Personalisierten Content mit KI erstellen

1. Contenterstellung für das Marketing

Viele Marketer sind von den Möglichkeiten begeistert, ihre Aufgaben mit digitalen Medien und neuen Technologien zu optimieren und zu automatisieren. Es gibt bereits zahlreiche Anwendungen von KI-gestützten Algorithmen in Form von Standardanwendungen wie Microsoft Office, Adobe, Salesforce oder Hubspot. Weiterhin wächst der Toolmarkt ständig weiter, basierend auf aktuellen und neuen Daten- und Sprachmodellen.

Die populärsten Anwendungsbereiche sind:

• Contenterstellung: Sie können Bilder oder Videos generieren, die auf die Interessen und Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe zugeschnitten sind. Ein Beispiel für ein Content-Erstellungs-Tool ist Lumen5 oder DALL-E2.
• Natural Language Generation (NLG): Sie können Texte aus strukturierten Daten erstellen, z. B. für Produktbeschreibungen, Blogartikel oder Social-Media-Posts. Ein Beispiel für ein NLG-Tool ist Neuroflash oder ChatGPT.
• Text-to-Speech (TTS) ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die es ermöglicht, geschriebenen Text in gesprochene Sprache umzuwandeln. Dies kann eingesetzt werden in generativen Podcasts und Videos. Ein Beispiel dafür ist Fliki. 
• "Text to Video" ist eine Technologie, die es ermöglicht, Textinhalte in audiovisuelle Medien, wie Videos, zu übersetzen. Die Technologie nutzt Algorithmen, um aus dem Text ein Skript zu generieren und dieses Skript dann in ein visuelles Format umzusetzen. Ein Beispiel ist Wave.Video. 

Die Tiefe der Anwendungen von KI im Marketing hängt von den Anwendungszielen ab. Für einfache Anwendungen wie die Generierung von Bildern können generative KI-Tools genutzt werden, aber für anspruchsvollere Anwendungen wie Umsatzvoraussagen müssen Daten gesammelt und ausgewertet werden. Die Anforderungen an die Konzeption, Umsetzung und Entscheidungsinterpretation steigen mit den Anwendungszielen.

2. Was sind die Erfolgsfaktoren im praktischen Einsatz?

Es wird empfohlen, mit einem einzelnen Prozess wie der Texterstellung für Social-Media-Posts zu beginnen, abhängig vom digitalen Reifegrad des Unternehmens und seiner Marketingmitarbeiter. So kann die Lernkurve im Marketing gestartet und schrittweise aufgebaut werden.

• Zunächst sollte man den idealen Use Case auswählen, indem man die wichtigsten Aufgaben im Marketing identifiziert und priorisiert. 
• Anschließend sollte eine individuelle KI-Tool-Strategie erarbeitet werden, die fünf Handlungsschritte beinhaltet: Zielauswahl und Konkretisierung, Identifikation relevanter Use Cases, Identifikation relevanter Arbeitsprozesse, Eingrenzung der Arbeitsprozesse und Zusammenführung aller Informationen in einer Konzeption.
• Die Auswahl eines oder mehrerer KI-Tools sollte erst nach der strategischen Konzeption erfolgen, um sicherzustellen, dass die Prozesse die Auswahl des Tools entscheiden und nicht umgekehrt.
• Der Umfang der Technisierung sollte in Abhängigkeit zur Wertschöpfung bewertet werden. Es werden vier strategische Optionen mit unterschiedlichen Empfehlungen beschrieben.
  
  

Die Verwendung von standardisierten KI-Tools kann die personalisierte Contentproduktion erleichtern, aber die Implementierung in den gesamten Marketingprozess ist komplex und erfordert spezialisiertes Wissen, Fähigkeiten und Organisationserfahrung. Wenn keine Erfahrung im Bereich KI vorhanden ist, kann es hilfreich sein, einen Experten zu beauftragen.

3. Worauf muss ich bei der Umsetzung achten?

Beim Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Marketingorganisationen müssen mehrere Aspekte beachtet werden, um erfolgreich zu sein:

• Klare Ziele definieren: Bevor Sie mit der Implementierung von KI-Tools beginnen, müssen Sie klare Ziele definieren, die Sie mit dem Einsatz von KI erreichen möchten. Ein Use Case mit hohem Routineaufwand eignet sich für den Einstieg. 
• Interne Prozesse anpassen: Stellen Sie sicher, dass Ihre internen Prozesse auf die Verwendung von KI-Tools ausgerichtet sind. Dies beinhaltet auch die Schulung Ihrer Mitarbeiter und die Anpassung Ihrer IT-Systeme.
• Fach- und Methodenwissen erforderlich: Der Einsatz von KI-Tools erfordert Fach- und Methodenwissen in den Bereichen Prozessverständnis, digitale Medienproduktionen und Programmierung. Überlegen Sie sich, ob Sie im Marketing die nötige digitale Fitness in Ihrem Team haben oder ob Sie externe Experten hinzuziehen müssen.
• Verantwortungsbewusstsein und Ethik beachten: Verantwortungsbewusstsein und Ethik sind wichtig, wenn es darum geht, KI in Marketingprozesse zu integrieren. Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Tools ethische Regeln einhalten, Datenschutzregeln einhalten und keine Diskriminierung fördern.
• Überwachung und Überprüfung regelmäßig durchführen: Überwachen und überprüfen Sie die Leistung Ihrer KI-Tools regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie die richtigen Ziele und Use Cases ausgewählt haben.

4. Was sind die häufigsten Fehler in der Praxis?

Im praktischen Einsatz von künstlicher Intelligenz im Marketing gibt es häufig Fehler, die vermieden werden sollten:

• Überhastete Implementierung: Ohne eine gründliche Überlegung und Planung kann es zu einer aktionistischen Nutzung von KI-Tools kommen, die möglicherweise unzureichend implementiert wird.
• Fehlende Datenqualität: Eine mangelhafte Datenqualität kann dazu führen, dass KI-Tools nicht effektiv arbeiten können. Es ist wichtig, dass die Daten sauber, aktuell und relevant sind und die Befehle für die Anwendung der KI-Tools (Prompts) stetig optimiert werden. 
• Mangelndes Verständnis von KI-Tools: Ein Mangel an Wissen und Verständnis über KI-Tools kann dazu führen, dass sie falsch eingesetzt werden. Marketingexperten sollten ein Verständnis davon haben, wie KI-Tools funktionieren, was sie und was sie nicht leisten können.
• Unzureichende Integration in den Marketingprozess: KI-Tools müssen gut in den Gesamtprozess integriert werden, um einen optimalen Nutzen zu erzielen. Fehlerhafte Integration kann dazu führen, dass die Tools nicht effizient genutzt werden.
• Mangelnde Überwachung und Optimierung: Es ist wichtig, dass KI-Tools regelmäßig überwacht und optimiert werden, um sicherzustellen, dass sie stets effektiv arbeiten.
  
  

Es ist wichtig, sich der Fehlerquellen bewusst zu sein und entsprechende Qualitätsmaßnahmen zu ergreifen, um eine erfolgreiche Implementierung von KI-Tools in der Marketingorganisation zu gewährleisten.

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