KI als Qualitäts-Booster des digitalen Marketing
Die Datenqualität ist die größte Herausforderung für die Personalisierung von Werbebotschaften. Künstliche Intelligenz soll Abhilfe schaffen.
Die Bedeutung von künstlicher Intelligenz im digitalen Marketing nimmt zu. Dies ist ein zentrales Ergebnis der neuen Studie „Digital Dialog Insights 2019“. Drei Viertel der befragten Experten prognostizieren eine hohe Bedeutung von KI für werbetreibende Unternehmen und Agenturen. Die Hälfte ist sich sicher, dass die intelligente Technologie in Zukunft einen wesentlichen Bestandteil der Marketing- Strategie eines Unternehmens ausmachen wird. Allerdings müssen aktuelle KI-Konzepte dafür noch überarbeitet werden – lediglich 15 Prozent der Studienteilnehmer halten die Technologie aktuell für ausgereift genug, um sie im intelligenten Marketing produktiv einsetzen zu können. Die Experten sind sich einig: Künstliche Intelligenz hilft vor allem bei der Personalisierung (89 %). 82 Prozent der Teilnehmer glauben, dass sich dieses große Potenzial durch die Optimierung von Targeting mit Hilfe von smarter Technologie ergibt. 75 Prozent der Experten denken, dass die Verbesserung des Kundenerlebnisses beispielsweise durch einen digitalen Assistenten zur Individualisierung beiträgt. Die Befragten sehen großes Potenzial darin, dass Botschaften durch automatisierte Erstellung sowie Optimierung von Werbeinhalten (66 %) personalisiert werden können.
Individuell zugeschnitten
In künstlicher Intelligenz wird das Potenzial gesehen, als Qualitäts-Booster zur Verbesserung des digitalen Marketing beizutragen. Denn 83 Prozent der befragten Experten sind sich sicher, dass Personalisierung die Qualität von Werbebotschaften erhöht. Diese wird außerdem durch intelligenten Content verbessert (79 %). Zwei Drittel der Studienteilnehmer sind überzeugt, dass die Marketing-Qualität zusätzlich durch effektive Zielgruppen-Ansprache über Targeting gesteigert wird. Entsprechend hoch ist die Bereitschaft der Unternehmen, in die Förderung von smarten Prozessen im Marketing zu investieren. Je knapp 60 Prozent der Experten rechnen damit, dass innerhalb der nächsten zwei Jahre bestehende Kundenerlebnisse sowie die Individualisierung mittels Investitionen in intelligente Verfahren verbessert werden.
Erfolgsfaktor Datenqualität
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz hängt nicht nur von der Investitionsbereitschaft, sondern auch von der Qualität der zur Verfügung stehenden Daten ab. 84 Prozent der Experten sehen darin eine große Herausforderung. Die mangelnde Qualität der verfügbaren Daten bewerten bereits heute knapp 60 Prozent als hohe Hürde. Als wichtigste Qualitätskriterien sehen die Studienteilnehmer die Aktualität und Konsistenz der Daten mit 96 Prozent Zustimmung. Aber auch die Kriterien Aktualität des zugrundeliegenden Datenmodells (74 %), Dokumentation der Datenherkunft (73 %), hoher Grad an Nutzeridentifikation (67 %) und Vollständigkeit der Daten (64 %) sowie Art der Datengenerierung (57 %) hält die Mehrheit für wichtig. Die Experten prognostizieren aufgrund der hohen Relevanz von Daten für KI-Anwendungen eine hohe Investitionsbereitschaft in die Datenbasis. 65 Prozent glauben, dass die Verbesserung der Datenqualität für KI in Zukunft gefördert wird. Ein überraschender Wert in Bezug auf Nutzereinwilligungen: Nur ein Drittel der Befragten setzt aktuell auf Opt-ins als Bestandteil ihrer KIStrategie. Allerdings rechnet bereits über die Hälfte der Studienteilnehmer branchenweit mit dem Ausbau der Opt-in-Basis zur Realisierung von KI-basierten Strategien (56 %). Die Bereitschaft, in die Nutzung alternativer Ident-Verfahren zu investieren (47 %) ist durchaus da. Jedoch ist sie eher schwächer ausgeprägt, das Thema wird damit potenziell unterschätzt.