Eine kürzlich McKinsey Umfrage fanden heraus, dass nur 10 bis 14 Prozent der Unternehmen regelmäßig generative KI in ihren Marketing- und Vertriebsbemühungen. Diese niedrige Akzeptanzrate ist überraschend, wenn man bedenkt, wie nützlich generative KI für das Marketing sein kann.
Warum also setzen nicht mehr Unternehmen auf diese Technologie und wie können Marketingfachleute die Vorstellung „KI = schlecht“ hinter sich lassen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen? Hier zeigen wir die unzähligen Vorteile, die generative KI für Marketingfachleute bieten kann, sowie die Risiken und Strategien zur Minderung dieser potenziellen Nachteile.
Inhaltsverzeichnis
Was ist generative KI und welche Auswirkungen hat sie auf das Marketing?
Wie generative KI Unternehmen bei ihrem Marketing unterstützen kann
Die Risiken der Verwendung generativer KI für das Marketing mit Lösungen
Strategien für den Einsatz generativer KI im Verbrauchermarketing
Zusammenfassung
Was ist generative KI und welche Auswirkungen hat sie auf das Marketing?
Generative KI ist eine Art maschinelles Lernen, ein Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz. Im Gegensatz zu früherer KI, die hauptsächlich Daten analysierte, erstellt generative KI verschiedene Inhalte, darunter Text, Bild, Audio und Video. Sie kann auch Fragen beantworten, Daten interpretieren, Code schreiben und komplexe Probleme lösen.
Obwohl generative KI nichts Neues ist, sind einige Modelle trotz ihrer Komplexität dank jüngster Fortschritte viel einfacher zu verwenden. Diese Modelle verwenden „Deep Learning“, eine Technik, die von der Assoziationsbildung des menschlichen Gehirns inspiriert ist, um menschliche Sprache, Schrift, Zeichnung, Planung und Strategieentwicklung nachzuahmen. Zu den besten generativen KI-Tools für Vermarkter zählen ChatGPT (und DALL-E) von Open AI, Gemini (ehemals Bard) von Google, Stable Diffusion, Progen und GAN.ai.
Generative KI schlägt im Marketing bereits Wellen und wird auch in Zukunft nicht verschwinden. Hier sind einige Studien, die ihre Auswirkungen auf das Verbrauchermarketing belegen.
- A 2022 Studie des MIT Technology Review ergab, dass nur 5 % der Marketingorganisationen generative KI als „kritisch“ für ihre Geschäftstätigkeit erachten und nur 20 % sie umfassend nutzen. Bis 2025 planen jedoch 20 % der Marketingleiter, generative KI in ihre Geschäftstätigkeit zu integrieren, und weitere 44 % beabsichtigen, sie in verschiedenen Anwendungen einzusetzen.
- Kurz und Salesforce-Umfrage 2023 Von 1,000 Vermarktern gaben mehr als die Hälfte an, derzeit generative KI zu verwenden, und weitere 22 % planten, sie innerhalb des nächsten Jahres einzuführen.
- Gemäß einer Statista-Umfrage 2023 Von 1,000 B2B- und B2C-Marketingfachleuten verwenden 73 % bereits irgendeine Form generativer KI.
- A 2023 Boston Beratungsgruppe Die Umfrage ergab, dass 67 % der Marketingmanager generative KI zur Personalisierung nutzen, 49 % zur Inhaltserstellung und 41 % zur Marktsegmentierung.
Wie generative KI Unternehmen bei ihrem Marketing unterstützen kann
Es gibt vier Marketingbereiche, in denen generative KI am besten funktioniert und zu besseren Ergebnissen führt. Hier erfahren Sie, was Unternehmen wissen müssen, um loszulegen:
Maßgeschneidert
Verbraucher wünschen sich personalisierte Erlebnisse, und generative KI kann dies in großem Maßstab ermöglichen. Nehmen wir zum Beispiel Carvana – die Gebrauchtwagenplattform nutzte generative KI, um Millionen einzigartiger Videos für Kunden zu erstellen und so die Benutzereinbindung zu verbessern. Andere Marken wie Spotify nutzen KI für die Sprachübersetzung, um breitere Märkte zu erreichen.
Generative KI verbessert auch den Kundenservice, indem sie den Mitarbeitern hilft, persönlichere Interaktionen zu ermöglichen. Jüngste Fortschritte in der multimodalen KI-Technologie versprechen noch maßgeschneiderte Lösungen, wie etwa Chatbots, die auf spezifische Kundenbedürfnisse und -persönlichkeiten eingehen können.
Kreativität
Generative KI kann die Kreativität im Marketing deutlich steigern. Studien zeigen, dass KI-Tools wie ChatGPT4 die menschliche Kreativität bei der Produktideation übertreffen und die Qualität und Originalität der schriftlichen Ergebnisse verbessern können. Laut eine weitere Studie, generative KI kann Einzelpersonen auch dabei helfen, ihre Kreativität zu steigern und einige schriftliche Arbeiten um bis zu 26 % zu verbessern.
Unternehmen wie Unilever nutzen KI offen zur Erstellung von Werbeinhalten, während Kampagnen wie Coca-Colas „Masterpiece“ zeigen, wie KI die kreativen Möglichkeiten im Marketing revolutionieren kann. Coca-Cola hat sogar eine NFT-Sammlung basierend auf der digitalen Kunst der Anzeige erstellt und generiert über $ 500,000 in 72 Stunden.
Viele Anschlussmöglichkeiten
Generative KI ermöglicht es Marken, auf neue Weise mit Kunden in Kontakt zu treten, Verbraucherinteraktionen zu fördern und Verbrauchern eine aktive Rolle in Markenerzählungen zu geben. Anwendungsfälle sind Virgin Voyages' Jen AI-Kampagne (was zu einer 150 % höheren Engagement-Rate als vorherige Kampagnen führte) und Coca-Colas „Erschaffe echte Magie" Initiative.
Diese Kampagnen zeigen, wie KI die Teilnahme am Marketing demokratisieren kann, indem sie technische Hürden abbaut und es Verbrauchern ermöglicht, zu Designern und Geschichtenerzählern zu werden. Solche Initiativen steigern das Engagement und stärken die Beziehungen zu einem breiteren Markt.
Kosten der Erkenntnis
Generative KI kann die Kosten und den Zeitaufwand für verschiedene kognitive Aufgaben im Marketing und in der Beratung erheblich senken. Diese Technologie hat gezeigt, dass sie die Effizienz und Qualität der Arbeit steigern kann, wie ein Feldversuch mit den Beratern der Boston Consulting Group, die beim Einsatz von KI mehr Aufgaben (wie Brainstorming zu Produktideen und Marktsegmentierung) 21.5 % schneller und mit 40 % höherer Qualität erledigten.
Werbeagenturen wie WPP profitieren bereits von erheblichen Kosteneinsparungen durch die Implementierung generativer KI in ihre Prozesse. Sie berichteten, dass sie durch KI in der Werbung Kosteneinsparungen von 10 bis 20 Mal erzielen könnten.
Die Risiken der Verwendung generativer KI für das Marketing mit Lösungen
Generative KI bietet so viele Möglichkeiten, dass sie in ihrer aktuellen Form problemlos in nahezu jedes Element des Marketings integriert werden kann. Allerdings ist die Technologie nicht perfekt und birgt Risiken, die dem Marketing eher negative als positive Auswirkungen bescheren könnten. Drei dieser besonders dringlichen Risiken sind Verbraucherreaktion, Konfabulation und Urheberrechtsverletzungen. Im Folgenden gehen wir näher auf jedes dieser Risiken ein:
Verbraucherreaktanz
Generative KI kann bei Verbrauchern negative Reaktionen hervorrufen, insbesondere wenn sie in Bereichen mit direkter Interaktion – wie etwa Chatbots im Kundenservice, Werbeinhalten oder KI-generierten Produkten – schlecht eingesetzt wird. Dieses Problem ist in Bereichen, die traditionell auf menschliche Qualitäten angewiesen sind, wie Kommunikation und soziale Interaktionen, bei denen es wichtig ist, den Einzelnen zu verstehen, noch deutlicher zu spüren.
Um diesem Problem zu begegnen, können Unternehmen Bereiche hervorheben, in denen sie weiterhin menschliches Personal einsetzen. Oder wenn sie Automatisierung einsetzen, sollten sie transparent machen, warum sie sich dafür entschieden haben. Verbraucher reagieren weniger negativ, wenn sie verstehen, dass der Zweck des Einsatzes von KI darin besteht, ihr Erlebnis zu verbessern und nicht nur Geld zu sparen.
Konfabulation
Generative KI kann ungenaue oder verzerrte Inhalte produzieren, die Marketingentscheidungen verfälschen oder den Ruf einer Marke schädigen können. Diese Probleme sind besonders besorgniserregend, wenn es um kundenorientierte und strategische Marketingaufgaben geht. Es gibt jedoch Möglichkeiten, wie Unternehmen diese Risiken reduzieren können.
Die Feinabstimmung der KI mit spezifischen Daten oder die Verwendung von kontextbezogenem Lernen kann die Genauigkeit der KI-Ergebnisse verbessern. Darüber hinaus ist die Aufrechterhaltung der menschlichen Aufsicht über KI-generierte Inhalte für eine höhere Genauigkeit von entscheidender Bedeutung. So wird sichergestellt, dass Unternehmen Fehler erkennen und dass die Inhalte mit ihren Markenwerten und -zielen übereinstimmen.
Copyright-Verletzung
Generative KI wirft wichtige Fragen zu kreativen Eigentums- und Urheberrechtsrisiken auf, die zu erheblichen rechtlichen Problemen für Marken führen können. Diese Risiken lassen sich jedoch leicht managen, wenn die richtigen Vorsichtsmaßnahmen getroffen werden. Marketingfachleute müssen über die rechtlichen Herausforderungen informiert bleiben, denen sich die besten KI-Entwickler stellen müssen, und obwohl Urheberrechtsgesetze KI-Inhalte möglicherweise nicht vollständig schützen, kann die Mischung mit künstlichen Inhalten die Risiken erheblich verringern.
Eine weitere hervorragende Lösung zur Bewältigung rechtlicher Risiken ist die Zusammenarbeit mit Unternehmen, die sich auf die Behandlung von Urheberrechtsproblemen konzentrieren. Beispielsweise verfügt Getty Images über ein Text-zu-Bild-Tool, das auf seine Inhalte trainiert ist und seinen Kunden lizenzfreie Lizenzen und umfassende Nutzungsrechte bietet. Ebenso haben Google und OpenAI neue Richtlinien zum Schutz der Benutzer eingeführt.
Strategien für den Einsatz generativer KI im Verbrauchermarketing
Die Risiken der generativen KI sind real, aber das bedeutet nicht, dass Marketer sie gänzlich vermeiden sollten. Allerdings sollten sie auch keine unnötigen Risiken eingehen, indem sie sie blind übernehmen. Stattdessen ist ein ausgewogener Ansatz am besten, bei dem Marketer bestimmte Bereiche identifizieren, in denen sie mit KI experimentieren können, und andere Bereiche, bevor sie die Einführung solcher Funktionen oder Inhalte in Erwägung ziehen.
Laut Harvard Business Review ist das DARE-Framework (Dearcompose, Analyze, Realize und Evaluate) eine nützliche vierstufige Strategie, die Marketingfachleuten dabei helfen kann, generative KI effektiv in ihr Unternehmen zu integrieren. Jeder Schritt beinhaltet Folgendes:
Rollen zerlegen (oder auflösen)
Beginnen Sie damit, Marketingrollen in einzelne Aufgaben aufzuteilen. Zum Beispiel umfasst der Job eines Content-Marketing-Spezialisten Aufgaben wie Inhaltserstellung, SEO-Optimierung, Zielgruppenforschung, Kalenderverwaltung, Leistungsanalyse und die Zusammenarbeit mit dem Geschäftsteam.
Aufgaben analysieren
Bewerten Sie jede Aufgabe, indem Sie potenzielle Chancen gegen inhärente Risiken abwägen. Bewerten Sie jede Aufgabe auf einer Skala von 1 bis 10 hinsichtlich Nutzen und Gefahren. Beispielsweise könnte der Einsatz generativer KI für die Erstellung von Social-Media-Inhalten die Kreativität steigern und den Arbeitsaufwand verringern, birgt aber auch Risiken wie die Produktion ungenauer Informationen oder negativer Reaktionen der Verbraucher.
Transformationsprioritäten realisieren
Zeichnen Sie diese Aufgaben in einer 2×2-Matrix auf und vergleichen Sie Chancen und Risiken. Diese Matrix hilft bei der Ausrichtung der Transformationsstrategie eines Unternehmens. Normalerweise enthält diese Matrix vier Kategorien, die angeben, ob Unternehmen mit KI innovativ sein sollten oder nicht.
- Aufgaben mit hoher Priorität (hohe Chance, geringes Risiko): Diese Aufgaben sind ideal für generative KI und bieten große Belohnungen bei minimalem Risiko. Sie können noch heute damit experimentieren.
- Aufgaben mit mittlerer Priorität (hohe Chance, mittleres Risiko): Diese Aufgaben bieten großes Potenzial, bergen aber auch erhebliche Risiken. Sie müssen jedoch vor der Umsetzung sorgfältig gemanagt und die Risiken gemindert werden.
- Aufgaben mit niedriger Priorität (geringe Chance, geringes Risiko): Diese Aufgaben sollten erst später in Betracht gezogen werden, da sie nur begrenzten Nutzen bei geringem Risiko bieten. Führen Sie sie nur durch, wenn zusätzliche Ressourcen verfügbar sind.
- Aufgaben ohne Priorität (geringe Chance, hohes Risiko): Fahren Sie für diese Aufgaben mit dem aktuellen Ansatz fort. Die Vorteile des Einsatzes von KI für diese Aufgaben überwiegen die Risiken nicht.
Ein Beispiel zur Verwendung dieser Matrix finden Sie in der folgenden Tabelle:
| Aufgabe | Chance (Potenzial zur Verbesserung durch KI) | Risiko (potenzielle negative Folgen von KI) | Prioritätskategorie |
| Inhaltspersonalisierung | Hoch (auf individuelle Vorlieben zugeschnittene Inhalte) | Niedrig (kleinere Ungenauigkeiten, leicht zu korrigieren) | Hohe Priorität |
| Datenanalyse und Erkenntnisse | Hoch (Muster aufdecken, Vorhersagen) | Mäßig (Fehlinterpretation, Verzerrung in Algorithmen) | Mittlere Priorität |
| Social Media Automatisierung | Mäßig (Planung, grundlegende Interaktionen) | Hoch (Mangel an Authentizität, PR-Desaster) | Keine Priorität |
| Kreative Inhaltserstellung (Kunst) | Niedrig (begrenzte künstlerische Nuancen, Originalität) | Hoch (Urheberrechtsverletzung, Plagiat) | Niedrige Priorität |
Hinweis: Die Matrix ist nur ein Ausgangspunkt. Die Aufgabenprioritäten variieren wahrscheinlich je nach Branche, Zielgruppe und verfügbaren Ressourcen.
Kontinuierlich evaluieren
Überprüfen und passen Sie Ihre Pläne und Ziele für die KI-Transformation regelmäßig an. Die KI-Landschaft verändert sich ständig hinsichtlich der verfügbaren Innovationen und Lösungen. Um immer einen Schritt voraus zu sein, sind laufende Evaluierungen und Aktualisierungen bestehender Strategien erforderlich.
Zusammenfassung
Marketingteams benötigen Fähigkeiten wie Problemlösung, Erkundung, Experimentieren und kritische Bewertung, um generative KI effektiv zu nutzen. Diese sind unerlässlich, um geeignete Aufgaben für die KI festzulegen und sicherzustellen, dass das Ergebnis der Vision der Marke entspricht. Obwohl generative KI großes Potenzial birgt, bringt ihre Implementierung verschiedene Bedenken mit sich.
Viele Manager beobachten lieber, als zu handeln, wie aus der BCG-Umfrage hervorgeht, in der die meisten Führungskräfte vom Einsatz von KI in ihren Organisationen abraten. Allerdings kann es genauso riskant sein, KI zu vermeiden, wie sie ohne Vorsicht einzuführen. Ein ausgewogener, strategischer Ansatz ist erforderlich, der Extreme wie eine vollständige Einführung oder vollständige Ablehnung vermeidet.
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