Die vierte industrielle Revolution rückt jeden Tag näher und es ist unumgänglich, dass auch du und dein Unternehmen ganz vorne mit dabei sein musst, wenn du auf dem Markt bestehen möchtest. Dank der Nutzung verschiedener Technologien ist es heute einfacher und genauer denn je festzustellen, z.B. warum Kund:innen ihr Abonnement für einen Dienst gekündigt haben oder wann es günstiger ist, dein Produkt durch ein Upselling zu verkaufen und damit deine Konkurrenz zu übertreffen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die den Fortschritt von Unternehmen und die Wirksamkeit von Marketingstrategien verbessern kann. Machine Learning (Maschinelles Lernen) ist eine der KI-Entwicklungen, die in den kommenden Jahren zweifellos eine wichtige Rolle in unserem digitalen Marketingkontext spielen wird.
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Systemen die Fähigkeit verleiht, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass sie explizit bzw. extern dazu programmiert werden müssen. Dieser Zweig der KI konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese nutzen können, um selbstständig zu lernen, ohne dass der Mensch eingreifen muss.
Der Einsatz von Machine Learning (ML) als Vermarkter wird jedoch einen Unterschied zu unserem Wettbewerb ausmachen, da wir damit das Kundenerlebnis verbessern können, was wiederum mehr Umsatz bedeutet.
Bisher gibt es keine eindeutigen Hinweise darauf, wie Machine Learning auch mit wenigen Daten eingesetzt werden kann. Klar ist jedoch, dass ML die Geschäftswelt prägt, indem es auf eine Vielzahl von Daten zugreift und Analysen und Berichte erstellt, die den verschiedenen Unternehmensabteilungen dabei helfen, mehr Erkenntnisse zu gewinnen und tiefer in bestimmte Geschäftsbereiche einzudringen.
Laut einer Google-Studie aus dem Jahr 2018 über den Nutzen, den Machine Learning für die Umsetzung eines strategischen Plans bietet, wurde festgestellt, dass rund 74 % der Befragten glauben, dass die aktuellen Ziele ihres Unternehmens mit größeren Investitionen in maschinelles Lernen und Automatisierung besser erreicht werden könnten. Allerdings wurde auch festgestellt, dass nur die Hälfte der befragten Unternehmen die finanziellen Möglichkeiten hätte, solche Investitionen zu tätigen.
Dies ist der Fall eines bekannten globalen Unternehmens, das sich für die Implementierung von Machine Learning entschieden hat, um die Erfahrungen seiner Kunden zu verstehen und zu verbessern.
Das Beauty Unternehmen Shiseido hat mit Machine Learning experimentiert und laut dem Chief Digital Officer (CDO) Alessio Rossi folgende Erkenntnisse gewonnen:
“Da die Menschen nicht genau sagen können, was sie wollen, sagen wir auf der Grundlage früherer Verhaltensweisen und Signale die künftigen Absichten unserer Kund:innen voraus. Die Kehrseite dieses Zweigs der KI ist, dass maschinelle Werkzeuge den Fachleuten die Arbeit "wegnehmen", da sie viel genauere und schnellere Informationen liefern.”
Wir können dir in diesem Artikel zwar nicht beibringen wie du Machine Learning in deinem Unternehmen implementierst, aber zumindest die wichtigsten Vorteile vorstellen, damit du bereit bist, wenn der richtige Zeitpunkt kommt.
Diese 4 Schlüsselpunkte sind diejenigen, bei denen wir am deutlichsten sehen, wie sich die Implementierung von Machine Learning positiv auf unsere digitalen Marketingstrategien auswirkt:
Die Steigerung des Markenbewusstseins ist nur eines der Ziele, die von digitalen Vermarktern verfolgt werden. Während der Aufbau sinnvoller Beziehungen zu potenziellen Kunden und anderen Kundentypen Teil ihrer Aufgabe ist, den Dialog zu optimieren und die Interaktion auf Online-Plattformen zu entwickeln und zu fördern, wird maschinelles Lernen die Art von Inhalten und Phrasen, die von der Zielgruppe am meisten genutzt und gewünscht werden, schnell und zuverlässig unterstützen und analysieren. Ähnlich wie Netflix, wenn es darum geht, dir bestimmte Inhalte zu "empfehlen".
Die Abwanderung von Kund:innen wird auch als Fluktuation bezeichnet. Dies geschieht, wenn Kund:innen den Dienst kündigen oder sich abmelden.
Damit ein Unternehmen wachsen kann, muss die Zahl der Neukund:innen natürlich höher sein als die Abwanderungsrate (Churn Rate).
Dazu musst du in der Lage sein, die Abwanderungsrate vorherzusagen, um sie zu minimieren. Um dies zu erreichen, muss das Verhalten der Kund:innen beobachtet werden. Bei Machine Learning geht es genau darum, Vorhersagen auf der Grundlage des Nutzerverhaltens zu treffen, so dass du rechtzeitig handeln kannst, um einen Anstieg der Abwanderungsraten zu verhindern.
Stell dir vor, ein Algorithmus sagt dir rechtzeitig, welche Kund:innen kurz davor stehen zu kündigen. Sobald du das rechtzeitig weißt, kannst du ihnen beispielsweise einen Rabatt gewährleisten oder einen besonders guten Service bieten. Das Stichwort ist Churn Prediction (Abwanderungsvorhersage) und es ist keine Zukunftsmusik, sondern eine angewandte Praxis im Bereich Machine Learning.
Wenn man mit jemandem von Angesicht zu Angesicht spricht, ist es leicht zu verstehen, wie er sich fühlt. Du kannst die Mimik, den Tonfall und die Körpersprache analysieren. So kannst du genau feststellen, was die Person dir sagen will oder mit welcher Absicht. Dies kann bei der digitalen Kommunikation verloren gehen, weil der direkte Kontakt fehlt.
Genau hier spielt die Machine Learning eine Schlüsselrolle, da sie Kommentare in sozialen Medien, deine E-Mails und sogar das Internet scannt und dich bei negativen Inhalten warnt. Auf diese Weise kann dein Unternehmen das Problem angehen und sogar so weit gehen, es rechtzeitig vermeiden. In ähnlicher Weise kann Machine Learning erkennen, wer die zufriedenen und glücklichen Kund:innen deiner Dienstleistungen sind, und das ist die Gelegenheit, sie zu Botschafter:innen deiner Marke zu machen, indem du ihnen beispielsweise einen Link zu einer Bewertungsseite zusendest, um ihre positiven Erfahrungen mit deinem Unternehmen öffentlich zu machen.
Chatbots sind auf dem Vormarsch und bringen viele Vorteile mit sich, vor allem wenn sie intelligent sind. Diejenigen, die klug sind, nutzen Machine Learning, um ihre Leistung zu verbessern, indem sie die Stimmungsanalyse nutzen, um die Stimmung einer Kundennachricht zu ermitteln. So wird sichergestellt, dass der Bot immer den richtigen Ton trifft und somit die Kundenerfahrung verbessert.
Insbesondere in Verbindung mit Social Media kann der Chatbot der Zukunft besonders wirkungsvoll werden, wenn große Mengen an Informationen über Kunden gesammelt werden und so auch persönliche Präferenzen und der Schreibstil angepasst werden können. Als Ergebnis erhält der potenzielle Kunde eine bessere Zielgruppenansprache und Produktempfehlungen. Im Grunde hilft ML den Chatbots, das Kund:innenerlebnis weiter zu personalisieren.
Die Vorteile die Machine Learning leistet, sind unbestritten, wenn auch noch nicht für jeden uneingeschränkt zugänglich. Eine kostenlose Möglichkeit von intelligenten Algorithmen auch als kleines Unternehmen zu profitieren, um umfangreiche Informationen über dein Unternehmen, deine Zielgruppe und deine Konkurrenz zu erlangen, findest du in der kostenlosen Brand Monitoring App rankingCoach FREE. Mache dich also bereit für die Zukunft im Online Marketing und beobachte den Trend Machine Learning genau, denn die Vorteile liegen auf der Hand und das Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft.
Joshua Schofield ist Marketing Content Manager für rankingCoach, der All-in-One Online Marketing App für KMU. In den letzten zehn Jahren arbeitete er in den Bereichen Content Creation, Digital Marketing und Corporate Education. Er hält einen Master in American Studies der Universität von Nottingham.
Website: rankingCoach
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Cloud Integration, iPaaS, SaaS, BPA… Ough, hard to keep track of all these terms. They are currently used frequently (and increasingly) in the context of automation, and it is sometimes difficult to make a clear distinction and distinction. We have already written blog posts on the terms iPaaS, SaaS and BPA, but we’ll take them up again here to make the difference.
But let’s start with cloud integration, because that’s the central umbrella term in which we embed all the other technologies in this blog post.
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To illustrate these advantages, an example is suitable that we know well from our everyday work as an automation agency:
The central data to be used here is the data of a major customer. This can be the simplest information, such as the address. This address is required in numerous but completely different processes in the company: on the one hand, for correct invoicing in accounting. On the other hand, in the CRM system, where all the data of the large customer is also stored. But the address is also important in sales, for example, when employees go to the sales meeting on site.
Now the customer announces that the address of the company has changed after a move. This information will reach you by e-mail. There are now two options:
01. The e-mail is forwarded to all affected departments, accounting, sales, customer service, marketing… All persons open their corresponding program, CRM, accounting software, marketing tools (such as newsletter marketing) and change the data already stored there of the customer. This means that in multiple applications, different people do exactly the same thing: change one address.
02. But there is also an alternative: By connecting your applications, thus by integrizing them, the customer’s e-mail, or rather the information it contains about the address change, is automatically passed on to all affected applications: CRM, accounting, marketing, ERP. This does not require any clicks, because the cloud integration detects a trigger, i.e. address change, and thus automatically starts the process.
What sounds unimpressive in a single process becomes more effective when such a process occurs several times a day or weekly. Because there is a lot of data that is available in different applications and should always be correct. If these applications are cloud applications they are suitable for cloud integration.
But cloud integration doesn’t just happen. There are now a variety of applications that enable and implement this. Such tools usually allow us to link the relevant cloud applications on a central platform and define clear rules on when, how, where, how much data should be passed on and what happens to them.
To realize cloud integration, there are various applications and technologies that are sometimes used interchangeably.
We have made a first distinction between iPaaS and BPA here.
We explain the term SaaS in more detail here.
Cloud integration is rather an umbrella term that includes numerous technologies, such as SaaS, iPaaS and BPA, and this is also absolutely necessary. Cloud integration is a concept that is made possible by appropriate technologies.
However, all terms share the commonality that they are cloud-based and thus offer enormous potential for growth and scaling. In addition, they are often cheaper to implement and maintain because changed requirements are easy to implement.
As an independent automation agency, we implement cloud integration according to your requirements. We use a variety of SaaS tools and iPaas (strictly speaking BPA) software. Together we find individual solutions that are flexible and scalable.
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