Trendreport

KI im Marketing: Mit lernenden Algorithmen zu neuen Zielgruppen

(Grafik: Shutterstock / TZIDO SUN)

Künstliche Intelligenz ersetzt zwar nicht die menschlichen Marketingteams, ­unterstützt aber die Mitarbeiter bei der Steuerung von Kampagnen oder auch im ­Contentmarketing. In Zukunft könnte sie zunehmend auch ein beliebtes Ausdrucksmittel der Markenbildung verdrängen: Emotionen. Ein Trendbericht.


Die Mitteilung im März, dass Zalando 250 Marketingmitarbeiter durch künstliche Intelligenz ersetzt hat, ging wie ein alarmierendes ­Lauffeuer durch die Medienlandschaft. Bei genauerer Betrachtung relativiert sich die KI-Drohkulisse jedoch etwas: So hat sich Zalando entschieden, etliche Prozesse umzustrukturieren, um ­beispielsweise Marketingmaßnahmen noch stärker zu lokalisieren und die Content-­Produktion dezentral in die Absatzländer zu verteilen, was mit einem organischen Personalabbau einhergeht. Natürlich war es von Zalando smart, sich als Technologieführer mit der KI-Innovationsführerschaft im Marketing zu schmücken. Letztlich wird jedoch nur ein Teil des Marketings faktisch durch Algorithmen ersetzt werden.

Auch wenn die Nachricht weit weniger Auswirkungen hat, als zunächst vermutet, wird KI das Marketing tief greifend verändern. Eine aktuelle Studie von McKinsey zeigt, dass, bezogen auf die verschiedenen betrieblichen Funktionen in Unternehmen, das größte Potenzial von KI im Marketing steckt, mit einem Potenzial für die Wertschöpfung in Höhe von bis zu sechs Billionen US-Dollar. Interessanterweise steht dem eine sehr geringe Anzahl erfolgreicher KI-Anwendungen im Marketing – insbesondere deutscher Unternehmen – gegenüber.

Künstliche Intelligenz im Sinne eines vollständig autonomen, selbstlernenden Systems ist in der Tat noch nicht praktische ­Realität. Es gibt zwar imposante Beispiele wie Googles Alphago, ein Programm für das Brettspiel Go, das mehrfach professionelle Go-Spieler schlagen konnte und so das gestiegene Potenzial von KI zeigt. Doch noch basieren diese Programme auf einem recht mechanistischen Ansatz, der fleißig aus großen Datenmengen „lernt“. Es sind doch immer noch in gewisser Weise Laborsituationen, die mit der Unternehmensrealität wenig zu tun haben. Auch die Analogie der neuronalen Netze mit dem menschlichen ­Gehirn ist irreführend. Nicht nur, dass wir rein quantitativ meilen­weit von den Neuronenmengengerüsten und -beziehungen des menschlichen Gehirns entfernt sind. Wir wissen bis heute nicht, wie das menschliche Gehirn genau funktioniert, wollen es aber nachbauen. Und trotzdem: Auch wenn die KI-Ansätze eine Quasi-Intelligenz vorgaukeln, können sie das Marketing nach­haltig unterstützen und verändern. Aus unternehmerischer Sicht ­zählen letztlich die Dimensionen Automation und Augmentation:
Wie gut kann KI Marketingprozesse automatisieren und wie gut kann KI ­Marketingentscheidungen unterstützen beziehungs­weise ­optimieren?

Die KI-Marketing-Matrix

Die meisten KI-Anwendungen beziehen sich, wie auch das Zalando-­Beispiel, auf die Automatisierung von Marketingfunktionen und -prozessen. In diesem Rahmen treffen Systeme auch eigenständig einfache Entscheidungen. Dabei geht es in der Regel um die Substitution menschlicher Aktivitäten durch künstliche Intelligenz, um Kosten- und Effizienzvorteile zu erzielen. So gibt es viele Automatisierungsanwendungen, die heute schon einen hohen Reifegrad und Einsatz in der Praxis haben. Hierzu gehören beispielsweise ­Marketingautomation oder Real-Time-Bidding.
Im Gegensatz dazu geht es bei den Augmentation-­An­wendungen insbesondere um die intelligente Unterstützung und Anreicherung komplexer und kreativer Marketingauf­gaben, die derzeit in der Regel noch von menschlichen Akteuren durchgeführt werden. So kann die KI automatisch eine Analyse von Wettbewerbern, Zielgruppen und Trends vornehmen. Diese ­Insights können Marketingverantwortliche nutzen, um ihre Strategie zu entwickeln beziehungsweise anzupassen. Damit werden ­Entscheidungsprozesse mit wichtigen Informationen angereichert. Die eigentliche Entscheidung wird aber nicht automatisiert, sondern bleibt Hoheit menschlicher Akteure. KI kann im Sinne der Augmentation Marketern auch dabei helfen, die steigende Komplexität von Kanälen und Touchpoints zu managen. So kann sowohl der Wertbeitrag eines Kanals als auch das notwendige Zusammenspiel der Kanäle zur Optimierung der Conversion berechnet werden. Auf Basis umfangreicher Customer-Journey-­Daten lässt sich so auch die optimale Media-Budget-Allokation über die Zeit bestimmen: Wann sollte welcher Euro in welchen Kanal investiert werden? Der finale Mediaplan inklusive der organisatorischen Rollenverteilung wird dann – zumindest heute noch – von Menschen erstellt und ausgewertet. Aufgrund der ­höheren Komplexität und Kreativität dieser Aufgaben sind sowohl der Reifegrad als auch die Verbreitung im Vergleich zu den Automatisierungsbeispielen durch KI deutlich geringer ausgeprägt.

In der Automatisierung von Marketingprozessen zeigt KI heute schon einen hohen Reifegrad und Praxiseinsatz. (Grafik: Peter Gentsch)

Es gibt jedoch auch Anwendungen, die trotz ihres hohe Reifegrades in der Praxis heute noch vergleichsweise gering eingesetzt werden. Ein Anwendungsbereich, auf den dieses Phänomen zutrifft, ist das Prinzip der Lookalikes, die für die Identifikation und Profilierung von Zielgruppen genutzt werden können. So kann künstliche Intelligenz über circa 10.000 Datenpunkte im Web zu Unternehmen oder Konsumenten zusammentragen und über sogenannte Deep-­Learning-Algorithmen neue Zielgruppen ermitteln und profilieren. Im B2C-Bereich lässt sich dies zum Beispiel gut mit Facebook-Custom-­Audiences umsetzen.

Eine große Rolle spielt KI zunehmend auch im Content­marketing. Dabei helfen Algorithmen zur semantischen Konzeptualisierung von Content. So bildet beispielsweise der Word-to-Vec-­Algorithmus den Content automatisch in Form von Vektoren ab, die den tatsächlichen Inhalt abstrakt formalisieren. Diese ­Repräsentation ist deutlich mächtiger als der typische Index über einen Inhalt. Auf dieser Basis lässt sich auf einer analytischen Ebene automatisch ähnlicher oder sich ergänzender Content finden. Sogenannte „Long-Short-Term-Memory-Recurrent-­Neural-Networks“ können im Sinne des Predictiv-­Contents auch neue Inhalte produzieren, indem sie, ausgehend von Wörtern, unter Einbezug des zeitlichen Kontextes die nächsten nahe liegenden Wörter und Sätze vorhersagen. Ein Beispiel ist die KI-unterstütze Erstellung einer Ausgabe des britischen Marketingmagazins The Drum. Tausend Exemplare wurden von der Ausgabe gedruckt, bei der die KI sowohl Bilder auswählte, als auch Texte anpasste und die Seiten gestaltete. Gespeist wurde die KI dafür mit ­Daten der Gewinner des Goldenen Löwen vom Cannes Lions Inter­national Festival of Creativity. Es ging also nicht nur darum, das Magazin zu erstellen, sondern gleichzeitig eine künstliche ­Intelligenz zu kreieren, die den Geschmack des Lifestyle-Publikums trifft. Auf Basis solcher Verfahren wird auch der sogenannte ­Roboterjournalismus zunehmend kreativ. Algorithmen sind in der Lage, das Web automatisch nach Informationen zu durchsuchen, diese zusammenzuführen und daraus ein lesbares Content-Stück herzustellen. Datenbasierte Berichte werden im Bereich Sport, Wetter oder Finanzen schon heute häufig automatisiert erstellt.

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