Heutzutage existiert bereits eine Vielzahl auf künstlicher Intelligenz basierender Anwendungspotenziale für das Marketing. Diese Potenziale lassen sich prinzipiell in die Dimensionen „Automation“ und „Augment“ sowie anhand des jeweils einhergehenden Business Impacts unterteilen. Bei den Augment-Anwendungen geht es insbesondere um die intelligente Unterstützung und Anreicherung komplexer und kreativer Marketing-Aufgaben, die derzeit in der Regel noch von menschlichen Akteuren durchgeführt werden. Zum Beispiel kann künstliche Intelligenz das Marketing-Team bei der Mediaplanung oder der Generierung von Customer Insights unterstützen. Vor allem in jenen Unternehmen, die einen hohen KI-Reifegrad aufweisen, ist das Augment-Potenzial bereits schon stärker ausgeprägt. Hier werden auch Planungs- und Entscheidungsprozesse von künstlicher Intelligenz unterstützt oder bereits ausgeführt. In Hinblick auf die Automatisierungs-Anwendungen fällt wenig überraschend auf, dass bei diesen sowohl der Reifegrad als auch die Verbreitung im Vergleich deutlich höher ausgeprägt sind. So gibt es viele Automatisierungs-Anwendungen, die heute schon einen hohen Reifegrad und Einsatz in der Praxis haben. Hierzu gehören beispielsweise Marketing Automation oder Real-Time-Bidding.

Es gibt jedoch auch Anwendungen, die trotz ihres hohen Reifegrades und hohen Business Impacts in der Praxis noch vergleichsweise selten eingesetzt werden. Ein Anwendungsbereich, auf den dieses Phänomen zutrifft ist das Prinzip der Lead Prediction, bei der auf Basis von künstlicher Intelligenz sogenannte Lookalikes – auch „statistische Zwillinge“ genannt – als neue Zielgruppe prognostiziert werden. Dahinter verbirgt sich die Möglichkeit, anhand der besten und attraktivsten Bestandskunden eines Unternehmens neue potenzielle Kunden strategisch zu identifizieren, die den Bestandskunden insofern ähneln, als man davon ausgehen kann, dass diese ebenfalls Interesse an den eigenen Produkten haben.

Die Funktionsweise dahinter ist einfach zu verstehen: Kunden – im B2B-Bereich sind das Unternehmen – lassen sich anhand diverser Aspekte charakterisieren. Hierzu zählen neben klassischen Firmographics wie Standort, Wirtschaftszweig und Umsatz der Unternehmen auch Informationen über deren Entwicklung, Digitalität sowie deren thematische Relevanz. Diese enorme Anzahl an vorhandenen Informationen können in Zeiten von Big Data vor allem auf den Webpräsenzen der Unternehmen gewonnen werden, denn tagtäglich werden aktuelle Beiträge zu neuen Produkten, zu Veränderungen innerhalb der Firma sowie zu vielen weiteren Themen auf der Website und in den sozialen Netzwerken veröffentlicht. Anhand dieser Aspekte kann dann eine umfassende Charakterisierung aller Unternehmen vorgenommen werden, anhand derer eine generische Kunden-DNA erzeugt wird. In einem anschließenden Schritt können auf Basis dieser erzeugten generischen Kunden-DNA weitere Unternehmen ermittelt werden, die über die gleiche DNA verfügen – die sogenannten Lookalikes. Das Ergebnis: ein Pool potenzieller neuer Kunden, deren Ansprache Erfolg versprechende Chancen bietet. Wir, die DATAlovers, konnten so zum Beispiel einen Datenbestand von rund 5,4 Millionen Unternehmen generieren, welche jeweils über Datenvektoren beschrieben werden, die wiederum über 10.000 Business-Attribute enthalten. Das Potenzial einer solch enormen Menge an vorhandenen Daten und deren Verwertung lässt sich heutzutage nur durch den Einsatz KI-basierter Verfahren und Algorithmen vollends ausschöpfen. Hierfür greifen wir auf Verfahren aus den Bereichen Deep- bzw. Machine-Learning zurück. So setzen wir beispielsweise das neuronale Netzwerk Word2Vec von Google für das Profiling der Unternehmen ein und greifen auf das Klassifizierungsverfahren Random Forest für die Extrahierung der Lookalikes aus unserem Unternehmensbestand zurück, um unseren Kunden die optimalen Leads vorauszusagen.

So kann letztendlich durch den Einsatz KI-basierter, automatisierter Anwendungen die Conversion-Rate sowohl im Marketing als auch im Vertrieb erheblich gesteigert werden. Bei einigen unserer Kunden konnte durch unsere Lösung eine Steigerung der Conversion Rate um bis zu 70 Prozent erzielt werden, wobei die Grenzen nach oben je nach Branche offen sind.  Es zeichnet sich also deutlich ab, dass das Prinzip der Lead Prediction und der Ermittlung sogenannter Lookalikes ein Anwendungsbereich mit einem erheblichen Potenzial und einem großen Business Impact für das Marketing ist und es sich lohnt über dessen Einsatz nachzudenken. Vor allem auch, da der Reifegrad dieser Anwendungen mittlerweile schon sehr fortschrittlich ist.

Sie sind von dem Potenzial der Lead Prediction überzeugt und wollen mehr zu diesem spannenden und Erfolg versprechenden Thema erfahren? Wir, die DATAlovers, haben hierzu ein Whitepaper verfasst, in dem das Prinzip, die Funktionsweise sowie die verwendeten KI-basierten Verfahren noch einmal ausführlich in allen Facetten beleuchtet werden. Hinterlassen Sie uns einfach Ihre E-Mail-Adresse in dem folgenden Kontaktformular und wir schicken Ihnen Ihr persönliches Exemplar unseres Whitepapers „AI und Deep Learning ermöglichen neue Wege der Kunden- und Marktgewinnung“ als PDF zu:

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