Wussten Sie, dass 3 von 4 Unternehmen, die maschinelles Lernen einsetzen, den Umsatz mit neuen Produkten und Dienstleistungen um mehr als 10 % steigern? Und sind Sie neugierig, wie man maschinelles Lernen für das digitale Marketing einsetzen kann? Wenn Ihre Antwort ja ist, lesen Sie einfach unseren neuen Blogpost weiter!
Das Thema des Einsatzes von maschinellem Lernen im digitalen Marketing ist stark unterschätzt. Es gibt Tausende von Artikeln, Vorträgen und Best Practices, die effektivere digitale Strategien, mehr Leads und eine höhere Kundenzufriedenheit versprechen. Das alles klingt so unfassbar und ziemlich vage.
Doch es gibt etwas, das sich auf dem Gebiet der Technologie entwickelt und das Spiel verändern wird, aber niemand spricht darüber. Etwas, das nicht nur eine Theorie ist, sondern ein ganzer Wissenschaftszweig, der durch Fakten gestützt wird. Etwas, das Ihnen genau sagen kann, womit Sie planen sollten, welche Ergebnisse Sie erwarten können und welche Änderungen Sie vornehmen müssen.
Ja, es ist das maschinelle Lernen. Es gibt sogar einen alten Witz darüber:
Maschinelles Lernen ist so ähnlich wie Teenager-Sex. Jeder redet darüber. Nur einige wissen wirklich, wie man es macht. Jeder denkt, dass alle anderen es auch tun. Also behauptet jeder, er würde es auch tun.
Wenn es um maschinelles Lernen geht, denkt jeder sofort an futuristische Produkte wie selbstfahrende Autos oder Siri. Doch es sind nicht nur die innovativen Unternehmen mit riesigen F&E-Budgets, die das tun. Techcrunch geht davon aus, dass fast jedes Fortune-500-Unternehmen diese Technologie bereits einsetzt.
Aber was ist eigentlich maschinelles Lernen? Wie können wir es von künstlicher Intelligenz und Deep Learning unterscheiden? Und wie können wir maschinelles Lernen im digitalen Marketing einsetzen?
Künstliche Intelligenz bezeichnet den Einsatz von Computern zur Nachahmung der kognitiven Funktionen des Menschen. Maschinen führen Aufgaben auf der Grundlage von Algorithmen auf "intelligente" Weise aus.
Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Fähigkeit von Maschinen, eine Reihe von Daten zu empfangen und selbst zu lernen, indem sie ihre Algorithmen ändern, wenn sie mehr über die zu verarbeitenden Informationen erfahren.
Deep Learning ist eine Methode zur Nachahmung des dichten Neuronennetzes im menschlichen Gehirn. Mit Deep Learning sind Computer in der Lage, eine riesige Datenmenge auf einmal zu verarbeiten, so wie es das Gehirn tut. Da alle neuronalen Bahnen in unserem Gehirn miteinander verbunden sind, können wir schnell reagieren und Verbindungen zwischen Dingen herstellen. Dasselbe lässt sich mit Deep Learning auf Computer übertragen. Durch die gleichzeitige Verarbeitung dieser riesigen Datenmenge können Computer ihre Präzision erheblich steigern.
Alles in allem können wir künstliche Intelligenz als das Konzept der menschenähnlichen Intelligenz in Maschinen betrachten, maschinelles Lernen als einen Ansatz zur Nachahmung künstlicher Intelligenz und Deep Learning als eine erfolgreiche Technik im Bereich des maschinellen Lernens. Nachdem wir nun diese Konzepte verstanden und den Unterschied zwischen ihnen erkannt haben, können wir uns nun mit ihren Anwendungen befassen.
Content-Marketing
Das Thema Content Marketing ist für Vermarkter seit langem interessant, doch die meisten von ihnen sind sich nicht bewusst, welche Vorteile maschinelles Lernen dabei bringen kann.
Benutzergenerierte Inhalte
Von Nutzern erstellte Inhalte werden von Vermarktern sehr geschätzt, doch ihre Aufbereitung ist mit viel Arbeit verbunden... oder auch nicht, wenn sie maschinelles Lernen einsetzen. Die heutigen maschinellen Lernmodelle sind in der Lage, Rechtschreibfehler, Vulgarität, Spam-Kommentare oder Fehlinformationen herauszufiltern. Und sie können all dies tun, ohne dass ein echter Mensch jeden Inhalt kennzeichnen muss.
Inhaltsempfehlung
Wir alle wissen, wie gut die meisten Online-Unternehmen über unsere Interessen, unser Online-Verhalten, unser Kaufverhalten und unsere Vergangenheit informiert sind. Durch die Nutzung all dieser Daten in maschinellen Lernmodellen helfen die meisten großen Marken ihren Kunden bereits bei der Suche nach relevanten Inhalten. Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie Pinterest, Google, AppStore und Spotify immer wissen, was für den Nutzer interessant ist? Egal, ob es sich um Bilder, Suchergebnisse, mobile Anwendungen oder Musik handelt, Modelle für maschinelles Lernen sind immer zur Stelle, um Ihren Kunden das Beste zu empfehlen.
Kundensupport
Der Kundensupport ist einer der wenigen Geschäftsbereiche, die durch maschinelles Lernen bereits fast vollständig automatisiert werden können. Heute sind maschinelle Lernmodelle in der Lage, den Inhalt einer Kundenanfrage zu erkennen und sie an die richtige Stelle weiterzuleiten. Dies spart den Unternehmen wiederum viel Zeit und Geld.
Laut Forbes glauben 57 % der Führungskräfte in Unternehmen, dass der wichtigste Wachstumsvorteil von KI und maschinellem Lernen in der Verbesserung der Kundenerfahrung und des Kundensupports liegen wird."
Chatbots
Auch die Chatbots sollten wir nicht vergessen. Die meisten der größten Marken setzen sie bereits ein. Sie automatisieren ihre Kundendienstprozesse entweder vollständig oder teilweise. Versuchen Sie, Spotify, McDonald's, Starbucks oder Wholefoods eine SMS zu schreiben, und Sie werden sehen, dass sie sie alle nutzen. Mit Hilfe von Chatbots sind Unternehmen in der Lage
Kundenverhalten
Wann haben Sie sich das letzte Mal gefragt, warum sich so viele Ihrer Besucher nicht in Kunden verwandeln? Das ist eine Frage, die maschinelles Lernen beantworten kann. Modelle des maschinellen Lernens können Ihnen tatsächlich dabei helfen, das menschliche Kaufverhalten vorherzusagen.
Marketingexperten wissen bereits, dass die meisten Kaufentscheidungen nicht auf einer klar definierten Logik beruhen. Emotionen, Vertrauen, Kommunikationsfähigkeiten, Kultur und Intuition spielen dabei eine große Rolle. Kunden kaufen oft die gleichen Dinge, verhalten sich ähnlich und folgen ähnlichen Intuitionen.
Modelle des maschinellen Lernens können das Kaufverhalten der Kunden erlernen und bei der Erstellung von Automatisierungen helfen, um Abwanderung zu verhindern oder die Konversionsrate zu erhöhen.
Werbung
Durch die Analyse von Kundendaten helfen maschinelle Lernmodelle bei der Vorhersage zukünftiger Nutzerpfade. Diese Erkenntnisse helfen Vermarktern, gezielte Werbeaktionen durchzuführen, die eine bessere Kapitalrendite (ROI) erzielen.
Heutzutage sammeln Vermarkter große Datenmengen, wandeln sie in Erkenntnisse um und ziehen daraus Schlussfolgerungen. Diese Schlussfolgerungen werden dann für die Entscheidungsfindung verwendet, und diese Entscheidungen werden von Menschen getroffen. Aber was wäre, wenn wir diese Aufgabe Maschinen überlassen würden?
Die Menge der Daten, mit denen Vermarkter heute konfrontiert sind, ist so groß, dass kein Mensch sie alle analysieren könnte. Ganz zu schweigen davon, dass Menschen von Natur aus zu Fehlern neigen. Wäre es nicht einfacher, wenn Maschinen das alles an unserer Stelle erledigen würden?
Modelle für maschinelles Lernen können Ihnen helfen...
Modelle des maschinellen Lernens können auch dazu beitragen, die Kundenabwanderung zu verringern, indem sie die Risikovorhersage und Interventionsmodelle rationalisieren. Der Harvard Business Review zufolge kostet ein neuer Kunde in der Regel 5 bis 25 Mal so viel wie die Bindung eines bestehenden Kunden. Deshalb ist ein proaktiver Ansatz so wichtig, wenn es um das Thema Kundenabwanderung geht.
Modelle des maschinellen Lernens helfen Ihnen zu verstehen, was genau die Ursache für die Abwanderung ist. Indem Sie Kundenmerkmale wie Alter, Geschlecht, Einkommen oder die Kampagnen, aus denen die Kunden stammen, aufdecken, können Sie besser vorhersagen, welche Art von Kunden wahrscheinlich abwandern wird.
Wie viel Zeit verbringen Sie jedes Jahr mit der Entwicklung Ihrer Preisstruktur? Wie wäre es, wenn das maschinelle Lernen Ihnen auch diese Arbeit abnehmen würde?
Die heutigen Modelle des maschinellen Lernens können bei der Preisoptimierung helfen, indem sie viele wichtige Faktoren wie Preiselastizität, Kundensegment, Verkaufszeitraum und die Position des Produkts in einer Gesamtproduktlinie berücksichtigen.
Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie die Produktnachfrage prognostizieren und den Bestand optimieren, was besonders bei saisonalen oder trendbasierten Angebotsentscheidungen wertvoll ist.
Durch den Einsatz komplexer maschineller Lernmodelle müssen Sie sich keine Sorgen mehr über Lieferengpässe oder Fehleinschätzungen der Nachfrage machen. Dies wiederum führt zu einer allgemeinen Verbesserung Ihres Ergebnisses, einer deutlichen Verringerung von Überbeständen und einer wesentlich geringeren Anzahl von Produktrückgaben.
Die Kunden sind heute mit einer Informationsflut konfrontiert und haben eine kürzere Aufmerksamkeitsspanne. Sie erwarten, dass sie sofort finden, wonach sie suchen. Ob es sich um ein Kleidungsstück in einem Online-Shop oder einen Film auf Netflix handelt, sie wollen sofortige Ergebnisse.
Mit Hilfe des maschinellen Lernens bietet Netflix seinen 100 Millionen Abonnenten weltweit personalisierte Filmempfehlungen. Nach ihren Erkenntnissen geben die meisten Nutzer auf, wenn es länger als 90 Sekunden dauert, einen Film oder eine Fernsehsendung zu finden, die sie sehen möchten. Durch die Verbesserung der Suchergebnisse mithilfe von maschinellem Lernen vermeidet Netflix nach eigenen Schätzungen jährlich Abonnementabbrüche im Wert von 1 Milliarde Dollar.
Maschinelles Lernen wird von vielen Unternehmen eingesetzt: 49 % der Unternehmen erwägen den Einsatz von maschinellem Lernen, 51 % geben an, es bereits zu nutzen. Dennoch gibt es eine ganze Reihe von Problemen, die den Einsatz von maschinellen Lernfunktionen zu einer ständigen Herausforderung machen. Zu diesen Problemen gehören der Mangel an qualifizierten Mitarbeitern und das Problem, dass DeepL nicht zeitnah auf Daten zugreifen kann.
"Bei der Einführung von maschinellem Lernen geht es zu etwa 20 % um die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und zu 80 % um das Aussortieren von Daten. Wir stellen fest, dass die meisten Unternehmen nicht über ein leicht zugängliches, skalierbares und klar strukturiertes Datenlager verfügen, was die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen für sie erschwert", betont Tamas, CTO bei Aliz.
Das Versprechen von maschinellen Lernlösungen ist zweifellos faszinierend, aber man muss sich zuerst Gedanken über die Daten machen, die hinter all dem stehen. Lassen Sie sich nicht von Ihren Konkurrenten abhängen. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer datengesteuerten Zukunft!
Möchten Sie mehr über maschinelles Lernen im digitalen Marketing erfahren?
