Die Vertriebs- und Marketingautomatisierung hat die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen mit ihren Kunden in Kontakt treten. Der Einsatz von Technologie zur Rationalisierung und Personalisierung von Kundeninteraktionen hat sich im Laufe der Jahre immer mehr durchgesetzt. Mit Blick auf das Jahr 2030 sieht die Zukunft der Vertriebs- und Marketing-Automatisierung rosig aus, und sie verspricht, die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden umgehen, weiter zu verändern. In diesem Beitrag kommen international führende Experten zu Wort, die exklusiv erstmalig völlig neue Einblicke in die Zukunft von Sales und Marketing Automation liefern.
„AI will bring great advantages, no doubt. But as we are climbing the hype cycle we are still (un) consciously incompetent. We should consider this current phase with the likes of ChatGPT as experimental. Many new AI tools are surfacing and some will make it.“
Frans Riemersma
Marketing Technologist, Martech researcher, Co-publisher of MartechMap.com, MarketingOps, Author, Podcast host, SpeakerAmsterdam
Trend 1: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Eine der bedeutendsten Veränderungen, die wir im Bereich der Vertriebs- und Marketingautomatisierung erwarten können, ist der anhaltende Aufstieg von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Diese Technologien werden bereits eingesetzt, um die Genauigkeit und Effektivität gezielter Werbung zu verbessern, aber es wird erwartet, dass sie sich in Zukunft noch stärker durchsetzen werden. KI-gestützte Chatbots werden beispielsweise immer ausgefeilter und können Kunden in Echtzeit mit personalisierten Empfehlungen und Support versorgen.
Trend 2: Virtuelle und Erweiterte Realität
Ein weiterer Trend, der sich in den kommenden Jahren wahrscheinlich durchsetzen wird, ist der Einsatz von virtueller und erweiterter Realität in Vertrieb und Marketing. Diese Technologien wurden bereits von bestimmten Branchen wie der Immobilienbranche und dem Tourismus übernommen, aber es wird erwartet, dass sie sich durchsetzen werden, da die Technologie leichter zugänglich und erschwinglicher wird. Durch den Einsatz von Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) werden Unternehmen in der Lage sein, ihren Kunden immersive Erfahrungen zu bieten, die ihnen helfen, Produkte oder Dienstleistungen besser zu verstehen.
„Let’s face it, artificial intelligence has already surpassed us in mass-producing mediocre content. Marketing automation tools offer us a lot of opportunities to increase the quality of our marketing efforts. Lead nurturing, personalization, segmentation, and analysis of customer behavior and queries – all at our disposal.“
Lukasz KosuniakAuthor, ConsultantWarsaw
Trend 3: Personalisierung
Die Personalisierung wird auch in Zukunft ein wichtiger Aspekt der Vertriebs- und Marketingautomatisierung sein. Im Zuge des technologischen Fortschritts werden Unternehmen in der Lage sein, noch mehr Daten über ihre Kunden zu sammeln und zu analysieren, so dass sie personalisiertere Erfahrungen anbieten können. In Zukunft werden Unternehmen in der Lage sein, ihre Marketingbotschaften und -angebote auf der Grundlage des Verhaltens, der Vorlieben und der Interessen ihrer Kunden zuzuschneiden.
Neben der Personalisierung werden auch der Datenschutz und die Datensicherheit zunehmend an Bedeutung gewinnen. Angesichts der zunehmenden Datenschutzverletzungen und der Besorgnis über den Datenschutz müssen Unternehmen transparenter machen, wie sie Kundendaten erfassen und verwenden. Es ist zu erwarten, dass mehr Vorschriften zum Schutz von Kundendaten erlassen werden, so dass die Unternehmen noch sorgfältiger bei der Erfassung und Speicherung von Informationen vorgehen müssen.
„AI is particularly hyped at the moment, but this noise will die down to become background. We’ll accept that AI is increasingly in everything, and we need to just get on with it. But in the short term it provides an opportunity for marketers to get sceptical CEOs to focus on something that they could have otherwise ignored, and invest accordingly.“Joel HarrisonCEO B2B MarketingLondon
Trend 4: Integration und Orchestrierung
Schließlich ist mit einer stärkeren Integration von Vertriebs- und Marketingautomatisierung mit anderen Unternehmensfunktionen wie Kundenservice, Produktentwicklung aber auch Unternehmenskommunikation zu rechnen. Durch das Aufbrechen von Silos zwischen den Abteilungen werden Unternehmen in der Lage sein, ein nahtloses und integriertes Kundenerlebnis zu bieten und auf diese Weise in Bezug auf Effizienz und Effektivität enorme Potentiale realisieren. Dies bedarf allerdings eines abgestimmten und konzertierten Vorgehens aller Beteiligten im Kontext von Interaction Orchestration.
Trend 5: Prädiktive Kontaktpunkt Optimierung
Prädiktive Kontaktpunkt-Optimierung ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Kundeninteraktionen auf der Grundlage von Vorhersagen zu optimieren. Durch die Analyse von Daten wie dem Kundenverhalten, historischen Transaktionen und anderen relevanten Faktoren kann die Technologie vorhersagen, welche Kanäle und Kontaktpunkte am effektivsten sind, um Kunden zu erreichen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten gezielt auf die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden abstimmen und so die Erfolgsaussichten ihrer Kampagnen verbessern. Prädiktive Kontaktpunkt-Optimierung ist somit eine vielversprechende Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Kunden besser zu verstehen und erfolgreicher mit ihnen zu interagieren.
„AI should be given the opportunity prove whether its the key to unlocking these challenges. So far humans have only proved they don’t know what they don’t know.I suspect we could see AI driving a leap forward in how we think about MA so it can finally deliver on the promise.“Andy BaconSenior Business Leader & Consultant: Board Advisor I Growth Strategy & GTM I Sales & Marketing Mentoring & Strategy I B2B Agency LeadershipBoston
Trend 6: AI-basierte Performance Interaction
AI-basierte Performance Interaction ist eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Kundeninteraktionen zu verbessern. Durch die Analyse von Daten wie dem Kundenverhalten und historischen Transaktionen und dem Einsatz von Predictive Intelligence (PI) können Unternehmen mithilfe von KI personalisierte Interaktionen erstellen und anbieten, die auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben jedes Kunden zugeschnitten sind. Die Technologie kann auch in Echtzeit reagieren und sich anpassen, um sicherzustellen, dass die Interaktionen während des gesamten Kundenlebenszyklus relevant und effektiv bleiben.
AI-basierte Performance Interaction ist eine vielversprechende Technologie für Unternehmen, die auf der Suche nach neuen Wegen sind, um ihre Kundenbindung und ihren Umsatz zu steigern. Durch die Personalisierung von Interaktionen können Unternehmen die Kundenbindung stärken und die Zufriedenheit ihrer Kunden erhöhen. Gleichzeitig können Unternehmen durch die Analyse der Interaktionsdaten wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, die bei der Optimierung zukünftiger Marketing- und Vertriebsaktivitäten helfen können.
Trend 7: Parallele und sequentielle Kombination von KI
Die parallele und sequentielle Kombination von KI bezieht sich auf die Integration von verschiedenen KI-Methoden, um die Effektivität und Genauigkeit von KI-Systemen zu verbessern. Die parallele Kombination von KI bezieht sich auf die Verwendung von mehreren KI-Modellen, die gleichzeitig laufen und ihre Ergebnisse kombinieren, um genauere Vorhersagen zu erzielen. Die sequentielle Kombination von KI hingegen bezieht sich auf die Verwendung von aufeinanderfolgenden KI-Modellen, um komplexe Probleme zu lösen. Jedes Modell verarbeitet dabei die Ergebnisse des vorherigen Modells, um eine genauere Vorhersage zu erzielen.
Die parallele und sequentielle Kombination von KI ist eine vielversprechende Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, komplexe Herausforderungen zu bewältigen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Integration von verschiedenen KI-Methoden kann dabei helfen, die Genauigkeit von Vorhersagen im Kontext der Erkenntnisse aus der Predictive Intelligence Forschung zu verbessern und die Qualität von Entscheidungen zu steigern. Unternehmen können somit bessere Ergebnisse erzielen und wettbewerbsfähiger sein, indem sie die Vorteile von paralleler und sequentieller Kombination von KI nutzen.
„Predictive Intelligence will be the key succes factor for generating economic added-value out of AI. At the core will be the selection, adoption and combination of trustworthy systems enabling predictive sales and marketing as well as predictive dynamic touchpoint optimization. In this context Predictive-Intelligence-as-a-Service (PIaaS) platforms will open totally new so far not leveragable potentials for sales and marketing experts..“Dominik BrunnerCEO Predictores.aiMunich
Trend 8: Predictive Automation Intelligence (PAI)
Predictive Automation Intelligence (PAI) ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, Prozesse und Abläufe zu automatisieren, indem sie Vorhersagen über zukünftige Ereignisse trifft und auf dieser Grundlage Entscheidungen trifft. Einfache Modelle werden heute bereits im Coding verwendet, indem Programmierer durch die Beschreibung eines zu generierenden Codes die KI befähigen, den bestmöglichen Code automatisiert und KI-basiert wesentlich schneller und fehlerfrei zu generieren.
Durch die Analyse von Daten und die Anwendung von Machine-Learning-Modellen kann PAI vorhersagen, welche Schritte in einem automatisierten Prozess als nächstes erforderlich sind, um den gewünschten Endzustand zu erreichen. PAI kann auch Anomalien oder Abweichungen von normalen Mustern erkennen und automatisch Maßnahmen ergreifen, um Probleme zu lösen oder Fehler zu vermeiden.
PAI kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, darunter die Fertigung, das Supply-Chain-Management bis hin zu Kommunikation, Marketing und Vertrieb. In der Fertigung kann PAI dazu beitragen, den Produktionsprozess zu optimieren und Engpässe oder Ausfallzeiten zu reduzieren. Im Supply-Chain-Management kann PAI helfen, Bestände zu verwalten und Lieferungen zu optimieren. In der Kundenbetreuung kann PAI dazu beitragen, Kundenanfragen schneller zu beantworten und Kundenprobleme zu lösen, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden.
PAI ist somit eine vielversprechende Technologie, die Unternehmen dabei unterstützen kann, ihre Effizienz zu steigern, die Qualität ihrer Prozesse zu verbessern und ihre Kunden zufrieden zu stellen. Durch die Automatisierung von Prozessen und die Verwendung von Vorhersagen und maschinellem Lernen können Unternehmen in der heutigen schnelllebigen und wettbewerbsorientierten Geschäftswelt einen Vorsprung erlangen.
Es bleibt spannend!
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft der Vertriebs- und Marketingautomatisierung im Jahr 2030 spannend und voller Potenzial ist. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie werden Unternehmen in der Lage sein, ihren Kunden ein personalisierteres Erlebnis zu bieten und dabei gleichzeitig den Datenschutz und die Datensicherheit zu berücksichtigen. Die Integration verschiedener Geschäftsfunktionen wird ebenfalls dazu beitragen, ein nahtloses Kundenerlebnis zu schaffen. Auf dem Weg in die Zukunft werden diejenigen Unternehmen erfolgreich sein, die in der Lage sind, sich an diese Veränderungen anzupassen.
Den Autor erreichen Sie unter uwe.seebacher@hm.edu.
