KI für Ihre Marketinganalysen: 5 innovative Möglichkeiten, KI für tiefere Dateneinblicke zu nutzen

Der Hype um KI in der Marketinganalyse und im Marketing im Allgemeinen könnte den Eindruck erwecken, dass jeder auf der High-Tech-Welle reitet und seine Strategien bis zum letzten Grad verfeinert. Die Realität ist jedoch, dass viele Vermarkter immer noch darüber nachdenken, wie sie KI in ihre täglichen Abläufe integrieren können. KI in der Marketinganalyse geht über die oberflächlichen Aufgaben der Analyse von Marketingdaten oder der Inhaltsoptimierung hinaus. Es zeichnet sich vor allem durch seine Fähigkeit aus, große Datenmengen zu sichten und solide, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

In diesem Artikel werden fünf leistungsstarke Anwendungen von KI in der Marketinganalyse untersucht, die die Art und Weise revolutionieren, wie wir Marketingdaten sammeln, interpretieren und darauf reagieren, um Entscheidungen zu treffen und den ROI zu steigern.

1. Verbesserung der Kundensegmentierung durch maschinelles Lernen

Die Anwendung von KI, insbesondere maschinellem Lernen (ML), auf die Kundensegmentierung hilft dabei, große Datenmengen in präzise und umsetzbare Gruppen umzuwandeln.

KI kann Segmente anhand vorhergesagter Verhaltensweisen identifizieren, beispielsweise der Wahrscheinlichkeit von Wiederholungskäufen oder der Abwanderungsanfälligkeit. Durch die Integration mit Kampagnenmanagement-Tools ermöglicht KI es Vermarktern, diese Segmente schnell mit personalisierten Inhalten anzusprechen und die Marketingausgaben zu optimieren, indem sie sich auf hochwertige oder gefährdete Kunden konzentrieren.

Weitere Beispiele für KI-gesteuerte Kundensegmentierung:

• Psychografische Segmentierung : KI kann sich mit den psychografischen Aspekten von Kundendaten befassen und Verbraucher nach Persönlichkeitsmerkmalen, Werten, Interessen und Lebensstilen kategorisieren, was für die Erstellung wirkungsvoller Nachrichten und Angebote äußerst nützlich sein kann.
• Ereignisgesteuerte Segmentierung : KI-Systeme können Kunden anhand ihrer Reaktionen auf bestimmte Ereignisse wie Produkteinführungen oder Großverkäufe segmentieren. Dies hilft zu verstehen, wie verschiedene Kundensegmente mit bestimmten Markenaktivitäten interagieren.
• Cross-Selling- und Up-Selling-Segmentierung : KI kann erkennen, welche Kunden wahrscheinlich an zusätzlichen Produkten oder Upgrades interessiert sind, und hilft Marketingfachleuten dabei, Cross-Selling- und Up-Selling-Kampagnen auf empfängliche Segmente zuzuschneiden.

Darüber hinaus ermöglicht die KI-gesteuerte Segmentierung Anpassungen in Echtzeit. Wenn Kunden mit Ihrer Marke interagieren, aktualisiert das KI-System die Segmente, um neue Daten widerzuspiegeln, wodurch Ihre Marketingstrategie agil wird. Es kann gezielte Kampagnen zur Kundenbindung auslösen, sobald eine Verhaltensänderung festgestellt wird.

Im Laufe der Zeit kann maschinelles Lernen diese Segmente weiter verfeinern, indem es kontinuierlich aus den Kampagnenergebnissen lernt, was zu noch personalisierteren Kundenerlebnissen führt.

Vereinfachen Sie diesen Prozess durch die Einführung von Improvado. Die Plattform stellt eine Verbindung zu all Ihren Marketing- und Vertriebsquellen her, um die Daten zu extrahieren und in Ihrem Speicher zu zentralisieren. Sobald alle Daten erfasst sind, bereinigt Improvado die Daten und bereitet sie für die weitere Analyse vor, sei es über BI oder KI.

2. Einblicke erhalten, indem Sie einfach AI Assistant fragen

Mit fortschrittlicher KI-Analyse können Marketingteams ihre Daten jetzt direkt in natürlicher Sprache abfragen und Erkenntnisse in Echtzeit erhalten. Dieser Conversational-Analytics-Ansatz liefert schnelle Antworten auf komplexe Fragen zu Markttrends, Kundenverhalten und Kampagnenleistung, ohne dass umfassende technische Fachkenntnisse erforderlich sind. Darüber hinaus bedeutet dieser sofortige Zugriff auf Erkenntnisse, dass Sie Hypothesen in Echtzeit testen und Kampagnen im Handumdrehen anpassen können, um die Leistung zu optimieren.

Chatten Sie mit Ihren Marketingdaten mit dem Improvado AI Assistant. Es handelt sich um einen Analyse-Copiloten, der mit Ihrem Datensatz verbunden ist und alle Ihre Fragen zur Marketingleistung beantwortet und Ihnen maßgeschneiderte Ratschläge gibt.

Wenn Sie beispielsweise einen KI-Assistenten fragen: „Welche Bevölkerungsgruppe hatte in unserer letzten Kampagne die höchste Engagement-Rate?“ Vermarkter können Strategien schnell umstellen, um diese Erkenntnisse zu nutzen und zukünftige Kampagnen so anzupassen, dass sie maximale Wirkung erzielen.

AI Assistant basiert auf einem benutzerdefinierten Large Language Model (LLM) und Text-to-SQL-Technologie. Sie können in einer chatähnlichen Benutzeroberfläche alle Fragen in einfachem Englisch stellen, und AI Assistant übersetzt diese in SQL und fragt Ihre Daten ab, um sofortige Erkenntnisse zu liefern.

Egal, ob Sie Fragen zu Werbeausgaben, Kampagnenleistung oder Budgetabstufung stellen, AI Assistant greift auf Ihren Speicher zu und liefert klare, prägnante Antworten. Sobald Sie eine Antwort erhalten haben, können Sie mit dem Assistenten weiter über Ihre Erkenntnisse chatten und darüber, wie Sie diese auf Ihre Strategie anwenden können.

3. Nutzung natürlicher Sprachverarbeitung zur Stimmungsanalyse

Vermarkter stehen oft vor der Herausforderung, die Meinungen der Kunden zu neuen Produkteinführungen oder Markenkampagnen zu entschlüsseln. Herkömmliche Umfragemethoden liefern zwar direkte Erkenntnisse, können jedoch zeitaufwändig sein, erfassen möglicherweise nicht die spontanen Gefühle, die auf digitalen Plattformen geäußert werden, und liefern häufig gesellschaftlich akzeptierte Antworten.

Plattformen zur Analyse sozialer Stimmungen, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) basieren, können dagegen schnell große Textmengen durchsuchen, um Stimmungen im großen Maßstab zu identifizieren. Es ist in der Lage, Daten aus sozialen Medien, Kundenrezensionen und Diskussionsforen zu verarbeiten, um allgemeine Stimmungs- und Meinungstrends zu erkennen.

Allerdings ist NLP keine Allheillösung. Es kann zu einer Fehlinterpretation komplexer menschlicher Ausdrücke wie Ironie oder Slang kommen. Dies kann zu ungenauen Interpretationen führen. Darüber hinaus berücksichtigen einige Tools möglicherweise nicht die kulturellen Ausdrucksunterschiede, was zu falschen Einschätzungen der Stimmung auf den globalen Märkten führt.

Für eine verbesserte Stimmungsanalyse wenden sich Vermarkter jetzt an ChatGPT mit seiner Standard-Chat-Schnittstelle, den Sentiment-Analyse-Plugins und der API. Da es auf einem riesigen Korpus an Textdaten trainiert wurde, wird erwartet, dass es einige der Probleme traditionellerer Überwachungstools angeht:

• ChatGPT kann den breiteren Kontext berücksichtigen, in dem eine Aussage gemacht wird, was möglicherweise zu einer genaueren Stimmungsinterpretation führt.
• ChatGPT kann für bestimmte Branchen oder Themen fein abgestimmt und angepasst werden, was die Genauigkeit der Stimmungsanalyse für Nischenmärkte oder bestimmte Produkttypen verbessern kann.
• Im Gegensatz zu eigenständigen Tools kann ChatGPT in ein breiteres KI-Ökosystem integriert werden und die Stimmungsanalyse mit anderen Datenquellen kombinieren, um ein ganzheitlicheres Verständnis der Kundenmeinungen zu erhalten.

Während es bereits ein Plugin gibt, das auf die Stimmungsanalyse zugeschnitten ist, können Sie mit der Verwendung des Standard-Plugins für erweiterte Datenanalyse (ehemals Code Interpreter) beginnen.

Sie könnten beispielsweise die folgende Eingabeaufforderung verwenden:

Ich habe eine CSV-Datei mit mehreren Texteinträgen für die Stimmungsanalyse. Ich muss die Stimmung jedes Eintrags klassifizieren, Schlüsselphrasen identifizieren, die die Stimmung angeben, und wenn möglich, Gründe für eine bestimmte geäußerte Stimmung ableiten. Hier sind die spezifischen Informationen, die ich für jeden Eintrag benötige:

1. Stimmungsklassifizierung: Positiv, Negativ oder Neutral.
2. Schlüsselphrasen oder Wörter, die das Gefühl ausdrücken.
3. Alle genannten Gründe, die die Stimmung beeinflusst haben könnten.

Die CSV-Datei hat die folgende Struktur: {Erklären Sie die Spaltenstruktur}.

4. KI-Bild- und Videoanalyse zur Markenüberwachung

Die visuelle Markenüberwachung, der Prozess der Verfolgung und Analyse der Verwendung und des Kontexts der visuellen Assets einer Marke auf verschiedenen digitalen Plattformen, ist zu einem wesentlichen Bestandteil der Aufrechterhaltung der Markenintegrität geworden. Angesichts der Menge an Inhalten, die jede Minute geteilt werden, und der Anzahl der Plattformen, auf denen eine Marke auftritt, übersteigt diese Aufgabe die Fähigkeiten menschlicher Teams allein. KI-Marketinganalysetools automatisieren die Erkennung und Analyse von Markenelementen in visuellen Inhalten.

Eine Möglichkeit hierfür ist die Verwendung der OpenAI Vision API. Die Vision API ist ein fortschrittliches KI-System, das Bilder und Videos analysieren kann, um Logos, Produkte, Aktivitäten und andere visuelle Elemente zu erkennen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung der Vision API zur Markenüberwachung:

1. Integration: Beginnen Sie mit der Integration der Vision API in Ihr bestehendes Digital-Asset-Management-System. Dieser Prozess erfordert in der Regel einige Entwicklungsarbeiten, um einen nahtlosen Datenfluss zwischen der API und den Inhaltsrepositorys Ihrer Marke sicherzustellen.
2. Parameter festlegen: Definieren Sie, wonach die API in Bildern und Videos suchen soll. Zu den Parametern können Ihre Logos, Produktplatzierungen, Markenfarben und alle anderen visuellen Elemente gehören, die für Ihre Markenidentität relevant sind.
3. Automatisierte Analyse: Während sich der Inhalt Ihrer Marke über verschiedene Kanäle verbreitet, analysiert die Vision API in Echtzeit visuelle Elemente. Es erkennt und katalogisiert die Präsenz Ihrer Marke in benutzergenerierten Inhalten, sozialen Medien und Online-Werbeplattformen.
4. Umsetzbare Erkenntnisse: Erhalten Sie Benachrichtigungen und Berichte darüber, wo und wie Ihre Marke visuell dargestellt wird. Die API kann die unbefugte Nutzung Ihres Logos erkennen, die Konsistenz Ihrer Markendarstellung überwachen und die Wirksamkeit Ihrer Produktplatzierungen bewerten.
5. Markenkonformität: Nutzen Sie die Erkenntnisse, um sicherzustellen, dass alle visuellen Darstellungen Ihrer Marke Ihren Richtlinien entsprechen. Identifizieren Sie schnell Fälle, in denen die Marke unangemessen verwendet wird, und ergreifen Sie Maßnahmen zur Behebung des Problems.
6. Konkurrenzüberwachung: Das können Sie Erweitern Sie die Möglichkeiten der API, um Ihre Konkurrenten im Auge zu behalten. Verfolgen Sie ihre visuelle Präsenz und vergleichen Sie sie mit der Sichtbarkeit Ihrer Marke, um Wettbewerbserkenntnisse und Chancen zu ermitteln.
7. Trendanalyse: Die Analyse der Vision API kann aufkommende Trends in der Art und Weise aufzeigen, wie visuelle Inhalte Ihr Publikum ansprechen. Diese Erkenntnisse können bei der Optimierung von Marketingkampagnen helfen und sicherstellen, dass Ihre kreativen Ideen bei der Zielgruppe Anklang finden.

5. KI zur Optimierung der Sprachsuche

Die Suchlandschaft hat sich erheblich verändert. 50 % der Verbraucher in den USA wenden sich bei ihren Fragen täglich an Sprachassistenten. 34 % nutzen die Sprachsuche wöchentlich und 16 % monatlich.

Die Optimierung von Inhalten für die Sprachsuche wird immer wichtiger. Dieser Wandel bedeutet, dass wir über herkömmliche Schlüsselwörter hinausgehen und einen eher gesprächigen Ansatz bevorzugen, der sich an natürlichen Sprachmustern orientiert.

Künstliche Intelligenz bringt diesen Ansatz auf den Punkt. Es hilft bei der Analyse großer Mengen an Sprachsuchdaten, um Muster in der Art und Weise zu erkennen, wie Menschen ihre Suchanfragen formulieren. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für die Gestaltung von Inhalten, die sich nahtlos in die Erzählung der Sprachsuche einfügen und die Sichtbarkeit Ihrer Marke in einer sprachgesteuerten Welt sicherstellen.

Hier sind einige KI-Anwendungen zur Optimierung und Analyse der Sprachsuche:

• Sprachsuchanalyse: KI-Algorithmen können den Ton, die Formulierung und die Semantik von Sprachanfragen analysieren, um herauszufinden, wonach Benutzer wirklich fragen. Vermarkter können diese Erkenntnisse nutzen, um SEO-Strategien zu entwickeln, die mit dem natürlichen, informellen Stil der gesprochenen Suche harmonieren.
• Sprachsuchen mit NLP verstehen: Natural Language Processing (NLP) gibt der KI die Möglichkeit, die Absicht und Nuancen von Sprachanfragen zu interpretieren. Dies ist entscheidend für die Erstellung von Inhalten, die den Benutzer direkt ansprechen und dabei dieselbe Konversationssprache verwenden, die er in seinem täglichen Leben verwendet.
• Inhalte, die sich unterhalten: Das gesprochene Wort ist von Natur aus ansprechend, und KI kann dabei helfen, Inhalte zu erstellen, die diese Gesprächsqualität einfangen. Durch den Einsatz von Algorithmen, die auf die Generierung menschenähnlicher Texte spezialisiert sind, ermöglichen KI-Tools Marketingfachleuten, Inhalte zu produzieren, die sich wie eine Seite eines Dialogs anfühlen. Diese Art von Inhalten eignet sich natürlich für die Sprachsuche und kann die Sichtbarkeit einer Marke in den Ergebnissen der Sprachsuche erheblich verbessern.
• Semantische Suchoptimierung: KI hilft beim Verständnis der semantischen Suche, bei der der Kontext und die Beziehung zwischen Wörtern analysiert werden, um genauere Suchergebnisse zu liefern. Durch die Optimierung von Inhalten für die semantische Suche verbessern Vermarkter die Chancen, dass ihre Inhalte mit der Absicht des Benutzers übereinstimmen.
• Automatisierte Tests und Optimierung: KI kann A/B-Tests für SEO-Strategien automatisieren, um herauszufinden, was für die Sprachsuche am besten funktioniert. Dazu gehört das Testen verschiedener Aspekte des Inhalts, von der Keyword-Dichte bis hin zu Struktur und Format, um seine Auffindbarkeit über die Sprachsuche zu verbessern.
• Klassifizierung der Suchabsicht mit KI: KI-Analysetools können trainiert werden, um die Absicht hinter Sprachsuchen effektiver zu klassifizieren und zwischen Informations-, Navigations-, Transaktions- und lokalen Absichten zu unterscheiden. Diese Klassifizierung hilft bei der Erstellung gezielterer Inhalte.

Vorteile von KI in der Marketinganalyse

Warum sollten sich Unternehmen die Mühe machen, ihre Marketinganalysen auf KI umzustellen? Die Integration von KI in Marketinganalysen optimiert nicht nur Abläufe, sondern eröffnet auch Möglichkeiten, die bisher in riesigen Datenmengen verborgen waren.

• Schnellere Erkenntnisse: KI-Systeme können riesige Datenmengen in einem Bruchteil der Zeit durchsuchen, die Menschen dafür benötigen würden. Durch diese schnelle Analyse können Unternehmen nahezu sofort wichtige Erkenntnisse gewinnen.
• Informierte Entscheidungen: KI stellt sicher, dass Marketingstrategien auf soliden Daten basieren, wodurch die Abhängigkeit von Vermutungen und Intuition verringert wird. Das Ergebnis sind effektivere und gezieltere Marketingkampagnen.
• Personalisierung: KI ist in der Lage, individuelle Kundenpräferenzen zu verstehen. Dies ermöglicht die Erstellung von Anzeigen und Werbeaktionen, die speziell auf den individuellen Geschmack zugeschnitten sind, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.
• Kosteneffizienz: Die Automatisierung der Datenanalyse mit KI kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Unternehmen können ihre Teams für die Datenanalyse rationalisieren und verschwenderische Ausgaben für ineffektive Marketingstrategien vermeiden.
• Auf Kundenbedürfnisse eingehen: Indem Unternehmen verstehen und vorhersagen, wonach Kunden suchen, können sie ihre Angebote verbessern und so zu einem zufriedenstellenderen Kundenerlebnis führen.
• Vorhersage zukünftiger Trends: KI nutzt historische Daten, um Vorhersagen über zukünftige Markttrends zu treffen. Diese Weitsicht ermöglicht es Unternehmen, proaktiv zu sein und sich auf bevorstehende Marktveränderungen vorzubereiten.
• Optimierte Abläufe: Optimierte Abläufe: KI automatisiert routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben und spart so stundenlange Arbeit. Dies beschleunigt nicht nur Prozesse, sondern ermöglicht es menschlichen Mitarbeitern auch, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
• Minimierte Fehler: KI-Systeme sind als Maschinen weniger anfällig für Fehler, die bei menschlichen Analysen auftreten können, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen.

KI verspricht eine Zukunft, in der datengesteuerte Erkenntnisse an erster Stelle stehen und Unternehmen zu strategischeren und fundierteren Entscheidungen führen. Obwohl es Herausforderungen gibt, kann die KI-Revolution in der Marketinganalyse mit dem richtigen Ansatz und den richtigen Praktiken zu beispiellosem Wachstum und Erfolg führen.