Künstliche Intelligenz - der Gamechanger im Bereich Leadgenerierung? Wie sieht die Zukunft der Werbeagenturen aus?

Die weltweite Vernetzung von Computern im Internet hat eine vollkommen neue Kommunikation erschaffen, deren Bedeutung fortlaufend zunimmt. WhatsApp, Facebook oder andere digitale Kanäle ersetzen heute - Telefon und Brief. Die Digitalisierung und Automatisierung von Kommunikations-Prozessen wird für Werbeagenturen die Basis für eine zukunftsichere Geschäftsentwicklung. Chatbots, automatisierte Systeme und Co. ersetzen zusehends den persönlichen Kontakt zum Kunden und erleichtern zeitgleich die Kundengewinnung bzw. Kundenbetreuung. Künstliche Intelligenz wird ohne Zweifel in Zukunft zu einem festen Bestandteil in der Arbeit von Werbeagenturen. Die größten Probleme dabei waren oft die Schnittstellen zwischen Mensch und Computer die für persönliche authentische und menschliche Kommunikation nicht ausgereift genug waren. Künstliche intelligenz ändert dies und wird auch in Zukunft immer mehr zu einem festen Bestandteil im Toolset von Digital Agenturen. Doch wie kann man bereits jetzt KI sinnvoll und gewinnbringend in seine Systeme integrieren?

Die Begriffe KI, Machine Learning (ML) oder Big Data werden häufig fälschlicherweise als Synonym verwendet oder falsch interpretiert. Aus diesem Grund kommen wir weiter unten im Artikel zur Begriffsklärung.

Künstliche Intelligenz und Werbeagenturen

Das für Werbeagenturen interessanteste Anwendungsfeld der KI bietet das Machine Learning. Dadurch haben Werbeagenturen die Chance, über eine Machine Learning - gesteuerte Datenanalyse wertvolle Informationen über ihre Nutzer zu sammeln und auszuwerten. Ähnlich wie die Filmvorschläge auf Netflix, könnte durch Machine Learning-Datenanalyse zielgerichtete Werbung für jeden einzelnen Kunden geschaltet werden, entsprechend seiner Wünsche und Erfahrungen. Hier bietet sich für die Agentur die Möglichkeit, Kunden direkt und individuell anzusprechen, wodurch die Conversion gesteigert werden kann. Die selbstlernenden Algorithmen können die vorher definierten Zielkunden schneller und genauer bestimmen. Neben dem Kundenverhalten unzähliger Nutzer, können auch Kontextfaktoren wie Ort, Zeit oder Demografie miteinbezogen werden, wodurch das Targeting deutlich effizienter wird.

Ein Bsp. aus der Praxis: Die Lieferkette Foodora setzte bei der Neukundenakquise auf Machine Learning-basierte Analysen im Bereich Displaykampagnen. Im Zuge dessen, konnte Foodora durch die Auswertungen, Nutzer identifizieren, die nicht zur eigentlichen Kernzielgruppe gehört hätten. In nur wenigen Tagen konnte ein Conversion Anstieg von 69% verzeichnen werden.

Gleichzeitig kann über Big Data und unsupervised Learning das Verhalten der Webseiten-Besuchern analysiert werden und auf Grundlage der Daten, Echt-Zeit-Anpassung im Verkaufs-Funnel vorgenommen werden. Kurz: Die gesamte Customer-Journey kann auf jeden einzelnen Kunden individuell angepasst werden. Eine Verbesserung der Customer Journey hat den positiven Effekt einer steigenden Kundenzufriedenheit, welche sich schnell auf den Umsatz auswirkt.

Genau an diesem Punkt setzt smashleads™ an. Im Vordergrund steht dabei die Interaktion, sowie die Optimierung der Customer Journey durch den individuellen Dialog mit jedem einzelnen Webseiten-Besucher. Eine optimierte Customer Journey zeichnet sich vor allem durch Automation aus. Auch hier setzt smashleads™ seinen Schwerpunkt. Mehr Leads und Umsatz mit weniger Zeit-Einsatz.

Was aber bringen uns all diese technologischen Fortschritte nun konkret im Bereich Sales und Marketing und welche Aufgaben können bereits automatisiet werden?

Die 3 zentralen Aufgaben von KI im Marketing

Werber profitieren von KI besonders in folgenden Bereichen:

Analyse
Mit KI sind Werbeagenturen in der Lage große Datenmengen ihrer Kunden zu speichern und zu analysieren. Durch die Analyse der Datenmenge können grundlegende Erkenntnisse über die Kunden gesammelt werden und dementsprechend Werbemaßnahmen zielgerecht für die Kunden erstellt werden.

Automatisieren
Bei der Automatisierung geht es um Prozesse, die weitestgehend automatisiert ablaufen, um menschliche Ressourcen strategisch einsetzen zu können.
Bspielsweise sind die Leadgeneratoren von smashleads™ selbstoptimiert und erleichtern dadurch dem Nutzer das Erstellen der Anfrageformulare.

Autonom agieren
Die vollständige Eigenständigkeit eines KI-Systems, das Marketing-Prozesse autonom steuert, ist derzeit noch Wunschdenken. Jedoch sind vorprogrammierte interaktive Formulare und Chatbots bereits ein wesentlicher Bestandteil der Marketing-Automation.

Wie können interaktive Formulare und Chatbots die Kundenbetreuung von Werbeagenturen verbessern?

Bei einem einfachen Chatbot handelt es sich lediglich, um ein textbasiertes Dialogsystem, mit dem per Texteingabe oder Sprache kommuniziert werden kann. Die Aufgabe von Chatbots ist es, die Kommunikation mit dem Kunden autonom zu übernehmen. Chatbots im Zusammenhang mit Machine Learning sind jedoch aktuell eher theoretischer Natur als praktischer.

Richtig eingesetzt, können interaktive Formulare und Chatbots zu einem Bindeglied zwischen Prospect und Agentur werden. Dazu ist es wichtig, dass die Kommunikation zielgerichtet und empathisch verläuft und der Kunde einen Mehrwert aus dieser Unterhaltung ziehen kann.

Leadgenerierung durch künstliche Intelligenz
Wie verbindet smashleads™ künstliche Intelligenz und Leadgenerierung?

Wir von smashleads™ haben es uns zum Ziel gesetzt Leadgenerierung so einfach wie nur möglich zu machen. Dabei bedienen wir uns der Vorstellung, dass man für eine effektive Leadgenerierung kein Experte sein muss, sondern mit der richtigen Unterstützung das Selbe erreichen kann. Genau an der Stelle setzen wir von smashleads™ an.

Über Machine Learning Algorithmen wird das Nutzerverhalten auf der Webseite analysiert und ausgewertet. Auf Grundlage des Verhaltens kann sich das interaktive Form automatisiert optimieren, sodass die Besucher mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit zu neuen Leads oder Kunden werden.

„Ein einfaches Beispiel: Es wird ermittelt, dass die durchschnittliche Verweildauer, der erfolgreichen Leads, bei den ersten 3 Fragen des interaktiven Forms 30 Sekunden ist. Kommt nun ein weiterer Besucher und benötigt für die ersten 3 Fragen 2 Minuten, so kann der Algorithmus die letzten Fragen des Forms wegnehmen, sodass die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass der potenzielle Lead auch zur letzten Seite kommt, bevor dieser abspringt.“ Noah Frohn, CEO

Auf der anderen Seite setzen wir schon bei dem Erstellungsprozess der interaktiven Forms an. Über Big Data sind wir dabei in der Lage, große Datenmengen auszuwerten und Gemeinsamkeiten festzustellen. So können die interaktiven Inhalte mit den höchsten Conversions gruppiert und analysiert werden. Eine Gruppierung nach der Branche ist ebenfalls für die Conversion-Optimierung essentiell. Über unsupervised Learning werden Muster erkannt, welche sich bei der Form-Erstellung übertragen lassen, sodass direkt von Anfang an eine maximale Conversion gewährleistet wird.

Wir von smashleads™ wollen für Marketing Agenturen vorne dabei sein und die besten Lösungen liefern.

Welche möglichen Trends lassen sich für das Jahr 2021 für Werbeagenturen bereits prognostizieren?

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird das Marketing sowie die Leadgenerierung gänzlich verändern. Persönliche Vorlieben und Erwartungen können analysiert und ausgewertet werden.

Welche Chancen gibt es hierbei:

„Ich finde Künstliche Intelligenz im Bereich Marketing und Lead Generierung sehr wichtig. Es dient dem Kunden mit deiner Marke zu interagieren. Das wird in der nächsten Zeit noch wichtiger als es jetzt schon ist. Mit der Hilfe von Künstlicher Intelligenz - AI, holst du den Kunden schneller ab und bringst ihn Näher an deine Marke. Kunden Beziehungen mit der Marke und Technologie werden schneller aufgebaut und die Kreativität gefördert. Ich freue mich auf die Zukunft.“
Brent Armstrong, Content Creator bei “A Strong Marketing”.

„Das ist mein tägliches Brot. Online Marketing + KI ist schon seit einigen Jahren in einigen Segmenten der heilige Gral. Wer jetzt nicht auf den Zug aufspringt wird es in der Zukunft schwer haben. KI wird stetig besser und somit auch die Wichtigkeit für die Gewinnung von Leads, sei es durch Big Data oder Chatbot“
Francis Luan, Verkaufsfunnel Experte

„KI und Online Marketing ergänzen sich super. Die KI kann ganz anders auf die gesammelten Daten zurückgreifen als wir Menschen, die Zielgruppen viel besser identifizieren und die Zahlen besser interpretieren. Nicht ohne Grund hat Facebook die CBO Kampagnen eingeführt, welche von Tag zu Tag besser werden. KI wird das Marketing zunehmend einfacher und effizienter machen und das ist für jedes Unternehmen zum Vorteil.“
Yasin Kara, Social Media Experte

Diesen möglichen Nutzen bietet KI Werbeagenturen!

Künstliche Intelligenz und Machine Learning werden ohne Zweifel in Zukunft zu einem festen Bestandteil vom Lead Management. Dieser Trend lässt sich bereits jetzt aus der Studie „Künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch“ ablesen. Der Anteil an Werbeagenturen, die KI verwenden wird steigen. Die Werbenische hat bereits begonnen, KI und maschinelles Lernen schrittweise einzuführen und es ist mit hoher Wahrscheinlichkeit zu erwarten, dass KI schließlich in allen Unternehmensbereichen eingesetzt wird. Der Trend 2021 für Werbeagenturen wird unserer Meinung, in Richtung Echtzeit-Kommunikation und Zielgruppenspezifische Kommunikation gehen. Je länger ein Kunde wartet, desto eher wird er den Kaufvertrag bzw. die Interaktion abbrechen. Dies gilt auch für die Ladezeit von Websiten. Die durchschnittliche Wartedauer sollte hier nicht länger als 2-3 Sekunden betragen. In diesem Bereich sind die Leadgeneratoren von smashleads™ optimal ausgestattet und bieten dem Kunden eine schnelle Bearbeitung. Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Zielgruppen-Kommunikation. Über Big Data können Werbeagenturen ihren Kunden personalisierte Kundendienstleistungen anbieten oder benutzerdefinierte Nachrichten zukommen lassen.

Fazit: KI, Fluch oder Segen für die Werbebranche?

Der rasante technische Fortschritt sorgt immer mehr dafür, dass unsere intelligenten elektronischen Helfer nicht mehr aus unserem Marketing-Alltag verschwinden. Doch nun stellt sich die Frage - Fluch oder Segen für die Werbebranche?
Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind nicht mehr weg zu denken. Sie wurden entwickelt, um komplizierte Prozesse zu vereinfachen und zu lösen. Diese sind meist so komplex, dass das menschliche Gehirn dafür nicht ausreicht. Die Technik wird in Zukunft einen Großteil der Aufgaben übernehmen, die heute von Menschen erledigt werden. Und zwar zuverlässiger, günstiger und schneller.
Wichtig jedoch ist: Künstliche Intelligenz ist nicht in der Lage Emotionen zu durchleben und einfühlsam zu sein. Die Werbebranche vereint Kommunikation, Kreativität und auch eine gewaltige Portion an Empathie. Dieses Charakteristikum ist entscheidend für einen positiven Umgang mit den eigenen Kunden. Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass eine Kombination aus künstlicher Intelligenz und empathischen Menschen das beste Bündnis ist, um hohe Ziele zu erreichen.

Begriffsklärung - Künstliche Intelligenz

Rund 85 Milliarden Neuronen in unserem Gehirn feuern ständig elektrische Impulse umher und bilden dabei 10.000 neue Verbindungen zu ihren Nachbarzellen. Dieses unfassbar komplexe Gebilde ist die Grundlage dafür, dass wir lernen, schlussfolgern und abstrakt denken.
Ist es möglich dieses komplexe Gebilde künstlich nachzustellen? Künstliche Intelligenz ist im Grunde ein Algorithmus, welcher versucht den menschlichen Prozess des Denkens nachzubilden. Das Ziel der KI ist es, dem Menschen komplexe Aufgaben abzunehmen und stellvertretend für ihn zu handeln.

„Künstliche Intelligenz wird unser Leben verbessern. Und uns nach und nach immer mehr Denkaufgaben abnehmen. Sie wird uns mehr Raum schaffen für Aufgaben, die uns Freude machen. Und sie wird die Arbeitswelt revolutionieren.“

Dabei fungiert KI als Überbegriff und umfasst alle Technologien, welche sich mit der „Imitation“ menschlicher Intelligenz befassen. Dazu gehören die auf dem folgenden Schaubild dargestellten Abzweigungen. In diesem Blogbeitrag beschäftigen wir uns jedoch lediglich mit der Thematik Machine Learning. Für alle, die sich tiefer mit der Materie auseinander setzen möchten, haben wir unter „Weiterführende Literatur und interessante Links“ einige Seiten verlinkt die sich noch tiefer und wissenschaftlicher mit den Themenbereichen auseinandersetzen.

Bei KI gilt es zwischen schwacher und starker KI zu unterscheiden. Schwache KI zeichnet sich dadurch aus, dass sie ausschließlich auf ein Gebiet ausgerichtet ist, wie z.B. Navigationssysteme, Spracherkennungen oder Korrekturvorschläge. Schwache KI ist demzufolge auf ein Anwendungsproblem zugeschnitten und kann sich derzeit nicht weiterentwickeln. Das Ziel der starken KI ist es, die menschlichen Fähigkeiten zu imitieren und Ihn in denen zu übertreffen. Anders als schwache KI, soll starke KI in mehreren Bereichen einsetzbar sein. Doch echte starke KI ist bis jetzt eher Sciencefiction als Realität und wird, Experten Meinungen nach, erst in den nächsten 5-10 Jahren realisierbar sein.

Doch auch die schwache KI hat sich bereits fest in unseren Alltag integriert.

Die Musik Plattform Spotify nutzt für ihre Radio-Funktion und Musik Vorschläge einen Teilbereich der KI. Hinter den wöchentlich individuell erstellten Playlists und Radiovorschläge steht ein Machine Learning Algorithmus. Diese Playlists entstehen dadurch, dass eine schwache KI, Informationen über den Musikgeschmack der Nutzer sammelt. Das System lernt so jeden Tag dazu, erschließt sich neue Muster und entwirft dadurch individuell zugeschnittene Playlists. Nach demselben Prinzip funktionieren auch die Vorschläge auf Netflix und anderen Streaming-Dienst-Plattformen.

Machine Learning

Machine Learning (ML) ist, wie aus der Abbildung zu erkennen, ein Zweig der KI. Hierbei soll Wissen durch Erfahrung aus der Lernphase generiert werden. Mustererkennung aber auch die Klassifikation, beispielsweise von Bildern, sind ein Anwendungsfall von ML. Das Machine Learning nutzt hierfür verschiedene statistische Modelle. Das „Deep Learning“, die Nutzung künstlicher neuronaler Netze, fällt ebenfalls in diesen Bereich. Anders als bei KI, trifft beim Machine Learning der Begriff Intelligenz nicht ganz zu, da es sich dabei nicht um das direkte Nachahmen von Intelligenz handelt. Anschauliche Beispiele für Machine Learning sind die bereits erwähnten Musikplattformen sowie die Streaming-Dienste rund um Netflix und Amazon. Auch selbstfahrende Autos oder Social Media Feeds würden ohne den Zweig ML nicht existieren.
Im Machine Learning unterscheidet man zwischen drei Arten:

• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Reinforcement Learning

Supervised Learning

Der Algorithmus lernt eine Funktion aus gegebenen Paaren von Ein- und Ausgaben. Dabei stellt während des Lernens ein „Lehrer“ den korrekten Funktionswert zu einer Eingabe bereit. Ziel beim überwachten Lernen ist, dass dem Netz nach mehreren Rechengängen mit unterschiedlichen Ein- und Ausgaben die Fähigkeit antrainiert wird, Assoziationen herzustellen. Ein Gebiet des überwachten Lernens ist die Klassifizierung. Ein Anwendungsbeispiel wäre die Handschrifterkennung oder die Unterscheidung von Bildern in Hund und Katze.

Unsupervised Learning

Der Algorithmus erzeugt für eine gegebene Menge von Eingaben ein Cluster, welches Ähnlichkeiten zwischen Eingaben darstellt und darauf aufbauend eine Einteilung ermöglicht. Dafür gibt es Clustering-Verfahren, die sich durch charakteristische Muster voneinander unterscheiden. Unsupervised Learning zielt darauf ab, Daten in einer einfacheren Repräsentation darzustellen oder diese, trotz drastisch reduzierter Informationen, möglichst genau wiedergibt.

Reinforcement Learning (RFL)

Hierbei lernt ein sogenannter Agent durch Belohnung und Bestrafung eine Taktik, wie in potenziell auftretenden Situationen und Umgebungen zu handeln ist, um den Nutzen zu maximieren. Der Vorteil ist, dass ohne Ausgangsdaten und menschliches Vorwissen Lösungen für komplexe Probleme gefunden werden können. Ein Beispiel aus der Praxis wäre das schrittweise lernen von Spielen wie Schach.

Weiterführende Links:

https://www.uniserv.com/unternehmen/blog/detail/article/trendstudie-kuenstliche-intelligenz-auf-dem-vormarsch/ https://www.sc-networks.de/blog/kuenstliche-intelligenz-im-lead-management/ https://www.cologne.io/b2b-smart-data/m https://onlim.com/lead-generierung-mit-chatbots-auf-abruf/ https://www.bigdata-insider.de/was-ist-ein-chatbot-a-690591/ https://www.sc-networks.de/blog/kuenstliche-intelligenz-im-lead-management/ https://www.phocus-direct.de/ki-gestuetzte-leadgenerierung https://www.mbmedien.group/blog/ki-im-content-und-automationsprozess https://www.bigdata-insider.de/was-ist-ein-chatbot-a-690591/

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