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AI Marketing: Was ist Artificial Intelligence Marketing?

Viele Unternehmen und Marketingteams, die sie unterstützen, setzen schnell auf intelligente Technologielösungen, um die operative Effizienz zu fördern und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern. Über diese Plattformen sind Vermarkter in der Lage, ein differenzierteres und umfassenderes Verständnis ihrer Zielgruppe zu erlangen. Die durch diesen Prozess gesammelten Informationen können dann verwendet werden, um Conversions voranzutreiben und gleichzeitig die Arbeitsbelastung von Marketingteams zu verringern.

Was ist KI-Marketing?

KI-Marketing nutzt KI-Technologien, um automatisierte Entscheidungen auf der Grundlage von Datenerhebung, Datenanalyse und weiteren Beobachtungen der Öffentlichkeit oder wirtschaftlichen Trends zu treffen, die marketingbezogene Bemühungen beeinflussen können. Künstliche Intelligenz wird oft bei Marketingbemühungen eingesetzt, bei denen Geschwindigkeit unerlässlich ist. Kiesische Intelligenz-Tools verwenden Kundendaten und -profile, um zu lernen, wie man am besten mit Kunden kommuniziert, und benötigen dann personalisierte Nachrichten zur richtigen Zeit ohne das Eingreifen von Marketing-Teammitgliedern, um maximale Effizienz zu gewährleisten. Für viele Marketing-Profis heute wird künstliche Intelligenz verwendet, um Marketing-Teams zu erweitern oder mehr taktische Aufgaben auszuführen, die weniger menschliche Nuancen erfordern.

Zu den Anwendungsfällen des KI-Marketings gehören:

  • Datenanalyse
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Medienkauf
  • automatisierte Entscheidungsfindung
  • Generieren von Inhalten
  • Echtzeit-Anpassung


Komponenten der AE im Marketing

Es ist klar, dass künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle dabei spielt, Vermarktern zu helfen, sich mit Verbrauchern zu verbinden. Die folgenden Komponenten des KI-Marketings sind die heutigen führenden Lösungen, die dazu beitragen, die Lücke zwischen den riesigen Mengen an gesammelten Kundendaten und den nachfolgenden praktikablen Schritten zu schließen, die auf zukünftige Kampagnen angewendet werden können:

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen wird von künstlicher Intelligenz angetrieben und umfasst Computeralgorithmen, die Informationen analysieren und sich durch Erfahrung automatisch verbessern können. Geräte, die maschinelles Lernen nutzen, analysieren neue Informationen im Kontext relevanter historischer Daten, die Entscheidungen darüber informieren können, was in der Vergangenheit funktioniert hat oder nicht.

Big Data und Analysen

Die Entstehung digitaler Medien hat zu einem Zustrom von Big Data geführt, der Vermarktern die Möglichkeit bot, ihre Bemühungen zu verstehen und den Wert über Kanäle genau zuzuweisen. Dies hat auch zu einer übermäßigen Datensättigung geführt, da viele Vermarkter Schwierigkeiten haben zu bestimmen, welche Datensätze es wert sind, gesammelt zu werden.

AI Platform Lösungen

Effektive Lösungen auf der Grundlage künstlicher Intelligenz bieten Vermarktern eine zentrale Plattform für das Management riesiger Datenmengen. Diese Plattformen sind in der Lage, tiefe Marketinginformationen in Ihrer Zielgruppe zu erhalten, damit Sie datengesteuerte Entscheidungen darüber treffen können, wie Sie sie am besten erreichen können. Beispielsweise können Frameworks wie Bayesian Learning and Forgetting Vermarktern helfen, ein klareres Verständnis dafür zu gewinnen, wie empfänglich ein Kunde für eine bestimmte Marketinganstrengung ist.

Ki-Marketing-Herausforderungen

Modernes Marketing basiert auf einem gründlichen Verständnis der Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden und damit auf der Fähigkeit, schnell und effektiv auf dieses Wissen zu reagieren. Die Fähigkeit, datengesteuerte Echtzeitentscheidungen zu treffen, hat DIE AE für Marketing-Stakeholder an die Spitze gebracht. Marketingteams müssen jedoch anspruchsvoll sein, wenn sie entscheiden, wie SIE AM besten in ihre Kampagnen und Operationen integriert werden kann. Die Entwicklung und der Einsatz von Instrumenten der künstlichen Intelligenz befinden sich noch in einem frühen Stadium. Daher gibt es einige Herausforderungen, die Sie beachten sollten, wenn Sie AE im Marketing implementieren.

Schulungszeit und Datenqualität

Tools für künstliche Intelligenz wissen nicht automatisch, welche Maßnahmen sie ergreifen sollen, um Marketingziele zu erreichen. Sie benötigen Zeit und Schulungen, um organisatorische Ziele, Kundenpräferenzen, historische Trends zu lernen, den allgemeinen Kontext zu verstehen und Fähigkeiten zu etablieren. Dies braucht nicht nur Zeit, sondern erfordert auch Garantien für die Datenqualität . Wenn KI-Tools nicht mit genauen, zeitnahen und repräsentativen qualitativ hochwertigen Daten geschult werden, wird das Tool nicht optimale Entscheidungen treffen, die nicht den Wünschen der Verbraucher entsprechen, wodurch der Wert des Instruments verringert wird.

Privatsphäre

Verbraucher und Regulierungsbehörden gehen ebenfalls hart gegen die Art und Weise vor, wie Organisationen ihre Daten verwenden. Marketingteams müssen sicherstellen, dass sie Verbraucherdaten ethisch und in Übereinstimmung mit Standards wie der DSGVO verwenden, andernfalls riskieren sie hohe Strafen und Reputationsschäden. Das ist eine Herausforderung in Bezug auf DIE AE. Sofern die Instrumente nicht speziell für die Einhaltung bestimmter rechtsrechtlicher Leitlinien programmiert sind, können sie das überschreiten, was im Hinblick auf die Verwendung von Verbraucherdaten zur Anpassung als akzeptabel angesehen wird.

Buy-in

Es kann für Marketingteams schwierig sein, unternehmenden Stakeholdern den Wert von Investitionen in künstliche Intelligenz nachzuweisen. Obwohl KPIs wie ROI und Effizienz leicht quantifizierbar sind, ist es weniger offensichtlich zu zeigen, wie SICH DIE AY das Kundenerlebnis oder den Ruf der Marke verbessert hat. Vor diesem Grund müssen Marketingteams sicherstellen, dass sie über die Messkapazitäten verfügen, um diese qualitativen Gewinne Investitionen in DIE AE zuzuschreiben.

Best Practices für den Einsatz

Da künstliche Intelligenz ein neueres Marketinginstrument ist, wurden keine definitiven Best Practices festgelegt, um die ersten Implementierungen von Marketingteams voranzutreiben.

Anpassung an eine sich entwickelnde Marketinglandschaft

Mit dem Aufkommen von IA kommt ein Ausfall des täglichen Marketingbetriebs. Vermarkter müssen prüfen, welche Arbeitsplätze ersetzt und welche geschaffen werden. Eine Studie hat ergeben, dass fast 6 von 10 aktuellen Jobs als Marketingspezialist und Analyst durch Marketingtechnologie ersetzt werden.

So verwenden Sie IA im Marketing

Es ist wichtig, mit einem umfassenden Plan zu beginnen, wenn Sie künstliche Intelligenz in Kampagnen und Marketing-Operationen verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass Marketingteams kostspielige Herausforderungen minimieren und in kürzester Zeit maximalen Wert aus ihren Investitionen in IA ziehen.

Bevor Sie ein KI-Tool für Marketingkampagnen implementieren, gibt es einige wichtige Faktoren zu berücksichtigen:

Ziele setzen

Wie bei jedem Marketing-Programm ist es wichtig, klare Ziele und Marketing-Analysen von Anfang an zu setzen. Beginnen Sie damit, Bereiche innerhalb von Kampagnen oder Operationen zu identifizieren, die die IA verbessern könnte, wie z. B. Segmentierung. Legen Sie also klare KPIs fest, die dazu beitragen werden, den Erfolg der erweiterten Kampagne für künstliche Intelligenz zu klären: Dies ist besonders wichtig für qualitative Ziele wie "Verbesserung des Kundenerlebnisses".

Datenschutzstandard

Stellen Sie zu Beginn Ihres KI-Programms sicher, dass Ihre PLATTFORM für künstliche Intelligenz die akzeptable Datennutzung im Namen der Anpassung nicht überschreitet. Stellen Sie sicher, dass die Datenschutzstandards auf den Plattformen nach Bedarf festgelegt und programmiert werden, um die Einhaltung und das Vertrauen der Verbraucher aufrechtzuerhalten.

Datenmenge und Quellen

Um mit KI-Marketing beginnen zu können, müssen Vermarkter über eine große Menge an Daten verfügen. Dies wird das TOOL für künstliche Intelligenz über Kundenpräferenzen, externe Trends und andere Faktoren ausbilden, die den Erfolg von Kampagnen beeinflussen, die durch künstliche Intelligenz ermöglicht werden. Diese Daten können aus CRM, Marketingkampagnen und Websitedaten Ihrer Organisation gewonnen werden. Darüber hinaus können Vermarkter dies durch Daten des zweiten und dritten Teils ergänzen. Dies kann Standortdaten , Wetterdaten und andere externe Faktoren umfassen, die zu einer Kaufentscheidung beitragen können.

Talent für Datenwissenschaft erwerben

Viele Marketingteams verfügen nicht über Mitarbeiter mit den erforderlichen Fachkenntnissen in den Bereichen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz, was es schwierig macht, mit großen Datenmengen zu arbeiten und Einblicke zu geben. Um die Programme auf den Weg zu bringen, sollten Organisationen mit Drittorganisationen zusammenarbeiten, die bei der Datenerhebung und -analyse helfen können, KI-Programme auszubilden und die kontinuierliche Wartung zu erleichtern.


Datenqualität erhalten

Da maschinelle Lernprogramme mehr Daten verbrauchen, wird das Programm lernen, genaue und effektive Entscheidungen zu treffen. Wenn die Daten jedoch nicht standardisiert und fehlerfrei sind, werden die Informationen nicht hilfreich sein und können künstliche Intelligenzprogramme tatsächlich dazu veranlassen, Entscheidungen zu treffen, die Marketingprogramme behindern. Vor der Implementierung von KI-Marketing müssen sich Marketingteams mit Datenmanagementteams und anderen Geschäftsbereichen abstimmen, um Prozesse für die Datenreinigung und -wartung festzulegen. Betrachten Sie bei der Anwendung die sieben wesentlichen Datengrößen:

    • Pünktlichkeit
    • Vollständigkeit
    • Textur
    • Relevanz
    • Transparenz
    • Präzision
    • Repräsentativität

Auswahl einer KI-Plattform

Die Auswahl der richtigen Plattform oder Plattformen ist ein entscheidender Schritt, um ein KI-Marketingprogramm auf den Weg zu bringen. Vermarkter sollten die Lücken, die die Plattform zu schließen versucht, identifizieren und Lösungen nach Fähigkeiten auswählen. Dies wird sich um das Ziel drehen, das Marketingprofis erreichen wollen: Beispielsweise erfordern Geschwindigkeits- und Produktivitätsziele andere Funktionen als die Tools, mit denen die allgemeine Kundenzufriedenheit mit IA verbessert wird. Eine Sache, die Sie bei der Auswahl eines Tools beachten sollten, ist die Sichtbarkeit, die Sie benötigen, warum eine Plattform für künstliche Intelligenz eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Je nach verwendetem Algorithmus können Marketingteams einen klaren Bericht darüber erhalten, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde und welche Daten die Entscheidung beeinflusst haben.

Vorteile der Nutzung künstlicher Intelligenz im Marketing

Es gibt eine Vielzahl von Anwendungsfällen für künstliche Intelligenz bei Marketingbemühungen, und jeder dieser Anwendungsfälle bringt verschiedene Vorteile wie Risikominderung, höhere Geschwindigkeit, höhere Kundenzufriedenheit, höhere Einnahmen und vieles mehr. Die Vorteile können quantifizierbar (Anzahl der Verkäufe) oder nicht quantifizierbar (Benutzerzufriedenheit) sein. Es gibt einige allgemeine Vorteile, die auf alle Fälle von Verwendung von IA angewendet werden können:

 

Kampagnen-ROI-Erhöhung

Wenn sie richtig genutzt werden, können Vermarkter künstliche Intelligenz nutzen, um ihr gesamtes Marketingprogramm zu transformieren, indem sie die wertvollsten Informationen aus ihren Datensätzen extrahieren und in Echtzeit darauf reagieren. Plattformen für künstliche Intelligenz können schnelle Entscheidungen darüber treffen, wie Mittel am besten zwischen Medienkanälen zugewiesen werden können, oder effektivere Anzeigenplatzierungen analysieren, um Kunden konsequenter zu engagieren und dabei maximalen Wert aus Kampagnen zu erzielen.  

Bessere Kundenbeziehungen und Anpassung in Echtzeit

Künstliche Intelligenz kann Ihnen helfen, Kunden an geeigneten Stellen im Lebenszyklus des Verbrauchers personalisierte Nachrichten zur Verfügung zu stellen. Künstliche Intelligenz kann Auch Vermarktern helfen, gefährdete Kunden zu identifizieren und sie mit Informationen anzusprechen, die sie dazu bringen, die Marke wieder zu engagieren.

Erweiterte Marketingmessung

Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, mit allen Daten Schritt zu halten, die durch digitale Kampagnen erzeugt werden, was es schwierig macht, den Erfolg wieder mit bestimmten Kampagnen zu verbinden. Dashboards, die künstliche Intelligenz nutzen, ermöglichen einen umfassenderen Überblick darüber, was funktioniert, so dass es auf allen Kanälen und Budgets repliziert werden kann, die entsprechend zugewiesen werden. 

Entscheidungen schneller treffen

Künstliche Intelligenz ist in der Lage, taktische Datenanalysen schneller durchzuführen als ihre menschlichen Pendants und maschinelles Lernen zu nutzen, um schnelle Schlussfolgerungen basierend auf der Kampagne und dem Kontext des Kunden zu erzielen. Dies gibt teammitgliedern Zeit, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, die dann Kampagnen informieren können, die durch künstliche Intelligenz ermöglicht werden. Mit künstlicher Intelligenz müssen Vermarkter nicht länger auf das Ende einer Kampagne warten, um Entscheidungen zu treffen, sondern können Echtzeitanalysen verwenden, um bessere Medienentscheidungen zu treffen. 

7 Beispiele für künstliche Intelligenz im Marketing

Künstliche Intelligenz wird in Marketinginitiativen in einer Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt, in einer Vielzahl von Branchen wie Finanzdienstleistungen, Regierung, Unterhaltung, Gesundheitswesen, Einzelhandel und mehr. Jeder Anwendungsfall bietet unterschiedliche Ergebnisse, von Verbesserungen der Kampagnenleistung bis hin zu einer verbesserten Kundenerfahrung oder einer höheren Effizienz im Marketingbetrieb. 

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Unternehmen maschinelles Lernen nutzen können, um einen umfassenderen Marketingplan zu erstellen. Betrachten Sie Folgendes:

1. Angebote für programmatische Werbekäufe

Ein Problem, auf das Marketingteams oft stoßen, ist die Entscheidung, wo Anzeigen und Nachrichten platziert werden sollen. Marketingteams können fundierte Pläne basierend auf benutzerpräferenzen erstellen, aber diese Teams sind nicht flexibel oder flink genug, um den Plan in Echtzeit auf der Grundlage der neuesten Verbraucherinformationen zu ändern. Künstliche Intelligenz wird von Vermarktern eingesetzt, um diese Herausforderung durch programmatische Werbung zu mildern. Programmplattformen nutzen maschinelles Lernen, um werbungsplätze zu bieten, die für die Zielgruppein Echtzeit relevant sind. Das Angebot wird durch Daten wie Interessen, Standort, Einkaufsverlauf, Käuferabsicht und vieles mehr informiert. Dies ermöglicht es Marketing-Teams, die richtigen Kanäle zur richtigen Zeit zu einem wettbewerbsfähigen Preis zu zielen. Der programmatische Kauf ist ein Beispiel dafür, wie maschinelles Lernen die Marketingflexibilität erhöhen kann, um Kunden zu befriedigen, wenn sich ihre Bedürfnisse und Interessen weiterentwickelt.  

2. Runde Wählen Sie die richtige Nachricht

Über Kanäle hinweg reagieren verschiedene Verbraucher auf unterschiedliche Botschaften: Einige können mit emotionalem Charme, einige mit Humor, andere mit Logik schwingen. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können verfolgen, auf welche Messaging-Nutzer reagiert haben, und ein umfassenderes Benutzerprofil erstellen. Von dort aus können Marketingteams Benutzern je nach Ihren Vorlieben personalisiertere Nachrichten zur Verfügung stellen. Netflix verwendet beispielsweise maschinelles Lernen, um zu verstehen, welche Genres ein bestimmter Benutzer interessiert. Passen Sie dann das Kunstwerk an, das der Benutzer sieht, um diesen Interessen zu entsprechen. Auf dem Netflix Tech Blog erklären sie, wie sie Algorithmen verwenden, um zu bestimmen, welches Kunstwerk einen Zuschauer am meisten dazu verwoben wird, einen bestimmten Titel anzuschauen, und sagen:"Wir erwägen, das Bild, das wir verwenden, um den Film Good Will Hunting darzustellen, anzupassen.

Hier können wir diese Entscheidung an die Vorliebe eines Mitglieds für unterschiedliche Genres und Themen anpassen. Jemand, der viele romantische Filme gesehen hat, könnte sich für Good Will Hunting interessieren, wenn wir das Kunstwerk zeigen, das Matt Damon und Minnie Driver enthält, während ein Mitglied, das viele Stücke gesehen hat, zu dem Film hingezogen werden könnte, wenn wir das Kunstwerk mit Robin Williams, einem bekannten Komiker, verwenden. " Credit: Netflix Tech BlogWenn KI und maschinelles Lernen verwendet werden, können diese Plattformen wertvolle Kundendaten sammeln, die es Marketingteams ermöglichen, die Conversion-Raten zu erhöhen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

 

Marketing-Teams können dann alle diese Daten analysieren, um eine differenziertere Sicht auf den Kunden zu erstellen, einschließlich der Betrachtung zusätzlicher Faktoren, wie zum Beispiel, ob ein Benutzer einen Titel unabhängig vom Bild betrachtet hat und wie dies in zukünftigen Messaging spielt.  

3. Granulare Anpassung

Die Verbraucher erwarten heute ein sehr granulares Maß an Personalisierung. Marketingbotschaften sollten durch die Interessen eines Nutzers, den Einkaufsverlauf, den Standort, vergangene Markeninteraktionen und unzählige andere Datenpunkte beeinflusst werden. Künstliche Intelligenz hilft Marketingteams, über die Standarddemografie hinauszugehen, um individuelle und granulare Verbraucherpräferenzen zu kennen. Dies hilft Marken, kuratierte Erlebnisse zu schaffen, die auf dem einzigartigen Geschmack eines Kunden basieren. Zum Beispiel verwendet Spotify künstliche Intelligenz, um benutzerdefinierte Playlists zu erstellen, basierend auf dem, was ein Kunde in der Vergangenheit gehört hat, aktuellen Hits aller Genres und welcher Musik Sie sprechen. Verwenden Sie diese Datensätze, um benutzerdefinierte Playlists für Benutzer zu erstellen und Genre-Playlists zu erstellen, die auf Künstlern basieren, die in Unterhaltungen, Artikeln usw. erscheinen.

Ein weiterer Trend, der auf der Anpassung basiert, die durch künstliche Intelligenz ermöglicht wird, ist der atomare Inhalt.

 

Hier erfährt KI die Vorlieben der Kunden und extrahiert Teile aus einer Inhaltsbibliothek, um eine personalisierte E-Mail oder ein Personalisiertes Angebot für einen Kunden mit relevanten Bildern, Videos oder Artikeln zu erstellen. 

4. Chatbots und Gesprächserlebnisse

Mit der Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung durch künstliche Intelligenz werden Chatbots nun verwendet, um Kundendienstmitarbeiter zu erhöhen. Kunden mit grundlegenderen Fragen können chatbots verweisen, die sofortige und genaue Antworten geben. Sie werden in der Lage sein, vergangene Fragen und historische Daten zu nutzen, um personalisierte Ergebnisse zu liefern. Dies gibt Kundendienstmitarbeitern Zeit, an komplizierten Anforderungen zu arbeiten, die mehr menschliche Nuancen erfordern.  

5. Platz Vorhersage-Marketinganalyse

Angesichts so vieler Daten haben Marketingteams Schwierigkeiten, Einblicke daraus zu machen. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Marketingteams, das Beste aus diesen Daten zu machen, indem sie vorausschauende Analysen verwenden, die eine Reihe von maschinellem Lernen, Algorithmen, Modellen und Datensätzen nutzen, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Dies kann Marketingteams helfen, zu verstehen, welche Arten von Produkten ein Verbraucher wann suchen wird, sodass sie Kampagnen genauer positionieren können.

Zum Beispiel. Amazon verwendet vorausschauende Analysen, um Verbrauchern Produkte vorzuschlagen, die auf früheren Einkäufen und Verhaltensweisen basieren, was die Conversions und die Kundenzufriedenheit erhöht. Künstliche Intelligenz kann auch verwendet werden, um Marketingteams dabei zu helfen, die Zuschreibung genauer zu überwachen, sodass Teams sehen können, welche Kampagnen am meisten zum ROI beigetragen haben. 

 

Bild: Woo Commerce

6. Platz Marketing-Operationen

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für künstliche Intelligenz im Marketing ist die Steigerung der Effizienz in verschiedenen Prozessen. Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, taktische Prozesse wie das Sortieren von Marketingdaten, die Beantwortung gemeinsamer Kundenfragen und die Durchführung von Sicherheitsfreigaben zu automatisieren. Dies gibt Marketingteams mehr Zeit, um an strategischer und analytischer Arbeit zu arbeiten.    

7. Platz Dynamische Preise

Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, Marken wettbewerbsfähiger zu machen, indem sie dynamische Preisgestaltung ermöglicht. KI-Plattformen können optimale Preise für Produkte in Echtzeit vorschlagen, indem sie riesige Mengen historischer und wettbewerbsfähiger Daten bewerten. Diese Strategie war besonders effektiv im Einzelhandel. Es ermöglicht Marken, die Preise anzupassen, um die Nachfrage nach bestimmten Produkten widerzuspiegeln, den Umsatz zu steigern und den Wettbewerb zu übertreffen. 

Prognosen und Trends für KI-Marketing

Obwohl künstliche Intelligenz im Marketingbereich noch weitgehend neu ist, verspricht sie nur an Popularität zu werden. Es gibt einige TRENDS in der AE, die Vermarkter in den kommenden Jahren sehen werden und sich anpassen sollten:

Künstliche Intelligenz wächst:

  • Gartner prognostizierte, dass KI bis 2022 rund 33 Prozent der Datenanalysten im Marketing ersetzen wird.
    • Tech-Giganten realisieren die Vorteile und das Potenzial künstlicher Intelligenz. Im Jahr 2016 gaben sie bereits durchschnittlich zwischen 20 und 30 Milliarden US-Dollar aus. 90 % dieses Budgets konzentrierten sich auf Vertrieb und Forschung.
    • Darüber hinaus prognostizierte Gartner im Jahr 2020, dass mehr als 40 % der Data Science-Aktivitäten

Teams skalieren durch IA

Marketingteams werden stärker unter Druck gesetzt, den Marketingwert und den ROI den Führungskräften zu demonstrieren. Teams werden KI-Lösungen nutzen, um diese Ziele voranzutreiben und Mittel besser für erfolgreiche Kampagnen bereitzustellen und Marketingmetriken bereitzustellen, die den Wert von Kampagnen beweisen.

Marketing-Führungskräfte, die künstliche Intelligenz nicht nutzen, werden durch solche ersetzt, die dies tun

Laut Gartner werden Marketing-Intuition Manager in dieser sich entwickelnden Marketinglandschaft nicht mehr so wettbewerbsfähig sein. Die meisten von Gartner befragten Unternehmen verwenden KI-Lösungen in ihrer Marketingstrategie oder beabsichtigen dies. Nur 13 % sehen in den nächsten drei Jahren keine Verwendung davon.

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