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MARTECH

KI schärft Insight-basiertes Marketing und E-Mail-Kampagnen

Benjamin Dageroth, 26. June 2023
Bild: Cash Macanaya – Unsplash

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen im Marketing ist längst keine Neuheit mehr, aber durch Chat GPT sind sie jetzt in aller Munde. Die Verwendung von KI-gestützten Tools ermöglicht es auch, das Verhalten von Kunden vorhersagen, um effizienter die Marketingziele zu erreichen. Grundlage ist eine valide Datenerhebung und Auswertung der eigenen First-Party-Daten, da Third-Party-Cookies immer weniger zur Verfügung stehen.

Mehr Daten, mehr Kundenzufriedenheit

Der Einsatz moderner Technologien wie Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglichen es werbetreibenden Unternehmen, das Verhalten ihrer Kunden gezielt zu antizipieren. Dafür ist es jedoch notwendig, die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden zu verstehen.

Im Insight-basierten Marketing kommen KI-gestützte Tools zum Einsatz, um auf Grundlage von First-Party-Daten Kontaktprofile und Vorhersagen zu erstellen. Durch zentrale Kundenprofile lassen sich Zielgruppen bilden und personalisierte Empfehlungen ausspielen. Soziographische Merkmale, Transaktionen und Interaktionen werden dabei in einem einheitlichen Profil datenschutzkonform zusammengeführt. Diese werden für eine erweiterte Segmentierung und automatisierte Kontaktaufnahme nutzbar. So erhalten Unternehmen Einblicke in das Kundenverhalten und können durch KI berechnen, welche Aspekte beispielsweise Kaufinteresse beim Kunden generieren. Durch diese datenbasierten Insights sind Werbetreibende in der Lage, Kunden-Handlungen vorherzusagen und automatisiert entsprechend darauf zu reagieren, um die Kundenbindung sowie deren Zufriedenheit individuell zu optimieren.

KI ermöglicht auch, mit passenden, personalisierten Angeboten in einen regelmäßigen Kundenaustausch zu treten. Beispielsweise können individuell ausgelegte Rabattangebote zum richtigen Zeitpunkt ausgespielt werden, denn solche Voraussagen kann KI anhand bestimmter Eigenschaften des Nutzerzustands ermitteln. RFM-Klassifikationen, bei der Nutzer nach Aktualität (Recency), Häufigkeit (Frequency) und Umsatz (Monetary) klassifiziert werden, sowie die Preissensitivität – neigt der Nutzer zu Rabattkäufen? – sind wichtige Datenpunkte, um Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit einer Konversion, den nächsten Warenkorbwert oder auch den Customer Lifetime Value zu erstellen. Mit diesen Informationen lassen sich dann passende E-Mail-Angebote erstellen.

KI und Kundenbindung im E-Mail-Marketing

Die Nutzung von KI stellt ein effektives Werkzeug dar, um die Bindung und Zufriedenheit der Kunden zu stärken. KI ist in der Lage, Einblicke zur Zielgruppe darzulegen und analysiert Öffnungs-, Klick- und Kaufverhalten, um etwa optimale Versandzeiten für jeden einzelnen Kontakt zu ermitteln. Anhand der individuellen Nutzungszeiten wird die präferierte Zeit für den Empfang der Nachricht prognostiziert, was Studien zufolge in einer deutlichen Steigerung von Öffnungs- und Interaktionsraten von bis zu 15 Prozent resultieren kann.

Die Automatisierung von Standard-Prozessen und die Personalisierung von Mailing-Kampagnen sind weitere Vorteile der Datenanalyse. Durch die Datenanalyse können Kunden anhand ihres Kaufverhaltens geclustert werden: nach ihrer Preissensitivität, ihrer Kaufgeschwindigkeit und ihrem Informationsbedürfnis. Eine schnelle Reaktion via E-Mail-Ansprache sorgt für einen besseren Service, beispielsweise wenn gerade Produkte verfügbar werden, die für einen oder mehrerer dieser Cluster relevant sind. Das führt zu mehr Verkäufen und den passenden Content für die Kunden. Hierfür nutzen KI-gestützte Tools Transaktionsdaten der Nutzer, die durch die Analyse von Warenkörben und Kaufverhalten ermittelt werden. Werbetreibende sind in der Lage, eine personalisierte Marketing-Maßnahme automatisiert auszuspielen, um auf Besonderheiten im Kundenverhalten zu reagieren und die Kundeninteraktion auf der Website zu erhöhen.

KI-gestützte Systeme sind bereits so konzipiert, dass sie maschinengesteuerte Kampagnen entlang der Customer Journey auf der Basis der vorliegenden Kundeninformationen durchführen. Hierbei lässt sich bereits die Kontaktaufnahme durch Drittsysteme integrieren, wenn zum Beispiel Segmente oder eine Liste auf anderen Werbeplattformen anhand dieser Daten gefüllt werden. Dabei werden Google Ads oder Facebook, oder auch jene andere Plattformen unterstützt, die mit einem kleinen Codesnippet die Zuordnung von Nutzern zu Segmenten zulassen. Das KI-System liefert automatisiert die Segmentierung, Nachrichtengenerierung und Ansprache sowie eine mehrstufige Kontaktaufnahme. Einsatzbereiche sind etwa das Anstoßen von Wiederholungskäufen im Bereich Retail und E-Commerce, bedarfsgerechte Angebote durch zielgenaue und regelbasierte Cross- sowie Upselling-Angebote im Finanzwesen oder die Konvertierung von Interessenten und Gelegenheitslesern in zahlende Kunden im Publishing-Bereich.

Mit Algorithmen zur Umsatzsteigerung

Eine starke Kundenbindung ist der Schlüssel, um die Marketingziele mithilfe von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu optimieren. Dabei sollten Unternehmen nicht allein auf Neukunden setzen, sondern sich auch abwanderungswilligen Nutzern zuwenden und deren Bindung zur Marke oder zum Unternehmen stärken. Mit KI können Werbetreibende fundierte Einblicke in den erwarteten Lifetime Value jedes einzelnen Kunden erhalten und gegebenenfalls in Echtzeit reagieren.

So liefert KI Einblicke über die Werthaltigkeit der Kunden und leitet davon zielgerichtete Marketing-Aktionen ab, zum Beispiel Re-Engagement Mails oder Produktempfehlungen, und die KI kann individuell entscheiden, wer einen Rabattcode erhalten sollte. Dazu kann die KI vergleichende Kohortenanalysen vornehmen und Kündigungs-Wahrscheinlichkeiten vorhersagen, die als Basis für die Entscheidung dienen.

Gerade in der aktuellen Situation geht es im Marketing mehr denn je darum, effektiv und effizient zu agieren und neue, innovative Tools innerhalb der Kundenkommunikation einzusetzen. Hier ist vor allem auch die automatische Generierung von Inhalten zu nennen, die dank Chat GPT und seinen Alternativen einen Höhenflug erlebt und Unternehmen deutlich produktiver machen kann.

Fazit

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Werbetreibende dabei unterstützen, Kunden besser zu verstehen, relevante Insights zur Customer Journey und Marketing-Kampagnen zu geben und Arbeitsprozesse zu vereinfachen und zu verbessern. Eine valide Datenerhebung ist hierbei grundlegend, um KI-basierte Tools zu befähigen, die Datenmengen zielgerichtet zu analysieren und daraus verwertbare Insights zu gewinnen. So kann KI nicht nur Routineaufgaben eigenständig ausführen, sondern ermöglicht zudem eine effiziente E-Mail-Marketing-Strategie, um individuelle Kampagnen auf Basis von Voraussagen zu realisieren und so jeden einzelnen Kunden mit einer personalisierten Botschaft zu aktivieren.

Tech Finder Unternehmen im Artikel

Bild Benjamin Dageroth Über den Autor/die Autorin:

Benjamin Dageroth ist als Product Owner Data Science bei Mapp beschäftigt und kann bereits auf eine langjährige Erfahrung zurückblicken, da er seit November 2013 im Unternehmen tätig ist. In dieser Funktion trägt er die Verantwortung für die Konzeption neuer Funktionalitäten sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Mapp Cloud. Als Ansprechpartner für Kunden berät er diese bei der Anwendung der Plattform und betreut sie bei Fragen und Anliegen. Darüber hinaus kümmert er sich um die Finanzierung von Mapps innovativen Forschungsprojekten.

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