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Ein Leitfaden für maschinelles Lernen im Marketing

Erfahre, wie deine digitalen Marketingstrategien von maschinellem Lernen und KI profitieren können.

Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben sich in den letzten Jahren immens weiterentwickelt.

Von selbstfahrenden Autos, die es dir ermöglichen, freihändig zu fahren, bis hin zu Robo-Beratern, die in deinem Namen Investitionen tätigen, bietet maschinelles Lernen Anwendungsmöglichkeiten, die sich auf alle Arten von Branchen auswirken. Maschinelles Lernen kann dir sogar helfen, bessere datengesteuerte digitale Marketingstrategien zu entwickeln, indem relevante Datensätze schnell analysiert und sich wiederholende Aufgaben automatisiert werden.

Wenn du ein Unternehmen führst, bist du immer auf der Suche nach Technologien, die deinem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und deine Arbeit erleichtern können. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen im Marketing kannst du stärkere Kampagnen erstellen, deine Marketingmaterialien personalisieren und dabei Zeit und Energie sparen.

Auch wenn maschinelles Lernen wie ein schwieriges Konzept klingt, kann es tatsächlich ein sehr nützliches Tool für Geschäftsinhabende und Marketingfachleute sein, die bestimmte Aspekte ihrer Kampagnen automatisieren und wertvolle Daten nutzen möchten.

Maschinelles Lernen im digitalen Marketing ist daran, die Branche zu revolutionieren und alles von digitalen Ad-Kampagnen über Inhalte bis hin zu personalisierten Empfehlungen einfacher zu erstellen und zu verwalten.

In diesem Artikel erklären wir, was maschinelles Lernen ist und wie sich maschinelles Lernen im Marketing als nützlich erweisen kann. Darüber hinaus geben wir einige Vorschläge, wie du maschinelles Lernen für dein Marketing nutzen kannst, um bessere datengesteuerte Kampagnen zu erstellen.

Lies den Artikel von Anfang bis Ende für unseren vollständigen Leitfaden für maschinelles Lernen im Marketing.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen hängt mit künstlicher Intelligenz zusammen. Im Wesentlichen beschreibt maschinelles Lernen Systeme und Softwareanwendungen, die darauf ausgerichtet sind, basierend auf der Analyse von Datensätzen zu „lernen“.

Mit anderen Worten besteht maschinelles Lernen aus Technologien, die Input erhalten, Muster identifizieren und sich unabhängig an neue Daten anpassen, um Lösungen zu entwickeln und Probleme zu lösen.

Dies ist eine umfassende Definition von maschinellem Lernen. In der Praxis gibt es eine Vielzahl von Technologien für maschinelles Lernen, von denen viele für hochspezialisierte Zwecke entwickelt wurden. Maschinelles Lernen ist ein Konzept, das auf praktisch jede Branche angewendet werden kann, die dir einfällt – vom Gesundheitswesen über den Einzelhandel bis hin zur Versandlogistik und dem Marketing.

Maschinelles Lernen im Marketing umfasst in der Regel Softwareprogramme und andere Technologien, mit denen Marketingfachleute schnell große Datensätze analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus ziehen können. Software für maschinelles Lernen kann auch dazu beitragen, viele verschiedene Prozesse zu automatisieren, bestimmte Marketingaufgaben zu rationalisieren und Marketingfachleuten wertvolle Zeit und Energie zu sparen.

Viele sich wiederholende, alltägliche Aufgaben, die Marketingfachleute normalerweise selbst erledigen müssen – wie das Durchforsten von Analysen und Berichten, die Optimierung von Inhalten und die Segmentierung von Zielgruppen –, können mit maschinellem Lernen schneller und effizienter erledigt werden.

Wie hat sich maschinelles Lernen auf die Arbeitsweise von Unternehmen ausgewirkt?

Während maschinelles Lernen eine relativ neue Technologie ist, entwickelt es sich schnell weiter und verändert die Arbeitsweise vieler Unternehmen. Dies liegt zum großen Teil daran, dass so viele Unternehmen auf große und oft komplexe Datensätze angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen und kurz- und langfristige Strategien zu entwickeln. Modelle für maschinelles Lernen können Unternehmen dabei helfen, ihre Daten zu organisieren und zu verwalten und – was vielleicht noch wichtiger ist – die Rohdaten zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Heutzutage kann maschinelles Lernen auch dazu beitragen, dass dein Unternehmen in einer überfüllten Branche wettbewerbsfähig bleibt. Die Möglichkeit, Daten zu deinen Kunden, deinem Unternehmen und deiner Branche zu erfassen und zu nutzen, kann dir einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Durch die Kombination präziser Daten mit hochentwickelter Technologie für maschinelles Lernen kannst du in einer Zeit relevant bleiben, in der die Strategien von branchenführenden Unternehmen oft von Daten und Algorithmen diktiert werden.

Maschinelles Lernen hat einen besonders großen Einfluss auf die digitale Marketingbranche, die ständig neue Technologien und innovative Methoden einsetzt, um Kunden effektiver zu erreichen und Kampagnen zu erstellen.

Bei richtiger Verwendung können sich Modelle des maschinellen Lernens für Marketingfachleute und Geschäftsinhabende als äußerst wertvoll erweisen. Indem du maschinelle Lernalgorithmen nutzt, um die Marketingautomatisierung zu erhöhen und Marketingkampagnen zu optimieren, kannst du tatsächlich weniger Arbeit leisten und gleichzeitig deinen Gewinn steigern.

Im nächsten Abschnitt gehen wir noch detaillierter darauf ein, wie maschinelle Lernalgorithmen verwendet werden können, um deine Marketingbemühungen auf die nächste Stufe zu heben.

Wie kann maschinelles Lernen im Marketing eingesetzt werden?

Maschinelles Lernen hat viele potenzielle Anwendungsmöglichkeiten, wenn es um Marketing geht. Ganz gleich, ob du das Kundenengagement steigern, Marketingkampagnen optimieren oder einen besseren Kundenservice bieten möchtest – es gibt stets Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um deine Ziele zu erreichen.

Wie genau kann maschinelles Lernen also im Marketing eingesetzt werden? Im Folgenden befassen wir uns mit fünf Schlüsselbereichen, in denen maschinelles Lernen deine Marketingbemühungen unterstützen und deine Kundenerfahrung verbessern kann.

Kundensegmentierung

Die Kundensegmentierung beschreibt den Prozess, deine Kundschaft basierend auf gemeinsamen Merkmalen in verschiedene Gruppen aufzuteilen.

Indem du Kunden basierend auf bestimmten Kaufeigenschaften gruppierst, kannst du diese Gruppen genauer ansprechen und deine Marketingkampagnen personalisieren. Beispielsweise kannst du Kunden basierend auf Faktoren wie Alter, Einkommensniveau, geografischem Standort, Bildungsniveau, Kaufgewohnheiten usw. segmentieren.

Mit einer Software für maschinelles Lernen kannst du den Kundensegmentierungsprozess automatisieren, um ihn genauer und effizienter zu gestalten. Das ist aus vielen Gründen ausschlaggebend.

Erstens werden große Unternehmen mit großen Mengen an Kundendaten es wahrscheinlich mühsam, zeitaufwendig und schwierig finden, Datensätze manuell zu sortieren und Kundschaft zu segmentieren. Die manuelle Erstellung von Kundensegmenten ist nicht nur eine ineffektive Zeitnutzung, sondern auch viel fehleranfälliger als die Verwendung einer Software für maschinelles Lernen.

Darüber hinaus können dir Algorithmen für maschinelles Lernen helfen, Muster und Segmente zu identifizieren, die du noch nie zuvor bemerkt hast. Mit dem richtigen Modell für maschinelles Lernen kannst du eine Hypersegmentierung durchführen, mit der du breite Kundensegmente in noch kleinere, spezifischere Segmente unterteilen kannst.

Auf diese Weise kannst du hochgradig relevante und personalisierte Inhalte für deine Zielgruppe erstellen, die wiederum zu besseren Kundenbeziehungen und effektiveren Marketingkampagnen beitragen können.

Analytics

Da digitale Marketingsoftware immer ausgefeilter wird, stehen Marken jetzt mehr Daten zur Verfügung als je zuvor.

Im Allgemeinen ist dies eine gute Sache – mit mehr Daten kannst du deine Kunden, deine Konkurrenz und deine Branche insgesamt besser verstehen. Die Erfassung großer Datenmengen kann jedoch auch zu Problemen führen.

Beim Umgang mit riesigen Mengen von Datenpunkten ist eines der Hauptprobleme, dass die Daten schwierig zu verwalten und zu analysieren sind. Ein großer Datensatz kann sich als überwältigend oder unüberschaubar erweisen. Dennoch kann ein Programm für maschinelles Lernen große Datenmengen problemlos in kurzer Zeit verarbeiten und organisieren.

Ganz gleich, ob du Vertriebsdaten analysierst oder im Internet an deinem Reputationsmanagement arbeitest – maschinelles Lernen kann dazu beitragen, Aufgaben zu beschleunigen, die ansonsten Stunden oder sogar Tage in Anspruch genommen hätten. Darüber hinaus können Modelle des maschinellen Lernens komplexe Muster identifizieren, die für einen Menschen schwer zu erkennen wären, und sogar prädiktive Analysen durchführen, um wahrscheinliche Ergebnisse vorherzusagen.

Optimierung von Marketingkampagnen

Mithilfe von Technologien für maschinelles Lernen kannst du Marketingkampagnen optimieren, indem du datengesteuerte Entscheidungen triffst. Während Marketingfachleute in der Vergangenheit vielleicht eine Kampagne in der blinden Hoffnung gelauncht haben, dass sie sich als erfolgreich erweist, ist dies heute nicht mehr der Fall. Moderne digitale Marketingmethoden nutzen Daten, um die richtigen Kunden zur richtigen Zeit zu erreichen und das Beste aus deinen Investitionen herauszuholen.

Wenn du mit einem begrenzten Kampagnenbudget arbeitest, möchtest du die höchstmögliche Kapitalrendite erzielen. Modelle für maschinelles Lernen können dir dabei helfen, indem sie vorhandene Daten verwenden, um dir zu zeigen, welche Marketingkanäle am besten zum Erreichen deiner Ziele verwendet werden könnten.

Software für maschinelles Lernen kann sogar Marketingkampagnen für dich automatisieren und dir so Zeit und Geld sparen. Maschinelles Lernen kann beispielsweise bei der Durchführung digitaler Ad-Kampagnen helfen, indem es automatisch relevante Zielgruppen anspricht und Inhalte an die Ziele deiner jeweiligen Kampagne anpasst.

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Kundenservice

Wenn du in letzter Zeit eine Kundenserviceinteraktion hattest, hast du dich vielleicht selbst mit der Technologie des maschinellen Lernens beschäftigt. Das liegt daran, dass so viele Marken jetzt Modelle des maschinellen Lernens verwenden, um automatisierte Chatbots zu erstellen und positive Kundenserviceerfahrungen zu ermöglichen.

Ein ausgezeichneter Kundenservice ist für praktisch jedes Unternehmen wichtig. Denn ein ausgezeichneter Kundenservice führt in der Regel zu einer hohen Kundenzufriedenheit, was wiederum zu einer hohen Kundenbindungsrate führen kann. Wenn du deine Kunden zufriedenstellst und ihre Probleme schnell behebst, führt dies im Grunde zu zufriedeneren Kunden, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zukünftig Einkäufe bei deinem Unternehmen tätigen werden.

Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, den Kundenservice zu verbessern, indem es dir ermöglicht, Chatbots und digitale Assistenten zu erstellen, die automatisch auf die Kundenbedürfnisse eingehen können. Du kannst Chatbots für maschinelles Lernen so schulen, dass sie natürliche Sprache verwenden und eine Vielzahl von Kundenproblemen bewältigen, von Versandproblemen bis hin zur Websitenavigation.

Obwohl Chatbots möglicherweise nicht für jede Kundenserviceaufgabe geeignet sind, können sie ein hilfreiches Asset sein, wenn Kunden eine kurze Frage stellen oder ein häufiges Problem beheben möchten. Die Programmierung von Chatbots und virtuellen Assistenten kann deinem Kundenserviceteam auch mehr Zeit verschaffen, sodass es einen qualitativ hochwertigeren Service bieten, Kundenprobleme schnell angehen und Burn-out vermeiden kann.

Prognose

Wenn du ein Unternehmen führst, kann die Prognose oft eine der komplexesten und schwierigsten Aufgaben sein, mit denen du zu tun hast. Ganz gleich, ob du die Nachfrage prognostizierst oder den Customer Lifetime Value (CLV) berechnest – es kann schwierig sein, genaue Zahlen zu finden, wenn du mit großen Datensätzen und sich ändernden Marktbedingungen zu tun hast.

Prognosen sind besonders wichtig, da fehlerhafte Zahlen zu realen Problemen führen können. Zum Beispiel hat die Nachfrageprognose einen direkten Einfluss sowohl auf die Preisgestaltung als auch auf das Angebot.

Eine falsche Nachfrageprognose kann dazu führen, dass du einen Mangel oder einen Überschuss an Lagerbeständen hast oder Preise, die deine potenziellen Gewinne unterbieten. Mit Tools für maschinelles Lernen kannst du Muster in Daten schnell identifizieren und zukünftige Ereignisse genauer prognostizieren.

Zusätzlich zur Unterstützung bei der Bedarfsprognose können dir Modelle für maschinelles Lernen dabei helfen, Verbraucherkäufe, den Customer Lifetime Value, Kundenbindungsraten, Abwanderungsraten und eine Reihe anderer Geschäftsmetriken zu prognostizieren. Mit genauen Geschäftsprognosen kannst du die Marktbedingungen besser verstehen und dich strategisch in deiner Branche positionieren.

Wie kann der Einsatz von maschinellem Lernen im Marketing deinem Unternehmen nützen?

Der Einsatz von Lösungen für maschinelles Lernen kann deinem Unternehmen auf mehr als eine Weise zugutekommen. Sowohl einfache als auch fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen bieten dir die Möglichkeit, deine Marketingkampagnen zu stärken, die Kundenerfahrung zu verbessern, Zeit und Geld zu sparen und mehr datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Bist du neugierig, wie maschinelles Lernen deinem Unternehmen helfen kann? Im Folgenden führen wir vier Möglichkeiten auf, wie maschinelles Lernen die Marketingbemühungen deines Unternehmens unterstützen kann.

Geringere Kosten

Angesichts der Tatsache, dass Lösungen für maschinelles Lernen so ausgefeilt und zu so viel der Lage sind, könnte man davon ausgehen, dass sie teuer sind – dies ist jedoch nicht der Fall. Heutzutage sind Tools für maschinelles Lernen oft in bestehende Marketingsoftware integriert.

Du kannst beispielsweise den Content-Optimierer von Mailchimp verwenden, um mithilfe von künstlicher Intelligenz bessere E-Mail-Marketingkampagnen zu erstellen. Oder du kannst unser dynamisches Content-Tool verwenden, um automatisch personalisiertere Marketing-E-Mails zu erstellen, die bei deiner Zielgruppe Anklang finden.

Tools für maschinelles Lernen sind nicht nur überraschend erschwinglich, sondern können auch in anderen Bereichen Kosten senken. Du kannst Geld sparen, indem du manuelle Prozesse automatisierst, die ansonsten Stunden gedauert hätten, und genaue Erkenntnisse nutzt, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, die die Kosten für dein Unternehmen senken.

Hochwertige Datenanalyse

Eines der vielleicht besten Features, die maschinelles Lernen zu bieten hat, ist die Fähigkeit, große Datensätze schnell und genau zu analysieren. Obwohl es möglich ist, Datenanalysen manuell durchzuführen, verursacht dies mehrere Probleme.

Zunächst einmal kann die manuelle Durchführung von Datenanalysen in großem Umfang extrem zeitaufwändig sein. Ein Job, den ein Modell des maschinellen Lernens in Sekunden oder Minuten erledigen kann, kann Stunden oder Tage dauern.

Manuelle Datenanalysen sind auch anfälliger für Fehler als Datenanalysen, die von Tools für maschinelles Lernen durchgeführt werden. Programme für maschinelles Lernen können schnell große Mengen von Informationen verarbeiten und Muster hervorheben, die für das menschliche Auge oft nicht erkennbar wären.

Mit einer qualitativ hochwertigen Datenanalyse kannst du hochspezialisierte Kundensegmente erstellen, die Kampagnenleistung genau verfolgen und wichtige Erkenntnisse gewinnen, die bei zukünftigen Geschäftsentscheidungen helfen können.

Automatisierung von Prozessen

Du kannst deinem Team Zeit, Geld und Energie sparen, indem du Automatisierung in deinen Geschäfts- und Marketingprozessen nutzt. Automatisierung kann ein großartiges Tool sein, um zeitaufwändige, sich wiederholende Aufgaben zu rationalisieren. Ganz gleich, ob du bestimmte Zielgruppen ansprichst oder die Customer Journey ausbaust: Automatisierung kann dir helfen, effektiver mit Kunden zu interagieren und gleichzeitig Zeit zu sparen.

Die Automatisierung durch maschinelles Lernen kann sich in mehreren Aspekten deines Unternehmens als nützlich erweisen.

Du kannst beispielsweise Automatisierung nutzen, um schnell auf Kundenanfragen zu reagieren und den Kundenservice zu verbessern. Mit maschinellem Lernen kannst du auch verschiedene Teile deiner Marketingkampagnen automatisieren. Mit Mailchimp kannst du Automatisierung einrichten, um Warenkorbabbruch-E-Mails zu senden, Kampagnen zur erneuten Ansprache einzurichten, Kundenfeedback zu sammeln und vieles mehr.

Kundenzufriedenheit

Kundenzufriedenheit misst, wie gut du die Kundenerwartungen erfüllst und die Verbraucheren zufriedenstellst. Praktisch jeder Geschäftsinhabende ist bestrebt, die Kundenzufriedenheit zu maximieren, da zufriedene Kunden tendenziell engagierter und loyaler sind und in Zukunft wahrscheinlich Einkäufe tätigen werden.

Durch die Integration von Tools für maschinelles Lernen in deine Geschäfts- und Kundenserviceprozesse kannst du die Kundenzufriedenheit steigern und einen treuen Kundenstamm für deine Marke aufbauen. Das liegt daran, dass maschinelles Lernen es dir ermöglicht, Chatbots zu erstellen, die Kundenprobleme und -bedenken schnell ansprechen können.

Außerdem kannst du durch die Automatisierung und die Verwendung von Daten zur Optimierung der Customer Journey die Anzahl der positiven Interaktionen erhöhen, die Verbraucher mit deiner Marke haben.

Implementiere Modelle für maschinelles Lernen in deinen Geschäftsbetrieb

Maschinelles Lernen bietet Marketingfachkräften und Geschäftsinhabern eine Reihe von Möglichkeiten, um digitale Marketingkampagnen zu optimieren und Geschäftsprozesse zu verbessern. Mit maschinellem Lernen kannst du Daten effektiver analysieren, die Kundenerfahrung verbessern und alle möglichen Aufgaben automatisieren. Insgesamt kann dir dies dabei helfen, deine Kundschaft besser zu bedienen und gleichzeitig dein Geschäftsergebnis zu verbessern.

Die All-in-one-Marketingplattform von Mailchimp umfasst maschinelles Lernen und andere innovative Technologien, die deinem Unternehmen einen möglichst reibungslosen Geschäftsbetrieb ermöglichen. Von KI-Design-Features bis hin zu intelligenten Empfehlungen – die Software von Mailchimp kann dir helfen, bessere Inhalte zu erstellen und datengesteuerte Marketingkampagnen durchzuführen, die Ergebnisse generieren.

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