KI im Marketing: Wie Unternehmen Effizienz und Kundennähe steigern

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Landschaft des Marketings und des Kundenservice grundlegend. Unternehmen setzen die Technologie ein, um Prozesse zu optimieren, tiefere Einblicke zu gewinnen und die Kundenbindung zu stärken. Dabei zeigt sich ein Spektrum von mutigen Vorreitern bis hin zu vorsichtigen Anwendern, die den menschlichen Faktor weiterhin in den Mittelpunkt stellen.

KI revolutioniert Marketingprozesse

Alan Magee, Chief Marketing Officer (CMO) der Empire Portfolio Group, einem der größten Franchisenehmer von Orangetheory Fitness mit über 140 Fitnessstudios in den USA, setzt stark auf KI. Er nutzt die Technologie, um Kundenbewertungs-Feedback zu generieren, Datentrends zu erkennen und sogar Fotoshootings zu ersetzen. Kleinere, agilere Organisationen wie die Empire Portfolio Group sind oft schneller in der Lage, KI zu adaptieren als große Konzerne.

Für visuelle Inhalte verwendet Magees Team beispielsweise MidJourney, um realistische Bilder für acht Fuß hohe Fensteraufkleber einer medizinischen Klinikmarke zu erstellen. Auch für Videos, die in Studios auf Bildschirmen laufen, kommt KI zum Einsatz: Canva generiert diese mit Stock-Bildmaterial, was Zeit und Kosten spart. Für TV-Spots würde Magee KI derzeit jedoch noch nicht einsetzen.

Datenanalyse und Trend-Spotting mit KI

Ein großer Gewinn für Magee ist der Einsatz von KI zur Datenanalyse. Er nutzt ein personalisiertes Marketing-GPT namens PIP von Passionfruit, einer Agentur für Teilzeitkräfte. Dieses Tool ermöglicht es ihm, täglich die Lead-Zahlen von 60 verschiedenen Standorten zu überprüfen und Trendanalysen durchzuführen. Zuvor musste er Daten aus mehreren Quellen manuell in Excel eingeben und aggregieren.

Das PIP-Produkt verarbeitet die Daten und beantwortet Fragen, liefert Berichte und Erkenntnisse. Magee überprüft die Genauigkeit der Daten und identifiziert so Trends und Auffälligkeiten, die ihm bei manueller Arbeit möglicherweise entgangen wären. Er vertraut den Daten in PIP mehr als denen von ChatGPT, da er die Datenzuordnung in PIP kennt.

Die "10-80-10"-Regel für KI-Einsatz

Im Marketingbereich etabliert sich zunehmend die sogenannte "10-80-10"-Regel für den KI-Einsatz:

• 10 % menschlicher Input
• 80 % KI-Ausführung
• 10 % menschliche Überprüfung

Diese Regel hilft, ein gewisses Maß an Validierung und Vertrauen in die gewonnenen Erkenntnisse zu schaffen. Magee fragt die KI beispielsweise, welche Quellen sie für ihre Informationen verwendet hat, etwa Yelp-Bewertungen, Reddit oder mehrere Quellen.

KI im Kundenservice: Personalisierte Antworten und Authentizität

Die Optimierung von Antwort-Engines ist für Magee von größtem Interesse. Kundenbewertungen sind ein entscheidender Faktor, da Google-Bewertungen die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen beeinflussen. Früher verbrachten seine Teams bis zu 20 Stunden pro Monat damit, auf Google-Bewertungen zu antworten. Vor etwa fünf Monaten wechselten sie zu einer neuen Plattform namens AI Review Response.

Diese Plattform erstellt personalisierte Antworten in Echtzeit, basierend auf Regeln, die sich für jeden Nutzer ändern. Dies gewährleistet, dass es sich nicht um immer gleiche, automatisierte Antworten handelt. Das Niveau der Antworten ist gleich geblieben, ohne dass ein Rückgang der Qualität festgestellt wurde.

Hinsichtlich der Markenauthentizität auf Plattformen wie Reddit und YouTube sieht Magee Herausforderungen. Orangetheory ist auf Reddit gut positioniert, und beide Plattformen gelten als wichtige Quellen für kontextualisierte, valide Informationen. Die größte Herausforderung für Marken besteht darin, authentisch auf Reddit aufzutreten, da Nutzer Marketing-Hacks schnell durchschauen.

KI im Kontaktcenter: Ganzheitliche Transformation

Auch im Bereich der Kontaktcenter schreitet die KI-Transformation voran. Dave Toliver, der neue CMO von SuccessKPI, konzentriert sich darauf, die Marke seines Unternehmens aufzubauen und sich in einem Feld von Anbietern zu positionieren, die Kontaktcenter mit KI verbessern. Toliver vergleicht die aktuelle Debatte über den Einsatz von KI in Kontaktcentern mit den Anfängen der interaktiven Sprachdialogsysteme (IVR).

Ein wesentlicher Unterschied ist, dass KI heute ganzheitlicher angegangen wird. Während frühe KI-Anwendungen oft auf Kostensenkung abzielten, kann generative KI nun Daten synthetisieren, um die Bedürfnisse von Anrufern besser zu verstehen. SuccessKPI integriert fragmentierte Daten aus verschiedenen Kontaktcenter-Lösungen wie Genesys, Avaya, Cisco oder Five9 in einem einzigen Berichtssystem. Dies ermöglicht eine verbesserte Berichterstattung und tiefere Einblicke in die Bedürfnisse von Kunden und Servicemitarbeitern. SuccessKPI kann auch Ereignisse auslösen, wie das Transkribieren von Anrufprotokollen oder das Abrufen relevanter Informationen aus Skripten, um Servicemitarbeitern bei komplexen Problemen zu helfen.

Langsame Adaption trotz schneller Entwicklung

Trotz der rasanten Entwicklung der KI-Systeme ist die Adaption bei vielen Marketingexperten langsamer. Wesley ter Haar, Mitbegründer von Monks und Chief AI Officer bei S4 Capital, beschreibt KI als "Assistenten auf Bewährung" statt als autonome Instanz. Bei S4 Capital steuern Menschen immer noch etwa 85 % des Prozesses, indem sie Briefings initiieren, Modelle anleiten und finale Entscheidungen treffen.

Selbst in Bereichen, in denen Automatisierung akzeptierter ist – wie Trend-Spotting, Wettbewerbsbeobachtung und Anomalieerkennung – markiert das System lediglich Auffälligkeiten, während der Mensch handelt. Mike Cheetham, Head of Culture, Entertainment, Media and Digital bei Diageo, betont: "Wir wollen verantwortungsvoll mit ihr umgehen und dabei mehr darüber nachdenken, wie sie uns berät, anstatt in unserem Namen zu handeln." Er fügt hinzu, dass der Punkt, an dem KI im Namen des Unternehmens agiert, noch erreicht werden muss.

Shailesh Jejurikar, CEO von Procter & Gamble, bestätigt, dass KI und generative KI den Teams helfen, konsumentenrelevante Erkenntnisse zu gewinnen, aber immer "auf einer vereinheitlichenden Markenidee basieren". KI dient als Informationsquelle, Ergänzung und Beschleuniger, ist aber noch nicht der Entscheidungsträger für Budgetallokation oder Strategie. Ivan Dashkov, Head of Emerging Marketing Tech bei Puma, berichtet, dass KI für die Bildgenerierung in "niedrigeren Kampagnen" eingesetzt wird und nur einen "sehr kleinen Prozentsatz" der Social-Media-Assets ausmacht. Der Schritt von erweiterter Automatisierung zu vollständig autonomen Systemen, die Werbung End-to-End verwalten, bleibt bedeutsam.

KI und die Zukunft der Marketingberufe

Die Frage, ob KI Marketingfachleute ersetzen wird, beschäftigt viele. Alan Magee ist der Ansicht, dass Marketing eine Mischung aus Kunst und Wissenschaft ist. KI kann die wissenschaftliche Seite unterstützen, aber es bedarf weiterhin eines Menschen, der die künstlerische Seite verantwortet – das Verständnis des Konsumenten und die strategische Verknüpfung aller Unternehmens- und Produktaspekte.

KI beeinflusst jedoch definitiv Einsteiger im Marketing. Es wird zunehmend erwartet, dass sie Kenntnisse im Umgang mit KI besitzen. Magee sucht nach neugierigen und aufmerksamen Mitarbeitern, die in der Lage sind, Dinge selbst herauszufinden. Die Zeiten, in denen detaillierte Handbücher für jeden einzelnen Schritt existierten, sind vorbei. Heute gibt es oft mehrere Wege zum Ziel, und die Erwartung ist, dass dieses schnell erreicht wird.