Maschinelles Lernen für optimierte Marketing-Ergebnisse

#AdobeChat – Maschinelles Lernen

Die Technologielastigkeit der aktuellen Digital-Marketing-Landschaft kann leicht überfordern. Marketer werden jeden Tag mit neuen Tools und Strategien konfrontiert. Dazu gehört maschinelles Lernen oder Machine Learning.

Mithilfe von maschinellem Lernen sind Marketer in der Lage, ihren gesamten Targeting- und Kreativprozess zu ändern, angefangen bei einfachen Tätigkeiten bis hin zu so komplexen Aufgaben wie Marken-Storytelling. Maschinelles Lernen hat bereits Einzug in Digital Marketing gehalten und wird in Zukunft immer weiter an Bedeutung gewinnen. Betrachten wir das Thema etwas genauer.

Was ist maschinelles Lernen?

Wenn Sie nicht bereits ein Experte im Bereich maschinelles Lernen sind, wird es Zeit für einen Schnellkurs. Grundsätzlich beschäftigt sich maschinelles Lernen mit konkreten Daten und ermöglicht es Digital-Marketing-Experten, ihre Kunden, also deren Interessen, Persönlichkeit, Gewohnheiten, Online-Verhalten usw., tief greifend zu verstehen.

Im Zeitalter des Kunden sind diese Daten entscheidend für den Erfolg einer Marke. Marketer müssen ihren Ansatz ändern. Maschinelles Lernen verschiebt den Schwerpunkt von traditionellen, allgemeinen Zielgruppen hin zu überaus spezifischen, individualisierten Informationen. Was ist also maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist:

  • Automatisierung der Automatisierung. Computer sollen sich selbst programmieren, ähnlich wie beim Data-Mining. Daten übernehmen die Arbeit.
  • Lernen aus Daten anhand von Algorithmen, damit Computer ohne menschliches Zutun Entscheidungen treffen können.
  • Die Fähigkeit der Software, ihr eigenes Wissen ohne menschliches Eingreifen zu erweitern.
  • Die Fähigkeit von Computern, aus Daten zu lernen, und zwar ohne zusätzliche Programmierung.
  • Die Fähigkeit eines Computers, Eingabeaufgaben zu lernen und sie in Zukunft für die Automatisierung zu verwenden.

Wie können Marketer maschinelles Lernen optimal nutzen?

Die Rolle von Marketing-Technologie wandelt sich fortlaufend. Das macht es für Marketer so spannend und gleichzeitig so schwierig, intern zu operieren und ihre Zielgruppe zu erreichen. Auf der einer Seite eröffnet diese Technologie vielfältige Möglichkeiten, Kunden so gut wie nie zuvor zu verstehen.

Auf der anderen Seite ist die Funktionsweise dieser Technologie und ihre Implementierung innerhalb der Markenstrategie schwierig zu begreifen. Konzentrieren wir uns auf das Positive. Maschinelles Lernen bringt Marketern viele Vorteile. Wie lässt es sich Ihrer Meinung nach optimal einsetzen?

  • Maschinelles Lernen verschafft Marketern einen klaren Überblick über und ein Verständnis ihrer Zielgruppe.
  • Maschinelles Lernen hilft dabei, die Lücke zwischen Kundenbehauptungen und ihrem tatsächlichen Verhalten zu schließen.
  • Maschinelles Lernen sammelt und analysiert Verbraucherdaten für Hyper-Targeting und personalisiertes Marketing.
  • Maschinelles Lernen präzisiert – durch personalisiertes Marketing und Verhaltensprognosen.
  • Maschinelles Lernen erkennt Verhaltensmuster und ermöglicht es Marketern, strategisch zu handeln.
  • Maschinelles Lernen macht Daten verwertbar.

Und was ist mit den Kunden? Welche Vorteile hat maschinelles Lernen für sie?

Jahrelang konzentrierten sich Marketer auf eine Priorität: Aufbau, Erhalt und Erweiterung der Beziehungen zu ihren Kunden. Tatsächlich werden Umsätze jedoch durch herausragende Kundenerlebnisse gefördert. Und es ist der Kunde, der die Qualität seiner Erlebnisse bewertet. Es ist der Kunde, der Produkte sucht, entdeckt und kauft.

Wenn Marketer diese Kunden erreichen möchten, müssen sie sie verstehen. Maschinelles Lernen könnte die Grundlage für die relevantesten und überzeugendsten Verbrauchererlebnisse bilden. Welche Vorteile hat maschinelles Lernen Ihrer Meinung nach für Verbraucher?

  • Maschinelles Lernen bietet Verbrauchern relevante Empfehlungen und Zeitersparnis beim Suchen nach Produkten, für die sie sich interessieren könnten.
  • Maschinelles Lernen kann dabei helfen, das Erlebnis individuell zu gestalten und maßgeschneiderte Empfehlungen zu neuen Produkten abzugeben, die mit den Wünschen des Verbrauchers übereinstimmen.
  • Maschinelles Lernen sammelt Daten zum vergangenen Verhalten des Verbrauchers und liefert Empfehlungen, die auf ihn als Individuum abgestimmt sind.
  • Maschinelles Lernen sammelt Einblicke über neue Medien hinweg und liefert Informationen, die vorher nicht zugänglich waren.

Davon kann man nur träumen, Adel!

Stellen Sie sich vor, Sie möchten eine Tasse Kaffee und ganz plötzlich steht eine vor Ihnen, zubereitet ganz nach Ihren Vorlieben.

Bedroht maschinelles Lernen Arbeitsplätze? Warum oder warum nicht?

Drohnen, Roboter, virtuelle Assistenten, intelligente Geräte und vieles mehr sind inzwischen Teil unseres Alltags. Dies lässt sich nicht länger leugnen. Technologie wird immer intelligenter, und die Menschen machen sich zu Recht Sorgen um ihre Arbeitsplatzsicherheit. Aber können Computer und Technologie wirklich menschliches Urteilsvermögen ersetzen?

Maschinen sind nicht zu Empathie fähig. Wir schon. Maschinen sind nicht kreativ. Wir schon. Und bei der Vermarktung von Produkten oder Diensten an Verbraucher sind diese Eigenschaften unerlässlich. Bedroht maschinelles Lernen Arbeitsplätze? Warum oder warum nicht?

Die große Mehrheit ist der Überzeugung, dass Menschen innerhalb des Marketing-Feldes nicht vollständig durch Computer ersetzt werden können.

  • Menschen müssen sich zusammen mit Computern weiterentwickeln.
  • Eine stetige Weiterentwicklung ist unabdingbar. Maschinelles Lernen wird technische Aufgaben übernehmen. Um bestehen zu können, müssen Marketer neue Kompetenzen erwerben und die Technologie gekonnt einsetzen.
  • Viele Arbeitsplätze werden als Folge der Automatisierung wegfallen. Aber wenn Sie neue Kompetenzen erwerben und bei der Arbeit lernen können, haben Sie nichts zu befürchten.
  • Nur Menschen, die sich nicht anpassen können, müssen um ihre Arbeitsplätze fürchten.

Ist maschinelles Lernen weiter verbreitet, als uns bewusst ist? Können Sie von erfreulichen Marketing-Erlebnissen berichten, bei denen möglicherweise maschinelles Lernen im Spiel war?

Verbringen Sie etwas Zeit mit einem Marketing-Team, und irgendwann fällt unvermeidlich der Begriff „maschinelles Lernen“. Branchenvisionäre gehen davon aus, dass diese Technologie bei einer starken Digital-Marketing-Strategie eine entscheidende Rolle spielen wird. Es mag sich so anhören, als stünde die Einführung von maschinellem Lernen noch bevor, doch Tatsache ist, dass maschinelles Lernen bereits im großen Maßstab zum Einsatz kommt.

Maschinelles Lernen steht Marketern bereits heute zur Verfügung. Am besten lässt sich der Wert von maschinellem Lernen begreifen, wenn man sich ansieht, wie es von Marken eingesetzt wird. Also, was glauben Sie? Ist maschinelles Lernen weiter verbreitet, als uns bewusst ist? Können Sie von erfreulichen Marketing-Erlebnissen berichten, bei denen möglicherweise maschinelles Lernen im Spiel war?

  • Spotify: Bietet Nutzern auf sie zugeschnittene Musikempfehlungen.
  • Amazon und Dunkin' Donuts: Personalisierte Inhalte für jeden einzelnen Verbraucher.
  • Facebook und Instagram: Schaffen ein einzigartiges Erlebnis mit relevanten Inhalten, basierend auf vergangenem Nutzerverhalten.

Gut bemerkt, Eric:

Mir fällt wirklich nichts Konkretes ein. Und vielleicht ist das der Punkt. Es sollte reibungslos ablaufen und sich wie Zauberei anfühlen.

Wie lässt sich maschinelles Lernen verantwortungsbewusst einsetzen (ohne die Grenze des Zumutbaren zu überschreiten)?

Wie wir bereits wissen, geht es bei maschinellem Lernen um Daten, und zwar um Verbraucherdaten. Wir wissen auch, dass das Erfassen und Implementieren von Verbraucherdaten ein sensibles Thema ist. Verständlich. Der Zugriff auf spezifische, individuelle Daten kann sich wie ein Eingriff in die Privatsphäre anfühlen. Es ist ein heikles Thema mit vielen unterschiedlichen und oftmals gegensätzlichen Gesichtspunkten.

Es gibt keine eindeutigen Richtlinien für den richtigen Umgang mit diesen Daten. Marketer mögen diese unschätzbaren Daten so optimal wie möglich einsetzen wollen, doch sie müssen dabei darauf achten, die oftmals fließenden Grenzen zwischen erfreulich und übertrieben nicht zu überschreiten. Wie lässt sich maschinelles Lernen verantwortungsbewusst einsetzen (ohne die Grenze des Zumutbaren zu überschreiten)?

Interessanterweise reagierte der Großteil der Befragten positiv auf die Nutzung ihrer Daten durch Marken.

Relevanz ist immer zumutbar. Der Kunde und seine Bedürfnisse dienen als Richtlinie.

  • Wenn Sie maschinelles Lernen einsetzen, um Mehrwert für den Kunden zu schaffen, ist das zumutbar.

Ich bin der Meinung, dass Marketer bei Remarketing und Personalisierung behutsam vorgehen sollten. Viele Menschen empfinden zu viel davon immer noch als einen Eingriff in ihre Privatsphäre.

  • Marketer können die Technologie zur Erschließung neuer Zielgruppen nutzen.

Su gibt eine kluge Empfehlung ab:

Vorwegnahme von Verbraucherbedürfnissen wirkt weniger aufdringlich, wenn sie mit einem Opt-in-Abonnement oder einem Loyalitätsprogramm verbunden wird. Der Nutzer muss den Wert erkennen können.

Woran erkennen Marketer, ob maschinelles Lernen funktioniert? Welche Metriken sind entscheidend?

Wie bei nahezu jeder Digital-Marketing-Strategie ist es auch hier schwierig zu bestimmen, ob ein Programm erfolgreich ist. Marketer befassen sich mit vagen Kenngrößen, die wir zum Teil nicht einmal bestimmen können. Häufig fällt dabei der Begriff der Interaktion. Was bedeutet Interaktion? Wie wird sie gemessen?

Wir sprechen auch über handfestere Metriken wie auf der Seite verbrachte Zeit, Konversionen, Klickraten, Likes, Kommentare usw. Marketer werden mit diesen Metriken überschüttet. Dies gilt insbesondere bei der Implementierung einer Technologie wie maschinellem Lernen. Was glauben Sie? Woran erkennen Marketer, dass maschinelles Lernen funktioniert? Welche Metriken sind entscheidend?

BOOM:

Es ist einfach.

Wenn Ihr Computer lernt, ändert sich Ihr Geschäft.

  • Bindung und Upselling.

Interaktion führt die Liste selbstverständlich an:

Die neue, ausschlaggebende Metrik ist die Anzahl der Interaktionen. Nicht nur Klicks, sondern Konversionen.

  • Steigerung von ROI, Produkteinführung und Gewinn.
  • Blicken Sie über die Klickraten hinaus.

Wie sieht das realistische Potenzial von maschinellem Lernen in der Zukunft aus? Was wird sich ändern?

Wir alle kennen die Geschichte. Um im Wettbewerb zu bestehen, müssen Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Die Leistung und der Entwicklungsgrad von Technologie steigen nahezu im Sekundentakt. Was heute funktioniert, muss nicht zwangsläufig auch morgen noch funktionieren. Deshalb blicken Marketer stets in die Zukunft.

Marketer arbeiten bereits mit maschinellem Lernen – sie versuchen, es zu begreifen, zu nutzen und so zu implementieren, dass es ihre Strategien stärkt. Wie gesagt, die Technologie entwickelt sich weiter. Somit entwickelt sich auch maschinelles Lernen weiter. Wie sieht das realistische Potenzial von maschinellem Lernen in der Zukunft aus? Was wird sich Ihrer Meinung nach in der Zukunft ändern?

  • Mit maschinellem Lernen wird das Targeting von Verbrauchern kein Ratespiel mehr.
  • Maschinelles Lernen wird zukünftiges Verbraucherverhalten prognostizieren und Trends vorwegnehmen.
  • Maschinelles Lernen wird das gesamte digitale Leben durchdringen und neue Anwendungen noch ausgereifter machen.

Jede heute entwickelte erfolgreiche Anwendung wird eine intelligente Anwendung sein.

Und schließlich: 

Das Potenzial von maschinellem Lernen und KI reicht weit über das hinaus, was wir momentan begreifen können. Für die meisten Menschen liegen die Möglichkeiten außerhalb ihrer Vorstellungskraft.

Damit wären wir am Ende unseres Schnellkurses angelangt.


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