Im digitalen Zeitalter können Marketingfachleute ohne fundierte Kenntnisse in den Bereichen Daten, Analytik und Automatisierung keinen Erfolg erzielen.
Der Erfolg im Marketing hängt von verschiedenen Faktoren ab. Daher ist es ratsam, eine fundierte Verbraucherforschung durchzuführen, um die Markenstrategie zu entwickeln. Außerdem ist es sinnvoll, Inhalte einzusetzen, die das Publikum begeistern, und sich mit Verhaltensökonomie auszukennen.
Maschinelles Lernen kann die Leistung von Marketingfachleuten bei alltäglichen Aufgaben verbessern. Zu diesen Aufgaben gehören beispielsweise die Kundensegmentierung, die Erstellung von Markenkommunikationsmaterialien und die Kundenkommunikation.
In der aktuellen Wirtschaftslage ist eine Marketingabteilung, die sich nicht mit maschinellem Lernen auskennt, daher stark benachteiligt.
Zudem nutzt maschinelles Lernen einen Algorithmus, um Datenmuster zu erkennen und daraus zu lernen. So werden Kampagnen neu überdacht, indem zukünftige Kundenbewegungen vorhergesagt und Anforderungen bewertet werden.

Beispiele für maschinelles Lernen im Marketing – eine Erklärung

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind zwei unterschiedliche Bereiche, die sich gegenseitig ergänzen. Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt bestimmte Aspekte des „denkenden“ Verstandes. Maschinelles Lernen (ML) hingegen unterstützt den Menschen dabei, Probleme effizienter zu lösen. Als Teilbereich der KI nutzt ML daher Daten, um sich selbst beizubringen, wie ein Prozess mithilfe von KI-Fähigkeiten ausgeführt wird.

Wie wird ML im Marketing eingesetzt?

Die Marketingbranche nutzt maschinelles Lernen, um die Kundenbindung zu stärken. Daher ist maschinelles Lernen für Marketingfachleute unverzichtbar, um Kampagnendaten zu erfassen und diese anschließend in Erlebnisse umzuwandeln, die die Kundenzufriedenheit und den Unternehmensgewinn maximieren.

Maschinelles Lernen im digitalen Marketing

Maschinelles Lernen findet in Digital-Marketing-Abteilungen weltweit Anwendung. Zu seinen Vorteilen gehört daher die Nutzung von Daten, Inhalten und Online-Kanälen zur Steigerung der Produktivität. So hilft es Digital-Marketern, ihre Zielgruppe besser zu verstehen. Es gibt zahlreiche Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen in Ihren digitalen Ansatz integriert werden kann, darunter:

Content-Marketing

Digital-Marketing-Experten sind damit beschäftigt, Inhalte zu erstellen, um die Zielgruppe anzusprechen. Daher können ML-Tools eine wichtige Rolle dabei spielen, Digital-Marketing-Experten zu einem besseren Verständnis der Daten zu verhelfen. So optimieren ML-Tools die Arbeitsabläufe, um durch die Erfassung von Verbrauchertrends mit den Inhalten mehr potenzielle Kunden zu erreichen.

Pay-per-Click-Kampagnen (PPC):

Vorbei sind die Zeiten, in denen Marketingfachleute versuchten, anhand von Datensätzen die Wirksamkeit von PPC-Kampagnen zu messen. So können ML-Tools die PPC-Kampagnen unterstützen, indem sie Informationen liefern, die Folgendes aufzeigen:

• Die Kennzahlen, die man benötigt, um das Geschäft voranzubringen
• Wie man auf der Grundlage der wichtigsten Leistungsfaktoren bessere, strategische Entscheidungen treffen kann
• Die Herausforderungen meistern, die einem daran hindern, die PPC-Ziele zu erreichen

Suchmaschinenoptimierung (SEO):

SEO spielt nach wie vor eine wichtige Rolle in einer umfassenden digitalen Strategie. Da sich die SEO-Algorithmen der wichtigsten Suchplattformen ständig ändern, könnten Erkenntnisse aus suchbaren Inhalten im Suchprozess mittlerweile besser geeignet sein als bestimmte Schlüsselwörter.

Hier sind einige großartige Beispiele für den Einsatz von maschinellem Lernen im Marketing

OneSpot

OneSpot steigert mithilfe von Algorithmen die Markenbindung und die Nutzung von Inhalten.

Angenehme Forschung

Agreeable Research nutzt vernetzte Umfragen, um Beziehungen zwischen den Befragten zu erfassen und zu messen. Auf diese Weise baut das Unternehmen „kontrollierte soziale Netzwerke“ auf. Dies wiederum gibt Aufschluss über die Beweggründe für das Verbraucherverhalten in Bezug auf Kaufentscheidungen, Wahlverhalten usw.

Funnel AI

Funnel AI verbindet maschinelles Lernen mit umfassenderer künstlicher Intelligenz und sozialen Medien. Damit unterstützt es Unternehmen dabei, ihre Umsatzchancen zu steigern und ihr Wachstum zu fördern.

ZyloTech

Das am MIT gegründete Unternehmen ZyloTech nutzt maschinelles Lernen, um Kundendaten zu sortieren und zusammenzuführen. Dies trägt wiederum dazu bei, „relevanzbasierte Empfehlungen“ für jede Marketingplattform zu erstellen.

Satz

Frase verbindet maschinelles Lernen mit menschlicher Intelligenz, um bessere Inhalte zu liefern, die die menschliche Kreativität fördern. Zu seiner kreativen Community gehören daher Nachrichtenagenturen, freiberufliche Autoren und interne Marketingteams.

MarketMuse

MarketMuse, ein Entwickler von KI-basierter Marketing- und Optimierungssoftware, hat kürzlich „Suite“ auf den Markt gebracht. Damit ermöglicht das Unternehmen anderen Firmen, Inhalte besser zu planen, zu analysieren, zu gestalten und zu optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Optimail

Maschinelles Lernen kommt Optimail zugute, indem es die E-Mail-Marketingkampagnen durch automatisierte Optimierung verbessert.

PeopleAI

PeopleAI nutzt maschinelles Lernen, um durch die Entwicklung von Tools zur Vertriebsautomatisierung die Produktivität zu steigern. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf die wirklich wichtigen Aufgaben im Vertrieb und Marketing konzentrieren.

Wissenschaft der Kundenbindung

Retention Science nutzt KI und maschinelles Lernen, um die Kommunikation zwischen Marke und Kunden zu fördern. Dazu deckt das Unternehmen Kundentrends auf, wertet Daten aus und optimiert Marketingkampagnen.

Converseon

Converseon sammelt und analysiert Daten aus sozialen Medien, um die Reaktion von Unternehmen auf Kundenbedürfnisse und -anfragen zu verbessern.

Ylopo

Ylopo ist eine digitale Marketing-Technologieplattform für Immobilienmakler. Sie unterstützt somit die Einbindung verschiedener Komponenten, darunter Social-Media-Marketing und KI.

Datagran

Datagran nutzt maschinelles Lernen in seiner AI Suite, um Unternehmen zu unterstützen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Daten nutzen, um Cluster zu prognostizieren und Kunden gezielt anzusprechen. So können Kunden anhand von Echtzeit-Feedback feststellen, welche Marketingmaßnahmen am besten funktionieren.

Mautic

Die offene Marketing-Cloud von Mautic ermöglicht es Unternehmen, digitale Kanäle zu integrieren und zu personalisieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen in der Marketingautomatisierung optimiert das Unternehmen somit Inhalte und Kampagnen.

PushSpring

Das Unternehmen ist auf mobiles Marketing spezialisiert und nutzt dabei fortschrittliche Methoden des maschinellen Lernens. So unterstützt PushSpring Werbetreibende auch dabei, ihre Strategie für die mobile Zielgruppenansprache individuell anzupassen und zu optimieren.

Sailthru

Sailthru unterstützt Unternehmen bei der zentralen und automatisierten E-Mail-Verwaltung. So kann es mithilfe proprietärer Algorithmen eine große Anzahl von Nachrichten personalisieren.

Dstillery

Dstillery ist ein Unternehmen für angewandte Datenwissenschaft. Daher nutzt es maschinelles Lernen, um aus seiner umfangreichen Datenbank umsetzbare Kundenerkenntnisse zu gewinnen.

Primal Digital

Die Dienstleistungen von Primal Digital unterstützen Unternehmen dabei, ihre Marketingmaßnahmen zu optimieren. Dazu gehören bezahlte Suchmaschinenwerbung, Suchmaschinenoptimierung (SEO), E-Mail-Marketing, Social Media und weitere Maßnahmen.

Intentwise

Intentwise ermöglicht automatisierte Downloads und Dashboards für verschiedene Arten von Marketingkampagnen. Zu den weiteren Vorteilen zählen daher:

• Automatisierter Zugriff auf präzise Leistungsdaten.
• Automatisierte Gebotsempfehlungen und -verwaltung.
• Algorithmen, die auf der Grundlage von Suchdaten neue Keywords vorschlagen

Conversica

Es basiert auf einer KI-Plattform, die maschinelles Lernen mit NLP und Textgenerierung kombiniert. Daher kommuniziert der KI-Assistent mit potenziellen Kunden und pflegt den Kontakt durch ehrliche, wechselseitige Kommunikation.

Dynamic Yield

Dynamic Yield unterstützt Marketingfachleute dabei, ihren Umsatz zu steigern. Dazu nutzt das Unternehmen Personalisierung über eine einzige Plattform, Empfehlungen, automatische Optimierung und personalisierte Nachrichten.

Gong

Gong nutzt KI und maschinelles Lernen, um B2B-Vertriebsteams dabei zu unterstützen, mehr Abschlüsse zu erzielen. Dazu zeichnet das Tool alle vertriebsorientierten Anrufe auf, transkribiert sie und analysiert deren Inhalt.

Fazit

Dank maschinellem Lernen wird die geistige Arbeitskraft nicht mehr für Nebensächlichkeiten verschwendet. Das bedeutet also, dass Marketingfachleute, die maschinelles Lernen nutzen, um ihre Marketingkampagnen zu erweitern, zu optimieren und zu automatisieren, ihre Intelligenz in die Strategie statt in die operative Umsetzung investieren können. Setzen Sie daher maschinelles Lernen in allen Marketingbereichen ein, denn das ist der Weg in die Zukunft.