Marketing-Automation: Maschinelles Lernen & KI in Marketingprozessen
Automatisierung spielt für das Unternehmenswachstum eine entscheidende Rolle. Vor allem maschinelles Lernen sorgt für bessere Ergebnisse im Marketing. Doch in welchen Bereichen lässt sich die leistungsstarke Technologie einsetzen?
3 Gründe für maschinelles Lernen im Marketing
Sowohl kontinuierlich steigende Kundenerwartungen als auch rasante technologische Entwicklungen führen zu einer Komplexität der Marketingprozesse, mit der Marketer kaum noch Schritt halten können. Marketing-Automatisierung und maschinelles Lernen werden künftig immer wichtiger. Konkret sind es drei Faktoren, warum die Implementierung von Machine Learning unverzichtbar wird:
- Zunehmende Komplexität: Immer größere Datenmengen, unvorhersehbares Käuferverhalten und die enorme Anzahl an Spezialanwendungen und zu bedienender Kanäle stellen Marketer vor eine Reihe von Herausforderungen.
- Datenverarbeitung in Echtzeit: Um das User Engagement über alle Kanäle hinweg optimieren zu können, müssen Entscheidungen über Personalisierung, Kontext und konkrete Angebote innerhalb von Sekundenbruchteilen getroffen werden.
- Skalierbarkeit: Echtzeitinteraktionen können zwar grundsätzlich mithilfe von definierten Regeln gehandelt werden. Dies gilt allerdings nur für eine begrenzte Zahl an Interaktionen. Wer in großem Maßstab agieren möchte, also Millionen von Interaktionen gleichzeitig verarbeiten will, kommt um maschinelles Lernen nicht umhin.
Wie Marketer maschinelles Lernen einsetzen können
Wer bei der digitalen Mediaplanung auf automatisierte Tools setzt, kann den gesamten Prozess erheblich vereinfachen. So lassen sich beispielsweise mithilfe des Leistungsplaners in Google Ads Pläne für Kampagnenbudgets erstellen. Als Grundlage dienen Milliarden von Suchanfragen. Darauf basierend werden alle relevanten Anzeigenauktionen simuliert und anhand der jeweiligen Typen in der Spalte “Conversions” der Google Ads-Leistungsberichte Conversion-Prognosen erstellt. Um möglichst präzise Prognosen für deine Kampagne bereitstellen zu können, wird der Leistungsplaner alle 24 Stunden aktualisiert und die Prognosen durch maschinelles Lernen optimiert.
Außerdem können Automatisierungstechnologien und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um bei Shopping- sowie YouTube- oder Google-Kampagnen ähnliche Zielgruppen bzw. Zielgruppen mit bestimmten demografischen Merkmalen und Interessen anzusprechen. Entsprechende Berichte zeigen anschließend, welche Zielgruppen du mit deinen Kampagnen erreicht hast – die Ergebnisse lassen sich strategisch für zukünftige Marketingpläne nutzen.
Durch maschinelles Lernen können bessere Kampagnenleistungen auf verschiedenen Kanälen verzeichnet werden. Mit automatischen Gebotseinstellungen etwa lassen sich verschiedene Geschäftsziele erreichen. Ob du einen höheren ROI, eine bessere Visibility oder mehr Umsatz, Leads bzw. Zugriffe für deine Website anstrebst – wähle einfach die zu deinen Geschäftszielen passende Gebotsstrategie:
- Mit „Klicks maximieren“ erzielst du mehr Zugriffe auf die Website.
- Durch „Angestrebter Anteil an möglichen Impressionen“ steigerst du die Sichtbarkeit.
- Mit „Conversions maximieren“ erzielst du mehr Conversions.
- Dank „Conversion-Wert maximieren“ kurbelst du den Umsatz an.
- Mit „Ziel-ROAS“ erhöhst du den ROI.
- Durch „Ziel-CPA“ generierst du zusätzliche Leads.
Außerdem lässt sich mithilfe leistungsstarker Algorithmen und der Automatisierung die Wirksamkeit von Creatives steigern. So erhöhst du mit responsiven Display- und Suchanzeigen nicht nur die Effizienz deiner Anzeigen, sondern erstellst auch verschiedene Anzeigentexte im Handumdrehen.
Best Case: durch maschinelles Lernen ROAS um 240 Prozent gesteigert
Dass die Werbewirksamkeit mithilfe automatisierter Kampagnen sowie mit Gebotsstrategien gesteigert werden kann, zeigt unter anderem der Use Case von Tatilbudur, einem führenden türkischen Unternehmen im Tourismussektor. Die Agentur, die die digitalen Kampagnen des Unternehmens verwaltet, hat bei einer dynamischen Suchkampagne für die Cyprus-Hotels-Kategorie die Gebotsstrategie gewechselt – und zwar von „auto-optimiertem Cost per Click“ zu „Conversion-Wert maximieren“. Im Ergebnis konnten der ROAS um 240 Prozent und der Umsatz um 200 Prozent gesteigert werden. Und die Kosten fielen im Vergleich zur ursprünglichen Kampagne um elf Prozent niedriger aus, während die Conversion-Rate um das Sechsfache stieg.
„Automatisierung ist eine tolle Möglichkeit, um Geschäftsziele zu erreichen und die richtigen Nutzer anzusprechen. Wir werden weiterhin automatische Gebotsstrategien und maschinelles Lernen einsetzen, um so unsere Produktivität zu steigern.“
Fazit: Erstellung einer auf ROI ausgerichteten Marketingstrategie
Maschinelles Lernen und Automatisierungstools sorgen für bessere Marketingergebnisse. Unverzichtbare Basis für den Erfolg ist jedoch eine strategische Planung der Marketinginvestitionen. In diesem Zusammenhang solltest du dir Messwerte wie Profitabilität, Wachstum oder Customer Lifetime Value ansehen. So kannst du die Ergebnisse deiner Werbeinvestitionen im Hinblick auf wichtige Kennzahlen auswerten und die Prozesse entsprechend automatisieren.
Wenn du bei der Vermarktung auf mehrere Kanäle setzt und Umsätze sowohl offline als auch online generierst, solltest du darüber hinaus die Auswirkungen deiner Investitionen in digitale Kanäle berücksichtigen. So solltest du etwa erfassen, wie viele Ladenbesuche aufgrund deiner Suchanzeigen zustande gekommen sind. Dadurch lässt sich der Kampagnenerfolg besser widerspiegeln. Wenn du automatische Gebotsstrategien basierend auf deinen Zielen für mehrere Kanäle einsetzt, kannst du außerdem einen höheren Durchsatz erreichen.
Im Original erschienen bei Think with Google.
