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4+2 Dinge, die wir über Künstliche Intelligenz im Marketing gelernt haben

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4+2 Dinge, die wir über Künstliche Intelligenz im Marketing gelernt haben

Mit über 20 nationalen und internationalen Sprechern lud die AI Masters als eine der wichtigsten Fachkonferenzen rund um Künstliche Intelligenz (KI/AI) in Marketing und E-Commerce in das dbb Forum in Berlin. Neben spannenden Vorträgen hochkarätiger Referenten zeigten konkrete Praxisbeispiele von OTTO, Telekom oder Lufthansa, wie AI-Tools aktuell in Marketingkampagnen eingesetzt werden.

Wir haben hier für Euch die wichtigsten 4+2 Learnings zusammengefasst:

1. KI-Anwendungen wie in Sci-Fi-Filmen gibt es noch nicht.

  • Ein treffenderer Konferenztitel wäre daher aus unserer Sicht „‘Deep Machine Learning‘-Anwendungen im Marketing“ gewesen. KI-basierte Sprachbots, die richtig selbst denken und reden, existieren bislang nicht.

2. Mit Daten kann man viel cooles Marketing machen

  • Ein gutes Beispiel ist der Einsatz von so genanntem Image Mining zur Personalisierung von Produktempfehlungen mittels KI bei OTTO. Die automatisierte und intelligente Bildanalyse unterstützt den Kunden z.B. bei der visuellen Suche, gibt relevante Produktempfehlungen mit ähnlichem Style und bietet weiterführende Bildinformationen.
  • Wichtig ist beim Einsatz von KI im E-Commerce und Marketing, nicht unreflektiert möglichst viele Daten zusammenzutragen, sondern relevante Datensätze je nach Kontext und Anwendungsszenario smart zu sammeln.
  • Mindestens genauso wichtig ist es, gesammelte Daten im Anschluss in schlaue Anwendungen zu verpacken. Nur so können sinnvolle Analysen das Optimierungspotenzial voll ausschöpfen.
  • Neben der bewussten Datennutzung ist es ebenso wichtig, die Programme zu „trainieren“. So muss auch der Algorithmus der Image-Mining-Anwendung zur automatischen Bilderkennung bei OTTO ständig weiterentwickelt werden. Damit die KI-Software alle Einzelteile eines Bilds valide erkennt, gilt es, in etwa 1.000 Bilder eines Modells zu analysieren.

3. … und auch Dinge, die ein bisschen scary sind!

  • audEERING versucht mit dem Einsatz von intelligenten Voice-Track-Analysen Prozesse im Marketing nicht nur mittels KI zu optimieren, sondern die Herangehensweise zu verändern. Bei der Analyse von Stimmen ist nicht nur das „Was“ grundlegend, sondern vor allem das „Wie“. Die automatische Emotionserkennung des Audiosignals dient bei audEERING als Entscheidungsgrundlage für KI-Prozesse. Smarte Assistenten in den Bereichen Gesundheit, Automobile oder auch Medien passen sich dem emotionalen Zustand des Nutzers perfekt an bzw. können diesen beeinflussen.
  • Einen Schritt weiter geht das drahtlose CSAIL-Device des Computer & AI Labs des MIT im Bereich „Affective Computing“. Hier werden der Herzschlag sowie Atem ohne Körpersensoren gemessen. Stimme, Mimik oder Gestik können das Ergebnis also nicht verfälschen.

4. Selbst-sprechende/-denkende Chatbots sind noch Zukunftsmusik.

  • Der Chatbot „Tinka“ der Telekom Austria erhält monatlich bis zu 120.000 Anfragen von über 50.000 Nutzern. Tinka liefert Kunden bis zu 1.700 relevante Antworten. Fast 80 Prozent der Kundenfragen kann der Chatbot bereits eigenständig im Dialog lösen. Für den Fall, dass Tinka jedoch einmal nicht weiterweiß, vermittelt sie zu Kollegen aus Fleisch und Blut aus dem Kundenservice oder der Online-Telekom-Community.
  • Auch wenn dieses Chatbot-Beispiel der Telekom Austria zukunftsweisend klingt, ähnelt Tinka im Grunde eher einer optimierten Suchmaschine. Die Chatbots, die es bislang gibt, sind keine autonom denkenden Gesprächspartner, es gilt vielmehr immer noch die Gleichung: Keyword A = Reaktion A.
  • Unsere Frage daher: Sind Chatbots tatsächlich der nächste Hype? Einerseits können Bots viele Dinge aus dem Bereich des Kundenservice oder Online Sales abdecken, wofür es früher ein eigenes Formular gebraucht hätte. Andererseits benötigt auch nicht jedes Unternehmen zwingend einen Chatbot.

UNSER FAZIT

Am Ende kochen sie alle auch nur mit Wasser

  • Obwohl in den Vorträgen bei der AI Masters nur wenige Lösungen präsentiert wurden, die man als „normaler“ Marketer sofort umsetzen könnte, gingen die Ansätze weder komplett an der Realität vorbei, noch geben sie Grund zu Zukunftsängsten.
  • Bei dem Einsatz von KI im Bereich Online-Marketing und E-Commerce steckt keine Magie oder „Spark of Life“. Hinter guten KI-Lösungen stecken vielmehr (weiterhin) Menschen, die programmieren und sehr gut mit Zahlen umgehen können. Und genau in dieses Human Resources sollten Unternehmen schnellstmöglich investieren.

… aber ihre Kochtöpfe sind größer.

  • Bei OTTO arbeiten zum Beispiel Hunderte von Mitarbeitern in fachübergreifenden Teams an AI-relevanten Themen.
  • Unternehmen in der Größenordnung von Telekom, Lufthansa oder OTTO können KI im Online-Marketing und E-Commerce relativ schnell und vor allem auf die eigenen Bedürfnisse angepasst angehen. Mangelt es an Ressourcen in dem Umfang, dauert das sicher einen wesentlichen Ticken länger.

In diesem Sinne sind wir gespannt, wie sich KI in diesem Jahr weiterentwickelt und halten Euch in jedem Fall auf dem Laufenden.

Beitragsbild © AI Masters

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
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