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September 28, 2023
Das moderne Marketing ist sehr anspruchsvoll und schnelllebig. Die Vervielfachung der Kommunikationskanäle und die Häufigkeit der Kontakte mit den Verbrauchern haben es schwieriger gemacht, die Interessen jedes Einzelnen zu erkennen. Es ist allgemein anerkannt, dass es ohne maßgeschneiderte Erlebnisse unmöglich ist, die Aufmerksamkeit der Verbraucher zu gewinnen. Um sich auf den Nutzer konzentrieren zu können, benötigt man Daten. Informationsintelligenz, ein Begriff, der sich auf Taktiken bezieht, bei denen künstliche Intelligenz auf Inhalte angewendet wird, um die Online-Erfahrung der Besucher zu personalisieren, hilft in dieser Hinsicht. Content Intelligence ist in zwei Ebenen unterteilt: Die erste Ebene identifiziert automatisch Inhalte mit Tags, indem sie Sprache in Text umwandelt, Bilder erkennt und semantische Analysen durchführt. Auf der zweiten Ebene verfolgen Algorithmen des Machine Learning die Inhalte, die auf den Front-End-Kanälen veröffentlicht werden, um Daten über die Nutzer zu sammeln, die diese Inhalte verwenden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Tags, die die betrachteten Themen beschreiben, die gleichen sind wie die Tags, die die Interessen der Nutzer beschreiben. Der daraus resultierende Datensatz wird kontinuierlich in Ihr CRM-System eingespeist und liefert Ihnen eine Fülle von Echtzeit-Informationen über die Reise des Nutzers, die Ihnen eine Feinabstimmung Ihrer Marketing-Automatisierung ermöglichen. Lassen Sie uns zunächst definieren, wie MA-Systeme funktionieren: Sie werden von Menschen programmiert, die ihnen beibringen, auf eine bestimmte Dateneingabe mit einer entsprechenden Ausgabe oder Aktion zu reagieren (z. B. eine E-Mail zu versenden, wenn ein Einkaufswagen verlassen wird).
Hier kommt Machine Learning ins Spiel: Nicht mehr Menschen legen die Regeln fest, welche Produkte mit welchen Personentypen verknüpft werden können, sondern die Plattform selbst sammelt so viele Daten wie möglich von den Nutzern, auch über soziale Medien, damit das Machine Learning diese analysieren und den Grad der Affinität einer Person zu unseren E-Commerce-Produkten selbst lernen und entsprechend anpassen kann. Wenn ein Kunde einen Einkauf abbricht, wählt die Maschine automatisch den erfolgreichsten Lead-Generierungs- und Pflegeplan aus, um den Kunden zu halten.
Diese neuen MA-Funktionen können das Nutzerverhalten vorhersagen und dank Datenaggregation und Selbstlernen sofort mit personalisierten Lösungen reagieren. Sie erhalten prädiktive Daten: Sie können die Affinität einer Person zu Ihren Produkten (z. B. 80 %) sowie zu Produkten, die nicht über Ihre Verkaufsplattform verkauft werden, einschätzen. Wir können die Wünsche der Menschen in Echtzeit erfassen und den Grad des Interesses einer Gruppe von Menschen an einem Produkt oder einer Dienstleistung bestimmen, indem wir MA mit sozialen Aktivitäten und Machine Learning verknüpfen, wie wir es tun.
Das Machine Learning lernt ständig aus Daten, auch aus früheren Daten, um die Effizienz seiner Aktionen zu erhöhen. Es handelt sich nicht mehr um eine statische Analyse, sondern um eine verfeinerte Analyse. Die Ergebnisse sind äußerst praktisch: erhöhte Loyalität, Engagement und Konversionsraten.
Die heutigen technologischen Fortschritte ermöglichen es, ein großes Publikum über eine Vielzahl von Online- und physischen Kanälen zu erreichen. Aber das ist nicht unbedingt ein Vorteil. Ohne die richtigen Werkzeuge ist es praktisch unmöglich herauszufinden, wie und worauf Sie Ihre Marketingbemühungen konzentrieren sollten. Durch Automatisierung wird das Marketing viel einfacher und weniger anspruchsvoll. Durch den Einsatz von Technologien des Machine Learnings in Verbindung mit Ihren Marketinglösungen können Sie genau verstehen, welche Kunden auf welche Art von Ansprache reagieren – z. B. E-Mails, kostenlose E-Books, Facebook-Werbung und so weiter. So können Sie Ihren Kunden ein maßgeschneidertes Erlebnis bieten.
One-to-One-Matching ist eine gängige Methode zur Lösung des Zuordnungsproblems. Nehmen wir an, Sie sind ein Einzelhändler, der herausfinden möchte, wie viel Verkehr seine stationären Geschäfte als Ergebnis seiner digitalen Marketingaktivitäten erhalten haben. Sie vergleichen einen Nutzer aus der Kampagnengruppe mit einem Nutzer aus der Kontrollgruppe nach der One-to-One-Methode. Beide Benutzer müssen ähnliche demografische oder andere Merkmale aufweisen. Die Kontrollgruppe wird dann verwendet, um einen Zeitstrahl zu erstellen, um festzustellen, welche Unterschiede zwischen den Gruppen zu einer positiven oder negativen Veränderung der Gewohnheiten in der Kampagnengruppe geführt haben. Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile, aber auch einige Nachteile. Erstens besteht die Gefahr von Fehlern aufgrund fehlender Datensätze. Je mehr Merkmale hinzugefügt werden, desto komplizierter wird es. Ein prädiktives Machine Learning-Modell kann als effektivere Alternative zum One-to-One-Matching verwendet werden. Damit können Sie alle Ihre Kundendaten kombinieren, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen, in diesem Fall die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde an einem bestimmten Tag Ihr Geschäft besucht. Ihr Prognosemodell sagt Ihnen, wie viele Besuche ein Kunde in Zukunft wahrscheinlich machen wird. Es zeigt Ihnen auch, ob Ihre Werbekampagnen zu einem Anstieg geführt haben. Durch die Automatisierung Ihrer Marketing-Attributionsbemühungen können Sie Daten über das gesamte Online-Verhalten Ihrer Kunden verfolgen und sammeln, so dass Sie sehen können, welche Marketingkampagnen zu einer Umsatzsteigerung geführt haben. Auf diese Weise erhalten Sie verwertbare Erkenntnisse und können Ihre Marketingkampagnen auf der Grundlage von Informationen auswählen. So können Sie mehr Gespräche führen, Ihren Umsatz steigern und hochwertige Leads gewinnen.
Sie müssen Ihre Marketingaktivitäten ständig verbessern, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Das nennt man Marketingoptimierung. Jede Ihrer Marketingstrategien muss optimiert werden. Außerdem müssen Sie sicherstellen, dass diese Methoden mit Ihrer Gesamtstrategie übereinstimmen. Für viele Marketingverantwortliche ist die Optimierung eine schwierige Aufgabe. Damit Besucher auf Ihren CTA-Button klicken, müssen Sie die richtige Farbe wählen. Damit Ihre Kunden Ihre E-Mail-Kampagne lesen, müssen Sie die perfekte Betreffzeile finden. Dies sind nur einige der Herausforderungen, denen sich Marketer stellen müssen.
Eine gängige Methode zur Marketingoptimierung ist das A/B-Testing. Bei dieser Methode müssen Sie zwei getrennte Experimente über einen bestimmten Zeitraum durchführen. Die erfolgreiche Variante wird dann zur Optimierung Ihrer Kampagnen verwendet. A/B-Tests haben jedoch eine Schwäche. Er heißt Regret und bezieht sich auf den Geldbetrag, den Sie jedes Mal verlieren, wenn Sie mit einer suboptimalen Variante experimentieren. Marketingfachleute, die A/B-Tests durchführen, durchlaufen eine Untersuchungs- und eine Auswertungsphase. Erstere bezieht sich auf die Zeit, die Sie mit dem Experimentieren oder dem Entdecken einer profitablen Marketingstrategie verbringen, während letztere sich auf die Zeit bezieht, die Sie mit der Umsetzung dieser Strategie verbringen. Nehmen wir an, dass in Ihrem Experiment Variante B die bessere Variante ist. Folglich kostet Sie das Testen von Variante A in der Forschungsphase Geld. Marketingfachleute wenden häufig eine Technik an, die als „Multi-Arm Banditen“ bekannt ist, um Reue zu vermeiden. Bei dieser Strategie werden alle Kampagnen gleichzeitig ausgeführt, aber die KI leitet die Nutzer dynamisch zu der Kampagne, die sich im Laufe der Zeit als die erfolgreichste herausstellt. Im Gegensatz zu A/B-Tests fördern Multi-Arm-Bandits bessere Durchschnittszahlungen, indem sie den Traffic dynamisch proportional zur Leistung einer bestimmten Anzeige zuweisen. Aggressive Ausnutzung ist der Begriff für diese Art von Verhalten. Wenn beispielsweise Ihre erste Anzeige die anderen Anzeigen übertrifft, leitet Ihr Algorithmus die Besucher aufgrund ihrer Leistung zu dieser Anzeige. Wenn es jedoch darum geht, die besten Ergebnisse zu ermitteln, ist ein Multi-Arm-Bandit-Modell nicht unbedingt besser als A/B-Tests. Langfristig gesehen muss eine erfolgreiche Kampagne nicht immer die beste sein.
Viele Marketingfachleute verwenden heute eine komplexere Technik, die als kollaboratives Filtern bekannt ist. Beim kollaborativen Filtern wird ähnliches Verhalten als Filter verwendet, um das Kaufverhalten eines Kunden zu definieren oder vorherzusagen. Wenn beispielsweise zwei Personen eine bestimmte Eigenschaft gemeinsam haben, ist es möglich, dass sie das gleiche Produkt bevorzugen, das auf diese Eigenschaft abzielt. Obwohl das Konzept des kollaborativen Filterns einfach ist, ist es nicht fehlerfrei. Nicht alle gemeinsamen Eigenschaften sind für zukünftige Kaufentscheidungen prädiktiv. Aus diesem Grund wenden sich fortschrittlichere Marketingteams der sequenziellen Vorhersage mittels Deep Learning zu. Bei der Sequenzprognose werden Daten aus der Abfolge von Aktionen abgeleitet, die ein potenzieller Kunde auf einer Website oder einem Portal ausführt. Diese Abfolge von Verhaltensweisen wird zusammen mit anderen Merkmalen analysiert, um eine prädiktive Aktion zu bestimmen, die zu einem erfolgreichen Kauf führen kann oder auch nicht. Mit anderen Worten: Deep Learning Sequenzvorhersage hilft Ihnen, besser zu verstehen, was ein Kunde als Nächstes tun wird.
Das Machine Learning hat seine Grenzen, z.B. inakzeptabel hohe Kosten für Datenerfassung, Rechnerleistung und Fachwissen. Dennoch ist maschinelles Lernen ein faszinierender Bereich der künstlichen Intelligenz, über den Marketingfachleute nachdenken und sich darauf einstellen sollten. Wir sollten davon ausgehen, dass Machine Learning in den kommenden Jahren immer wirtschaftlicher wird, da sich die Technologie und die professionellen Fähigkeiten weiterentwickeln. Machine Learning wird auf dem Markt der Zukunft zu einer Ware werden, und der Wettbewerb wird sich von einer Monopolstellung wegbewegen.
Machine Learning und künstliche Intelligenz werden oft synonym verwendet, obwohl sie nicht dasselbe sind. Machine Learning ist eine Art von KI, die aus Daten Schlüsse zieht. Marketing-Technologieplattformen werden immer effizienter und ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen zu analysieren. Machine Learning nutzt eine Kombination aus Daten, Forschung und Software, um Vorhersagen auf der Grundlage von Mustern in den Daten zu treffen. Für Menschen ist es schwierig, diese Muster zu erkennen. Diese Muster können beispielsweise vorhersagen, wann ein Kunde das Geschäft verlässt oder was er als Nächstes kauft. Machine Learning ist jedoch nur so gut wie die Person, die für die Daten verantwortlich ist. Machine Learning mag wie eine technologische Modeerscheinung erscheinen, entwickelt sich aber allmählich zu einer der beliebtesten Marketing-Automatisierungstechnologien. Der Grund dafür ist, dass diese beiden Technologien untrennbar miteinander verbunden sind und die eine die andere erheblich verbessert. Mit Machine Learning können Unternehmen ihren Umsatz steigern und gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.
Marketing wird immer mehr zu einer datengetriebenen Disziplin. Marketingfachleute verlassen sich auf diese Daten und versuchen, Unsicherheiten so weit wie möglich zu minimieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Machine Learning Ihnen helfen kann, das Rätselraten aus Ihren Marketingbemühungen zu verbannen.
Kundenumsatz. Machine Learning wird zunehmend von Marketingfachleuten eingesetzt, um Probleme zu verstehen und vorherzusagen, bevor sie auftreten. Eines der gravierendsten Probleme, bei denen Machine Learning helfen kann, ist die Kundenfluktuation. Die Anzahl der Kunden, die ihre Beziehung zu einem Unternehmen beenden, wird als Kundenabwanderung bezeichnet. Der Prozentsatz der Kunden, die das Unternehmen innerhalb eines bestimmten Zeitraums verlassen, wird zur Berechnung dieser Rate verwendet. Dies ist ein wichtiges Thema für Unternehmen, denn wenn die Kundenabwanderungsrate zu hoch ist, kann Ihr Unternehmen nicht expandieren. Die Abwanderungsrate ist auch ein guter Indikator dafür, wie zufrieden Ihre Kunden mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung sind. Glücklicherweise gibt es Algorithmen für Machine Learning, die Kundenabwanderung vorhersagen können, bevor sie eintritt. Unternehmen erhalten die Informationen, die sie benötigen, um die Kundenabwanderung zu verringern, indem sie eine Vielzahl von Faktoren untersuchen.
Lead-Generierung. Wie sicher sind Sie sich in Bezug auf Ihre Lead-Scoring-Fähigkeiten? Die unten zitierte Umfrage zeigt, dass sich die meisten Marketingexperten in diesem Bereich nicht sicher sind. Lead Scoring ist bekanntermaßen schwierig zu beurteilen, aber auch sehr wichtig. Ihre Lead-Generierungsmethoden werden sich verbessern, wenn Sie Ihre Fähigkeiten zur Lead-Bewertung verbessern. Dies wird natürlich zu neuen Kunden führen. Diese Formel berücksichtigt eine Vielzahl von Kriterien, darunter Website-Besuche, E-Mail-Öffnungsraten, Social-Media-Aktivitäten und vieles mehr. Machine Learning kann dabei helfen, Leads zu qualifizieren und genauere Kundenprofile zu erstellen.
In der heutigen Branche ist es entscheidend, das Kundenverhalten vorhersagen zu können, innovativ zu sein und ein einzigartiges Erlebnis zu bieten. Hier sind drei Möglichkeiten, wie Machine Learning Ihnen helfen kann, Ihre Marketingautomatisierung in dieser Hinsicht zu verbessern.
