Nach der Hype-Pubertät ist die generative Künstliche Intelligenz (KI) inzwischen erwachsen geworden. Und das liegt nicht zuletzt an ihrer technologischen Weiterentwicklung: Wie im menschlichen Gehirn haben sich die neuronalen Netze und Verbindungen (Parameter) im Large Language Model (LLM) der KI über die letzten Jahre konsequent vermehrt. Ein Beispiel für die wachsenden kognitiven Möglichkeiten: Während das erste GPT-3-Modell über rund 350 Millionen Parameter verfügt, wird GPT-4 vermutlich bereits 1,7 Billionen Parameter besitzen. Für das Marketing ergeben sich daraus völlig neue Möglichkeiten.
Neue KI-Potenziale für die Zielgruppenansprache
Generative KI-Modelle bieten durch das weiterentwickelte Machine Learning, die erweiterte Mustererkennung und eine stärkere kognitive Leistungsfähigkeit immer bessere Optionen zur Erstellung von kreativem Content in Text- und Bild-Form. Marketingverantwortliche profitieren hier von zusätzlichen Möglichkeiten, mehrwertige und aufmerksamkeitsstarke Inhalte für die kampagnenseitige Zielgruppenansprache zu realisieren. Insbesondere die tiefergehende Personalisierung und die weitere Verbesserung der Kundeninteraktion durch KI – zum Beispiel durch die direkte Reaktion auf geschriebene oder gesprochene Wünsche und Anfragen – bieten ein enormes Potenzial.
Neben der Content Creation bieten moderne KI-Lösungen vor allem neue Analyse-Möglichkeiten. So können sie etwa das Feedback der Zielgruppen auswerten, es in Themen gruppieren, die Korrelationen zwischen den positiven und negativen Aspekten finden, einen Aktionsplan vorschlagen und vieles mehr. Darüber hinaus lassen sich mit den LLMs smarte Kundensegmentierungen vornehmen, die Segmente weiter clustern, das Targeting anpassen und jede Nachricht mit individuellen Botschaften personalisieren.
Neben der Zielgruppenansprache bietet KI zahlreiche weitere Anwendungsmöglichkeiten, um die Customer Experience zu optimieren. Im E-Commerce zum Beispiel ist die Verwaltung der wachsenden Produktauswahl extrem aufwendig geworden. Stock Keeping Units (SKU) können durchaus im sechs- bis siebenstelligen Bereich liegen. Die Kategorisierung, Kennzeichnung und Beschreibung dieser SKUs ist eine sehr zeit- und kostenintensive Aufgabe, die problemlos von den „Large Models“ übernommen werden kann. Weitere KI-Einsatzbereiche sind Empfehlungssysteme, Product Bundling, Up- und Cross-Selling sowie die Analyse des Nutzerverhaltens und die Berücksichtigung personalisierter Präferenzen.
Daten bilden den Schlüssel zum KI-Erfolg
Die technologische Weiterentwicklung und die immer besser auf Kundenbedürfnisse zugeschnittenen Lösungen bieten Unternehmen heute die Möglichkeit, die Vorteile von KI jetzt noch einfacher für ihr Marketing zu nutzen. Wie erfolgreich und innovativ der KI-Einsatz am Ende jedoch wirklich ist, darüber entscheidet die Datenqualität. Denn die Qualität des Outputs hängt bei KI stets von der Qualität des Inputs ab.
Ein effizientes Datenmanagement bildet die zentrale Grundlage für jeden erfolgreichen KI-Einsatz. Bevor es in die konkrete KI-Entwicklung geht, sollten Unternehmen daher stets ihre grundlegenden Daten, IT-Infrastrukturen und Systeme checken und stärken. Nur dann werden die neuen Anwendungsmöglichkeiten im KI-optimierten Marketing erfolgreich sein.
