MarTech Euphorie wächst weiter – 3 spannende Trends, die CMOs kennen sollten (Teil2).
Unser letzter Blogpost behandelte den wachsenden Einfluss von SaaS-Ökosystemplattformen als zentralisierte MarTech-Lösung. Heute geht´s zum zweiten Trend, der eigentlich kein Trend mehr ist.
Künstliche Intelligenz im Marketing wird zum Standard in den Tools der Zukunft – Investitionen in Anwendungen zur Datenauswertung und automatisierten Planung steigen.
„Künstliche Intelligenz im Marketing ist schon lange kein Trend mehr, sondern Realität.“, betont Amay Webb vom Future Today Institute im Rahmen ihres 12. Tech Trend Report auf der diesjährigen South By South West Conference in Austin. Auch in der Marketingwelt wird für 2020 erwartet, das Künstliche Intelligenz die Marketingabteilungen massiv unterstützt. Selbstlernende Algorithmen erzielen oft bessere Ergebnisse als ein Team aus Experten. Aber wer hat schon ein ganzes Team von Experten zur Verfügung? Einzige Vorrausetzung ist eine aussreichend große Datenmenge, um die Algorithmen anzulernen. Fazit: Wer seine Daten zielorientiert sammelt und organisiert, kann die Technologie für sich nutzen. Zahlreiche MarTech-Tools nutzen schon heute Algorithmen, um bisher manuelle Aufgaben nicht nur zu automatisieren sondern sogar besser und schneller zu erledigen. Ergebnis ist am Ende eine neue Teamflexibilität, mehr Datentransparenz und eine höhere Produktivität. Für Marketing-Teams ergibt sich daraus der Vorteil, durch die Freisetzung der Ressourcen, die Zeit für wertschöpfende und kreative Aufgaben zu nutzen. Unternehmen nutzen smarte Algorithmen vor allem zur vorausschauenden Analyse (Predictive Analytics) (76 Prozent). Auf maschinelles Lesen (36 Prozent) und Chatbots (32 Prozent) setzt etwa jeweils jeder dritte Befragte.*
Ein Beispiel: Der deutsche MRM-Pionier BrandMaker optimiert in seiner aktualisierten Marketing-Suite die Verwaltung digitaler Inhalte (Digital Asset Management, DAM) auf Basis selbstlernender Algorithmen. Die intelligente Automatisierung der Bilderkennung und Klassifizierung zielt darauf ab, den Arbeitsaufwand beim Hochladen und Verwalten von Inhalten im Mediapool zu reduzieren, Kosten einzusparen aber vor allem die Benutzung des Mediapools zu verbessern.
Ein weiteres relevantes Exempel für künstliche Intelligenz im Marketing ist der amerikanische Solution-Anbieter Elsy aus New York. Hier unterstützt Künstliche Intelligenz die Mediaplanung auf innovativste Art und Weise. Das gelöste Problem: Optimierung und Planung von Mediakampagnen werden bis dato zumeist von Menschen mit Ad-hoc-Prozessen oder subjektiven Methoden erstellt. Dies führt nicht selten zu ineffektiven Medieninvestitionen. Elsy nutzt KI, um granulare Portfolios von Mediainvestitionen über alle Mediaplattformen und Kanäle hinweg zu optimieren. Die Lösung greift dabei auf Medienmarktplatzdaten zu, ergänzt diese proprietären Daten mit Business-KPIs-, Medien-, Attributions- und Zielgruppendaten der planenden Kunden und optimiert die Medieninvestitionen kontinuierlich entlang der Business-Ziele. Die Vorteile liegen auf der Hand: Mediaplanungen werden nun auf die avvisierten Geschäftsziele und nicht nur auf die Mediametriken hin optimiert.
Verschwenderische und ungezielte Aktivitäten werden so vermieden und bei immer geringeren Budgets immer bessere Eregbnisse erzielt. Die dadurch erhöhte Reaktions-Geschwindigkeit steigert Effizienz und Agilität durch Beschleunigung der Planungszyklen. Zudem sind die Planungsprozesse bis ins kleinste Detail im Nachhinein rückverfolgbar. Der konsequente und systematische Einsatz von Daten und Messungen zum kontinuierlichen Testen, Lernen und Optimieren der Medieninvestitionen ist so einfach umsetzbar. Die Mitarbeiter können sich nun darauf konzentrieren das Gesamtsystem zu kontrolieren und verlieren sich nicht unproduktiver Feinjustierung.
Soweit zu zwei praktischen Beispielen von Künstlicher Intelligenz im Marketing. Die Vorteile derartiger KI-basierter Technologieplattformen können Unternehmen jedoch nur dann nutzen, wenn Sie übergreifend zum Einsatz kommen. Wichtig ist daher, die bestehenden Unternehmenssilos aufzubrechen, um die vollen Potenziale derartiger Systeme auch synergetisch zu nutzen. Auch müssen externe Partner, wie Agenturen oder Produktionsdienstleister in die Nutzung dieser Systeme integriert werden. Die Systeme entfalten nur dann ihre volle Wirkung, wenn die notwendigen Daten zwischen allen Beteiligten automatisch ausgetauscht werden könnne und zum Beispiel auch Anpassungen an Media Assests durch externe Agenturen schnell durchgeführt und zurückgespielt werden. Hier spielen SaaS-Lösungen ihren vollen Mehrwert aus, da allen Beteiligten – interne und externe – in der Prozesskette einfach ein Zugang und Zugriff auf relevante Informationen eingerichtet werden kann und offene APIs die Datenkommunikations zwischen verschiedenen Systemen ermöglicht. Durch die Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Marketing lassen sich daher schon heute viele der Wunschziele schneller erreichen: Produktivitätsoptimierung, Erhöhung des Kampagnen ROI, effizenteres Kampagnenmanagement, Erhöhung der Datenqualität, bessere Messung der Performance.
Im 3. Teil diese Artikels über MarTech Trends geht es um Voice als „Suche der Zukunft“
Sie haben Fragen zur künstlichen Intelligenz im Marketing oder wollen Ihr Marketing transformieren? Wir freuen uns auf eine gemeinsame Diskussion.
*Quelle: Uniserv 2019