AI im Marketing für mittelständische Unternehmen

Mittelständische Unternehmen (KMUs) interessieren sich zunehmend für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (AI) im Marketing, da diese Technologie ihnen hilft, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, Effizienz zu verbessern und personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen. Hier sind einige der Hauptinteressen und deren "Hürden" wir immer wieder begegnen:

• Personalisierung und Kundensegmentierung: AI kann riesige Datenmengen analysieren, um Kundendaten in Echtzeit zu segmentieren. Dadurch können mittelständische Unternehmen personalisierte Marketingbotschaften und Angebote erstellen, die gezielt auf individuelle Kundenbedürfnisse eingehen.

Das Problem: Leider erfassen viele Unternehmen ihre Daten nicht konsistent genug. Da gibt es womöglich Ansprechpartner im CRM, aber die Auftragsvergabe findet komplett getrennt statt. Eine Beziehung zwischen DIESER Ansprechparterin oder dem Ansprechpartner und JENEN Aufträgen lässt sich nur mühsam oder gar händisch herstellen. Klar gibt es Software, die "unstrukturierte" Daten in eine Ordnung bringen, nur sind diese Lösungen meist nur für wirklich große Unternehmen mit sehr vielen Daten und ausreichend Budget konzipiert. Es wäre ja schon schön, wenn die 1:n Relation eingehalten würde. Zur Erinnerung: Es gibt eine Firma (Adresse = ID) mit mehreren Ansprechparterinnen oder Ansprechpartner (ggf. auch an anderer Adresse) und diese befinden sich im Verkausfstatus X oder haben Aufträge Y bislang vergeben. Wer kennt Lösungen für den kleineren Mittelstand, die Ordnung in "unstrukturierte Daten" bringen?

• Automatisierung von Marketingprozessen: Mithilfe von AI können wiederholbare Aufgaben wie E-Mail-Marketing, Social-Media-Management und Lead-Scoring automatisiert werden. Das spart Ressourcen und ermöglicht es kleinen Marketingteams, effizienter zu arbeiten.

Ein Problem: Das Thema Lead-Scoring wird vernachlässigt. Was ist denn Lead Scoring überhaupt?

Lead Scoring ist eine Methode im Marketing, um potenzielle Kunden (Leads) zu bewerten und zu priorisieren. Der Gedanke dahinter ist, dass nicht alle Leads gleich wertvoll sind. Einige Leads haben ein größeres Interesse oder eine höhere Wahrscheinlichkeit, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu kaufen, als andere. Lead Scoring hilft Unternehmen dabei, herauszufinden, welche Leads die besten Chancen auf einen Kauf bieten, damit sie ihre Verkaufs- und Marketingaktivitäten gezielt darauf ausrichten können.

Wie funktioniert Lead Scoring?

Punktevergabe: Jedes Lead wird nach bestimmten Kriterien bewertet und erhält Punkte. Diese Kriterien können z. B. sein:

• Demografische Daten: Wie alt ist der Lead, wo wohnt er, was arbeitet er? Passt er zur Zielgruppe?
• Verhalten: Welche Aktionen hat der Lead ausgeführt? Hat er die Website besucht, ein Formular ausgefüllt oder sich für den Newsletter angemeldet? Je mehr er sich mit der Marke beschäftigt, desto höher könnte seine Punktzahl sein.
• Interessen: Welche Inhalte hat der Lead angesehen? Hat er sich über Produkte informiert oder Blogs gelesen, die mit dem Angebot des Unternehmens zusammenhängen?

Ergebnis: Je mehr Punkte ein Lead sammelt, desto „wärmer“ ist er – das bedeutet, er ist wahrscheinlich eher bereit, ein Produkt zu kaufen. Leads mit niedrigen Punktzahlen sind „kälter“, d. h., sie sind möglicherweise weniger interessiert oder noch nicht bereit für einen Kauf.

Warum ist Lead Scoring nützlich?

• Zeitersparnis: Statt sich auf alle Leads gleich zu konzentrieren, können sich Vertriebs- und Marketingteams auf die vielversprechendsten Leads fokussieren.
• Bessere Erfolgschancen: Indem man Leads priorisiert, die eher zu einem Kauf bereit sind, steigt die Chance, den Verkauf abzuschließen.
• Effektive Kommunikation: Das Unternehmen kann „heißen“ Leads gezielte Angebote oder zusätzliche Informationen schicken, während „kalte“ Leads vielleicht erst einmal nur allgemeine Inhalte oder weiterführende Informationen erhalten.

In einfachen Worten: Lead Scoring hilft Unternehmen, potenzielle Kunden zu sortieren und zu bewerten, damit sie ihre Verkaufsanstrengungen auf diejenigen konzentrieren, die am wahrscheinlichsten kaufen.

Zurück zu AI:

• Verbesserte Datenanalyse: AI-basierte Analysetools bieten tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und den ROI von Marketingmaßnahmen. Mittelständische Unternehmen erhalten so fundiertere Entscheidungsgrundlagen und können Marketingstrategien besser optimieren.

Einige, wenige Beispiele für AI-basierte Analysetools:

AI-basierte Analysetools sind speziell entwickelte Softwarelösungen, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz große Datenmengen analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse ableiten. Diese Tools bieten tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und die Wirksamkeit von Marketingmaßnahmen (Return on Investment, ROI). Hier sind einige der wichtigsten AI-basierten Analysetools und deren Anwendungsbereiche:

Google Analytics 4 (GA4) mit AI-Funktionen

Einsatzbereich: Web- und Marketing-Analytics.

Funktion: GA4 verwendet maschinelles Lernen, um detaillierte Einblicke in das Nutzerverhalten zu bieten. Es erkennt Trends und Verhaltensmuster auf Websites und Apps, um Vorhersagen zu treffen, welche Zielgruppen am ehesten konvertieren werden. Es zeigt auch Anomalien in den Daten an, die auf Veränderungen im Kundenverhalten oder in der Performance hinweisen könnten.

Vorteile: Automatische Berichte und Vorhersagen zur Verbesserung der Kampagnenleistung.

HubSpot Marketing Analytics

Einsatzbereich: Integrierte Marketinglösungen.

Funktion: HubSpot verwendet AI, um Lead-Daten zu analysieren und zu bewerten. Es bietet detaillierte Berichte über den ROI von Marketingkampagnen, indem es die Customer Journey von der ersten Interaktion bis zum Abschluss verfolgt. Das Tool hilft, Muster im Kundenverhalten zu erkennen und Strategien entsprechend anzupassen.

Vorteile: Integrierte Lead-Scoring-Funktionen und Echtzeit-Analysen.

Salesforce Einstein Analytics

Einsatzbereich: Customer Relationship Management (CRM) und Datenanalyse.

Funktion: Salesforce Einstein nutzt AI, um Muster in Kundendaten zu erkennen und Prognosen für zukünftiges Verhalten zu erstellen. Es analysiert Markttrends, gibt Empfehlungen zur Optimierung von Marketingstrategien und bewertet den ROI laufender Kampagnen.

Vorteile: Umfassende Integration in CRM und datenbasierte Entscheidungsunterstützung.

Crimson Hexagon (Brandwatch)

Einsatzbereich: Social Media Monitoring und Marktanalyse.

Funktion: Brandwatch verwendet AI, um Social-Media-Daten in Echtzeit zu analysieren. Es kann Kundengespräche, Meinungen und Trends auf verschiedenen Plattformen wie Twitter, Facebook und Instagram verfolgen und tiefe Einblicke in die Kundenstimmung, aktuelle Trends und Marktmeinungen geben.

Vorteile: Echtzeit-Sentimentanalyse und Marktforschung.

Hootsuite Insights

Einsatzbereich: Social Media Management und Analyse.

Funktion: Hootsuite Insights nutzt AI, um Social-Media-Daten zu analysieren und herauszufinden, wie gut Kampagnen bei der Zielgruppe ankommen. Es bietet Sentiment-Analysen und Insights über das Verhalten von Followern, um die Wirkung von Social-Media-Marketing zu verbessern.

Vorteile: Einfache Integration in Social-Media-Strategien und fortlaufende Kampagnenoptimierung.

Lookerstudio mit AI-Integration

Einsatzbereich: Datenvisualisierung und Analyse.

Funktion: Das Looker Studio, ehemals Google Data Studio, hat sich als kostenfreies Tool zur Datenvisualisierung, insbesondere im Online-Marketing, fest etabliert. Es bietet nicht nur die Möglichkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen nahtlos in einem einzigen Bericht zu synchronisieren, sondern auch eine Plattform, auf der Nutzer:innen individuelle Dashboards erstellen, anpassen und erweitern können. Dabei rückt die Kollaboration in den Fokus: Teams haben die Möglichkeit, gemeinschaftlich an Dashboards zu arbeiten, diese zu teilen und somit in einem kollaborativen Umfeld datenbasierte Entscheidungen zu treffen..

Vorteile: Benutzerfreundliche Datenvisualisierung und prädiktive Analysen.

Tipp: ChatGPT im Looker Studio & Google Ads KI-Anzeigen

SheetGPT in Google Sheets ist in vielerlei Hinsicht nützlich: Da man Google Sheets auch ans Looker Studio anschließen kann, ist es möglich, mit SheetGPT Erklärungen für Daten mit SheetGPT direkt im Looker Studio zu importieren. Zudem kann man Anzeigenalternativen oder komplett neue KI-Anzeigen für Google Ads und andere Werbesysteme bilden, um eine Wissensdatenbank aufzubauen. Etwas mehr dazu hier.

Sprinklr

Einsatzbereich: Kundenerlebnis-Management und Social Listening.

Funktion: Sprinklr verwendet AI, um Daten von Social-Media-Plattformen und Kundeninteraktionen zu analysieren. Es identifiziert Markttrends, Kundensentiment und potenzielle Verkaufschancen. Das Tool hilft dabei, den ROI von Social-Media-Kampagnen zu bewerten.

Vorteile: Umfangreiches Social Listening und prädiktive Analysen.

Fazit: AI-basierte Analysetools ermöglichen es mittelständischen Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Sie liefern tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, analysieren Markttrends und zeigen auf, wie effektiv Marketingmaßnahmen sind. Dies führt zu besseren Strategien, gezielteren Kampagnen und einer höheren Marketingeffizienz.

Zurück zu AI:

Chatbots und Kundendienst: Chatbots basierend auf AI können den Kundenservice verbessern, indem sie rund um die Uhr verfügbar sind und einfache Anfragen automatisch bearbeiten. Sie verbessern die Kundenzufriedenheit und entlasten die Mitarbeiter.

Content-Erstellung und Optimierung: AI-Tools helfen dabei, Inhalte / Themen zu generieren oder zu optimieren, indem sie basierend auf bisherigen Performance-Daten vorschlagen, welche Inhalte am besten funktionieren. Dies betrifft Texte, Bilder und sogar Videos. Ganze Texte sollten aber individuell von Fachautorinnen oder Fachautoren verfasst werden.

Vorhersage von Kundenverhalten: Predictive Analytics, unterstützt durch AI, hilft Unternehmen, zukünftige Kundenbedürfnisse vorherzusagen. Dadurch können Marketingkampagnen proaktiv gestaltet und das Timing für Aktionen wie Promotions oder Upselling optimiert werden.

Predictive Analytics bezieht sich auf die Nutzung historischer Daten, maschinelles Lernen und statistische Modelle, um Vorhersagen über zukünftiges Verhalten zu treffen. Für mittelständische Unternehmen kann LinkedIn ein hervorragendes Beispiel sein, um zu zeigen, wie Predictive Analytics in der Praxis funktioniert und wie es zu Geschäftsergebnissen beiträgt.

Predictive Analytics am Beispiel LinkedIn

Stellen wir uns vor, ein mittelständisches Unternehmen möchte über LinkedIn neue Kunden gewinnen, seinen Vertrieb optimieren und gezielte Marketingkampagnen durchführen. Predictive Analytics hilft dabei, durch die Analyse des Verhaltens von LinkedIn-Nutzern und bisherigen Marketingkampagnen vorherzusagen, welche Nutzer am ehesten Interesse an den angebotenen Produkten oder Dienstleistungen haben.

1. Lead-Generierung und Priorisierung

Ein Unternehmen kann LinkedIn als Plattform zur Lead-Generierung nutzen. Predictive Analytics analysiert historische Daten über potenzielle Kunden, die bereits mit den Unternehmensinhalten interagiert haben (z. B. Likes, Kommentare, geteilte Beiträge). Auf Basis dieser Informationen kann es Prognosen darüber treffen, welche Art von LinkedIn-Nutzern in der Zukunft ähnliche Interaktionen zeigen und mit hoher Wahrscheinlichkeit zu qualifizierten Leads werden.

Beispiel: Ein mittelständisches Softwareunternehmen nutzt LinkedIn Ads, um Entscheidungsträger in kleinen und mittleren Unternehmen anzusprechen. Predictive Analytics wertet die bisherigen Interaktionen aus und zeigt, dass Nutzer, die auf eine bestimmte Art von Inhalten (z. B. Whitepapers oder Demos) reagieren, eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, später eine Kaufentscheidung zu treffen. Das Unternehmen kann nun diese Gruppe gezielt mit weiteren personalisierten Inhalten ansprechen.

2. Vertriebsoptimierung

Für den Vertrieb ist es entscheidend, die vielversprechendsten Kontakte zuerst anzusprechen. Predictive Analytics kann LinkedIn-Daten analysieren und Muster im Verhalten der Kontakte erkennen, die auf eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit hinweisen. Durch diese Analysen lässt sich das Verhalten und Engagement der Nutzer (z. B. Teilnahme an Branchen-Events, Interaktionen mit Inhalten des Unternehmens) verfolgen.

Beispiel: Das Vertriebsteam eines mittelständischen Unternehmens sieht, dass bestimmte Kontakte auf LinkedIn regelmäßig Unternehmensbeiträge liken oder an Diskussionen über branchenspezifische Themen teilnehmen. Predictive Analytics kann vorhersagen, dass diese Kontakte eher bereit sind, in naher Zukunft eine Kaufentscheidung zu treffen. Der Vertrieb kann seine Anstrengungen auf diese „heißen“ Leads fokussieren, um den Abschluss schneller zu erzielen.

3. Zielgerichtete Werbekampagnen

Predictive Analytics hilft dabei, zukünftige Trends im Kundenverhalten vorherzusagen und darauf basierend gezielte Werbekampagnen auf LinkedIn zu schalten. Die Datenanalyse vergangener Kampagnen zeigt, welche Art von Inhalten, Formaten und Zielgruppen am besten auf LinkedIn funktionieren.

Beispiel: Ein mittelständisches Unternehmen, das IT-Dienstleistungen anbietet, möchte über LinkedIn neue Kunden gewinnen. Predictive Analytics analysiert vergangene LinkedIn-Kampagnen und zeigt, dass IT-Manager, die sich Videos ansehen und an Webinaren teilnehmen, am ehesten zu Kunden werden. Mit diesem Wissen kann das Unternehmen seine nächste Kampagne auf Videos und Webinare fokussieren und diese gezielt an IT-Manager ausspielen.

4. Content-Optimierung

Predictive Analytics analysiert auch, welche Art von Inhalten auf LinkedIn am erfolgreichsten ist und wie zukünftige Inhalte gestaltet sein sollten, um das Engagement zu steigern. Es kann aufzeigen, welche Themen in der Vergangenheit zu einer hohen Interaktionsrate geführt haben, und welche Inhalte eher ignoriert wurden.

Beispiel: Ein mittelständisches Unternehmen im Bereich Maschinenbau analysiert seine LinkedIn-Posts der letzten Monate und stellt fest, dass Inhalte zu „nachhaltiger Produktion“ mehr Interaktionen erhalten haben als andere Themen. Predictive Analytics schlägt vor, dass zukünftige Inhalte, die diesen Trend aufgreifen, weiterhin hohe Engagement-Raten erzielen könnten. Das Unternehmen kann nun gezielt Beiträge zu diesem Thema veröffentlichen und verstärken.

Fazit zu Predictive Analytics auf LinkedIn:

Für mittelständische Unternehmen kann Predictive Analytics auf LinkedIn ein starkes Werkzeug sein, um potenzielle Kunden zu identifizieren, Marketingkampagnen gezielter zu steuern und Vertriebsanstrengungen effizienter zu gestalten. Durch die Analyse von LinkedIn-Daten können Unternehmen wertvolle Vorhersagen über das zukünftige Verhalten ihrer Zielgruppen treffen und ihre Ressourcen gezielt einsetzen, um den größten Erfolg zu erzielen.

Zurück zu AI:

Kostenreduktion und Effizienzsteigerung: Durch den gezielten Einsatz von dedizierten AI-Tools können mittelständische Unternehmen ihre Marketingkosten senken, da Ressourcen effizienter genutzt und Marketingstrategien präziser ausgerichtet werden.

Social Media Management: AI kann Social-Media-Plattformen überwachen und analysieren, um Stimmungen, Trends und Kundenfeedback zu identifizieren. Diese Erkenntnisse helfen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und gezielte Kampagnen zu entwickeln.

Wettbewerbsanalyse: AI hilft auch dabei, Wettbewerber zu beobachten und deren Strategien zu analysieren. So können mittelständische Unternehmen ihre eigenen Maßnahmen entsprechend anpassen. Wir nutzen dabei u.a. Sistrix-Daten um Mitbewerber zu anlysieren.

Unseren B2B Kunden empfehlen wir z.B. den Einsatz von LeadInfo - ein Tool zur B2B Websiteerkennung. Ein Download der detektierten Besucherdaten als Excel Datei und der sehr simplen ChatGPT Frage "Analysiere die beigefügten Daten" bringt bereits hervor:

"Die bereitgestellten Daten scheinen aus einer Lead-Liste zu stammen. Sie enthalten Informationen zu Unternehmen, darunter:

Leadscore: Ein Prozentsatz, der anzeigt, wie wahrscheinlich es ist, dass der Lead zu einem Kunden wird.

Firmenname und Handelsname: Name des Unternehmens bzw. Handelsnamen.

Tags: Tags, die zur Kategorisierung des Unternehmens verwendet werden, wie z. B. "Nicht interessant".

Adresse: Straße, Postleitzahl, Stadt, Bundesland, und Land des Unternehmens.

Entfernung: Distanz (zur eigenen Geschäftsstelle).

Soziale Profile: Verlinkungen zu Social-Media-Profilen wie LinkedIn und anderen Plattformen.

Verkaufsvolumen: Schätzung des jährlichen Verkaufsvolumens des Unternehmens.

E-Mail-Adresse: Die E-Mail-Adresse des Unternehmens.

Link zur Inbox: Ein Link zu weiterführenden Informationen über das Unternehmen.

Erste Analyse:

Einige Einträge scheinen unvollständig zu sein (z. B. fehlen Handelsnamen, Adressen oder E-Mail-Adressen).

Der Leadscore variiert stark, was die Priorisierung der Leads erleichtern kann.

Es gibt viele Unternehmen, die bereits als „Nicht interessant“ markiert wurden, was eine Segmentierung erleichtert.

Verschiedene Social-Media-Profile sind aufgeführt, was nützlich für die Kontaktaufnahme und Lead-Nurturing sein kann.

Ich kann eine detaillierte Analyse durchführen, um wertvolle Leads zu identifizieren, die Datenqualität zu prüfen oder eine Übersicht über wichtige Kennzahlen zu erstellen. Welche Art von Analyse ist für dich am hilfreichsten?

Frage mit ChatGPT: "Was lässt sich über die Leads aussagen?"

Hier ist eine erste Analyse der Besucherstruktur:

Top Städte nach Unternehmensanzahl: Die meisten Unternehmen kommen aus Städten wie Berlin, Hamburg, München und Köln, was zeigt, dass diese großen städtischen Zentren stark vertreten sind.

Top Bundesländer nach Unternehmensanzahl: Baden-Württemberg, Nordrhein-Westfalen und München haben die höchste Anzahl an Unternehmen. Diese Bundesländer sind wirtschaftlich stark und beherbergen viele potenzielle Leads.

Unternehmen mit hohem Leadscore: Firmen wie XXXXXXX GmbH, YYYY GmbH und ZZZZZ haben hohe Leadscores (über 75 %), was auf ein hohes Potenzial hindeutet.

Unternehmen mit hohem Verkaufsvolumen: Es gibt keine Unternehmen in der Liste mit einem Verkaufsvolumen über € 1.000.000 in den gefilterten Daten, was darauf hindeutet, dass entweder die Verkaufsdaten unvollständig sind oder der Schwerpunkt auf kleineren Unternehmen liegt.

Die Branchenanalyse der Besucher, basierend auf den Firmennamen, zeigt folgende Hauptkategorien:

Manufacturing (Industrie/Produktion): 1.064 Unternehmen fallen in diese Kategorie, was auf einen großen Anteil von Firmen in der Produktion und Fertigung hindeutet.

Technology (Technologie): 465 Unternehmen sind Technologie- oder IT-Unternehmen.

Consulting (Beratung): 38 Unternehmen sind in der Beratung tätig.

Education (Bildung): 37 Unternehmen sind Bildungsinstitute oder Akademien.

Other: 1.276 Unternehmen konnten nicht eindeutig einer Branche zugeordnet werden.

Diese Verteilung bietet einen Überblick darüber, aus welchen Sektoren die Besucherfirmen stammen.

• Manufacturing und Technology stellen die größten Branchen dar, die Besucher der Plattform sind, was auf eine starke Präsenz von produzierenden und digitalen Unternehmen hindeutet.
• Consulting und Education sind zwar kleinere Gruppen, aber mit potenziell hoher Kaufkraft und Nachfrage nach spezialisierten Dienstleistungen.
• Geografische Ballungszentren wie Berlin und München bieten die meisten Besucher und könnten als Fokusregionen für gezielte Kampagnen genutzt werden.

Diese Erkenntnisse lassen sich für die Optimierung von Marketingstrategien, insbesondere für spezifische Branchen, Regionen oder Unternehmensgrößen, verwenden.

AI Fazit

Für mittelständische Unternehmen bietet AI die Möglichkeit, auf einem hohen technologischen Niveau zu agieren, ohne hohe Kosten oder Personalressourcen zu benötigen. Diese Unternehmen sehen AI als Chance, ihre Marketingstrategien zu skalieren und gleichzeitig agiler zu bleiben.

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