Nach zwei Jahren Forschung und Entwicklung mit Large Language Models (LLMs) wie GPT-3 mit unserer Artificial Customer Intelligence Platform sehen unsere Marketing- und KI-Experten bei 506, wie E-Commerce grundlegend verändert werden kann und erstmals eine Kundenansprache möglich wird, die wirklich den Interessen des Kunden entspricht und nicht irgendeiner einfachen manuellen Regel, die oft falsch ist. Immer mehr Unternehmen beginnen bereits damit, ihre Kundendaten mit Hilfe von KI zu analysieren. Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen erstmals wirklich verstehen, was ihre Kunden wollen und ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten, ja sogar ihre Produkte und Dienstleistungen entsprechend anpassen. Dies wird vor allem in den folgenden Bereichen sichtbar werden. Wir stehen noch ganz am Anfang der Möglichkeiten, die sich kurzfristig dank der KI ergeben werden, aber es ist bereits klar, dass sie viele Geschäftsprozesse radikal verändern wird. Die Erstellung von Inhalten ist der offensichtlichste Bereich, aber auch die Analyse und Vorhersage des Kundenverhaltens, die Produktentwicklung und viele Beratungsleistungen im Geschäftsumfeld werden sich dramatisch verändern. Es wird auch notwendig sein, geeignete Rahmenbedingungen für den Einsatz künstlicher Intelligenz zu schaffen, die praktikabel und umsetzbar sind.
Nicht die Technikexperten, sondern diejenigen, die Geschäftsverständnis im E-Commerce mit KI verbinden können, werden den größten Erfolg haben. Jeder, der schon einmal mit chatGPT gespielt hat, merkt schnell, dass es ohne gutes \"Prompting\" keine guten Ergebnisse gibt. \"Prompt Engineering\", oder anders gesagt, die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen und somit die richtigen Antworten zu erhalten, wird zu einer wertvollen Fähigkeit werden. KI-Lösungen wie runwayml.com, die viele Formen der Creative Generative AI abbilden, sind bereits verfügbar, ebenso wie die deutsche KI-Anwendung neuroflash.com, die sich bereits zur Nummer eins in der Texterstellung durch künstliche Intelligenz entwickelt hat. Mit diesen Systemen nicht nur ein paar \"Chats\" zu spielen, sondern ernsthaftes Know-how in der Bedienung aufzubauen, ist das Gebot der Stunde.
Es macht wenig Sinn, selbst neue Sprachmodelle oder eigene Anwendungen zu entwickeln, die diese nutzen, sondern viel mehr Sinn, schnell Ergebnisse zu erzielen, wie KI in bestehenden Geschäftsmodellen eingesetzt werden kann. Habe ich die richtigen Daten, habe ich das nötige Know-how wie Prompt-Engineering im Haus und wo ich es kurzfristig am einfachsten einsetzen kann, um schnelle Erfolge zu erzielen, sind die wichtigsten Fragen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die schnell erzielten Ergebnisse geben immer wieder eine neue Grundlage für die nächsten Schritte, die sinnvoller sind als große, langwierige Projekte.
KI, also Künstliche Intelligenz, wird 2023 erstmals vielen Unternehmen kostengünstig und einfach zur Verfügung stehen. Die rasche Anwendung zum Aufbau von Know-how im eigenen Unternehmen wird die größte Herausforderung, aber auch das größte Potenzial sein. Nutzen Sie diese Chance und starten Sie jetzt.
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Neue Software, die auf chatGPT aufbaut, macht es möglich, Inhalte durch einfache Texteingabe schneller zu produzieren. Sind es die aktuellen Texte und Mutationen, die eine drastische Produktivitätssteigerung ermöglichen, werden Bilder und auch Videos als Nächstes folgen. Je mehr diese Systeme können, desto mehr neues Know-how wird benötigt. Die Bedienung wird dann rein textbasiert sehr einfach sein.
Mit KI-basierten Technologien können Unternehmen zum ersten Mal die Vorlieben und Konsumgewohnheiten ihrer Kunden wirklich erkennen, verstehen und vorhersagen. So können nicht nur E-Commerce Unternehmen beispielsweise gezielt auf die Interessen der Kunden eingehen, künstliche Intelligenz wird daher vor allem dabei helfen, ein personalisiertes Einkaufserlebnis für Kunden im B2C und B2B zu schaffen und so die Wirkung der Werbung zu erhöhen. KI beeinflusst aber auch die Art und Weise, wie Werbung gestaltet und platziert wird.
Auch der Kundenservice wird durch KI verbessert. Beispielsweise können Chatbots dabei helfen, Anfragen schneller zu beantworten und so die Wartezeit für Kunden zu verkürzen, indem sie nicht nur einfache, regelbasierte Fragen stellen und Antworten geben, wie es in der Vergangenheit der Fall war.The Title
Prompt-Engineering ist ein Konzept der künstlichen Intelligenz, insbesondere der natürlichen Sprachverarbeitung. Beim Prompt-Engineering wird die Beschreibung der Aufgabe in die Eingabe eingebettet, z.B. als Frage, anstatt sie implizit zu geben.
Gemäß den EU Ethik Leitlinien sollte vertrauenswürdige AI wie folgt aussehen
– Rechtmäßig sein – unter Einhaltung aller geltenden Gesetze und Vorschriften
– Ethisch – unter Beachtung ethischer Grundsätze und Werte
– Robust – sowohl aus technischer Sicht als auch unter Berücksichtigung des sozialen Umfelds
Das Verständnis der eigenen datenschutzkonformen Website- und E-Commerce-Daten wird schnell relevant und die Basis für Marketing Data Science und Customer Intelligence Projekte. Für die Analyse dieser Daten wird zunehmend KI eingesetzt.The Title
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Monat: Januar 2023
Mit zunehmender Digitalisierung und durch den Ausbau von Online-Plattformen und digitalen Geschäftsmodellen sammeln Unternehmen eine enorme Menge an Daten über ihre Kunden und den Markt an sich.
Diese Daten können Unternehmen dabei helfen, ein besseres Verständnis ihrer Kunden und des Marktes zu erlangen und somit ihre Marketingaktivitäten zu optimieren. Durch das Sammeln und die Analyse von Daten können Unternehmen zum Beispiel personalisierte Marketingkampagnen erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden abgestimmt sind. Dies führt in der Regel zu einer höheren Conversion-Rate und einer stärkeren Kundenbindung.
Daten können auch dazu beitragen, das zukünftige Verhalten von Kunden vorherzusagen und personalisierte Angebote oder Empfehlungen zu erstellen. Dies kann die Kundenbeziehungen verbessern und den Return on Investment (ROI) von Marketingaktivitäten erhöhen.
Darüber hinaus können durch die Nutzung von Daten neue Zielgruppen identifiziert und gezielt angesprochen werden. Insgesamt kann die Verwendung von Daten ein Marketing Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Marketingaktivitäten besser auf die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden auszurichten und so ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern.
Die relevantesten Daten für das Marketing sind unbestreitbar jene, die Auskunft über das Interesse und die Bedürfnisse potentieller Neukunden geben. Aber auch Daten, welche das Verhalten von bestehenden Kunden beschreiben, können verwendet werden, um die Effizienz im Marketing zu steigern. Folgende Arten von Daten können hier von Interesse sein:
- Demografische Daten:
Diese Art von Daten umfasst Informationen über Alter, Geschlecht, Einkommen, Bildungsniveau und andere Merkmale der Zielgruppe eines Unternehmens. Dies kann Marketern helfen, zu verstehen, wen sie erreichen wollen und wie sie am effektivsten mit ihnen kommunizieren können. - Verhaltensdaten:
Wie interagieren Kunden mit den Produkten oder Dienstleistungen eines Unternehmens? Beispielsweise können Informationen darüber enthalten sein, wie oft Kunden Einkäufe tätigen, an welchen Produkten sie am meisten interessiert sind und wie sie von dem Unternehmen erfahren haben. - Gesinnungsdaten:
Geben Auskunft darüber, wie Kunden über ein Unternehmen, seine Produkte oder Dienstleistungen und ihre Marketingbotschaften denken. Dies soll Vermarktern einen Hinweis darauf geben, was bei ihrem Publikum ankommt und was nicht. - Marktforschungsdaten:
Marktforschungsdaten umfassen Informationen über Trends und Muster in einer bestimmten Branche oder einem bestimmten Markt. Marktforschung kann Unternehmen helfen, Möglichkeiten für neue Produkte oder Dienstleistungen zu erkennen und zu verstehen, wie sie sich am besten auf dem Markt positionieren können. - Verkaufsdaten:
Verkaufsdaten beschreiben, wie gut sich die Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens verkaufen. Es kann Marketern dabei helfen, zu verstehen, was funktioniert und was nicht, um ihre Marketingstrategie entsprechend anzupassen.
Datenherkunft – First Party / Second Party / Third Party
Datengetriebenes Marketing basiert auf Daten unterschiedlichster Herkunft. Gerade die Begriffe First Party Daten und Third Party Daten begegnen einem hierbei häufig. Was versteht man aber darunter und wo liegen vor allem die Unterschiede?
First Party Daten sind Daten, die direkt von einem Unternehmen gesammelt werden, zum Beispiel durch die Nutzung von Kundenbefragungen oder das Sammeln von Informationen über das Kundenverhalten auf der Unternehmenswebsite.
Second Party Daten sind Daten, die von einem Unternehmen gekauft oder lizenziert werden, das diese Daten von seinen Kunden oder Nutzern gesammelt hat. Beispiele für Second Party Daten sind zum Beispiel Daten, die von einem Online-Shop gesammelt werden und die von einem anderen Unternehmen gekauft werden.
Third Party Daten sind Daten, die von einem Unternehmen gekauft oder lizenziert werden, das diese Daten von Dritten gesammelt hat. Diese Daten werden oft von Datenbrokern bereitgestellt und können zum Beispiel Informationen über das Online-Verhalten von Nutzern enthalten.
First Party Daten sind in der Regel von besonderem Wert, da sie direkt von der Zielgruppe stammen und daher sehr genau und relevant sind. Second Party und Third Party Daten können jedoch auch nützlich sein, insbesondere in Verbindung mit First Party Daten, um ein umfassendes Bild der Zielgruppe und des Marktes zu erhalten.
Neben dem Sammeln von First Party Daten ist es jedoch auch wichtig, diese Daten mit anderen Unternehmensdaten zu verknüpfen, um ein umfassendes Bild der Zielgruppe und des Marktes zu erhalten. Durch die Verknüpfung von First Party Daten mit anderen Unternehmensdaten, wie zum Beispiel Kundenfeedback oder Verkaufsdaten, können Unternehmen ein noch detaillierteres Verständnis ihrer Kunden und ihres Marktes erlangen.
Was muss bei der Nutzung von First Party Daten beachtet werden?
Bei der Nutzung von First Party Daten im Marketing gibt es einige wichtige Aspekte, die zu beachten sind:
- Datenschutz:
Die Nutzung von First Party Daten im Marketing muss immer im Einklang mit den geltenden Datenschutzbestimmungen erfolgen. Dies bedeutet, dass Unternehmen sicherstellen müssen, dass sie die notwendigen Maßnahmen treffen, um die Privatsphäre ihrer Kunden zu schützen. - Kundenzustimmung:
Vor Nutzung der Kundendaten für Marketingzwecke ist die entsprechende Zustimmung einzuholen. Die Kunden müssen über die Art und Weise informiert werden, wie ihre Daten gesammelt und verwendet werden und sie müssen die Möglichkeit haben, der Nutzung ihrer Daten zu wiedersprechen. - Qualität der Daten:
Es ist wichtig, die Qualität von First Party Daten vor Nutzung sorgfältig zu überprüfen. Es muss sichergestellt sein, dass die Daten relevant, genau und aktuell sind und dass sie von einer vertrauenswürdigen Quelle stammen. - Verwendungszweck:
First Party Daten dürfen nur für die Zwecke genutzt werden, für die sie gesammelt wurden. Die Daten dürfen ohne entsprechende Genehmigung nicht für andere Zwecke verwendet werden. - Transparenz:
Die Datenverwendung sollte den Kunden gegenüber transparent sein. Es sollte den Kunden erklärt werden, wie die Daten gesammelt und wie sie verwendet werden, um den Kunden besser zu verstehen und ihm personalisierte Angebote zu unterbreiten. - Sicherheit:
Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie angemessene Maßnahmen zum Schutz ihrer First Party Daten treffen, um sicherzustellen, dass die Daten nicht in die falschen Hände gelangen. Dazu gehören zum Beispiel die Verwendung von Verschlüsselungstechnologien und die Einhaltung von Sicherheitsstandards.
“Durch das Sammeln und die Analyse von Daten können personalisierte Marketingstrategien entwickelt werden, die auf individuelle Kundenbedürfnisse abgestimmt sind, und somit die Conversion-Rate und die Kundenbindung erhöhen.”
Karl Mitteregger
CTO & COO
Segmentierung im Marketing
Als angewandte Methode für eine gezielte Ansprache im Marketing wird im Folgenden auf die Kundensegmentierung eingegangen. Kundensegmentierung ist der Prozess der Aufteilung eines Kundenstamms in kleinere Gruppen mit ähnlichen Merkmalen. Dies geschieht häufig, um bestimmte Kundengruppen besser zu verstehen und anzusprechen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das Nahrungsergänzungsmittel vertreibt, seine Kunden nach Faktoren wie Alter, Geschlecht und Interessen segmentieren. Durch die Segmentierung seiner Kunden kann das Unternehmen gezieltere Marketingkampagnen erstellen und seine Produkte oder Dienstleistungen auf die Bedürfnisse und Vorlieben bestimmter Kundengruppen zuschneiden.
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, einen Kundenstamm zu segmentieren, und die spezifischen Methoden, die verwendet werden, hängen vom Unternehmen und seinen Zielen ab. Einige gängige Methoden der Kundensegmentierung umfassen die demografische Segmentierung (z. B. Alter, Geschlecht, Einkommen), die geografische Segmentierung (z. B. Land, Region, Stadt) und die psychografische Segmentierung (z. B. Interessen, Werte, Lebensstil). Die Segmentierung kann mit einer Kombination verschiedener Methoden erfolgen und sowohl auf Primär- als auch auf Sekundärdaten basieren. Durch die Segmentierung seiner Kunden kann ein Unternehmen gezieltere und effektivere Marketingkampagnen erstellen und seine allgemeine Marketingstrategie verbessern.
Die folgende Abbildung der 506 ADVANCED AI zeigt etwa eine mittels First Party Daten getrackte 34-jährige Kundin, welche über eine Facebook-Kampagne auf die Webseite des Unternehmens kam und bereits Newsletter-Abonnentin ist. Die Kundin nutzt weiters den Produktberater des Unternehmens, interessiert sich für Sport, hat in ihren 49 Sessions bislang 10 Produkte auf der Webseite angesehen und einen Kauf mit einem daraus resultierenden Umsatz von EUR 654 getätigt. Im Zuge dieses Kaufs wurde ein angebotener Rabatt eingelöst.
Bildquelle: 506 Data & Performance GmbH
Ein, in diesem Fall von der künstlichen Intelligenz 506 ADVANCED AI errechneter, Algorithmus hat im gesamten First Party Datensatz des Unternehmens unter anderem ein Segment bestehend aus insgesamt 1956 Personen gefunden, welche sich für Sport interessieren, einen Rabatt eingelöst haben und über eine Facebook-Kampagne auf die Seite des Unternehmens kamen.
Unter Bedachtnahme der ermittelten Merkmale und Kennzahlen des Segments kann nun eine auf sie zugeschnittene Kampagne ausgespielt werden. Als Ausspielungskanal würde sich hier etwa Facebook eignen, aber auch ein individualisierter Newsletter würde sich anbieten, da 75% des Segments Newsletter-Abonnenten sind.
Zusatzinformationen, wie etwa, dass 83% des Segments den Produktberater nutzen, 74% sich Produktvideos ansehen, 65% die Wishlist nutzen oder aber das durchschnittliche Alter der Personen mit 33,5 Jahren lassen sich gut zur Ausgestaltung der Kampagne nutzen.
Bildquelle: 506 Data & Performance GmbH
Fazit
Die Verwendung von Daten im Marketing hilft Unternehmen dabei, ihre Marketingaktivitäten besser auf die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden auszurichten und somit den Erfolg von Marketingkampagnen zu steigern. Durch das Sammeln und die Analyse von Daten können personalisierte Marketingstrategien entwickelt werden, die auf individuelle Kundenbedürfnisse abgestimmt sind, und somit die Conversion-Rate und die Kundenbindung erhöhen. Auch die Identifizierung neuer Zielgruppen und die Vorhersage des zukünftigen Kundenverhaltens können durch die Nutzung von Daten unterstützt werden. Der Erfolg im Marketing hat direkte Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg, da eine erfolgreiche Marketingkampagne dazu beiträgt, die Marke und die Produkte eines Unternehmens bekannter zu machen, die Kundenbindung zu stärken und den Umsatz zu erhöhen.
