KI Use Cases im Bereich Marketing und Vertrieb

Die rasante Entwicklung von KI wird fast jeden Job – sehr zeitnah – fundamental verändern – natürlich auch im Marketing und Vertrieb. Doch wie genau?

Der Versuch einer Einordnung

Dass Künstliche Intelligenz unsere Arbeitswelt grundlegend verändern wird, ist allgemeiner Konsens. Wie dieser Wandel konkret aussehen wird, ist allerdings schwerer vorherzusehen.

Dabei ist klar, dass zum einen die organisatorisch-prozessuale Ebene betroffen sein wird, da KI sowohl die Nutzung von (Prozess-)Daten auf eine neue Ebene stellt als auch neue Daten erzeugt bzw. verfügbar macht. Dadurch können Prozesse optimiert bzw. grundsätzlich neu und besser aufgesetzt werden.

Gleichzeitig ist auch die Ebene des individuellen Arbeitsplatzes betroffen – Tools wie ChatGPT oder Agenten bzw. Assistenten wie Microsoft Co-Pilot oder SAP Joule werden zunehmend Aufgaben übernehmen – und damit Jobprofile verändern oder gar ganz redundant machen.

Die technologische Entwicklung ist dabei – insbesondere was Large Language Models (LLM) wie ChatGPT betrifft – mitunter so rasant, dass etwa Einordnungsversuche, wie etwa dieser Blogartikel, nur eine flüchtige Momentaufnahme darstellen können – in der Konsequenz musste ich ihn auch zweimal komplett umschreiben, weil LLMs dann mittlerweile doch Dinge konnten, die ich ihnen zuvor, als ich zum letzten Mal vor dem Artikel saß, noch absprechen wollte.

Wenn man sich überlegt, wie sich die Einsatzmöglichkeiten von KI grundsätzlich strukturieren lassen, wird man zwangsläufig bei diesen beiden Kategorien enden:

• Zum einen ermöglicht KI die (Teil-)Automatisierung repetitiver Aufgaben, wodurch diese schneller, effizienter und weniger fehleranfällig erledigt werden können.
• Zum anderen kann KI Aufgaben erledigen, deren Erfüllung vorher (aufgrund ihrer Komplexität) gar nicht oder zumindest nicht auf wirtschaftliche Art und Weise möglich war.

Vor dem Hintergrund weiterer technologischer Entwicklungen wird auch die Kombination von beidem immer mehr an Bedeutung gewinnen.

Aber schauen wir endlich auf Marketing und Vertrieb bzw. auf naheliegende KI Use Cases in diesen Bereichen.

KI im Marketing

Die Spielwiese für KI im Marketing ist riesig, und die Sichtbarkeit der Ergebnisse naturgemäß groß – denn sie begegnen uns überall. Blickt man „unter die Haube“, gibt es sowohl auf organisatorisch-prozessualer als auch auf individueller Ebene spannende Anwendungsfälle – und das auch in beiden Kategorien. Im Folgenden zwei prägnante Beispiele:

Datenanalyse und Zielgruppenfokussierung:

Viele Marketing-Verantwortliche werden dieses Problem kennen: Im Unternehmen sind verschiedene Systeme im Einsatz (CRM, Marketing-Automation usw.), und in allen liegen grundsätzlich relevante Informationen über Kunden und Interessenten sowie deren Verhalten. Jedes System hat anschauliche Dashboards und liefert gute Insights – aber konsolidieren (und ganzheitlich analysieren) lassen sich diese Informationen nur durch das händische Zusammenfügen statischer Excel-Auswertungen. Das ist aufwendig, fehleranfällig und muss immer wieder neu gemacht werden. Da in der Praxis so gut wie nie die dafür notwendigen Ressourcen zur Verfügung stehen, werden solche Analysen nur halbherzig verfolgt (und Forderungen nach einem alles integrierenden Supersystem gestellt).

Individuelle KI-Lösungen können diesen Pain lösen (auch ohne Supersystem), indem sie in verschiedenen Systemen verstreut liegende Informationen automatisiert und in Echtzeit analysieren: Unternehmen können so besser verstehen, welche Kundengruppen und Verhaltensmerkmale zu höheren Verkaufschancen führen. Dies ermöglicht eine gezieltere Nachverfolgung und Priorisierung von Leads, was besonders bei begrenzten Ressourcen von Vorteil ist. So kann bei einem Event mit 100 Teilnehmern KI auf Basis der in den Systemen vorhandenen Informationen helfen, die 15 vielversprechendsten Kontakte zu identifizieren, damit diese priorisiert angesprochen bzw. nachgefasst werden können.

Automatisierte Content-Erstellung:

Den wohl dramatischsten Effekt auf das Marketing hat KI im Moment im Bereich der Content-Erstellung (behaupte ich als Marketing-Manager) – und zwar in allen Bereichen, also der Bild-, Ton-, Video- und Texterstellung.

Das hier ist ein Blogartikel, also schauen wir auf die Textgenerierung. Vor einigen Wochen hätte ich noch gesagt, dass sich LLMs vor allem zur Erstellung eher technischer Inhalte eignen – Produkt-Landingpages, technische Whitepapers etc. Seitdem ich ChatGPT 4.5 ausprobiert habe, sehe ich die Dinge zwangsläufig anders – warum, wird in der folgenden Box erklärt.

Natürlich suchen LLMs (Stand heute) maßgeblich in den zur Verfügung gestellten Daten (in erster Linie: dem Internet) und erstellen promptgemäß daraus neuen Content. Damit sind sie (Stand heute) in ihrer Kreativität und ihrem Wissen limitiert – nur wird das in vielen Fällen überhaupt keine Rolle spielen, da die Anforderungen an den zu erstellenden Content trotzdem vollumfänglich erfüllt werden.

Was bedeutet das für die Marketingbranche? Wird eine Person die Aufgaben von fünf übernehmen, weil sie nur noch prompten und das Ergebnis feintunen muss? Kann sie das dann überhaupt, wenn sie sich fachlich nicht mehr wirklich auskennt, weil der Zuständigkeitsbereich ein riesiges Themenfeld umfasst? Oder werden herkömmliche Marketing-Formate (wie Blogartikel) entwertet, weil niemand mehr menschliche Expertise dahinter vermutet? Was auch immer die Folgen des zunehmenden Einsatzes von KI im Marketing sein werden – sie werden fundamental sein.

KI im Vertrieb

Natürlich ist auch das KI-Potenzial im Vertrieb enorm: Eine immer verfügbare, verlässliche 24/7-Beratung durch Chatbots, die nicht auf den Verkaufspreis aufgeschlagen werden muss, würde sowohl dem Kunden als auch dem Vertrieb gefallen (vielleicht aber nicht unbedingt dem einzelnen Verkäufer). Was gibt es noch? Ein paar Beispiele:

Lead Scoring und Umsatzprognosen:

KI kann helfen, Leads zu bewerten und die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufsabschlusses zu berechnen. Dies ermöglicht eine gezielte Ansprache und Priorisierung von potenziellen Kunden.

Umsatzprognosen und Churn-Analysen sind weitere Anwendungsfälle, bei denen KI wertvolle Einblicke liefert. Durch Sentiment-Analysen können Unternehmen die Zufriedenheit ihrer Kunden überwachen und frühzeitig auf negative Trends reagieren.

Automatisierte Kommunikation:

Auch die Automatisierung von E-Mail-Kommunikation ist ein wichtiger Anwendungsfall, bei dem KI helfen kann, Anfragen effizient, aber auch schnell im Sinne der Kundenfreundlichkeit zu bearbeiten.

Dynamische Preisgestaltung:

Ein besonders spannender Anwendungsfall von KI im Vertrieb ist die dynamische Preisgestaltung. Hierbei werden Preise basierend auf verschiedenen Faktoren wie Kundenhistorie, Marktbedingungen und Wettbewerbsanalysen angepasst:

Individuelles Pricing:

KI kann historische Verkaufsdaten und aktuelle Marktbedingungen analysieren, um auf effiziente Weise individuelle Preise für Kunden zu berechnen. Dies ist besonders relevant in Branchen, in denen individuelle Preisverhandlungen üblich sind – etwa im Großhandel. Ein Distributor könnte KI nutzen, um basierend auf vergangenen Transaktionen und aktuellen Marktpreisen automatisiert individuelle Angebote zu erstellen.

Fazit

Sowohl im Vertrieb als auch im Marketing bietet KI riesige Potenziale, die beide Fachbereiche tiefgreifend verändern werden. KI wird eine Vielzahl von Prozessen und Aufgaben optimieren oder automatisieren und gleichzeitig Dinge möglich machen, die vorher ein reines Wunschkonzert waren – etwa systemübergreifende, komplexe Analysen über Kundenverhalten – in Echtzeit und per Knopfdruck.

Jobs und Tätigkeiten in beiden Bereichen werden sich fundamental verändern oder gar redundant werden. Gleichzeitig ergeben sich aber auch viele neue Möglichkeiten – sowohl für den Einzelnen als auch für Unternehmen. Der Appell für beide kann daher nur sein, sich frühzeitig und proaktiv mit KI zu beschäftigen – lieber auf der Welle reiten, als von ihr überrollt zu werden.