KI im Marketing: Mehr Investitionen in Daten nötig

Künstliche Intelligenz (KI) wird im digitalen Marketing immer wichtiger, sowohl beim ROI als auch beim Kundenerlebnis bescheinigen ihr Experten einen positiven Beitrag. Das zeigt die Studie 'Digital Dialog Insights 2019' von UIM und der Stuttgarter Hochschule der Medien. Drei Viertel der Experten prognostizieren KI eine hohe Bedeutung für werbetreibende Unternehmen und Agenturen. Die Hälfte der Befragten geht sogar davon aus, dass die intelligente Technologie in Zukunft einen wesentlichen Bestandteil der Marketing-Strategie eines Unternehmens ausmachen wird. Allerdings müssten aktuelle KI-Konzepte überarbeitet werden: Lediglich 15 Prozent der befragten Experten halten die Technologie aktuell für ausgereift genug, um sie im intelligenten Marketing produktiv einsetzen zu können. Entsprechend hoch ist die Bereitschaft der Unternehmen, hier zu investieren.

Basis für verbesserte Personalisierung

Der Einsatz von KI helfe vor allem bei der Personalisierung und Individualisierung, davon sind 89 Prozent der Experten überzeugt.

Mit Hilfe smarter Technologien lasse sich das Targeting optimieren bestätigen 82 Prozent der Befragten. 75 Prozent 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 Prozent) und Werbemotiven (49 Prozent) personalisiert werden können. Ein weiteres Fazit: Künstliche Intelligenz habe das Potenzial, als 'Qualitäts-Booster' zur Verbesserung des digitalen Marketings beizutragen. So sind sich 83 Prozent der befragten Experten sicher, dass Personalisierung die Qualität von Werbebotschaften erhöht. Diese werde außerdem durch intelligenten Content verbessert (79 Prozent). Zwei Drittel der Studienteilnehmer sind überzeugt, dass die Marketing-Qualität zusätzlich durch effektive Zielgruppen-Ansprache über Targeting gesteigert wird.

Große Hürde: Datenqualität

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hängt jedoch nicht nur von der Investitionsbereitschaft, sondern auch von der Qualität der zur Verfügung stehenden Daten ab. 84 Prozent der Experten sehen darin eine große bzw. sehr große Herausforderung. Als weitere Herausforderung benennen die Experten die Identifikation von Konsumenten nach dem Wegfall von 3rd Party Cookies (66 Prozent). Mehr als die Hälfte (57 Prozent) halten die geringe Opt-in-Basis für die Nutzung und Verknüpfung von Daten zudem für herausfordernd. Die mangelnde Qualität der verfügbaren Daten bewerten bereits heute knapp 60 Prozent der Experten als hohe bzw. sehr hohe Hürde. Als wichtigste Qualitätskriterien sehen die Studienteilnehmer die Aktualität und Konsistenz der Daten mit 96 Prozent bzw. 80 Prozent Zustimmung. Aber auch die Kriterien Aktualität des zugrundeliegenden Datenmodells (74 Prozent), Dokumentation der Datenherkunft (73 Prozent), hoher Grad an Nutzeridentifikation (67 Prozent) und Vollständigkeit der Daten in Bezug auf Nutzeridentitäten (64 Prozent) sowie Art der Datengenerierung (57 Prozent) und Persistenz der Dateninformation (52 Prozent) hält die Mehrheit der Experten für wichtig bzw. sehr wichtig.

Entsprechend prognostizieren die Experten eine hohe Investitionsbereitschaft in die Datenbasis. 65 Prozent glauben, dass die Verbesserung der Datenqualität für KI in Zukunft gefördert wird. Nur ein Drittel der Befragten setzt aktuell auf Opt-ins als Bestandteil ihrer KI-Strategie. Allerdings rechnet bereits über die Hälfte der Studienteilnehmer branchenweit mit dem Ausbau der Opt-in-Basis zur Realisierung von KI-basierten Strategien (56 Prozent).