Vermarkter haben nie nur eine Aufgabe, auf die sie sich zu einem bestimmten Zeitpunkt konzentrieren können.
Marketing besteht aus vielschichtigen Arbeitsabläufen, die von den Phasen der Ideenfindung bis zur Strategieentwicklung und Umsetzung von Kampagnen und Zielen reichen. All dies bedeutet, dass Vermarkter ihre Arbeit in Aufgaben unterteilen müssen, die oft viel Zeit in Anspruch nehmen, sowohl einzeln als auch gleichzeitig.
Um den Druck zu verringern, jede Aufgabe in vollem Umfang auszuführen, wenden sich Vermarkter der künstlichen Intelligenz zu, um Aspekte ihrer Arbeit zu automatisieren, die mühsam oder zu zeitaufwendig geworden sind.
Was ist Martech?
Um zu verstehen, wie Vermarkter Martech nutzen, müssen Sie zunächst verstehen, was Martech ist.
Definition von Martech
Martech, kurz für „Marketingtechnologie“, ist die Implementierung von Software-Tools, die Vermarkter verwenden, um ihre Marketingstrategien und -kampagnen zu automatisieren und zu verbessern.
Im Grunde genommen nutzen Vermarkter den wachsenden Technologieboom zu ihrem Vorteil, indem sie in neue Tools und Technologien investieren, die ihnen helfen, ihre Arbeit zu automatisieren. Martech verbindet die Wörter Marketing und Technologie, indem es komplexe Ideen der KI-Automatisierung in greifbare Anwendungsfälle für Vermarkter auf allen Ebenen einbezieht.
Möchten Sie mehr über Marketing-Automatisierungssoftware erfahren? Erkunden Sie Marketing-Automatisierung Produkte.
Wofür wird Martech verwendet?
Obwohl es nicht sofort klar ist, wie die Welten des Marketings und der KI zusammenhängen, ist offensichtlich, dass es viele Vorteile der Automatisierung von Marketingprozessen gibt. Dinge wie Asset-Management, Datenanalyse, Content-Management und mehr profitieren von irgendeiner Form der KI-Automatisierung.
Die folgenden fünf Anwendungsfälle von KI im Marketing zeigen, wie die Nutzung von künstlicher Intelligenz zur Automatisierung von Aspekten des Marketings nicht nur der Weg der Zukunft, sondern auch der Gegenwart ist.
1. Datenanalyse mittels maschinellem Lernen (ML)
Datenanalyse ist ein Prozess des Extrahierens, Sortierens, Bereinigens, Untersuchens und Analysierens von Datensätzen, aus denen Schlussfolgerungen gezogen werden können. Datenanalyse wird verwendet, um Vermarktern zu helfen, fundiertere Marketingentscheidungen basierend auf Mustern und Trends zu treffen, die in den extrahierten Daten gefunden werden.
Es gibt vier Arten der Datenanalyse, die für Vermarkter von Vorteil sind: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv.
- Deskriptive Analyse ist die erste Stufe oder die Identifikationsstufe. Ein Beispiel dafür, das auf das Marketing anwendbar ist, wäre ein Anstieg oder Rückgang des Website-Traffics, der E-Mail-Abonnenten, der Engagements in sozialen Medien oder der Follower-Zahl.
- Diagnostische Analyse ermöglicht es Vermarktern, zu identifizieren, warum die oben genannten Beispiele aufgetreten sind. War es aufgrund einer neuen Marketingtaktik? Einer besseren Präsenz in sozialen Medien? Was war der Grund für den Anstieg oder Rückgang?
- Prädiktive Analyse hilft Vermarktern, vorherzusagen, was als nächstes basierend auf früheren Daten passieren könnte. Durch das Sammeln von Daten über einen bestimmten Zeitraum können maschinelle Lernalgorithmen (ML) die Daten durchgehen, sie sortieren und Ergebnisse zukünftiger Marketingstrategien vorhersagen. Es kann auch bei der Identifizierung von Wachstumschancen und der Zielgruppenansprache helfen.
- Präskriptive Analyse verwendet historische Daten und externe Informationen, um Vermarktern bei der Suche nach dem besten Vorgehen (d. h. „nächste Schritte“) für eine gegebene Situation zu helfen.
Der allgemeine Zweck der Datenanalyse besteht darin, Marketingteams bei der Entscheidungsfindung und der Verbesserung der Ergebnisse basierend auf historischen Daten zu unterstützen. Wenn maschinelle Lernalgorithmen Trends basierend auf demografischen Daten von Website-Besuchern genau identifizieren, kann das Marketingteam gezielte Ansprache an bestimmte Personengruppen gestalten, was zu höherem Traffic, Engagement und Gewinn führen kann.
2. Content-Management
Da Content-Marketing weiterhin als Teil starker Marketingstrategien anerkannt wird, werden die Tools zur Verwaltung der Inhaltserstellung und -verbreitung immer ausgefeilter. Content-Marketing ist der Bereich des Marketings, der sich mit der Erstellung von Inhalten und deren Verbreitung an verschiedene Zielgruppen befasst.
Arten der Inhaltserstellung umfassen Artikel, Grafiken, Fotos, Videos, herunterladbare Assets und mehr. Content-Marketing hängt stark davon ab, die richtige Zielgruppe zu finden, sie in sozialen Medien und per E-Mail zu engagieren und sicherzustellen, dass sie Ihre Inhalte sehen und möglicherweise auf ihren Online-Plattformen teilen.
KI-Automatisierung kommt bei der Inhaltserstellung in Form von Content-Management-Software ins Spiel. Diese Software bietet Vermarktern eine Plattform, auf der sie ihre Inhalte erstellen und optimieren können. Beliebte Content-Management-Systeme fungieren als All-in-One-Plattformen, auf denen schriftliche und visuelle Inhalte erstellt, Engagements verfolgt und Kampagnen und Marketingstrategien, wie Call-to-Actions (CTA), analysiert werden können.
3. Social-Media-Management
Social-Media-Management ist wahrscheinlich die offensichtlichste Form von Martech und KI-Automatisierung, auf die Vermarkter verweisen können. Da soziale Medien vollständig online leben, ist der Prozess der Automatisierung einer Aufgabe im Bereich der sozialen Medien in großem Maßstab verständlich.
Die Hinzufügung von Automatisierung zu Social-Media-Marketingprozessen könnte am besten für größere, wachsende oder Unternehmensunternehmen geeignet sein, anstatt für kleine Unternehmen. Warum? Nun, der Zweck von Social-Media-Management-Lösungen besteht darin, die Prozesse zu vereinfachen, mit denen Vermarkter Benutzer auf mehreren Plattformen ansprechen, und typischerweise haben größere Unternehmen höhere Follower-Zahlen und Engagements auf ihren sozialen Plattformen.
Social-Media-Management-Software führt die Liste in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit für die Verwaltung mehrerer Social-Media-Konten (Twitter, Facebook, LinkedIn usw.) an, indem sie es Benutzern ermöglicht, zu planen, wann ihre Inhalte gepostet werden sollen, Gespräche zu verfolgen und den Erfolg geposteter Inhalte zu verfolgen.
4. Lead- und Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
Lead-Management und Kundenbeziehungsmanagement (CRM) sind zwei separate Aspekte des Marketings. Lead-Management bezieht sich auf die Art und Weise, wie Vermarkter mit potenziellen Kunden (Leads) interagieren und sie ansprechen, während sich das Kundenbeziehungsmanagement auf bestehende Kunden bezieht, deren Beziehungen gepflegt und kontinuierlich verfolgt werden müssen, um ihre Zufriedenheit mit den Marketingansätzen eines Unternehmens sicherzustellen.
KI-Automatisierung ist für das Lead-Management und CRM auf ähnliche Weise von Vorteil, was den Einsatz von Kundenbeziehungsmanagement-Software erklärt.
Da Leads interessierte potenzielle Käufer sind, liegt es am Marketingteam, sicherzustellen, dass ihre Leads Zugang zu E-Mail-Newslettern, geschützten Inhalten (Berichte, Checklisten usw.) und Webinaren haben – alles Prozesse, die automatisiert und verfolgt werden können. Zum Beispiel kann E-Mail-Marketing-Software Vermarktern helfen, E-Mail-Listen zu erstellen, große Sendungen zu zielen und neue Abonnements und Abmeldungen zu verwalten.
Bestehende Kunden hingegen müssen gepflegt und das Engagement muss verfolgt werden. Die Beziehung besteht, aber sie muss stark bleiben; daher helfen CRM-Tools Vermarktern, den Überblick über ihre bestehenden Kunden durch ein einheitliches Aufzeichnungssystem zu behalten. Kundenbeziehungsmanagement-Tools helfen Vermarktern, Interaktionen zwischen bestehenden Kunden sowie potenziellen Kunden zu verfolgen, wie E-Mail-Korrespondenz, Verkäufe und die Eröffnung oder Schließung von Konten. CRMs bieten eine einheitliche, koordinierte Erfahrung für Vermarkter und Kunden gleichermaßen.
5. Digitales Asset-Management (DAM)
Digitales Asset-Management (DAM) ist ein Prozess, der Vermarktern hilft, reichhaltige Medien zu organisieren, zu speichern, darauf zuzugreifen und zu teilen. Reichhaltige Medien umfassen Fotos, Videos, Musik und andere Multimedia-Formate. Ergo helfen DAM-Lösungen, reichhaltige Medieninhalte zu aggregieren.
Die Automatisierung des Asset-Managements ist der Schlüssel zum Erfolg von Marketingkampagnen, da sie es Vermarktern ermöglicht, eine einzige Quelle für die Speicherung dieser reichhaltigen Medien-Assets zu haben, d. h. ein kollektives Informationszentrum für diese Inhalte. DAM-Technologie treibt Martech an, da sie Vermarktern eine zentrale Quelle für digitales Content- und Datenmanagement bietet. Digitale Asset-Management-Lösungen werden zur Verbesserung des Workflows und zur Verbesserung der Organisation verwendet.
Digitale Asset-Management-Software speichert und indexiert reichhaltige Mediendateien, um sie in durchsuchbare, teilbare und konvertierbare Dateien zu gruppieren. DAM-Software befasst sich auch mit Inhaltsberechtigungen und -rechten.
Marketingtechnologie ist einfacher als Sie dachten
Künstliche Intelligenz wird oft als High-Tech-Begriff dargestellt, der nicht technikaffine Personen entfremdet, aber in Wirklichkeit nutzen die klügsten Vermarkter bereits KI-Automatisierung, um ihre Reichweite zu vergrößern und ihre Marketingstrategien zu verbessern. Lassen Sie sich nicht zurückfallen!
Obwohl all diese Martech-Tools nützlich sind, können sie Ihr Budget belasten – insbesondere, wenn Sie bereits ähnliche Software abonniert haben. Glauben Sie es oder nicht, jedes Jahr werden über 40 Milliarden Dollar für falsch genutzte Software verschwendet. Stellen Sie sicher, dass Ihr Geld so effizient wie möglich ausgegeben wird, indem Sie sich noch heute für G2 Track anmelden.

Rebecca Reynoso
Rebecca Reynoso is the former Sr. Editor and Guest Post Program Manager at G2. She holds two degrees in English, a BA from the University of Illinois-Chicago and an MA from DePaul University. Prior to working in tech, Rebecca taught English composition at a few colleges and universities in Chicago. Outside of G2, Rebecca freelance edits sales blogs and writes tech content. She has been editing professionally since 2013 and is a member of the American Copy Editors Society (ACES).