Künstliche Intelligenz im Marketing Flashcards
Was macht die KI im Anwendungsbereich Marketing? (1+3)
Sie simuliert das Verhalten von Menschen basierend auf einer Datenanalyse des User-Verhaltens anhand von semantischer Suche, Sprach- und Bilderkennung. Damit lässt sich die Customer Journey effektiv abbilden und gestalten.
* Aktuelle Angebote
* Hervorragender Kundenservice
* End-to-End-Kundenerlebnisse z.B. Kundenservice
Wie sehr wird der KI-Markt in de nächsten Jahren entwickeln?
Laut der Marktwachstumsprognosen wird sich der Markt in den nächsten fünf Jahren mehr als verdoppeln und insgesamt 48 Milliarden US-Dollar wert sein.
Weltweit nutzten über 80 Prozent von 7000 Marketers bereits 2020 KI als Marketingmaßnahme.
Wie wird durch KI eine Customer Journey effektiv gestaltet?
Es werden durch Kauf- und User-Verhaltensdaten, Kaufabsichtsmuster identifiziert. Durch smartes Echtzeit Targeting werden Konsumenten mit ähnlichen demografischen Eigenschaften und Interessen personalisiert adressiert. Der Algorithmus kann dann mittels verschiedenen Modellen wie Lead Scoring gepaart mit prädiktiven Indizien vorhersagen, wie wahrscheinlich ein Kauf eintritt und wie qualifiziert potenzielle Käufer für Unternehmen sind.
Wahr oder Falsch.
Um die Evaluationsphase der User zu unterstützen werden KI-Anwendungen im Bereich dynamische Preisgestaltung in Echtzeit als auch über Chatbot Agenten eingesetzt
Wahr.
Welche Arten von KI kann man im Customer Lifecycle anwenden?
- Targeting: Smart content curation, programmatic media bidding, AI generated content, voice search
- Engaging (für ersten Kauf): property modelling (smart targeting, Lead scoring, predictive analytics)
- Experience (für wiederholten Kauf und unschlüssige Kunden): Re-targeting, dynamic pricing, Web & app personalization, chat bots
- Loyality (für loyale Kunden oder “ausgetretenen” Kunden): Predictive customer service, marketing automation, 1:1 dynamic content e-mails
Was versteht man unter Produktempfehlungs-Algorithmen?
Produktempfehlungsalgorithmen basierend auf künstlicher Intelligenz gehören heute beinahe zu jedem wachstumsstarken E-Commerce Shop dazu. Denn durch diesen können über individualisierten Angebote Markenumsätze rasch gesteigert werden. Es werden Kunden-Präferenzen analysiert, die als Basis für eine persönliche Ansprache genutzt werden. Bereits im Produktentwicklungsprozess von Marken kann KI, durch eingehende Analyse von Käufen, Aufschluss über kritische Faktoren für Kaufeinflüsse geben und somit auf den Entscheidungsprozess einwirken.
Was versteht man unter prädikatives Marketing?
Prädiktives Marketing bezeichnet das Nutzen von KI, die historische Daten analysiert, um zukünftige Ereignisse sowie Konsumentenverhalten vorherzusagen. Beispielsweise können im E-Commerce Bereich dadurch Wiederkaufs- und Kundenverlustraten antizipiert werden. Aber auch im Kundenservice werden Vorhersagen über Anruf- und Ticketvolumen möglich. In B2B Industrien wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit einer Win-Rate über einen Deal zu bestimmen, als auch den optimalen Preis sowie Produktvorschläge für potenzielle Käufer zu antizipieren.
z.B. Salesforce Predictions
Wie lässt sich KI im Marketing-Mix anwenden?
Durch KI ist es im Werbebereich, neben simplen demografischen Daten möglich, wichtige Elemente sowie spezifische Charakteristika von Usern zu erkennen, um damit personalisierte Anzeigen zu erstellen. Basierend auf Webverhaltensdaten werden außerdem User-Trends abgeleitet. Aufgrund dieser Erkenntnisse werden wichtige Metriken wie Akquisitionskosten als auch Klick-Kosten optimiert. Im Marketing Mix wird, neben der dynamischen Preisgestaltung, KI ferner eingesetzt, um die optimale Expositionsdauer der Werbung für User festzulegen.
Was ist dialogorientierte KI? Wie kann man sie einsetzen?
Sie dient automatisiert Dialoge mit Kunden zu führen:
* Versand der richtigen Inhalte
* Sentiment-Analyse
* Dialoge bei Servicefällen (automatische Zuordnung an zuständige mitarbeiter)
* Lagerbestandsverwaltung
* Unterstützung beim physischen Kauf oder Orientierung im Geschäft
Bsp: Lowbot
Was sind Vorteile im Bereich der KI? (5)
- Automation
- Effizienz
- Skalierbarkeit
- Umsatztreiber für Marken
- Personalisierungsgrad und Relevanz der Markenbotschaft
Welche Herausforderungen gibt es im Bereich der KI?
- Fehlende Algorithmen an emotionaler Intelligenz (Sentiment-Analysen): In diesem Zusammenhang wurden ethische Richtlinien für künstliche Intelligenz Algorithmen entwickelt, welche auf den Prinzipien der Menschenrechte aufbauen. In der Praxis scheitert es derzeit noch an der Durchsetzung von Konsequenzen bei Abweichungen dieser Standards.
- Mangelndes Datensample / Datengrundlage: Damit künstliche Intelligenz akkurat funktioniert, benötigt es ein großes Datenvolumen, über welches die Maschinen das User-Verhalten erlernen können. Tech-Firmen wie Google, Alibaba oder Amazon haben bereits KI-Infrastrukturen aufgebaut, durch welche sich die Algorithmen stetig weiterentwickeln. Dadurch entsteht ein gutes Datensample, selbst ohne persönliche Userdaten. Insofern besteht die Gefahr der Monopolstellung dieser Unternehmen darin, dass diese Daten zu ihrem Wachstumsvorteil ausnutzen können.
