10 häufigste Fehler von Marketers im Umgang mit KI
Nico Bovelette
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der wichtigsten Technologien der Zukunft, die viele Bereiche unseres Lebens und unserer Wirtschaft verändern wird. Doch wie nutzen Marketers die Möglichkeiten der KI, um effektiv und ethisch zu werben? Und welche Fehler sollten sie vermeiden, um kein Geld zu verschenken oder das Vertrauen der Kunden zu verlieren? Das erfährst du in diesem Artikel.
Gliederung
Anwendungsbereiche von KI im Marketing
KI wird im Marketing für verschiedene Aufgaben eingesetzt, um die Marketingprozesse zu optimieren, das Targeting zielgenau auf die Bedürfnisse der Kunden anzupassen und zur richtigen Zeit das richtige Angebot zu machen. Im Folgenden gehe ich auf einige mögliche Anwendungen von KI im Marketing ein.
- KI-Schreibsoftware: KI kann Texte für verschiedene Zwecke generieren, wie zum Beispiel Blogartikel, Social-Media-Posts, E-Mail-Kampagnen oder Werbeslogans. KI-Schreibsoftware kann dabei helfen, Zeit zu sparen, die Qualität zu verbessern und die Kreativität zu fördern. Ein Beispiel für eine KI-Schreibsoftware ist Copy.ai.
- KI generierte Bilder: KI kann auch Bilder für verschiedene Zwecke erstellen, wie zum Beispiel Logos, Grafiken, Illustrationen oder Fotos. KI generierte Bilder können dabei helfen, Kosten zu sparen, die Individualität zu erhöhen und die Aufmerksamkeit zu steigern. Ein Beispiel für eine KI generierte Bilder Software ist Canva.
- KI Video Generatoren: KI kann auch Videos für verschiedene Zwecke produzieren, wie zum Beispiel Erklärvideos, Testimonials, Animationen oder Präsentationen. KI Video Generatoren können dabei helfen, Ressourcen zu sparen, die Professionalität zu steigern und die Emotionen zu wecken. Ein Beispiel für eine KI Video Generatoren Software ist Lumen5.
- KI-Sprachgeneratoren bzw. KI Stimmengeneratoren: KI kann auch Sprache für verschiedene Zwecke synthetisieren, wie zum Beispiel Podcasts, Audiobooks, Sprachassistenten oder Voice-Overs. KI-Sprachgeneratoren können dabei helfen, Barrierefreiheit zu schaffen, die Reichweite zu erhöhen und die Authentizität zu wahren. Ein Beispiel für eine KI-Sprachgeneratoren Software ist Resemble.ai.
- Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management = CRM): KI kann auch das Kundenbeziehungsmanagement unterstützen, indem sie Daten analysiert, Muster erkennt, Vorhersagen trifft und Empfehlungen gibt. KI im CRM kann dabei helfen, die Kundenbindung zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und den Umsatz zu steigern. Ein Beispiel für eine KI im CRM Software ist Salesforce Einstein.
- Kundensegmentierung: KI kann auch die Kundensegmentierung optimieren, indem sie Daten segmentiert, Cluster bildet, Profile erstellt und Personalisierungen vorschlägt. KI in der Kundensegmentierung kann dabei helfen, die Zielgruppen besser zu verstehen, die Relevanz zu erhöhen und die Konversionen zu steigern. Ein Beispiel für eine KI in der Kundensegmentierung Software ist Segment.
- KI im E-Commerce: KI kann auch den E-Commerce revolutionieren, indem sie Produkte empfiehlt, Preise anpasst, Bestände verwaltet und Retouren reduziert. KI im E-Commerce kann dabei helfen, die Kundenbedürfnisse zu erfüllen, die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und den Gewinn zu maximieren. Ein Beispiel für eine KI im E-Commerce Software ist Shopify.
- Chatbots: KI kann auch Chatbots ermöglichen, die mit den Kunden interagieren, Fragen beantworten, Probleme lösen und Aktionen auslösen. Chatbots können dabei helfen, den Kundenservice zu verbessern, die Lead-Generierung zu automatisieren, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Konversionen zu steigern. Ein Beispiel für einen Chatbot im Marketing ist moinAI.
- Suchmaschinen-Optimierung: KI kann auch die Suchmaschinen-Optimierung unterstützen, indem sie Keywords analysiert, Inhalte optimiert, Rankings überwacht und Empfehlungen gibt. KI in der Suchmaschinen-Optimierung kann dabei helfen, die Sichtbarkeit zu erhöhen, den Traffic zu steigern und die Autorität zu stärken. Ein Beispiel für eine KI in der Suchmaschinen-Optimierung Software ist MarketMuse.
- KI-Analysetools: KI kann auch Analysetools bereichern, indem sie Daten visualisiert, Muster erkennt, Insights liefert und Handlungsempfehlungen gibt. KI-Analysetools können dabei helfen, die Datenqualität zu verbessern, die Performance zu messen und die Strategie zu optimieren. Ein Beispiel für ein KI-Analysetool ist Google Analytics.
- Social Media Planung: KI kann auch die Social Media Planung vereinfachen, indem sie Inhalte erstellt, Posts plant, Interaktionen fördert und Trends erkennt. KI in der Social Media Planung kann dabei helfen, die Reichweite zu erhöhen, die Engagement zu steigern und die Markenbekanntheit zu fördern. Ein Beispiel für eine KI in der Social Media Planung Software ist Buffer.
- Webinar-Automatisierung: KI kann auch Webinare automatisieren, indem sie Inhalte generiert, Teilnehmer einlädt, Fragen beantwortet und Feedback sammelt. KI in der Webinar-Automatisierung kann dabei helfen, die Lead-Qualifizierung zu verbessern, die Kundenbindung zu erhöhen und die Verkäufe zu fördern. Ein Beispiel für eine KI in der Webinar-Automatisierung Software ist Livestorm.
- E-Mail-Marketing-Automatisierung: KI kann auch E-Mail-Marketing automatisieren, indem sie Betreffzeilen erstellt, Inhalte personalisiert, Versandzeiten optimiert und Ergebnisse analysiert. KI in der E-Mail-Marketing-Automatisierung kann dabei helfen, die Öffnungsrate zu erhöhen, die Click-Through-Rate zu steigern und die Conversion-Rate zu fördern. Ein Beispiel für eine KI in der E-Mail-Marketing-Automatisierung Software ist Mailchimp.
Die 10 häufigsten Fehler im Umgang mit KI
Doch KI birgt auch viele Herausforderungen und Risiken, die Marketers beachten müssen. Hier sind die 10 häufigsten Fehler, die Marketers im Umgang mit KI machen:
- Die Ziele nicht klar definieren: Bevor Marketers KI einsetzen, sollten sie sich fragen, was sie damit erreichen wollen und welche Kennzahlen sie dafür messen müssen. Ohne klare Ziele kann KI nicht effektiv genutzt werden und zu falschen oder irrelevanten Ergebnissen führen.
- Die Daten nicht ausreichend prüfen: KI basiert auf Daten, die qualitativ hochwertig, aktuell und repräsentativ sein müssen. Marketers sollten daher ihre Datenquellen sorgfältig auswählen, die Daten regelmäßig aktualisieren und auf mögliche Verzerrungen oder Lücken überprüfen. Andernfalls kann KI zu ungenauen oder diskriminierenden Entscheidungen führen.
- Die Kunden nicht einbeziehen: KI sollte nicht als Ersatz für den menschlichen Kontakt angesehen werden, sondern als Ergänzung. Marketers sollten daher ihre Kunden nicht mit automatisierten Nachrichten oder Angeboten überfluten, sondern ihnen die Möglichkeit geben, Feedback zu geben oder einen echten Ansprechpartner zu kontaktieren. Außerdem sollten Marketers transparent sein, wenn sie KI verwenden und die Kunden über den Zweck und den Umfang der Datennutzung informieren.
- Die Ethik nicht beachten: KI ist nicht wertneutral, sondern spiegelt die Werte und Normen wider, die in ihre Entwicklung einfließen. Marketers sollten daher ethische Prinzipien für KI definieren und befolgen, wie zum Beispiel Fairness, Verantwortlichkeit oder Datenschutz. Andernfalls können sie das Vertrauen der Kunden oder der Öffentlichkeit verlieren oder rechtliche Konsequenzen riskieren.
- Die Sicherheit nicht gewährleisten: KI ist anfällig für Cyberangriffe oder Manipulationen, die die Integrität oder Verfügbarkeit der Systeme gefährden können. Marketers sollten daher geeignete Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um ihre KI-Systeme vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch zu schützen. Dazu gehören zum Beispiel Verschlüsselung, Authentifizierung oder regelmäßige Updates.
- Die Ergebnisse nicht hinterfragen: KI ist nicht unfehlbar, sondern kann Fehler machen oder unerwartete Auswirkungen haben. Marketers sollten daher nicht blind auf KI vertrauen, sondern ihre Ergebnisse kritisch hinterfragen und überprüfen. Dazu gehören zum Beispiel Tests, Kontrollen oder Audits.
- Die Innovation nicht fördern: KI ist kein statisches Werkzeug, sondern ein dynamisches Feld, das sich ständig weiterentwickelt und neue Möglichkeiten bietet. Marketers sollten daher nicht an alten Methoden festhalten, sondern offen für Innovation sein und neue Wege ausprobieren.
- Die Integration nicht sicherstellen: KI ist kein isoliertes Werkzeug, sondern ein Teil eines größeren Marketing-Ökosystems, das aus verschiedenen Kanälen, Plattformen und Tools besteht. Marketers sollten daher darauf achten, dass ihre KI-Systeme nahtlos mit anderen Systemen integriert sind und einen konsistenten und relevanten Kundendialog ermöglichen. Dazu gehören zum Beispiel Schnittstellen, Standards oder APIs.
- Die Kompetenz nicht aufbauen: KI erfordert ein gewisses Maß an technischem Verständnis und Fachwissen, um sie richtig zu nutzen und zu interpretieren. Marketers sollten daher nicht nur auf externe Anbieter oder Dienstleister angewiesen sein, sondern auch intern die notwendigen Kompetenzen aufbauen und fördern. Dazu gehören zum Beispiel Schulungen, Workshops oder Zertifizierungen.
- Die Trends nicht verfolgen: KI ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld, das immer neue Möglichkeiten und Herausforderungen bietet. Marketers sollten daher immer auf dem Laufenden bleiben und die neuesten Trends und Entwicklungen im Bereich KI verfolgen. Dazu gehören zum Beispiel Fachmedien, Blogs, Podcasts oder Konferenzen.
Fazit
KI ist eine der wichtigsten Technologien der Zukunft, die das Marketing grundlegend verändern wird. Marketers sollten daher die Chancen nutzen, die KI bietet, aber auch die Risiken vermeiden, die KI birgt. Mit den richtigen Strategien, Methoden und Tools können Marketers KI effektiv und ethisch im Marketing einsetzen und so bessere Ergebnisse erzielen.
Über mich
Digital Marketing ist eine Leidenschaft von mir. Und es passiert gerade unglaublich viel in diesem Bereich. Ich konnte bereits unterschiedliche Unternehmen und Startups im B2B und B2C Segment begleiten ihre Kunden noch besser zu erreichen.
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