KI-unterstützte Marketing-Analyse
KI-gestützte Marketinganalysen ermöglichen es kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), Kundendaten effizient auszuwerten und gezielte Entscheidungen auf Basis fundierter Prognosen zu treffen. Dadurch lassen sich Zielgruppen präziser ansprechen, Kampagnen effektiver gestalten und Streuverluste minimieren. Auch mit begrenzten Ressourcen können KMU so ihre Marketingstrategien datenbasiert optimieren.
Wie gut kennst Du eigentlich deine Kunden?
Du planst Kampagnen.
Aber wie sicher sind deine Entscheidungen?
Du weißt, wer kauft.
Aber weißt du auch warum?
Und was ist, wenn deine Daten längst mehr wissen als du?
Künstliche Intelligenz verändert den Blick auf den Markt: Sie erkennt Muster, bevor man gezielt danach sucht und analysiert nicht nur Zahlen, sondern auch das Verhalten.
In diesem Beitrag erfährst du, was datenbasiertes Marketing leisten kann und warum es gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) interessant ist.
Was kann man sich unter KI-Marketing Analysen vorstellen?
Kunden verstehen, Kampagnen planen, Chancen nutzen
KI-gestützte Marketing-Analysen nutzen moderne Daten- und Lernverfahren, um Kundengruppen gezielt zu identifizieren, Kaufmuster zu erkennen und Markttrends frühzeitig aufzuspüren.
Besonders für KMU eröffnen sich so neue Möglichkeiten: von präziserer Zielgruppenansprache über automatisierte Vertriebsanalysen bis hin zur Erschließung neuer Märkte.
Das Ziel: datenbasierte Entscheidungen statt Bauchgefühl und Marketing
Wir werfen die Daten in einen Topf, nutzen Sie gemeinsam und entwickeln gemeinsam einen Anwendungszweck in der KI.
– Prof. Dr. Frédéric Thiesse, Lehrstuhlinhaber für Wirtschaftsinformatik und Systementwicklung an der Universität Würzburg
Wofür werden datengetriebene Marktanalysen konkret genutzt?
Anwendungsbereiche von KI-gestützter Marktanalyse:
Zielgruppensegmentierung: bessere Einteilung nach Verhalten und Interessen
KI hilft dabei, Kunden nach Kaufverhalten, Interessen oder bevorzugten Kommunikationskanälen einzuteilen.
Beispiel: Ein Online-Shop erkennt durch KI, dass viele Kunden, die nachhaltige Produkte kaufen, auch gezielt Newsletter öffnen und bietet dieser Gruppe passende Inhalte an.
Warenkorbanalyse: komplexe Kaufmuster automatisch erkennen
Mit KI lassen sich Zusammenhänge zwischen gekauften Produkten erkennen.
Beispiel: Wer regelmäßig Hundetrockenfutter kauft, bestellt oft auch Hundespielzeug. KI schlägt solche Kombinationen vor, um Cross-Selling zu verbessern.
Bedarfs- und Warenbestellung: Prognosen auf Basis echter Nachfrage
KI kann auf Basis vergangener Daten und saisonaler Schwankungen voraussagen, wann und wie viel von einem Produkt voraussichtlich gebraucht wird.
Beispiel: Ein Supermarkt bestellt automatisch mehr Grillkohle, wenn das Wetter sonnig ist und es ähnliche Kaufmuster wie im Vorjahr gibt.
Verkaufsprognosen: Trends frühzeitig erkennen und planen
Mit Hilfe historischer Verkaufszahlen, Trends und externer Daten erkennt KI, wie sich der Absatz bestimmter Produkte entwickeln wird.
Beispiel: Ein Bekleidungshändler kann frühzeitig erkennen, dass eine bestimmte Jeans bald zum Verkaufsschlager wird und rechtzeitig Lager und Marketing anpassen.
Personal- und Einsatzplanung: Ressourcen effizienter steuern
KI analysiert Kundenströme, Stoßzeiten und Kalenderdaten, um Personal gezielter einzusetzen.
Beispiel: In einem Baumarkt zeigt die KI, dass samstags mehr Beratung benötigt wird, daher werden dort gezielt mehr Mitarbeitende eingeplant.
Produktverbesserung: Nutzerfeedback gezielt auswerten und umsetzen
Durch KI kann Kundenfeedback automatisch ausgewertet werden um gezielt Produkte weiterzuentwickeln.
Beispiel: Viele Kunden beschweren sich über eine zu kurze Akkulaufzeit. Die KI erkennt dieses Muster und gibt dem Entwicklungsteam konkrete Hinweise.
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Wo Menschen nur Daten sehen, erkennt KI Muster
Genau an diesem Punkt beginnt die Stärke künstlicher Intelligenz
Klassische Methoden der Statistik stoßen an ihre Grenzen, wenn es um große, komplexe und unübersichtliche Datenmengen geht.
Im Gegensatz dazu, ist Künstliche Intelligenz in der Lage, auch hier versteckte Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die dem menschlichen Auge und herkömmlichen Analysen verborgen bleiben würden.
KI ermöglicht eine neue Tiefe des Verständnisses. Schnell, präzise und skalierbar.
Herausforderungen der traditionellen Marktanalyse und Lösungen durch KI
Was Unternehmen sich konkret von KI versprechen
Einblicke aus der Praxis: Die memo AG über ihre Erwartungen im KI-Regio-Projekt
KI-gestützte Marktanalysen bieten nicht nur theoretisches Potenzial, sie wecken ganz konkrete Hoffnungen bei Unternehmen. Für Frank Schmähling, CEO der memo AG und Teilnehmer im KI-Regio-Projekt, steht vor allem eines im Vordergrund: mehr Effizienz und bessere Entscheidungen.
Durch präzisere Prognosen, etwa zur Entwicklung von Lagerbeständen, sollen Prozesse beschleunigt, Bestände optimiert und Beschaffungswege schlanker gestaltet werden.
Das Ziel: weniger Unsicherheit im Tagesgeschäft, mehr Klarheit in Planung und Einkauf.
Die nächsten Schritte im KI-Regio-Projekt
Kompetenz aufbauen. Synergien nutzen. Gemeinsam KI anwenden.
Quelle: KI-Regio – Künstliche Intelligenz für regionale Wertschöpfungsketten. (o. D.). https://ki-regio.de/
1. Kompetenz aufbauen
Praktische Einführung in Kl und generative Systeme, verständlich und direkt anwendbar.
Der Education Track im KI Regio Projekt unterstützt Unternehmen dabei, KI sicher und praxisnah einzusetzen. Vermittelt werden Grundlagen zu Themen wie maschinelles Lernen, generative KI und datenbasiertes Marketing. Ziel ist es, das Wissen im Unternehmen gezielt auszubauen und sinnvoll anzuwenden.
2. Projekte umsetzen
Datenbasierte Pilotprojekte und konkrete Anwendungen gemeinsam starten.
In Einzelgesprächen wird geprüft, welche Daten vorhanden sind und wie sie mit externen Quellen wie Google Trends ergänzt werden können. Daraus entstehen konkrete Projekte, zum Beispiel zur Kundenansprache, Angebotsplanung oder Trendprognose. Die Ansätze werden gemeinsam entwickelt, getestet und praxisnah umgesetzt, mit dem Ziel, echten Mehrwert zu schaffen.
3. Vernetzung stärken
Austausch entlang von Wertschöpfungsketten – für Synergien und gemeinsame Learnings.
Im KI Regio Projekt werden Unternehmen entlang ihrer Wertschöpfung gezielt miteinander vernetzt. So entstehen praxisnahe Synergien, gemeinsames Lernen wird erleichtert und konkrete Anwendungsfälle lassen sich schneller erkennen. Die Vernetzung fördert den Austausch, die Bildung von Kooperationsgruppen und das gegenseitige Vertrauen.
Noch mehr zum Thema?
KI-unterstützte Marketing-Analysen im Podcast erklärt
Viele der hier angesprochenen Themen werden im Podcast „Arbeit Bildung Zukunft“ noch einmal ausführlicher beleuchtet.
Prof. Dr. Frédéric Thiesse und Dr. Lukas Kagerbauer (stv. Hauptgeschäftsführer der Industrie- und Handelskammer Würzburg-Schweinfurt) sprechen dort über Chancen, Herausforderungen und konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI-gestützten Marketing-Analysen, besonders mit Blick auf kleine und mittlere Unternehmen.
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