12 Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen das Marketing verbessern kann

Maschinelles Lernen kann Vermarktern helfen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und umsetzbare Taktiken zur Verbesserung ihrer Marketingkampagnen zu finden . Zwei der häufigsten Marketingfragen, die Vermarkter stellen, lauten: „Wo finde ich hochwertige Leads?“ und "Wie kann ich meine Kampagnen verbessern?"

KI-basiertes Marketing hilft Vermarktern, bessere Konversionsraten und Verkäufe zu erzielen, da es auf spezifischen Informationen über Kunden basiert , einschließlich ihres Verhaltens, Kaufverhaltens und vielem mehr.

Modelle, die von verschiedenen Algorithmen unterstützt werden, helfen bei allen möglichen Aspekten des Marketings. Sie tragen dazu bei, die Kundenreichweite zu verbessern , personalisierte Inhalte zu erstellen, eine Reaktion auszulösen und eine großartige Benutzererfahrung zu schaffen.

Hier sind einige der vielen Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen zur Verbesserung des Marketings beitragen kann.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), deren Kern die Mustererkennung ist. Es gibt Computern die Möglichkeit , Daten zu analysieren und zu interpretieren und ohne explizite Programmierung genaue Vorhersagen zu treffen.

Je mehr Datenpunkte zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden, desto besser, da dies tiefere Einblicke ermöglicht und immer subtilere Muster entdeckt.

Eine QuanticMind- Umfrage ergab, dass fast 100 % der Branchenexperten glauben, dass die Zukunft des digitalen Marketings von maschinellen Lerntechniken und KI-basierter Marketingautomatisierung beeinflusst wird.

Viele von ihnen glauben, dass die Verbesserung des Kundenerlebnisses der Bereich sein wird, in dem maschinelles Lernen am vorteilhaftesten ist.

1. Integrieren Sie Chatbots, um den Kundenservice zu verbessern

Ein alltäglicher Anblick auf modernen Websites sind Chatbots, die in der unteren Ecke des Bildschirms auftauchen und Hilfe anbieten, sobald ein Besucher auf der Website ankommt. Durch den Einsatz von Chatbots können Marken Kunden rund um die Uhr unterstützen.

Diese Chatbots können einfache Kundenanfragen beantworten und sie an die richtigen Personen weiterleiten, wenn sie nicht helfen können. Sie lernen ständig aus ihrer Interaktion mit Besuchern und sammeln und interpretieren Daten, um genauere Antworten zu geben.

Der für Google Assistant entwickelte eBay-Chatbot ist ein E-Commerce-Chatbot, der Kunden hilft, die Sprachsuche zu verwenden, um das beste Angebot für bevorzugte Produkte zu finden.

Designer Shoe Warehouse ( DSW ) nutzt einen Facebook-Messenger-Bot als Einkaufsassistent. Nachdem Kunden Schuhe gekauft haben, macht es ihnen DSW leicht, ihre Pakete zu verfolgen und personalisierte Versandinformationen zu erhalten.

Bots können auch für viele andere Zwecke verwendet werden, z. B. um Informationen über Rabatte oder Coupons auszutauschen und die Einführung neuer Produkte anzukündigen.

2. Inhalte optimieren

Die Inhaltsoptimierung ist einer der wichtigsten Aspekte von SEO , der dazu beiträgt, die Sichtbarkeit in der organischen Suche zu erhöhen. Inhalte, die viele Klicks erhalten, tragen zu einer besseren Position in den Suchmaschinen bei und lenken mehr Besucher auf eine Website.

Maschinelles Lernen hilft herauszufinden, welche Inhalte am besten funktionieren, ob es sich um E-Mail-Betreffzeilen, Artikelüberschriften oder Bilder handelt. Beispielsweise kann es feststellen, dass Bilder einer Person besser funktionieren als Gruppenbilder, und diese Ergebnisse priorisieren.

Erkenntnisse, die aus riesigen Mengen von Kundendaten über Interessen, frühere Einkäufe und Online-Verhalten extrahiert werden, können Vermarktern helfen , die Art von Inhalten zu erstellen, die die Leser an allen Berührungspunkten auf ihrer Reise am meisten ansprechen, von den E-Mails, die sie schreiben, bis zu den von ihnen angebotenen Produkten.

Laut den Experten des Essay Writing Service UK starteten Vermarkter in der Vergangenheit ihre Werbekampagnen, ohne ihr Publikum wirklich zu kennen, und verschwendeten Geld für Anzeigen oder Werbemaßnahmen, die bei ihnen nicht ankamen.

Maschinelles Lernen hilft, diese Verschwendung zu eliminieren. Es beseitigt das Rätselraten und ermöglicht es Marketingfachleuten, die richtige Zielgruppe mit der Art von Inhalten zu erreichen, die die besten Chancen auf Engagement bieten.

3. Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen

Algorithmen für maschinelles Lernen können helfen, neue Produkte und Dienstleistungen genauer auf die Bedürfnisse der Verbraucher abzustimmen. So wird es beispielsweise möglich, weltweit Umfragen mit potenziellen Kunden durchzuführen und die Daten zu analysieren, um ein Produkt auszuliefern.

Dies kann Unternehmen dabei helfen , neue Möglichkeiten und neue Produkte zu identifizieren , die sie entwickeln können, um eine neue Kundengruppe anzusprechen.

Dieselbe Lösung kann Unternehmen dabei helfen, verschiedene Produkte oder Versionen desselben Produkts für verschiedene Märkte bereitzustellen. Beispielsweise könnten die Umfragen darauf hindeuten, dass Autofahrer in den USA Allradantriebe bevorzugen, während in Europa Hybridfahrzeuge gefragt sind.

Mit dieser Art von Informationen wäre ein Autohersteller in der Lage, ein geeignetes Fahrzeug für den US-amerikanischen und europäischen Markt zu entwerfen.

4. Trends aufdecken

Maschinelles Lernen verwertet unstrukturierte Daten und ermöglicht Einblicke in das, worüber Kunden in der Öffentlichkeit sprechen . Es kann soziales Geschwätz entschlüsseln, um neue Produkt- oder Inhaltsideen zu inspirieren, die sich direkt auf Kundenpräferenzen beziehen.

Ein Beispiel hierfür ist, als Ben & Jerry's entdeckte, dass die Leute im öffentlichen Bereich über Eis zum Frühstück sprachen, und beschloss, eine Reihe von Eis mit Frühstücksgeschmack auf den Markt zu bringen.

5. Personalisieren Sie Produktempfehlungen

Es gibt viele Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen das Einkaufserlebnis der Kunden verbessern kann. Es kann die Reise der Käufer leiten und personalisierte Produktempfehlungen abgeben.

Amazon generiert einen fairen Prozentsatz seines Jahresumsatzes durch personalisierte Produktempfehlungen.

Netflix steigert seinen Umsatz auch, indem es einen Algorithmus verwendet, um Kunden personalisierte Filmempfehlungen anzubieten . Maschinelles Lernen hilft dabei, Inhalte vorzuschlagen, die Zuschauern am ehesten gefallen, basierend auf dem, was sie zuvor gesehen, bewertet oder ignoriert haben.

Up-Selling und Cross-Selling können ein viel besseres Engagement erzielen, wenn maschinelles Lernen hilft, Produktempfehlungen zu beschleunigen und zu optimieren.

Durch die Analyse des Kundenverhaltens in der Vergangenheit und die Vorhersage der Nachfrage können Vermarkter gezielte Angebote mit besseren Conversion-Chancen machen.

6. Verbessern Sie die Lead-Generierung und -Bewertung

Leads sind das Lebenselixier eines Unternehmens und maschinelles Lernen kann ihnen dabei helfen, hochqualifiziertere Leads zu generieren . Bots, die KI verwenden, können aus Gesprächen lernen, die auf einer Website zwischen Vertriebsmitarbeitern und Verbrauchern stattfinden.

Diese Informationen ermöglichen es ihnen, Fragen zu beantworten, mehr darüber zu erfahren, was einen guten Lead ausmacht, und Leads aus Besuchen in großem Umfang zu generieren.

Die Kenntnis der Wahrscheinlichkeit, dass ein Lead einen Kauf tätigt, kann Marketern helfen, die mit vielen Leads zu tun haben. Maschinelles Lernen verwendet Daten, um Leads zu bewerten , was die Effizienz steigern und Zeit sparen kann.

Es wird viel einfacher, Energie darauf zu konzentrieren, solche Leads zu konvertieren. Wenn sie sich die Profile der Kunden ansehen, die am meisten kaufen, können Vermarkter gemeinsame Merkmale identifizieren, die sie beim Marketing berücksichtigen können.

7. Werbung optimieren

Herkömmliche Werbung erforderte Entscheidungen darüber, welcher Werbekanal ausgewählt werden sollte, wie viel Werbefläche gekauft werden sollte, wann eine Anzeige geschaltet werden sollte und wie lange eine Kampagne dauern sollte.

Werbung ist ein großer Kostenfaktor für Unternehmen und der Einsatz von maschinellem Lernen kann helfen, seine Leistung zu optimieren .

Frühere Entscheidungen, die von Vermarktern getroffen werden mussten, werden jetzt durch maschinelles Lernen informiert. Beispielsweise hilft die Verwendung einer Facebook Lookalike Audience Vermarktern, potenzielle Kunden mit ähnlichen Eigenschaften wie ihre bestehenden Kunden zu finden und anzusprechen.

Smart Bidding ist eine Strategie, die maschinelles Lernen nutzt, um PPC-Kampagnen effektiver zu machen. Es kombiniert maschinelles Lernen und kontextbezogene Signale, um Gebote zu optimieren. Milliarden von Datenpunkten werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass ein potenzieller Kunde konvertiert.

8. Marketing automatisieren

Automatisierung bringt Marketing auf die nächste Stufe. Maschinelles Lernen bringt die Zahlen auf den Punkt, lernt aus vergangenen Ergebnissen und bietet umsetzbare Erkenntnisse.

Es hilft bei allen Aspekten des Marketings wie Kundensegmentierung, Abgabe von Empfehlungen, Personalisierung von Inhalten und Kundenservice.

Dies trägt dazu bei, die Entscheidungsfindung für Vermarkter zu vereinfachen, und während es ständig dazulernt, verbessert es sich ständig. Marken, die die Benutzererfahrung mithilfe von Marketingautomatisierung verwalten, erzielen eine viel höhere Rate an qualifizierten Leads und erleben eine Umsatzsteigerung.

Auf maschinellem Lernen basierendes E-Mail-Marketing hilft Vermarktern, Kunden zu segmentieren und ihre E-Mail-Kampagnen stark zu personalisieren. Sie können personalisierte E-Mail-Betreffzeilen und Nachrichten schreiben, die darauf ausgerichtet sind, die Kundenbindung zu fördern.

Sie können frühere Antworten verwenden, um den optimalen Zeitpunkt und Weg zum Senden von Nachrichten zu bestimmen. Der Einbau von Split-Tests in ihr E-Mail-Marketing kann dazu beitragen, den ROI weiter zu steigern.

9. Preise optimieren

Dynamic Pricing gibt es bereits seit einiger Zeit und wird häufig in der Hotellerie und Reisebranche eingesetzt. Diese Branchen bieten flexible Preise basierend auf den Marktbedingungen und der Kundennachfrage.

Auch Einzelhandelsunternehmen setzen zunehmend auf flexible Preisgestaltung , da sie über die erforderlichen Daten und maschinelles Lernen zu ihrer Analyse verfügen.

Die Preiselastizität wird für jedes Produkt bestimmt, indem Elemente wie der Verkaufszeitraum, das Kundensegment, die Produktpositionierung und mehr berücksichtigt werden. Algorithmen des maschinellen Lernens können auch dabei helfen, zu erkennen, welche Kunden wahrscheinlich auf das Angebot eines Rabatts reagieren werden.

10. Kundenabwanderung vorhersagen

In der Lage zu sein, die Abwanderung von Kunden vorherzusagen, ermöglicht es Unternehmen, sie zu erreichen, bevor sie gehen. Es ist möglich, ein maschinelles Lernmodell mit Beispielen von Kunden zu trainieren, die abgewandert sind oder nicht , um Muster zu entdecken und diejenigen zu identifizieren, die wahrscheinlich nicht abwandern.

Urban Airship, ein digital gewachsenes Unternehmen, verwendet einen maschinellen Lernalgorithmus, um das Verhalten von Mobilfunkkunden zu analysieren, um App-Publisher dabei zu unterstützen, treue Benutzer zu identifizieren und diejenigen vorherzusagen, die am wahrscheinlichsten abwandern.

Marketer können dann Maßnahmen ergreifen, um die Kundenbindung zu vertiefen oder mehr in die Bindung bestimmter Kundensegmente zu investieren.

11. Sprechen Sie die richtigen Influencer an

Immer mehr Marken nutzen heute Influencer. Sie wissen es besser, als sie blind zu verwenden, und wollen diejenigen, die mit ihren Markenwerten übereinstimmen. Dies kann ihnen helfen, ein breiteres Publikum zu erreichen und mit ihm in Kontakt zu treten und die Glaubwürdigkeit der Marke zu fördern.

Ein Tool für maschinelles Lernen kann dabei helfen, Social-Media-Beiträge nach verschiedenen Indikatoren zu durchsuchen und Influencer zu empfehlen, die am besten mit einem Publikum in Kontakt treten.

Maschinelles Lernen hilft, eines der größten Probleme bei der Verwendung von Influencern zu bekämpfen, nämlich das von Influencern mit falschen Followern und solchen, die ihre Leistung aufblähen.

Auf maschinellem Lernen basierende Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) können von Influencern gepostete Videoinhalte sinnvoll interpretieren und Marken bei der Auswahl der richtigen Markenbotschafter unterstützen. Es hilft ihnen auch zu verstehen, wie Markenbotschaften vom Influencer gemacht werden.

Mazda nutzte IBM Watson, um Influencer für die Markteinführung eines ihrer neuen Fahrzeuge auf einem Festival in Austin, Texas, auszuwählen. Sie fuhren mit dem Fahrzeug durch die Stadt und posteten dann ihre Erfahrungen unter dem Hashtag #MazdaSXSW .

12. Verwalten Sie soziale Medien

Maschinelles Lernen hilft Vermarktern, die Macht der Daten zu nutzen, um ihre Präsenz in sozialen Medien zu optimieren . Beispielsweise kann es ihnen helfen, die Bewertungen oder Beschwerden zu identifizieren, die sofort beantwortet werden müssen, um den Ruf der Marke zu verwalten.

Social-Listening-Tools, die auf maschinellem Lernen basieren, können Hashtags, Schlüsselwörter und Markenerwähnungen auf allen Social-Media-Plattformen verfolgen.

Die aus der Analyse dieser Daten gewonnenen Erkenntnisse können Marken helfen, die richtige Art von Inhalten für jede Plattform zu erstellen, die ein Publikum auf einer tiefen Ebene einbezieht.

Machine Learning ersetzt nicht die Rolle des Marketers

Gute Vermarkter sind nach wie vor wichtig und maschinelles Lernen ersetzt ihre Rolle nicht. Es ist ironisch, dass maschinelles Lernen dabei hilft, ihre Marketingbemühungen zu humanisieren. = Sie müssen keine Zeit mit wertlosen Inhalten verschwenden oder Relevanz ignorieren.

Sie haben die Möglichkeit, Kunden an jedem Berührungspunkt ihrer Reise effektiv zu erreichen.

Es ist möglich, vorherzusagen, welche Kunden am treuesten sind, und sich auf sie zu konzentrieren. Sie können auch vorhersagen, welche Kunden abwandern werden, und eingreifen, bevor es zu spät ist. Sie verstehen, welche Inhalte am effektivsten sind und die besten Ergebnisse bringen.

Die Notwendigkeit, sich an ein generisches Publikum zu wenden und auf das Beste zu hoffen, gehört der Vergangenheit an. Sie haben jetzt genügend Erkenntnisse aus Kundendaten, um Kampagnen effektiv zu planen und die besten Ergebnisse zu erzielen, weil sie nicht im Dunkeln schießen.

Ein letztes Wort

Maschinelles Lernen im Marketing wird zu einem Wendepunkt , da eine Welle neuer Technologien, die es nutzen, Macht in die Hände von Marketingfachleuten bringt. Dies ermöglicht eine neue Ära des besseren Verständnisses der Verbraucher und der Verbesserung des Kundenerlebnisses.

In den nächsten Jahren wird sich wahrscheinlich noch deutlicher zeigen, wie maschinelles Lernen die Art und Weise verändert, wie Marken mit Kunden interagieren und ein authentischeres Erlebnis bieten, um sie anzuziehen, an sie zu verkaufen und sie zu bedienen.

Dies wird wahrscheinlich einen großen Einfluss auf das Geschäftsergebnis haben.

Autor Bio

Charlie Svensson arbeitet als leitender akademischer Autor für einen führenden Dienst zum Verfassen von Essays für Hochschulen in Großbritannien. Er verfügt über umfangreiche Erfahrung im Verfassen von Abschlussarbeiten, Essays, Laborberichten und Kursarbeiten. Er entwickelt derzeit einen Online-Kurs, um das Lernen für nicht englischsprachige Studenten, die in den USA und Großbritannien studieren, zu erleichtern.