Crystal Ball AI

KI-Kristallkugel: was geht und was (vielleicht) noch kommt

Dass Künstliche Intelligenz (KI oder AI, Artifical Intelligence) in Service und Marketing eine wichtige Rolle einnehmen wird, steht außer Frage. Nur wie schnell und in welchem Umfang das geschieht ist noch nicht ganz klar. Bereits heute gibt es unzählige mehr oder weniger ausgefeilte Ansätze. Anhand von fünf Beispielen zeigen wir, was KI im Marketing bereits möglich macht und wo es noch hingehen kann.

Mit KI im Dialog

Immer mehr Unternehmen setzen auf Chatbots mit Künstlicher Intelligenz, um ihren Kundendienst schneller und besser abzuwickeln als am Telefon. Heute unterstützen Bots bei noch recht einfache Anfragen, zum Beispiel wenn es darum geht Produkte zu kaufen oder Reisen und Restaurants zu buchen. Im nächsten Entwicklungsschritt werden KI-getriebene Conversational Chatbots interaktiver und persönlicher. Sie werden Kunden individuell ansprechen können und bringen Anfragen persönlich und schnell zum Ziel. Dabei „lernen“ diese Bots mit jedem Kundengespräch und liefern bessere Ergebnisse. In Kombination mit Predictive Analytics kann selbstlernende Software in Zukunft Konsumentenverhalten und -wünsche vorausahnen, damit Kunden bereits beim Aufrufen einer Website passende Informationsangebote oder gewünschte Antwort erhalten.

KI sagt „Herzlich willkommen“

Während Wal-Mart Gesichtserkennungstechnologie gegen Ladendiebe einsetzt, empfängt Kentucky Fried Chicken in China die Rastaurantbesucher im Rahmen eines Pilotprojekts mit via KI generierten Menüempfehlungen. Künftig werden möglicherweise Kunden in Geschäften, Restaurants oder Hotels durch automatische Gesichtserkennung identifiziert und gemäß ihrer Vorlieben bedient. Bereits Mitte 2017 hat Roboter Receptionist Pepper seinen Job in einem Londoner Unternehmen aufgenommen und empfangt dort unter anderem die Gäste.

Receptionist roboter pepper

Den Kunden im Fokus

Künstliche Intelligenz hilft heute bereits bei der präzisen Aussteuerung von Marketingkampagnen. So können durch die Auswertung von großen Datenmengen – Big Data Analytics – bezüglich der Konsumenteninteressen, Personen auf ihrem Weg durch das Internet identifiziert und in sozialen Netzwerken oder in Shopping-Portalen und anderen Websites gezielt angesprochen werden. Die so adressierten Menschen sind wie Untersuchungen zeigen für diese präzise auf sie zugeschnitten Werbebotschaft am empfänglichsten. Somit werden durch dieses als Hyper Targeting bezeichnete Advertising mögliche Streuverluste minimiert und der maximale Werbeeffekt bei den richtigen Empfängern erzielt. Hyper Targeting hilft aber nicht nur Unternehmen, Anzeigenschaltungen gezielter und damit kosteneffizienter zu gestalten. Verbraucher profitieren davon, dass sie relevantere Informationen oder Werbebotschaften erhalten. Selbstlernende Technologie werden diese Entwicklung beschleunigen, sodass Unternehmen immer größere Möglichkeiten haben werden, Kunden-Präferenzen zu identifizieren und zu verstehen. Hyper-Personalisierung heißt hier das neue Zauberwort! Ein gutes Beispiel für Targeting ist übrigens eine zusammen mit der Messe Frankfurt realisierte Kampagne, die noch ohne Big Data Analytics hervorragende Ergebnisse erzielt hat.

Content Creation: KI, bitte übernehmen!

Artifical Intelligence unterstützt bereits dabei, einfache Texte zu produzieren. Gut funktioniert das bereits bei Texten, die strengen Regeln folgen. Dazu gehören beispielsweise verschiedene Arten von Berichten, Sportergebnissen, Hotelbeschreibungen oder Ergebnisberichte von Unternehmen.

AP logo

Bei Associated Press erstellen KI-Systeme bereits seit 2015 Finanzmeldungen, seit 2016 auch kurze Artikel zu Baseballspielen. Künstliche Intelligenz ermöglicht es zudem große Mengen an Text zu komprimieren und klassifizieren. Zukünftig wird diese innovative Technologie weitere Routineaufgaben und inhaltlich wiederholbare Tätigkeiten wie Übersetzungen übernehmen. AI-basierte Programme evaluieren zudem selbstständig verschiedene Quellen, welche Wordings innerhalb einer Zielgruppe am besten funktionieren. Sie passen ihre Texte auf dieser Basis dementsprechend an. Im nächsten Schritt sollen derart fortschrittliche Lösungen kreatives Schreiben lernen und aus Daten und aktuellen Ereignissen selbstständig Inhalte auch für komplexere Sachverhalte verfassen. Diese Zukunft hat bereits begonnen. Denn beim Hoshi Shinichi Literary Award (Japan) gab es in bereits 2016 Beiträgseinreichungen, die von KI-Programmen erstellt wurden. Von 1.450 Texten wurden 11 offenbar von „Maschinen“ verfasst, einer kam sogar in die zweite Ausscheidungsrunde.

KI prognostiziert Kundenverhalten

Verhaltensbasierte Vorhersagen werden vermutlich zu einem der wichtigsten Einsatzbereiche von Künstlicher Intelligenz im Marketing. Sobald zuverlässig vorhergesagt werden kann, wie ein Kunde sich zu einem bestimmten Zeitpunkt verhalten wird, kann dementsprechend zum genau richtigen Zeitpunkt die passende Maßnahme angestoßen werden. In Form von Recommendations-KI funktioniert das bereits seit einigen Jahren sehr gut, wie die Beispiele Amazon und Netflix zeigen. So erzielte der Internet-Riese Amazon bereits 2013 rund 35% seiner Umsätze auf Basis automatisierter Produktvorschläge.

Netflix logo E

Bei Netflix empfiehlt die AI vom Streaming-Anbieter passende Filme oder Serien. Rund 75% aller angeschauten Inhalte basierten schon im Jahr 2012 auf derartigen Bot-generierten Empfehlungen. Artifical Intelligence oder zumindest einigermaßen „schlaue“ Algorithmen werden die Kundenansprache in Zukunft immer spezifischer machen. Es lassen sich beispielsweise über verhaltensbasierte Vorhersagen individuelle Kontakt-Intervalle ermitteln und kundenspezifische Inhalte bestimmen, die dann beispielsweise auf einer Webseite oder einem Shop-Display in Echzeit angezeigt werden sollen.

Nahezu grenzenlose Möglichkeiten

Selbstlernende Programme sind im Marketing der Zukunft nicht mehr wegzudenken. Erste Anwendungen und Pilotprojekte zeigen, wohin es gehen kann. „Wissen, was der Kunde will, noch bevor er es selbst weiß“. Dieser Traum ist so alt wie die Idee vom Marketing selbst. Und mit Künstlicher Intelligenz kommt man ihm Schritt für Schritt näher. Umso wichtiger ist es deshalb für Marketer, sich rechtzeitig mit den Möglichkeiten dieser selbstlernenden Technologie auseinanderzusetzen und diese zu verstehen. Denn wer jetzt den Anschluss verpasst, wird von den Early-Adopters überholt. Doch ist auch eine kritische Betrachtungsweise gefragt. Denn die Anwendung von Künstlicher Intelligenz hat auch Nachteile, die zunehmend stärker diskutiert werden. Der Diskurs hat begonnen und die zentralen Fragen lauten: Möchten Konsumenten das alles wirklich? Stößt das Marketing hier auch an ethische oder rechtliche Grenzen? Oder welche Auswirkungen hat dies auf Bürger, Wirtschaft und unsere Gesellschaft? Auch deshalb müssen wir uns mit diesem Thema intensiv auseinandersetzen.

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