KI-Personalisierungsmarketing: Die Zukunft maßgeschneiderter Werbung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Werbung, indem sie generische Massenmarketingkampagnen durch hochgradig zielgerichtete und relevante Anzeigen ersetzt, die mithilfe von KI erstellt und personalisiert werden. Die neuesten Technologien für KI und maschinelles Lernen ermöglichen es, Marketingbotschaften in großem Maßstab maßzuschneidern und zu optimieren. Durch die Nutzung großer Datenmengen und die Unterstützung von Unternehmen dabei, die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kundinnen und Kunden auf persönlicher Ebene zu verstehen, ermöglicht KI die Anpassung von Botschaften und Empfehlungen in jeder Phase der Customer Journey.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

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  KI-gestützte Personalisierung ermöglicht maßgeschneiderte Erlebnisse, die Kundenengagement, Loyalität und Kundenbindung stärken.
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  Die Implementierung von KI-Personalisierung im Marketing erfordert eine sorgfältige Abwägung von Datenschutz und Sicherheit, Implementierungskosten sowie ethischen Auswirkungen.
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  Zu den wichtigsten Tools für KI-Personalisierung gehören Kundendatenplattformen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Marketingautomatisierungsplattformen, Personalisierungs-Engines und Analysetools.

5 Vorteile des Einsatzes von KI-Personalisierung im Marketing

Die Personalisierung Ihrer Marketingkampagnen kann Ihren Inhalten eine menschliche Note verleihen und den Umsatz steigern. So können Sie maßgeschneiderte Erlebnisse bereitstellen, einzelne Kundinnen und Kunden besser ansprechen, datenbasierte Kampagnenentscheidungen treffen und den Absatz erhöhen.

Hochgradig zielgerichtete Anzeigen

Mit zielgerichteter Werbung erreichen Sie die richtige Zielgruppe mit der richtigen Botschaft zum richtigen Zeitpunkt. Kundendaten spielen eine wichtige Rolle bei der Personalisierung von Werbeerlebnissen. KI-Algorithmen können riesige Datenmengen analysieren, um Muster und Präferenzen zu erkennen. Anders als bei herkömmlicher Werbung unterstützt KI Marken dabei, die Zielgenauigkeit von Anzeigen zu erhöhen und Zielgruppen anhand von demografischen Merkmalen, Interessen, Kaufhistorien und weiteren Kriterien zu segmentieren. Mit KI können Marketingfachleute hyperzielgerichtete Werbekampagnen starten, die bei einzelnen Verbraucherinnen und Verbrauchern Anklang finden.

Ansprechendes und relevantes Kundenerlebnis

KI-Lösungen ersetzen zwar keine menschlichen Supportmitarbeitenden, optimieren jedoch Arbeitsabläufe und stellen kundenspezifische Inhalte bereit. Unternehmen können KI-Technologien wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), maschinelles Lernen und Sentimentanalyse nutzen, um individuelle Präferenzen und Verhaltensweisen über verschiedene Kontaktpunkte hinweg zu verstehen. Marketingfachleute können Muster und Faktoren erkennen, die zum Aufbau wertvollerer Beziehungen beitragen, und dadurch Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen maßschneidern oder personalisierten Support anbieten.

Höhere Umsätze und Konversionsraten

KI kann Kundenpräferenzen, Kaufhistorien und Surfverhalten analysieren und Ihnen dabei helfen, Angebote und Rabatte für einzelne Kundinnen und Kunden anzupassen. Mit KI kann Ihr Unternehmen statistische Datenmodellierung und Verfahren des maschinellen Lernens einsetzen, um Kaufmuster, Verkaufschancen und Markttrends vorherzusagen. Ein besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse ermöglicht es Marken, Produkte für Kundinnen und Kunden attraktiver zu machen, und kann die Wahrscheinlichkeit einer Konversion deutlich erhöhen.

Stärkere Kundenloyalität

Personalisierung hilft Unternehmen, umfassende und maßgeschneiderte Kundenprofile zu entwickeln, um besser zu verstehen, wie sie Kundinnen und Kunden bedienen und binden können. Unternehmen können diese Profile nutzen, um Treueprogramme und relevante Prämien anzupassen. KI kann auch zukünftige Käufe oder die voraussichtliche Abwanderungsrate vorhersagen. Damit ist der Prozentsatz der Abonnentinnen und Abonnenten gemeint, die ein Abonnement für einen Dienst oder ein Produkt kündigen. KI automatisiert außerdem Kampagnen, sodass personalisierte Inhalte Kundinnen und Kunden zum richtigen Zeitpunkt über den richtigen Marketingkanal erreichen.

Optimierte Marketingmaßnahmen

KI-Algorithmen können die Kampagnenleistung kontinuierlich überwachen und analysieren. Dadurch können Marketingfachleute ihre Strategien in Echtzeit anpassen, um die Ergebnisse zu maximieren. KI erstellt datenbasierte Empfehlungen, sodass Unternehmen ihre Ressourcen optimieren, Kampagnen für bestimmte Marketingkanäle verbessern, die Markenbekanntheit steigern und effektiv mit Kundinnen und Kunden interagieren können. KI kann außerdem das zukünftige Verhalten und die Präferenzen von Kundinnen und Kunden vorhersagen und Ihnen zeigen, welche Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte Sie in einem bestimmten Zeitraum anbieten sollten.

Praktische Anwendungen der KI-basierten Personalisierung im Marketing

Für Marketingfachleute ist KI ein echter Gamechanger. Wie wir gezeigt haben, kann sie riesige Mengen an Kundendaten analysieren, um zielgerichtete Kampagnen zu erstellen. Laut Babak Hodjat, CTO des Technologieanbieters Cognizant, liegt die eigentliche Stärke von KI im Marketing jedoch darin, sie gemeinsam mit Ihren Unternehmensdaten zu orchestrieren, um Entscheidungen zu unterstützen, die Ihre wichtigsten Leistungskennzahlen voranbringen. Ihrem Unternehmen stehen verschiedene Möglichkeiten offen, KI-basierte Personalisierung optimal zu implementieren.

Sehen Sie sich das Interview von eWeek mit dem Cognizant-CTO Babak Hodjat an, um mehr über seine Einschätzungen zur Fähigkeit von KI zu erfahren, das Marketing neu zu gestalten.

Personalisierte E-Mails und Nachrichten

Bei der KI-gestützten E-Mail-Personalisierung werden KI-Algorithmen eingesetzt, um E-Mail-Inhalte für einzelne Kundinnen und Kunden anzupassen. Dadurch lassen sich Öffnungsraten, Klickraten und Konversionen deutlich verbessern. Laut dem 2023 State of Generative AI Report von HubSpot halten rund 95 Prozent der Marketingfachleute, die generative KI zur Erstellung von E-Mails nutzen, die Technologie für effektiv – und 54 Prozent bewerten sie als sehr effektiv. E-Mail-Marketingplattformen analysieren Kundendaten wie frühere Käufe, Browserverlauf, demografische Merkmale und Social-Media-Daten, um zielgerichtete E-Mails mit personalisierten Produktempfehlungen, Angeboten und Inhalten zu versenden.

Der KI-Assistent von Mailchimp ermöglicht es Nutzenden, den Ton ihrer E-Mail-Marketingbotschaften zu ändern und sie so besser auf ihre Zielgruppe abzustimmen.

Maßgeschneiderte Produktempfehlungen

Eine KI-basierte Produktempfehlungs-Engine kann riesige Mengen an Kundendaten analysieren, um Produkte vorzuschlagen, die den Interessen und Präferenzen einzelner Personen entsprechen. Durch die Generierung neuer Datenpunkte aus erkannten Mustern kann KI Produkte empfehlen, die auf Websites, in Apps und per E-Mail präsentiert werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern oder die Kundenbindung zu erhöhen.

Netflix nutzt KI, um den Wiedergabeverlauf, Bewertungen und sogar die Szenen zu analysieren, bei denen Nutzende pausieren oder zurückspulen, und so Filme maßgeschneidert zu empfehlen.

Dynamische Website-Inhalte

Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren riesige Datenmengen, um das Verhalten und die Präferenzen von Verbraucherinnen und Verbrauchern zu verstehen. Auf dieser Grundlage kann KI Website-Inhalte personalisieren und Produktempfehlungen, angepasste Banner sowie relevante Handlungsaufforderungen anzeigen, was zu einem ansprechenderen Erlebnis führt.

Wix ADI hilft Nutzenden, schnell Websites zu erstellen, indem sie sich mit dem KI-Website-Builder unterhalten und anschließend Elemente wie Design, Text und Layouts verfeinern können.

Prädiktive Analysen und Prognosen

Der Einsatz von KI für prädiktive Analysen ist effizienter als eine manuelle Durchführung, da Sie Daten aus mehreren Quellen schnell erfassen, organisieren und analysieren können. Unternehmen nutzen KI-gestützte Modelle für prädiktive Analysen, um zukünftige Absatzmengen, Trends, die Kaufwahrscheinlichkeit, das Abwanderungsrisiko und vieles mehr zu prognostizieren. Sie können Muster und Korrelationen in früheren Verkaufsdaten nutzen, um zielgerichtete Kampagnen zu starten, die Käufe fördern und Kundinnen und Kunden binden.

Zia AI von Zoho CRM zeigt zukünftige Trends und Muster in Verkaufsdaten auf und hilft Unternehmen so, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Sprach- und Sentimentanalyse

Bei der KI-gestützten Sentimentanalyse kommen KI- und Deep-Learning-Techniken zum Einsatz, um die allgemeine Stimmung, Meinung oder emotionale Tonalität hinter Textdaten zu bestimmen. KI-gestützte Tools zur Sentimentanalyse können Kundenfeedback, Social-Media-Beiträge und Bewertungen analysieren, um die Stimmung zu verstehen und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. So können Unternehmen auf Bedenken eingehen und ihre Produkte oder Dienstleistungen verbessern.

Die KI-Funktionen von MonkeyLearn helfen Marketingfachleuten dabei, Social-Media-Beiträge, Tweets und Kommentare zu sichten und die allgemeine Stimmung dahinter zu erkennen.

Unterstützende Suchfunktionen

KI-gestützte Suchmaschinen spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Nutzererfahrung. Sie verwenden fortschrittliche Algorithmen, um Suchanfragen zu analysieren und personalisierte Suchergebnisse auf Grundlage des Verlaufs, der Präferenzen und des Kontexts der Nutzenden bereitzustellen. Dadurch finden Nutzende relevante Informationen schneller und präziser.

Die generative KI-Funktion der Google-Suche ermöglicht unter anderem das Stellen von Anschlussfragen, sodass Sie Google mehr zu dem Thema fragen können, mit dem Sie sich gerade beschäftigen.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Implementierung von KI-Personalisierung

KI-Personalisierung bietet Marketingfachleuten und Unternehmen zahlreiche Vorteile. Vor der Implementierung müssen Sie sich jedoch auch mit verschiedenen Herausforderungen und Aspekten auseinandersetzen – darunter Kosten, ethische Fragen sowie Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit.

Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit

KI-Personalisierung basiert hauptsächlich auf der Erfassung und Analyse von Kundendaten, was Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit hervorrufen kann. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Kundendaten angemessen und im Einklang mit den geltenden Vorschriften erfasst und verwendet werden. Da KI-Technologie nicht auf einen einzelnen Bundesstaat oder Rechtsraum beschränkt ist, kann es schwierig sein, einheitliche Datenschutzpraktiken und Governance-Strukturen zu schaffen und aufrechtzuerhalten. Zu den häufigsten Datenschutz- und Sicherheitsbedenken bei der KI-Personalisierung gehören:

• Datenerfassung und Einwilligung: Die KI-Personalisierung basiert in hohem Maß auf der Erfassung großer Mengen personenbezogener Daten. Daher müssen Kundinnen und Kunden darüber informiert werden, welche Daten erfasst und wie sie verwendet werden.
• Datensicherheit und Datenschutzverletzungen: Die Sicherung großer Datenmengen erhöht das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen. Deshalb müssen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden.
• Datenverzerrung und Diskriminierung: KI-Algorithmen können Verzerrungen verursachen, wenn sie aus unausgewogenen oder diskriminierenden Daten lernen. KI-Modelle müssen mit vielfältigen und repräsentativen Daten trainiert werden, um die Diskriminierung bestimmter Gruppen zu vermeiden.
• Filterblasen: Eine der häufigsten Auswirkungen KI-gestützter Personalisierung ist die Entstehung von Filterblasen durch übermäßige Personalisierung. Diese entstehen, wenn Nutzende nur Informationen ausgesetzt werden, die mit ihren bestehenden Überzeugungen übereinstimmen, und dadurch vorhandene Verzerrungen verstärkt werden.

Implementierungskosten und Ressourcen

Die Implementierung von KI für die Personalisierung im Marketing erfordert erhebliche finanzielle und technische Ressourcen. Die Kosten können jedoch je nach Komplexität der KI-Lösung, Unternehmensgröße und Zielen der Marketingpersonalisierung variieren. Zu den üblichen Kosten bei der Implementierung von KI-Personalisierung gehören:

• Software und Plattform: Lizenzgebühren für Lösungen können je nach Funktionen, Anpassungsmöglichkeiten und Nutzerzahl zwischen Hunderten und Tausenden US-Dollar pro Monat liegen. Einige Plattformen bieten nutzungsbasierte Preismodelle oder Jahresabonnements an. Ermitteln Sie, welche Preisstruktur zu Ihrem Budget passt.
• Infrastruktur und Hardware: Bei maßgeschneiderten KI-Lösungen sollten Sie die Kosten für Server, Speicher- und Netzwerkinfrastruktur berücksichtigen. Für kostengünstigere Lösungen bieten sich cloudbasierte KI-Plattformen an, um zusätzliche Kosten für eine lokale Infrastruktur zu vermeiden.
• Datenaufbereitung: Bevor Sie Kundendaten verwenden können, müssen Sie sie erfassen, bereinigen, auf Duplikate prüfen und formatieren. Dieser Prozess kann zeitaufwendig und teuer sein, wenn Sie große Datenmengen verarbeiten müssen.
• Technische Expertise: Der Aufbau eines Expertenteams – darunter Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler, Ingenieurinnen und Ingenieure für maschinelles Lernen sowie KI-Spezialistinnen und -Spezialisten – kann teuer sein. Außerdem müssen Sie Ihr Marketingteam schulen, damit es Personalisierungsplattformen versteht und nutzt, was zusätzliche Kosten verursachen kann.

Ethische Überlegungen

KI-Personalisierung kann Marketingstrategien verbessern, wirft aber auch mehrere ethische Fragen auf, die Unternehmen sorgfältig abwägen sollten. Die häufigsten sind:

• Transparenz und Einwilligung: Unternehmen müssen transparent darlegen, wie sie KI-Lösungen zur Personalisierung einsetzen, und sollten die ausdrückliche Einwilligung der Nutzenden einholen. Kundinnen und Kunden sollten genau wissen, wie ihre Daten verwendet werden, und selbst bestimmen können, welche Informationen sie teilen möchten.
• Datenminimierung: Unternehmen oder Forschende sollten nur die für die Personalisierung erforderlichen Daten erfassen und sie ausschließlich für den vorgesehenen Zweck verwenden. Vermeiden Sie die Erfassung übermäßiger oder irrelevanter Informationen, die Datenschutzbedenken hervorrufen könnten.
• Vermeidung von Manipulation und Zwang: Respektieren Sie die Autonomie der Nutzenden und vermeiden Sie Manipulation. Manipulation und Zwang können beispielsweise darin bestehen, die verfügbaren und akzeptablen Optionen für Nutzende einzuschränken oder materielle Anreize anzubieten.
• Abmilderung von Verzerrungen: Dabei kommen verschiedene Techniken und Methoden zum Einsatz, um die Auswirkungen verzerrter Daten und Algorithmen zu verringern. Unternehmen sollten Algorithmen außerdem regelmäßig prüfen und überwachen, um Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren.

Best Practices für effektives KI-Personalisierungsmarketing

Der Einsatz der richtigen Tools für KI-Personalisierung kann die Wirksamkeit des Marketings verbessern. Unternehmen sollten die Lösung jedoch strategisch und ethisch implementieren, um ihre Investition optimal zu nutzen.

Zielgruppe und Ziele bestimmen

Definieren Sie vor der Implementierung Ihrer Strategie zur KI-Personalisierung klar Ihre Ziele und bestimmen Sie Ihre Zielgruppe. Legen Sie möglichst genau fest, welche Ergebnisse Sie erreichen möchten, welche Ressourcen Sie investieren können und welches Kundensegment Sie ansprechen müssen.

Daten umfassend und ethisch erfassen

Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenerfassungspraktiken ethischen Grundsätzen entsprechen und Datenschutzvorschriften einhalten. Integrieren Sie Daten aus anderen Quellen, etwa CRM-Systemen, Social-Media-Tools und Analyseplattformen, um ein umfassenderes Bild Ihrer Kundinnen und Kunden zu erhalten.

Die richtigen Tools verwenden

Investieren Sie in die richtigen KI-Lösungen oder Marketingtools , die zu Ihren Zielen, Anforderungen und Ihrem Budget passen. Berücksichtigen Sie außerdem die Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, integrierten KI-Funktionen und Anpassungsmöglichkeiten der Lösung.

Überwachen und optimieren

Testen Sie kontinuierlich verschiedene Strategien und überwachen Sie Ihre Ergebnisse, damit Sie Ihre Marketingkampagne auf Grundlage datenbasierter Erkenntnisse optimieren können.

Eine menschliche Note einbringen

Integrieren Sie eine menschliche Note in Ihre Personalisierungsstrategie. Nutzen Sie beispielsweise KI, um Kundinnen und Kunden schnell zu segmentieren, lassen Sie jedoch eine menschliche Supportmitarbeiterin oder einen menschlichen Supportmitarbeiter Fragen oder Bedenken weiterverfolgen.

Vorschriften einhalten

Halten Sie Datenschutzvorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und das KI-Gesetz der Europäischen Union sowie den California Consumer Privacy Act (CCPA) ein.

5 unverzichtbare Tools für KI-Personalisierungsmarketing

Marketingfachleuten steht eine große Auswahl an Tools zur Verfügung, mit denen sie Kundendaten analysieren und KI zur Personalisierung von Kampagnen einsetzen können. Im Allgemeinen lassen sie sich in fünf Kategorien einteilen: Kundendatenplattformen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Marketingautomatisierungstools, Personalisierungs-Engines sowie Analyse- und Reportingtools.

Kundendatenplattformen

Kundendatenplattformen (CDPs) zentralisieren Kundendaten aus verschiedenen Quellen, um ein einheitliches Kundenprofil zu erstellen. Sie ermöglichen es Unternehmen, Kundendaten aus jedem Kanal, System oder Datenstrom abzurufen und in einer zugänglichen Datenbank zusammenzuführen. So können Unternehmen personalisierte Kundenerlebnisse schaffen.

Salesforce Data Cloud ist beispielsweise eine führende CDP, die tief in die Plattform Einstein 1 von Salesforce eingebettet ist und CRM, KI, Daten und Transparenz miteinander verbindet. Mit dieser Lösung können Nutzende einen externen Data Lake oder ein externes Data Warehouse direkt in ihre CRM-Plattform integrieren. Außerdem bietet sie Funktionen wie die Vereinheitlichung von Daten in Echtzeit, KI-gestützte Erkenntnisse und eine einfache Integration mit Salesforce Marketing Cloud.

Salesforce Data Cloud nutzt KI, um Kundendaten aus mehreren Quellen zu vereinheitlichen und sie für Servicemitarbeitende, Vertriebsmitarbeitende und Marketingfachleute zugänglich und direkt nutzbar zu machen.

Algorithmen für maschinelles Lernen

Algorithmen für maschinelles Lernen bilden das Rückgrat der KI-Personalisierung, da sie Nutzenden ermöglichen, Trends im Kundenverhalten und im Geschäft zu erkennen. Tools für maschinelles Lernen helfen Marketingfachleuten, Muster leicht zu identifizieren, Verhaltensweisen vorherzusagen und ihre Kundenbasis zu segmentieren.

Alteryx bietet beispielsweise eine leistungsstarke Plattform, mit der Nutzende Modelle für maschinelles Lernen einsetzen können, um Engpässe zu reduzieren und Data-Science-Prozesse zu skalieren. Diese ML-Lösung umfasst benutzerfreundliche Modelle für maschinelles Lernen, wodurch die Nutzergemeinschaft Wissen leichter teilen und zusammenarbeiten kann. Alteryx ist außerdem flexibel und bietet Nutzenden eine robuste Lösung zum Erstellen und Bereitstellen maßgeschneiderter Modelle für maschinelles Lernen, die speziell auf Marketinganwendungsfälle zugeschnitten sind.

Die Funktionen von Alteryx für maschinelles Lernen ermöglichen es Marketingfachleuten und Business-Analystinnen und -Analysten, Erkenntnisse zu gewinnen und optimierte Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.

Marketingautomatisierungstools

KI-Marketingtools vereinfachen Marketingaufgaben und Kampagnen, sodass sich Marketingfachleute auf kreativere Tätigkeiten und strategische Planung konzentrieren können. Die Integration von KI in Marketingmaßnahmen hilft Ihnen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Targeting und Segmentierung zu verbessern, die Personalisierung zu optimieren und Trends vorherzusagen.

Jasper AI hilft Marketingfachleuten beispielsweise dabei, personalisierte Inhalte für E-Mail-Marketing, Social Media und Kundenservice zu erstellen. Mit den Automatisierungs-, Copywriting-, Analyse- und weiteren Tools von Jasper AI können Marketingfachleute Kampagnen entwickeln und umsetzen, besser mit ihren Teams kommunizieren und Inhalte optimieren.

Die KI-gestützte Content-Funktion von Jasper hilft Marketingfachleuten, Marketingkampagnen einfach von der Idee bis zur Umsetzung zu starten.

Personalisierungs-Engines

Personalisierungs-Engines helfen Marketingfachleuten, mithilfe von KI-Algorithmen das optimale Erlebnis für Kundinnen und Kunden bereitzustellen und zu messen. Dazu personalisieren sie Inhalte auf Grundlage früherer Interaktionen, des aktuellen Engagements und der vorhergesagten Absicht.

MarketMuse ist beispielsweise eine KI-gestützte Plattform für Content-Strategie, die Marketingfachleuten dabei hilft, personalisierte und für ihre Zielgruppen relevante Inhalte zu erstellen. Marketingteams können ihre Content-Planung, -Erstellung und -Optimierung mit datenbasierten Erkenntnissen untermauern.

MarketMuse nutzt KI, um Marketingfachleuten dabei zu helfen, auf Grundlage personalisierter Erkenntnisse hochwertige Inhalte zu veröffentlichen.

Analyse- und Reportingtools

KI-gestützte Analyse- und Reportingtools erleichtern es Marketingfachleuten, personalisierte Erlebnisse bereitzustellen, indem sie Marketingkampagnen analysieren, Personalisierungsmaßnahmen verfolgen und Verbesserungsmöglichkeiten ermitteln. Die richtigen Analyse- und Reportingtools versetzen Unternehmen in die Lage, fundierte und strategische Entscheidungen für ihre Marketingmaßnahmen und Kampagnen zu treffen.

Microsoft Power BI ist ein leistungsstarkes, KI-gestütztes Analyse- und Reporting-Tool, das speziell für Business Intelligence entwickelt wurde. Mit dieser Plattform können Marketingfachleute Marketingdaten erfassen, visualisieren und analysieren, um die Wirkung ihrer personalisierten Marketinglösungen nahezu in Echtzeit zu messen.

Mit der Funktion zur Wettbewerbsanalyse im Marketing von Microsoft Power BI können Marketingfachleute Berichte erstellen, um den Marktanteil, das Produktvolumen, die Verkaufszahlen und die Stimmung rund um das Unternehmen im Blick zu behalten.

3 empfohlene Coursera-Kurse zum Erlernen von KI-Personalisierung im Marketing

Zahlreiche Anbieter von Online-Bildungsangeboten bieten Schulungen zu den unterschiedlichsten Technologien der künstlichen Intelligenz an. Wir empfehlen insbesondere drei Kurse von Meta, der University of Virginia und der University of Colorado.

Künstliche Intelligenz im Marketing, University of Virginia

Dieser an der Darden School of Business entwickelte Kurs befasst sich eingehend mit den Grundlagen der KI und ihrer Anwendung im Marketing. Sie lernen die drei wichtigen Faktoren kennen, die KI in Marketingstrategien ermöglichen: Algorithmen, Netzwerke und Daten. Sie können erkunden, wie sich datengestützte KI-Lösungen zur Verbesserung der Kundenerfahrung einsetzen lassen, und anhand realer Beispiele erfahren, wie erfolgreiche Unternehmen mithilfe von KI ihre jeweiligen Branchen prägen. Für die Teilnahme am Kurs sind keine Vorkenntnisse erforderlich, wodurch er sich ideal als Einführungskurs für Einsteiger eignet.

Professionelles Zertifikat für Social-Media-Marketing von Meta, Meta

Dieser Kurs zum Erwerb eines beruflichen Zertifikats bereitet Sie auf eine Karriere im Social-Media-Marketing vor. Sie erhalten von Meta eine praxisnahe Schulung zur Nutzung des Meta Ads Manager, um Werbekampagnen auf Facebook und Instagram zu starten und die Ergebnisse dieser Kampagnen auszuwerten. Nach Abschluss der sechsteiligen Kursreihe können Sie Ihre Kenntnisse anhand von portfoliofähigen Projekten nachweisen und ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Meta erwerben. Einsteiger, die sich für gefragte Positionen wie Social-Media-Manager, Social-Media-Spezialist oder Social-Media-Koordinator qualifizieren möchten, profitieren von diesem beruflichen Zertifikat für ihre Karriere.

Maschinelles Lernen für Marketingfachleute, University of Colorado

Dieser Kurs hilft Ihnen dabei, Techniken des maschinellen Lernens auf Marketing und strategische Entscheidungsprozesse anzuwenden. Außerdem lernen Sie, Kundenverhalten mithilfe fortschrittlicher Algorithmen zu analysieren und vorherzusagen. Da der Kurs Teil der Spezialisierung Data Science for Marketing ist, werden Sie mit der Anmeldung für diesen Kurs zugleich in die Spezialisierung eingeschrieben. Nach Abschluss verfügen Sie unter anderem über Kenntnisse in Kampagnenanalyse und -tests, prädiktiver Marketinganalyse, maschinellem Lernen und personalisierten Marketingstrategien. Der Kurs wird auf mittlerem Niveau angeboten, daher werden Erfahrungen im Marketing und ein grundlegendes Verständnis von Datenanalyse empfohlen.

Fazit: Die Zukunft der KI-Personalisierung im Marketing

KI-Personalisierung verändert die Art und Weise, wie Marketingfachleute und Unternehmen mit ihren Kunden in Kontakt treten, und ermöglicht maßgeschneiderte Erlebnisse, die Conversions steigern und Wachstum fördern. KI-Personalisierung im Marketing bringt verschiedene Herausforderungen und ethische Fragen mit sich. Daher ist ein eingehendes Verständnis dafür erforderlich, wie sich der Einsatz von KI mit dem Schutz der Privatsphäre von Kunden in Einklang bringen lässt. Die richtigen KI-Tools und -Strategien helfen Unternehmen nicht nur dabei, das volle Potenzial von KI in Kampagnen auszuschöpfen, sondern schaffen auch eine Zukunft, in der Marketing für jeden Einzelnen wirklich personalisiert ist.

Lesen Sie unsere Liste der führenden KI-Unternehmen und der führenden KI-Start-ups , um mehr über die Unternehmen zu erfahren, die KI im Marketing und in anderen Branchen voranbringen.