Artificial Intelligence – oder künstliche Intelligenz – ist das vorherrschende Marketing-Thema der letzten Jahre und die logische Fortführung der Diskussion um Marketing-Automation, geht es doch bei beiden um Targeting, Automationen, Omnichannel und agile Lösungen.
Die zunehmende Verbreitung von Marketing-Automation hat viel dazu beigetragen, dass manuelle Arbeitsabläufe immer stärker hinterfragt werden. Gleichzeitig haben Marketer erkannt, dass Daten ein enormes Potential bieten und sich auf die Suche nach Möglichkeiten gemacht, auf welche Art und Weise dieses Potential genutzt werden kann – auch außerhalb von Marketing-Automation. Der Grund ist einfach: Nur wenige haben die Zeit, die immensen Datenmengen zu durchsuchen, ein Roboter hingegen schon.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist genau das, wonach es klingt: Aufgaben, die normalerweise den Einsatz einer Person erfordern, werden mit Hilfe von Technologien durchgeführt, die menschliche Intelligenz simulieren. Je nach Tätigkeit eines Unternehmens kann das eine komplexe technische Lösung bedeuten – oder einfach ein Chatbot mit einem witzigen Namen sein.
Tatsächlich werden Technologien mit künstlicher Intelligenz bereits in vielen Bereichen des Marketings verwendet. Zum Beispiel im Bereich von Social Media oder Medienbeobachtung: Semantische Suchen bedienen sich künstlicher Intelligenz. Sie erkennen, dass es sich in einem Artikel um ein bestimmtes Thema handelt, anstatt nur vom Benutzer gewählte Suchbegriffe zu finden. Auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz.
Drei Arten von künstlicher Intelligenz
Das Wesen von künstlicher Intelligenz ist keineswegs vollständig gesichert und sowohl die Terminologie als auch die Definition, was künstliche Intelligenz ist, werden viel diskutiert. Aus Marketing-Sicht wird künstliche Intelligenz in drei verschiedene Typen unterteilt: maschinelles Lernen, Tendenz-Modelle und intelligente Anwendungen.
1. Maschinelles Lernen
Von maschinellem Lernen spricht man, wenn Modelle für zukünftige Aktionen auf früheren Daten basieren und unter Verwendung von Algorithmen erstellt werden. Spamfilter sind ein Beispiel für maschinelles Lernen: Sie passen sich dem wechselnden Verhalten von Spammern an und verändern sich dadurch ständig.
2. Tendenz-Modelle
Von Tendenz-Modellen spricht man, wenn durch maschinelles Lernen entstandene Modelle genutzt werden, um Ergebnisse von Aktionen vorherzusagen. Marketing-Szenario-Tools sind ein Beispiel für diesen Bereich der künstlichen Intelligenz. Sie werden genutzt, um vorhersagen zu können, welche Marketingmaßnahme mit größter Wahrscheinlichkeit das gewünschte Ergebnis liefert (Predictive Marketing).
3. Intelligente Anwendungen
Intelligente Anwendungen sind Anwendungen, die programmiert werden, um bestimmte Aufgaben zu erledigen. Das sind z. B. die Produktion von Text, das Sammeln von Daten oder das Erkennen von Bildern. Ein Chatbot, der in einem Onlineshop genutzt wird und selbstständig Kundenfragen beantwortet, ist ein Beispiel aus dem Bereich der intelligenten Anwendungen. Über die "Intelligenz" eines Roboters, der vorprogrammierte Antworten lediglich wiederholt kann und wird natürlich diskutiert werden.
Wie unterscheiden sich künstliche Intelligenz und Marketing-Automation?
Künstliche Intelligenz und Marketing-Automation unterscheiden sich dadurch, dass Marketing-Automation auf Vorgaben basiert, die von einer Person gemacht worden sind und diese nur automatisiert ausführt, während künstliche Intelligenz einen Schritt weitergeht und selbstständig Entscheidungen trifft. Diese basieren auf Daten aus unterschiedlichen Quellen und entwickeln sich – basierend auf hinzukommenden Daten – eigenständig weiter.
Mit Hilfe von Marketing-Automation können Marketer bereits deutlich kompliziertere Nachrichtenketten steuern, als es manuell möglich wäre. Intelligente Systeme hingegen erstellen so komplexe Kombinationen von Daten, dass ein menschliches Gehirn aufgrund mangelnder Speicherkapazität sie schlichtweg nicht erstellen kann. Dadurch entstehen unendlich viele Variationsmöglichkeiten und die Kundenkommunikation z. B wird immer detaillierter und individueller.
Dass künstliche Intelligenz an die Stelle von Marketing-Automation tritt, ist unwahrscheinlich. Stattdessen werden sie stärker miteinander verflochten. Schon heute wird künstliche Intelligenz genutzt, um beispielsweise das Datenmanagement in Automation-Tools zu verbessern. In Zukunft wird künstliche Intelligenz vermutlich ein fester Bestandteil von Marketing-Automation-Systemen sein und das Management von Marketing-Automation wird zu einer Problemlösungs- und Entwicklungskooperation eines intelligenten Systems und eines sich weiterentwickelnden Marketingprofis sein.
In welchen Bereichen finden wir schon heute künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ersetzt keine Menschen in Aufgaben, für deren Lösung ein hoher Intellekt notwendig ist, sondern wird in Aufgaben eingesetzt, die lediglich aus Routinen bestehen. Typische Beispiele sind:
Spracherkennung
Eine wachsende Anzahl von Suchanfragen wird per Spracherkennung mit einem Smartphone durchgeführt. Das ist nicht nur eine Herausforderung für die Suchmaschinenoptimierung, sondern bietet auch die Möglichkeit, Suchergebnisse durch Investitionen in Spracherkennung zu verbessern. Spracherkennung bietet darüber hinaus zahlreiche Möglichkeiten für das Marketing und für smarte Onlineshops, z. B. mit virtuellen Einkaufsassistenten oder das Durchsuchen von Webshops nur mit der Stimme.
Chatbots
Schon heute sind Chatbots, die Kundenanfragen beantworten, weit verbreitet. Das Erstellen eines Chatbots ist nicht besonders kompliziert, so kann man z. B. auf Facebook einen Bot erstellen, der Anfragen an eine Unternehmensseite beantwortet.
Suchen
Anwendungen, die künstliche Intelligenz nutzen, funktionieren besonders gut bei Suchen, denen eine große Datenmenge zugrunde liegt und die nicht besonders spezifisch sind. Sucht man beispielsweise in einem Onlineshop nach einer Jacke, kann man die Suchergebnisse natürlich nach Vorgaben wie Farbe oder Größe filtern. Bei einer intelligenten Suche hingegen kann der Kunde einfach sagen "Zeige mir eine Jacke, die nicht pink ist und einen längeren Saum hat." Testen kann man dies beim The North Face's Experiment.
Textproduktion
Künstliche Intelligenz hilft bereits dabei, Texte zu produzieren – zwar nicht auf Pulitzer-Niveau aber mit recht annehmbaren Ergebnissen. Anstatt jedoch Blogger durch Bots zu ersetzen, sollte man zunächst mit Texten beginnen, die strengen Regeln folgen. Dazu gehören z. B. verschiedene Arten von Geschäftsberichten, Sportergebnissen, Hotelbeschreibungen oder Börsenlisten. Künstliche Intelligenz kann außerdem eingesetzt werden, um große Mengen an Text zu komprimieren und klassifizieren.
Bilderkennung
Bilderkennung, wie auf Facebook, Pinterest und nun auch auf dem iPhone bietet viele praktische Einsatzmöglichkeiten für das Marketing – beginnend von Suchfunktionen ("Zeige mir alle roten Mäntel" bis zu Erkennung ("Zeige mir den Mantel der Frau, die gerade an mir vorbeiläuft"). Der Kanal spielt dabei eine wichtige Rolle: Es gibt vorgefertigte Lösungen für die Bilderkennung, die in einem Onlineshop, in Apps oder in Webseiten eingebaut werden können.
Verhaltensbasierte Vorhersagen
Verhaltensbasierte Vorhersagen werden vermutlich zu einem der wertvollsten Einsatzbereiche von künstlicher Intelligenz. Sobald zuverlässig vorhergesagt werden kann, wie ein Kunde sich zu einem bestimmten Zeitpunkt verhalten wird, kann dementsprechend genau rechtzeitig die richtige Maßnahme getroffen werden. Darüber hinaus können verhaltensbasierte Vorhersagen genutzt werden, um zu erfahren, welche Kontakt-Intervalle ein Kunde bevorzugt und welche Inhalte ihm auf einer Webseite angezeigt werden sollen.
Display Advertising
Auch wenn es sich so anfühlt wie "Ich habe mir einmal diese Schuhe angeschaut und nun verfolgen sie mich bis in alle Ewigkeit – Retargeting ist die häufigste Art von Display Advertising. AdWords, PPC und CPC-Anzeigen basieren bereits heute auf Daten, die durch künstliche Intelligenz entstanden sind und der Trend ist auf dem Vormarsch. Dies hilft nicht nur Unternehmen, Anzeigenschaltungen gezielter und damit kosteneffizienter zu gestalten, sondern auch den Verbrauchern in dem Sinn, dass sie relevantere Werbebotschaften erhalten.
Dynamische Preisgestaltung
Für einige Branchen wie die Hotellerie und die Reisebranche ist die dynamische Preisgestaltung seit langem üblich: Die Preise werden gemäß der Nachfrage (und anderen Faktoren) bestimmt. Flugpreis-Vergleiche zeigen beispielsweise unterschiedliche Preise für verschieden Termine basierend auf künstlicher Intelligenz – und möglicherweise sogar basierend darauf, ob man sich einen Flug angeschaut hat, wie viele Personen bereits einen Platz gebucht haben und wie viele Personen gerade nach diesem Flug suchen. Darüber hinaus ist es wichtig, denjenigen passende Angebote zu machen, die preiskritisch sind und z. B. entsprechende Rabatt-Codes ausgeben, die die Gruppe ansprechen, von der der größte Einfluss ausgeht.
Künstliche Intelligenz in den Lösungen von Liana Technologies
Liana Technologies beschäftigt sich intensiv mit den Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz. Die Abteilung "Artificial Intelligence" wurde Anfang 2017 gegründet und erforscht aktuell, in welchen Lösungen und auf welche Art und Weise künstliche Intelligenz zum Einsatz gebracht werden kann.
