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KI  ML

Die Schlagworte KI und Maschinelles Lernen sind heute gerade im Marketing in aller Munde. Sie werden von jedem verwendet und oft fälschlicherweise auch als synonyme genutzt. Aus diesem Grund sind die Unterschiede zwischen den zwei Begriffen nur 19 Prozent der Marketer tatsächlich bewusst.

Laut einer Studie von Everstring und Heinz Marketing geben sogar 37 Prozent sofort an, den Unterschied nicht zu kennen. Alexander Handcock, Senior Director bei Selligent Marketing Cloud, erklärt diesen Unterschied.

Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Anwendung

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Maschinen und Anlagen, die Aufgaben ausführen können, die für die menschliche Intelligenz charakteristisch sind. Während diese Definition weit gefasst erscheinen mag, bezieht sich KI für Unternehmen typischerweise auf Mechanismen, die Umweltfaktoren wahrnehmen und autonom Maßnahmen ergreifen, die die Chancen maximieren, vordefinierte Ziele erfolgreich zu erreichen - ohne menschliches Zutun.

Konkret ausgedrückt, betrachten Sie die KI als Oberbegriff für alles, was damit zu tun hat, dass Maschinen Aufgaben so erfüllen, wie sie normalerweise das menschliche Gehirn erfüllen würde. Es gibt aber immer noch viel, was unter diese Idee fällt. Marketingspezialisten können sich KI als computerbasierte Tools vorstellen, die Engagement Marketing-Plattformen und Marketing-Automatisierungssoftware mit menschenähnlichen Fähigkeiten verbessern, wie z.B.:

  • Schlussfolgerung
  • Planung
  • Lernen
  • Entscheidungsfindung
  • Optimierung

Kurz gesagt definiert sich KI als ein selbstlernendes System, das sein Verhalten auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse bei der Informationsverarbeitung anpassen kann.

Wo man Maschinelles Lernen findet

Beim Maschinellen Lernen hingegen geht es mehr um die Mechanik – die mathematischen Modelle und Algorithmen –, wie ein Computersystem lernt. Es geht darum, wie riesige Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen genutzt werden können, damit eine Maschine diese Daten anwenden kann, um aus Erfahrungen zu lernen.

Vor dem Maschinellen Lernen brachten Programmierer Computern bei, Daten zu nutzen, indem sie komplexe Kommandostrings erstellten. Heutzutage, würde die alte Lehrmethode das Schreiben von buchstäblich Millionen von Codezeilen erfordern, um die gleichen flexiblen und komplexen Aufgaben zu erfüllen, die durch Maschinelles Lernen freigesetzt werden. Alle neuen und unbekannten Probleme würden einen Programmierer erfordern, der neuen Code schreiben müsste, um sie zu lösen.

Damit ist Maschinelles Lernen genau das, was KI fließender macht und den Kurs basierend auf den verfügbaren Daten anpasst. Als Marketer werden Sie oft hören können, wie Begriffe verwendet werden, die im Grunde genommen Teilmengen des maschinellen Lernens sind:

  • Deep Learning
  • Deep neural networks
  • Innovation insights learning
  • Adversarial learning

Auf Markenebene wird die große Mehrheit dessen, was Marken und Marketer derzeit machen, mit maschinellem Lernen und Deep Learning in Verbindung gebracht. 

Marketingspezialisten können die KI-Technologie nutzen, um aus den Daten zu lernen, die sie über ihre Kunden gesammelt haben. Diese in universellen Kundenprofilen gespeicherte Intelligenz kann dann angewendet werden, um auf der Grundlage von Verhaltensdaten das Lieblingsprodukt, die Lieblingsfarbe, den Lieblingsgeschmack und andere Vorlieben eines Verbrauchers zu ermitteln - und dann personalisierte Angebote für jeden Kunden zu erstellen. Es kann die customer journey „on the go" aufbauen und die KI-Marketing-Automatisierung auf der Grundlage von Echtzeitverhalten anpassen, um ein Gefühl der Aktualität und des Situationsbewusstseins zu schaffen, das Kunden schätzen.

Es mag paradox klingen, aber die Einbeziehung von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz lässt Marketing letztendlich als menschlicher und einfühlsamer erscheinen. Außerdem hilft es, die Relevanz für große Kundensegmente zu erhöhen, indem beobachtet werden kann, wie sich Geschmack und Präferenzen entwickeln, während sich die KI-Marketinginitiativen unabhängig voneinander anpassen lassen, um eine maximale Wirkung zu erzielen.

Alexander Handcock, Senior Director, Selligent Marketing Cloud

www.selligent.com

 


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