Der Einfluss generativer KI auf das Marketing: die Insights von Jean-Christophe Bertrand (PwC)

Generative KI verändert die Spielregeln im Marketing: Sie schafft neue Möglichkeiten für Kreativität und Effizienz, indem sie die Content-Erstellung automatisiert und Kundenerlebnisse personalisiert. Um das Beste daraus zu machen, muss man ihre Funktionsweise und ihre Grenzen verstehen. Jean-Christophe Bertrand, Experte bei PwC, teilt hier seine Insights darüber, wie Unternehmen sich an diesen technologischen Wandel anpassen können, und betont dabei Planung und ethische Überlegungen.

Die praktischen Anwendungen generativer KI im Marketing

Definition von generativer KI

Generative KI ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz, die auf die Erstellung neuer und origineller Inhalte ausgerichtet ist. Im Gegensatz zur klassischen KI, die vorhandene Daten analysiert, erzeugt sie Texte, Bilder, Ton und andere Inhalte auf Basis von Modellen, die auf riesigen Datenmengen trainiert wurden. Diese Fähigkeit revolutioniert das Marketing.

Content-Erstellung in großem Maßstab verbessern

Die Fähigkeit, schnell und in großem Maßstab hochwertigen Content zu produzieren, ist einer ihrer wichtigsten Beiträge.

Werkzeuge für automatisches Schreiben

Plattformen wie große Sprachmodelle erzeugen fesselnde Texte für Blogs, Social-Media-Beiträge oder E-Mail-Kampagnen und imitieren menschliche Stile, um relevant und ansprechend zu bleiben.

Software zur Bildgenerierung

Werkzeuge vom Typ Text-zu-Bild erstellen aus Beschreibungen einzigartige Visuals und ermöglichen es, personalisierte Bilder schneller zu produzieren, als Ergänzung und nicht als Ersatz für den künstlerischen Blick des Menschen.

Kundenerlebnisse personalisieren

Die Personalisierung ist zu einem entscheidenden Faktor geworden. Generative KI passt Interaktionen an, um Zufriedenheit und Treue zu steigern:

• Dynamische Preisgestaltung: Durch die Analyse von Verhalten und Trends in Echtzeit passt sie Angebote an, um Verkäufe und Rentabilität zu optimieren.
• Zielgerichtete Kampagnen: Sie ermittelt die besten Wege, jedes Segment zu erreichen, und erstellt Botschaften und Visuals, die stärker resonieren und das Engagement erhöhen.

Vorbereitung der Unternehmen: die Ergebnisse der Studie PwC / OpinionWay

PwC hat gemeinsam mit OpinionWay die Reife und die Investitionen von mehr als 1.000 Unternehmen in KI-Projekte bewertet. Zentrale Erkenntnisse:

• Nur 35 % der Unternehmen hatten KI-Projekte gestartet.
• Zwischen der öffentlichen Wahrnehmung und der tatsächlichen Umsetzung besteht eine erhebliche Kluft.
• KMU schätzen generative KI besonders für die Kundenbindung.

Die Gründe für das Zögern sind wiederkehrend: Mangel an qualifizierten Talenten und unzureichende Dateninfrastruktur.

Herausforderungen und ethische Überlegungen

Mangel an Talenten und Dateninfrastruktur

Viele Organisationen haben Mühe, die nötige Expertise zu finden, um KI-Systeme zu entwickeln und zu verwalten, und über robuste Datensysteme für die Verarbeitung in großem Maßstab zu verfügen.

Ein effizientes Datenmanagement

Der Erfolg beruht auf der Qualität der Daten: Bereinigung (fehlerfreie Daten) und Kennzeichnung (um die Modelle besser zu trainieren).

Ethik: Verzerrungen, Datenschutz, Transparenz

Die Integration von KI wirft ethische Fragen auf, die Unternehmen angehen müssen, um das Vertrauen zu bewahren:

• Verringerung von Verzerrungen: die Modelle kontinuierlich überwachen und anpassen, um die Verzerrungen der Trainingsdaten nicht fortzuschreiben.
• Datenschutz: sensible Informationen durch robuste Sicherheitsmaßnahmen und transparente Richtlinien schützen.
• Ethische Rahmenwerke: Anonymisierung der Daten, Erkennung von Verzerrungen und transparente Kommunikation (Einhaltung der DSGVO) stärken das Vertrauen.

Die sich wandelnde Rolle der Marketingleiter

Der Aufstieg dieser Werkzeuge verändert die von einem Marketingleiter erwarteten Kompetenzen. Über Strategie, Marke und Kampagnen hinaus muss er nun:

• Die KI-Technologien verstehen (Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenanalyse);
• Das Datenmanagement beherrschen (Erfassung, Bereinigung, Kennzeichnung, Analyse);
• Mit den Data Scientists und KI-Spezialisten zusammenarbeiten;
• Eine ethische Aufsicht über die Anwendungen sicherstellen.

Eine effiziente Integration setzt gut identifizierte Anwendungsfälle voraus, an KPIs gemessene Pilotprojekte, Investitionen in die Weiterbildung und die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen. Marken wie Coca-Cola (dynamische Preisgestaltung) oder Sephora (personalisierte Empfehlung) veranschaulichen die Vorteile bereits.

Fazit

Sich an generative KI anzupassen, ist keine Option: Es ist eine Voraussetzung für Beständigkeit. Höhere Effizienz, Personalisierung in großem Maßstab und kontinuierliche Innovation machen sie zu einem wichtigen Marketinghebel, sofern man den Menschen, die Ethik und die Datenqualität in den Mittelpunkt stellt.

Genau das ist die Überzeugung von MyJiminy: KI im Dienste Ihrer Inhalte, aber geleitet von echten Künstlern. Entdecken Sie unser Angebot für KI-Content oder sprechen Sie mit einem dedizierten Projektleiter.