Zusammenfassung
In einer wachsenden Zahl von Unternehmen kommen Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, für Marketingzwecke zum Einsatz. Um das enorme Potenzial auszuschöpfen, müssen Marketingverantwortliche die verschiedenen Anwendungsarten verstehen und wissen, wie diese sich weiterentwickeln könnten. Dieses Kapitel bietet einen anwendungsorientierten Überblick über den aktuellen Stand der KI in der Marketingpraxis. Ein Bezugsrahmen wird vorgestellt, der bei der Einschätzung hilft, welche Technologien wann sinnvoll eingesetzt werden können. Dabei werden KI-Anwendungen nach ihrem Intelligenzgrad (einfache Aufgabenautomatisierung oder fortgeschrittenes maschinelles Lernen) und ihrer Struktur (eigenständige Anwendung oder integrierte Plattformlösungen) klassifiziert. Die wichtigsten Herausforderungen und Risiken für Marketingverantwortliche bei der Nutzung von KI-Anwendungen werden analysiert.
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Notes
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Programmatische Werbung (Programmatic Advertising) bezeichnet den automatisierten und individualisierten Ein- und Verkauf sowie das Aussteuern von Werbeflächen in Echtzeit. Die Abwicklung über KI-Technologie soll Ressourcen sparen, Prozesse vereinfachen, eine flexiblere Preisgestaltung ermöglichen und die Relevanz der ausgelieferten Werbung für den Nutzer erhöhen. Derzeit wird das Prinzip des Programmatic Advertising in Deutschland hauptsächlich für Online-Werbung umgesetzt. Es ist aber auch für andere Medienkategorien (Out of Home, Bewegtbild, Radio oder TV etc.) denkbar bzw. in der Testphase (Samuel et al., 2021).
- 2.
Chatbots (oder auch: Bots) als KI-Anwendungsform erlauben Unternehmen, die Kommunikation mit ihrer Kundschaft zu verbessern, zu intensivieren und vor allem zu automatisieren.
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Deep Learning (deutsch: mehrschichtiges Lernen, tiefes Lernen oder tiefgehendes Lernen) bezeichnet eine Methode des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze (KNN) mit zahlreichen Zwischenschichten (englisch: hidden layers) zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht einsetzt und dadurch eine umfangreiche innere Struktur herausbildet (Goodfellow et al., 2016). Deep Learning wurde bislang u. a. in den Bereichen Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelle Übersetzung, Medikamentenentwicklung, medizinische Bildanalyse eingesetzt, wo es zu Ergebnissen geführt hat, die mit der Leistung menschlicher Experten vergleichbar sind und diese in einigen Fällen sogar übertreffen (Ciresan et al., 2012; Hu et al., 2020).
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Pieper, J. (2023). Künstliche Intelligenz im Marketing. In: Lucas, C., Schuster, G. (eds) Innovatives und digitales Marketing in der Praxis. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-38210-0_13
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