timmten Zeit­punkt einen let­zten Impuls benöti­gen, um eine pos­i­tive Kaufentschei­dung zu treffen.

Das Mar­ket­ing set­zt immer stärk­er auf Kün­stliche Intelligenz

Die Studie „AI-Ready or Not: Arti­fi­cial Intel­li­gence Here We Come!” von KRC Research hat unter­sucht, wie Kün­stliche Intel­li­genz von Mar­ket­ingver­ant­wortlichen genutzt wird und wie sie bei den End­ver­brauch­ern ankommt. Fast sieben von zehn CMOs berichteten den Mark­t­forsch­ern, dass ihr Unternehmen bere­its Maß­nah­men im Bere­ich der KI durch­führt bzw. diese für die Zukun­ft plant. 55 Prozent der Mar­ketin­gentschei­der erwarten zudem, dass Kün­stliche Intel­li­genz in Zukun­ft einen größeren Ein­fluss auf Mar­ket­ing und Kom­mu­nika­tion haben wird, als es Social Media jemals hatte.

Die End­ver­brauch­er dage­gen – so die Befra­gung –haben dage­gen meist nur ein ober­fläch­lich­es Ver­ständ­nis von KI. Zwei Drit­tel der Umfrageteil­nehmer gaben zwar an, viel über KI zu wis­sen (18%) oder zumin­d­est ein wenig (48%). Allerd­ings assozi­ieren sie das The­ma weitest­ge­hend mit Robot­ern und nur wenige waren zum Beispiel in der Lage, Mark­t­führer in diesem Bere­ich zu nen­nen. 80% der Kon­sumenten sagen, dass ihr Gesamtein­druck über KI aus der Medi­en­berichter­stat­tung her­rührt.

Trotz­dem sehen sie ein deut­lich­es Poten­zial dieser Tech­nolo­gie und bew­erten es mit übergroßer Mehrheit pos­i­tiv – sowohl in der Gesellschaft all­ge­mein als auch im per­sön­lichen Umfeld. Sie ver­trauen darauf zum Beispiel, wenn es um die Nav­i­ga­tion im Auto oder um die Erin­nerung an eine pünk­tliche Medika­mentenein­nahme geht. Auch im Unter­hal­tungssek­tor ist das Ver­trauen groß. Beim Steuern eines Flugzeugs, Erstellen ein­er medi­zinis­chen Diag­nose oder in der Kinder­be­treu­ung sind die Befragten eher skep­tisch und wür­den sich nicht auf KI verlassen.

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