Da die KI-Technologie und deren Entwicklung immer rascher weiter voranschreitet, müssen Marketing- und Kommunikationsstrategien angepasst werden, um die neuen Möglichkeiten der Automatisierung zu nutzen und potenzielle Herausforderungen zu bewältigen. Im Folgenden sind einige Möglichkeiten aufgeführt, wie sich Marketing, Vertrieb und Kommunikation im Zusammenhang mit KI-Entwicklungen in Zukunft wahrscheinlich ändern müssen:
Die größten Herausforderungen
- Personalisiertere und ansprechendere Erlebnisse: KI wird es den Vermarktern ermöglichen, noch persönlichere und ansprechendere Erlebnisse für die Verbraucher zu schaffen.
- Daten-getriebenes Marketing: Durch die Nutzung von Datenanalysen und prädiktiver Intelligenz können KI-gestützte Marketingkampagnen auf individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen zugeschnitten werden, wodurch ein noch persönlicheres Erlebnis für jeden Nutzer geschaffen wird.
- Verstärkter Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten: Chatbots und virtuelle Assistenten werden im Marketing und im Kundenservice immer häufiger eingesetzt, und dieser Trend wird sich wahrscheinlich fortsetzen. Mit der Verbesserung der KI-Technologie werden diese Tools noch ausgefeilter und in der Lage sein, ein breiteres Spektrum an Aufgaben und Interaktionen zu bewältigen.
- Verdrängung von Dienstleistern in Marketing und Kommunikation: Vollautomatisierte KI-gestützte „As-a-Service (AAS)“ bzw. „On Demand“ Marketing- und Kommunikationslösungen und -plattformen werden das Kreativ- und Beratungsgeschäft disruptieren und zu enormen Kosten- und Zeiteinsparungen für ehemalige Agenturkunden führen.
- Stärkere Betonung von Datenschutz und Sicherheit: Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien wird die Sorge um den Datenschutz und die Datensicherheit zunehmen. Vermarkter und Kommunikatoren müssen sicherstellen, dass sie Nutzerdaten auf verantwortungsvolle und ethische Weise sammeln und verarbeiten und Maßnahmen zum Schutz vor potenziellen Datenschutzverletzungen ergreifen.
- Spezialisiertere und gezieltere Botschaften: KI-gestützte Analysen und Einblicke werden es den Vermarktern ermöglichen, ihre Zielgruppe besser zu verstehen und gezieltere und effektivere Botschaften zu erstellen. Dies wird dazu beitragen, die Kapitalrendite zu verbessern und sicherzustellen, dass die Marketingmaßnahmen die richtigen Personen mit der richtigen Botschaft erreichen
Der Masterplan
Im Folgenden wird erstmals ein konkretes siebenstufiges Vorgehensmodell skiziiert, wie man effektiv neue KI-basierte Technologien in bestehende MarTech- und SalesTechStacks integrieren kann.
Analyse der bestehenden Martech-Stacks: Bevor ChatGPT und Chatbots in den Martech-Stack integriert werden können, ist es wichtig, eine gründliche Analyse der bestehenden Infrastruktur durchzuführen. Hier sollten alle vorhandenen Tools, Datenquellen und Prozesse erfasst werden.
Identifikation von Lücken und Potenzialen: Nach der Analyse sollten die Manager die Lücken und Potenziale in der Martech-Stack identifizieren, die ChatGPT und Chatbots füllen können. Hierbei sollten sowohl die internen Anforderungen als auch die Anforderungen der Kunden berücksichtigt werden.
Bestimmung von Use Cases: Basierend auf den identifizierten Lücken und Potenzialen sollten Manager Use Cases definieren, bei denen ChatGPT und Chatbots eingesetzt werden können. Dies kann beispielsweise die Automatisierung von Kundensupport-Anfragen oder die personalisierte Ansprache von Kunden über Chatbots sein.
Auswahl von Chatbot-Plattformen: Es gibt viele Chatbot-Plattformen auf dem Markt, daher sollten Manager die verfügbaren Optionen sorgfältig prüfen. Hierbei sollten Aspekte wie die Integration von ChatGPT, die Skalierbarkeit und die Datenanalyse-Fähigkeiten berücksichtigt werden.
Entwicklung von Chatbot-Workflows: Nach der Auswahl der Plattform sollten Manager die Chatbot-Workflows definieren, die auf die Use Cases zugeschnitten sind. Hierbei sollten die Anforderungen der Kunden berücksichtigt werden und sicherstellen, dass die Workflows eine nahtlose und personalisierte Erfahrung bieten.
Implementierung von ChatGPT und Chatbots: Nach der Entwicklung der Workflows sollten Manager ChatGPT und Chatbots in den Martech-Stack integrieren und sicherstellen, dass sie nahtlos mit den bestehenden Tools und Prozessen zusammenarbeiten.
Analyse und Optimierung: Schließlich sollten Manager die Leistung der ChatGPT- und Chatbot-Integration überwachen und optimieren. Hierbei sollten sie auf Kennzahlen wie die Anzahl der Interaktionen, die Kundenzufriedenheit und die Effektivität der Workflows achten.
Insgesamt kann die Integration von ChatGPT und Chatbots in bestehende Martech-Stacks ein komplexer Prozess sein, der sorgfältige Planung und Umsetzung erfordert. Durch die Identifizierung der richtigen Use Cases, die Auswahl der richtigen Plattform und die nahtlose Integration in den bestehenden Stack können Manager jedoch die Effektivität ihrer Marketing- und Kundensupport-Bemühungen erheblich verbessern.
Warum die Basis Marketing und Sales Automation ist
Insgesamt wird sich die Entwicklung der KI-Technologie weiterhin in erheblichem Maße auf Marketing- und Kommunikationsstrategien auswirken. Diejenigen, die in der Lage sind, sich anzupassen und die neuen Möglichkeiten zu nutzen, werden am besten positioniert sein, um in dieser sich schnell entwickelnden Landschaft erfolgreich zu sein. Unternehmen, die bereits erfolgreich den Einstieg in die Automatisierung von Marketing und Vertrieb realisiert haben, werden entsprechende Vorteile in diesem Zusammenhang haben. Entscheidend dabei ist allerdings, durch die richtige Vorgehensweise Synergien realisieren und Aktivitäten skalieren zu können. Das Ziel muss sein situations-spezifisch selektierte vertrauenswürdige Lösungen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zu identifizieren und zu selektieren, und diese bestmöglich in bestehende TechStacks zu integrieren.
Zum Autor:
Bernd Trummer ist CEO der Agentur FYNEST International mit Offices in Österreich und Deutschland. Die erst 2021 gegründete Agentur betreut mittlerweile global tätige Unternehmen und Top-eCommerce Unternehmen wie u.a. DDX Group, Share Swiss, TBI Industries aber auch Institutionen wie die Außenwirtschaft Österreich der Wirtschaftskammer Wien, die Kunstuniversität Graz oder auch den Bundesverband der Industriekommunikation (BVIK). Als Forschungspartner der Universität München war Trummer mit seinem Team in die Entwicklung der ersten, AI-basierten, voll automatisierten MarCom-on-Demand Plattform eingebunden und federführend tätig. Sie erreichen den Autor unter bernd@fynest.at.
