Anbieter von Marketing Automation Software wie HubSpot oder Eloqua arbeiten aktuell an neuen Applikationen und Produkten mit integrierten KI-Applikationen. So sollen die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden und Leads noch besser beachtet und bedient werden.
Automatisierung mit intelligenter Datenanalyse zu kombinieren, ist der logische nächste Schritt auf dem Weg zur intelligenten Datenauswertung und im Kampagnenmanagement für personalisierte Kundenerfahrungen. Es wird möglich, aussagekräftige Kundenprofile im 1:1 Marketing zu erstellen mit dem Ziel, Kunden an sich zu binden oder zurück zu gewinnen. Der Unterschied zu den bisherigen Systemen ist: Die Kampagnen werden in Echtzeit an das Nutzerverhalten angepasst und ausgespielt. Die Anbindung von KI an die Marketing-Automatisierung-Tools wie zum Beispiel bei Hubspot oder Oracle Eloqua, kann helfen, die bereits vorhandenen Daten in strategische und taktische Erkenntnisse umzusetzen und somit tausende von Nutzererfahrungen automatisch und präzise zu optimieren.
Künstliche Intelligenz bringt höhere Präzision und mehr Effizienz in die Kundenansprache und damit bessere Umsatzchancen in das Unternehmen. Die Algorithmen sind allerdings auf eine solide, ausreichende Datenbasis angewiesen. Ist diese Voraussetzung erfüllt, können AI-Algorithmen um ein Vielfaches genauer vorhersagen, wann der richtige Zeitpunkt für eine Interaktion mit dem Lead oder Kunden ist und welche taktische Marketingmassnahme über das Marketing Automation-Tool nötig ist, damit ein Kunde kauft, bleibt oder zurückkehrt. Kampagnen sind nicht mehr statisch. Sie entwickeln sich dynamisch, indem jegliches Wissen über Käufe, Interessen und Nutzerverhalten aktualisiert und für eine deutlich bessere Customer Experience eingesetzt werden kann. Das wird dank Machine Learning in großem Umfang möglich.
AI-Modelle zur Kundensegmentierung
Ob Finance, NGO oder klassischer Retail – einige KI-Anwendungen zeigen branchenübergreifend herausragende Performance in der personalisierten Kundenansprache. Sind diese an HubSpot, Eloqua oder Mautic angeschlossen, werden die Empfängergruppen für Kampagnen noch treffsicherer zusammengestellt und nach Bedürfnissen differenziert, was zu höheren Conversions und effizienterem Marketing führt. Hier eine Auswahl:
Kundensegmente erstellen
In Marketing Automation Systemen angeschlossene Machine Learning-Algorithmen analysieren die Nutzerdaten tiefgründig und suchen nach Mustern in ähnlichen Werten und Verhaltensweisen. Gemeinsamkeiten und Trends bestimmen die erzeugten und im System hinterlegten Zielgruppen (Behavioral Clustering). Kunden, die ähnliche Produkte kaufen, können in Promotionen zusammengefasst werden (produktbasierte Clusters).
Kundenabwanderung verhindern
Machine Learning berechnet Wahrscheinlichkeiten, wer kaufen wird oder wer kein Interesse an den Produkten und Services mehr hegt. Dank Churn-Analyse von Kundendaten ist es möglich, bei Anzeichen einer Abwanderung frühzeitig mit Marketingmassnahmen zu beginnen.
Personalisierte Inhalte ausspielen
AI verbessert die Ansprache über personalisierte Inhalte und die Ausspielung in bevorzugte Kanäle nochmals deutlich im Vergleich zu den bereits dynamischen Inhalten.
effizienz stetig erhöhen
Auch wenn die Verwendung von intelligenten Algorithmen in der Initialphase der Umstellung einen Mehraufwand für die Vorbereitung und Haltung von Daten bedeutet, kann schon allein durch die Nutzung der Marketing Automation Software (ohne KI) eine deutliche Effizienzsteigerung erreicht werden. Wir haben 10 an Beispielen dargestellt, wie sich durch den Einsatz von Marketing Automation die Prozesse im Marketing straffen und routinierte, bisher händisch ausgeführte Tätigkeiten an die Systeme übergeben lassen.
