Die Kerntechnologien Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning erobern moderne Service- und Marketingprozesse. Zunehmend komplexere Algorithmen übernehmen immer mehr Aufgaben des Menschen. Macht das im Marketing überhaupt Sinn? Beruhen die Prozesse im Marketingabteilungen nicht im Wesentlichen auf einer persönlichen und individuellen Ansprache? Basiert Marketing nicht in erster Linie auf der Erfahrung und Intuition von kompetenten Marketingexperten?
Das ist grundsätzlich alles richtig. Aber gute Intuition entsteht durch Wissen und Erfahrung. Und hier können Künstliche Intelligenz und Machine Learning gut ansetzen – auf zweierlei Weise:
KI macht Mitarbeiter im Marketing schlauer
Zum einen unterstützen die beiden Kerntechnologien die Experten im Marketing bei wichtigen Prozessen im Hintergrund. Individualisierung, Kundensegmentierung, Content Analytics, Kunden- und Nutzererfahrungen, kontextuelle Intelligenz – das sind heute die Zauberworte des Marketings. Wenn es darum geht, Inhalte und Prozesse zu durchleuchten, sind KI und Machine Learning in vielen Unternehmen allerdings längst am Werk. Immer bessere Algorithmen extrahieren relevante Daten aus der Kundenkommunikation, analysieren die wichtigen Kundengruppen und erkennen zentrale Kundenbedürfnisse. Dieses Wissen stellt die Software Mitarbeitern automatisiert bereit, damit diese individuell und kompetent auf Kunden eingehen können..
Was Marketing-Experten heute wissen sollten
Dafür muss man wissen: Die Anforderungen an Unternehmen sind gestiegen. Der Kundenservice und die Marketingabteilung spüren es besonders deutlich. Gute Kommunikation ist heute transparent, ehrlich und direkt. Ehrlich nach außen und ehrlich nach innen. Sie transportiert die wichtigen Werte eines Unternehmens. Marketingprofis wissen, was ihre Kunden wollen und sind immer auf dem aktuellen Stand. Sie sind agil und agieren schnell. Das ist ein komplexer Kriterienkatalog. Ging es nicht einst vor allen Dingen darum, den Kunden mit seinen Produkten und Dienstleistungen zu verzaubern? Mag sein. Doch Zaudern hilft nicht. Unternehmen sollten sich der Realität stellen und schauen, wie sie ihren Zielen näher kommen. Denn was nach innen immer komplexer erscheint, soll nach außen immer einfacher wirken. Ohne technologische Unterstützung geht das kaum mehr.
KI erlernt intuitive Prozesse
Und so agieren KI und Machine Learning zum anderen immer häufiger im Vordergrund. Geht es nämlich um Routineanfragen, ist KI-Software heute durchaus in der Lage eigenständig und automatisiert zu antworten. Eine Kompetenz, die steigen wird. Denn wie eingangs schon angemerkt: Intuition beruht auf Wissen und Erfahrung. Beides ist erlernbar bzw. zu einem gewissen Grad trainierbar und damit letztlich eine Form von Smart Data. Wissen erhalten die KI-Algorithmen durch ein umfangreiches Training mit vielen Dialogen und Beispielanfragen aus der Praxis. Erfahrung gewinnt die intelligente Software mit jedem Kundendialog, den sie mitverfolgt. KI-Software erlangt hierdurch ein eigenes Verständnis und ist in der Lage immer authentischer und kompetenter zu kommunizieren. Wann Routine endet, wird sich somit in den kommenden Jahren noch einmal deutlich verschieben. Darauf sollten Unternehmen ihre Mitarbeiter vorbereiten.
Fazit: KI und Mitarbeiter ergänzen sich perfekt
KI und Machine Learning-Verfahren werden in vielen Service- und Marketingprozessen längst angewandt. Intelligente Algorithmen liefern wichtige Informationen über Inhalte. Sie analysieren Kundenbedürfnisse und –gruppen. So stellen sie den Profis im Marketing – umfassend und schnell - die notwendigen Daten bereit, damit diese ganz nach den heutigen Maßstäben der Kundenkommunikation agieren können. Also direkt, ehrlich und transparent. Eine perfekte Zusammenarbeit, oder? Und sie könnte noch besser sein: KI-Software wird künftig immer authentischer Anfragen übernehmen können und so den Spezialisten den Fokus auf das Feld der strategischen, konzeptionellen und kreativen Aufgaben überlassen. Dafür sollte es eine hohe Bereitschaft auf Führungsebene geben, die eigenen Mitarbeiter technisch auszubilden und in die entsprechenden KI- und Machine Learning-Technologien zu investieren.
