Wettbewerbsvorteile durch KI im B2B-Marketing

von am 7. Juli 2020 verfasst


„Siri, mach lauter“, „Alexa, wie viel Uhr ist es?“ – Sprachassistenten sind in unserem Alltag schon stark integriert. Denn künstliche Intelligenz verbirgt sich hinter vielen Anwendungen, ohne, dass es uns bewusst ist. Wer nutzt zum Beispiel in Zeiten von Netflix nicht die Serienempfehlungen des beliebten Streaming-Dienstes? Auch in B2B-Unternehmen gewinnt KI immer mehr an Bedeutung. Durch die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten ergeben sich neue Marktchancen, wodurch sich dein Unternehmen wichtige Wettbewerbsvorteile sichern kann. In diesem Artikel zeige ich dir, welche Anwendungsmöglichkeiten sich im B2B-Marketing und -Vertrieb anbieten.

Was ist überhaupt KI?

Innerhalb des digitalen Wandels haben Daten einen großen Wert für dein Unternehmen. Die Informationen sind dabei nicht das Ausschlaggebende, sondern die Erkenntnisse, die du daraus gewinnen kannst. Künstliche Intelligenz bedeutet vereinfacht gesagt, dass Computer menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen und damit Aufgaben lösen können. Durch das Sammeln von Informationen können sie diese auswerten und wichtige Insights geben. Die getroffenen Entscheidungen werden im Nachgang verifiziert und die KI lernt dabei stetig dazu. Dadurch können immer bessere Lösungen getroffen und vorhergesagt werden. In diesem Zusammenhang fallen immer häufiger die Begriffe Machine-Learning, Deep-Learning, und Predictive-Analytics.

Machine Learning

Das maschinelle Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Das Ziel wird dem System vorgegeben und es lernt selbstständig aus Beispieldaten ein Ergebnis abzuleiten. Die Algorithmen leiten dabei Verhaltensmuster aus Daten her und verallgemeinern diese nach Beendigung der Lernphase.

Deep-Learning

Hierbei handelt es sich um eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung. Dieser Teilbereich des maschinellen Lernens nutzt Algorithmen sowie große Datenmengen, um das neuronale Netzwerk des Gehirns nachzustellen. Diese weisen sehr viele tiefe Ebenen auf („deep“). Anders als beim maschinellen Lernen greift hier kein Mensch in den Entscheidungsprozess ein.

Künstliche Intelligenz

Quelle: Pexels

Predictive Analytics

Historische Daten werden verwendet, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Welche Anwendungsbereiche von KI im B2B-Marketing gibt es?

  • Extraktion von Wissen aus Daten: Die Sammlung von Daten ermöglicht eine umfassende Analyse. Das Such- und Kaufverhalten gibt Auskunft über das Interesse der Kunden. Es werden Insights gewonnen und deinem Unternehmen eine verbesserte Kundennähe ermöglicht. Dadurch lassen sich gute Strategien entwickeln, wie du auch neue Kunden erreichst.
  • Beziehungspflege: Während der Customer Journey gilt es, Zielpersonen im Marketing und entlang des Sales Funnels zu identifizieren und zu analysieren. Inhalte müssen zum perfekten Zeitpunkt ausgespielt werden, um Auswirkungen messen zu können.
  • Content-Strategien: Das Machine Learning handelt suchmaschinenbasiert und gibt SEO-relevante Vorschläge. Dadurch werden Themen entwickelt, die genau zutreffen und die Wettbewerbsfähigkeit deines Unternehmens erhöhen.
  • Content-Erstellung: KI kann zudem eine Unterstützung in der Erstellung von Texten und Bildern sein. Doch kreative Ideen werden hier nicht unverzichtbar. Bislang können nur auf Grundlage vorheriger Inhalte Neue erstellt werden – so können keine eigenen oder neuen Ideen entstehen.
  • Customer Experience: Verbesserung des Kundenservices durch Chatbots. Durch die Erreichbarkeit rund um die Uhr und die schnellen Antworten ohne lange Wartezeiten, steigt auch die Kundenzufriedenheit an.
  • Predictive Analytics & Forecasting: Vergangene Daten werden verarbeitet und zur Vorhersage zukünftigen Entwicklungen genutzt.
  • Spracherkennung (z. B. Siri, Alexa und Cortana).
  • Textanalyse (z. B. Spam-Erkennung in E-Mails durch intelligente Filter).

Was du brauchst, um KI in deinem Unternehmen zu integrieren

Jedes Unternehmen kann den Schritt zur Automatisierung selbst durchführen –  dabei solltest du dennoch einiges beachten. Die KI braucht immer eine Datenbasis, die Informationen sammelt. Diese kann durch die künstliche Intelligenz analysiert und interpretiert werden. Die abgeleiteten Handlungsempfehlungen und Vorhersagen werden dann auf dieser Grundlage gebildet. Damit die KI dauerhaft dazu lernen kann, musst du sie durch Übungsaufgaben trainieren. Das Machine-Learning erkennt Muster und die Entscheidungen werden nachfolgend kontinuierlich verbessert. Stell folgende Fragen, bevor du dein persönliches KI-Projekt angehst:

  • Welche Ziele will ich mit meiner KI erreichen?
  • Welche Tools eignen sich am besten dafür?
  • Habe ich genug Zeit für Tests eingeplant?
  • Ist mein Team ausreichend geschult?

Warum solltest du KI im B2B-Marketing nutzen?

  • Automatisierung wiederkehrender manueller Prozesse – das spart Zeit!
  • Analysen in Echtzeit – das kriegt kein Mensch hin.
  • Entscheidungsgeschwindigkeit verbessern – schnellere Analyse der Daten.
  • Kundenerlebnis durch eine spezifische Ansprache verbessern (Chatbots) – rund um die Uhr verfügbar.
  • Intensiveres Kundenwissen – das hättest du nie rausgefunden!
  • Entlastung der Mitarbeiter  – mehr Zeit für andere Aufgabenfelder.
  • Höhere Produktivität – schneller ans Ziel!

Doch nicht alle Menschen sind von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz überzeugt. Besonders Mitarbeiter haben Angst, dass ihre Arbeit durch eine Maschine ersetzt werden könnte. Aber das Gegenteil ist der Fall – Es werden immer Mitarbeiter gebraucht, die sich mit dem System auskennen. Die Systeme müssen laufend kontrolliert und korrigiert werden, da auch sie Fehler machen. Nur durch Korrekturen kann die KI ihre Prognosen verlässlicher erstellen. Dazu erfordert es intensive Schulungen der Mitarbeiter und Fachkräfte.

Beispiel – IBM Advertising Accelator

Der US-amerikanische IT-Riese IBM gab dieses Jahr den Advertising Accelator bekannt. Mit der künstlichen Intelligenz Watson, sollen Kampagnen erstellt werden, die den Verbraucher verstehen und miteinbeziehen sollen. Gleichzeitig werden branchenspezifische Herausforderungen wie Targeting und Personalisierung angegangen. Mit Watson kann IBM schneller Vorhersagemodelle entwickeln, die kontinuierlich dazulernen und neue Lösungen prognostizieren. Dabei kann die Wirkung von Anzeigenmotiven für bestimmte Zielgruppen vorhergesagt werden. Es werden Erkenntnisse über die Erfahrungen mit den besten und den schlechtesten Ergebnissen gewonnen. Die Zielgruppen können somit besser verstanden werden, um zukünftige Strategien festzulegen.

Fazit

Künstliche Intelligenz wird in Zukunft einen noch stärkeren Einsatz in Unternehmen und Agenturen finden und diese schneller voranbringen. Das Fachwissen der Mitarbeiter kombiniert mit dem schnellen Handeln der KI kann sich als großer Wettbewerbsvorteil auswirken. Sehe die Mitarbeiter hierbei immer als Schnittstelle, die durch KI Unterstützung finden und dadurch ihre Zeit sparen und effizienter einsetzen können.

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Vanessa Jarzombek

Content-Marketing

Vanessa vereint das kreative und analytische Denken, das sie aus ihren Studiengängen BWL und Mode-Textil-Management mitbringt. Als Junior Social-Media-Managerin lässt sie sich neue Content-Ideen für Instagram und Facebook einfallen. Dabei hat sie auch Spaß daran, Grafiken selbst umzusetzen.