Herkömmliche KI-Tools liefern normalerweise Vorschläge, die Marketing-Fachleute manuell in einem separaten Tool umsetzen. Agent-basierte KI hilft dabei, diesen Prozess zu koordinieren und in einigen unterstützten Workflows Teile davon gemäß benutzerdefinierten Richtlinien zu automatisieren. Agent-basierte KI-Systeme, die so konfiguriert sind, dass sie innerhalb von Markenrichtlinien arbeiten, können die Reibungsverluste manuellem Datenexporte und abteilungsübergreifender Übergaben beseitigen. Sie identifizieren und reagieren auch auf Veränderungen im Kundenverhalten oder Verhalten der Zielgruppe, verwalten dynamische Kundensegmente, beseitigen Zeitverschwendung und skalieren die Content-Produktion.
Reaktion auf sich veränderndes Kundenverhalten.
Agent-basierte KI kann Marketing-Kampagnen optimieren, indem sie in Echtzeit auf subtile Veränderungen im Kundenverhalten reagiert. Herkömmliche KI stützt sich oft stark auf historische Muster oder erfordert, dass Marketing-Fachleute manuell auf ihre Ergebnisse reagieren, was zu unpassenden Marketing-Botschaften für eure Zielgruppe führen kann. Agent-basierte KI kann in Umgebungen mit Verhaltens- und Interaktionsdaten aussagekräftige Veränderungen im Kundenverhalten erkennen und Marketing-Fachleuten helfen, mit relevanteren Erlebnissen zu reagieren. Das System kann dann die Absichten der Kundinnen und Kunden aus zeitnahen Verhaltens- und Interaktionssignalen analysieren und ableiten.
Diese kontinuierliche Erkennung kann das Kundenerlebnis direkt verbessern. Agent-basierte Systeme, die korrekt konfiguriert sind, können beispielsweise erkennen, wann eine Person der Kundschaft ein Produkt oder eine Dienstleistung kauft, anstatt nur zu recherchieren. Das System kann dann Korrekturen an der User Experience empfehlen oder via vorbereitete Workflows genehmigte Anpassungen ausführen, um relevantere Informationen oder maßgeschneiderte Angebote bereitzustellen. Diese Funktionen helfen Marken dabei, auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und gleichzeitig eine nahtlosere und intuitivere Journey für Nutzende zu schaffen.
Orchestrierung dynamischer Zielgruppensegmente.
Über einzelne Interaktionen hinaus kann Agent-basierte KI Marketing-Kampagnen optimieren, indem sie verändert, wie Marken Kundengruppen verwalten. Traditionelle Segmentierung ist oft ein statischer Datenpunkt, der schnell veraltet. Agent-basierte KI kann in bestimmten Unternehmensumgebungen Echtzeitverhalten nutzen, um Kunden in Segmente zu gruppieren, die sich so schnell entwickeln wie Nutzende selbst. Diese spezialisierten Tools können dabei helfen sicherzustellen, dass euer Targeting immer relevant für die aktuelle Journey der Kundschaft ist.
Damit ein Agent-basiertes System dynamische Zielgruppensegmente optimieren kann, benötigt es eine zentrale Datenquelle. Der Aufbau eines einheitlichen Kundenprofils, das Web-, Mobile-, Offline- und Customer Relationship Management-Daten kombiniert, ist entscheidend. Dies kann dem Agent dabei helfen, mehrstufige Pläne präzise durchzudenken. Ein Agent kann beispielsweise erkennen, dass ein Kunde bereits einen Kauf abgeschlossen hat, und dabei helfen, das nachfolgende Messaging von Akquise-orientierter Ansprache auf Bindungs- oder Treue-Messaging in unterstützten Kanälen und Workflows umzustellen.
Beseitigung von Zeitfressern.
Interne Teams und Agenturen können Ressourcen effektiver nutzen, indem sie manuelle Abläufe automatisieren. Agent-basierte KI übernimmt dabei die spezifischen Aufgaben, die wertvolle Zeit verbrauchen.
Content: Automatisierung von Asset-Erkennung und Tagging.
- Herausforderung: Suchmaschinen-Optimierung- und Content-Manager haben oft mit einem Rückstand an manuellem Metadaten-Tagging und unorganisierten digitalen Repositories zu kämpfen, die Assets schwer auffindbar machen.
- Lösung: Agent-basierte KI kann die Content Supply Chain optimieren, indem sie Asset-Erkennung und intelligentes Tagging automatisiert.
- Ergebnis: Konfigurierte Agents durchsuchen große Bibliotheken, um Assets basierend auf Markenstandards und historischer Performance zu identifizieren und zu taggen. So ist der richtige Kreativinhalt sofort auffindbar und bereit für die Bereitstellung.
Paid-Social-Media-Kampagnen: Echtzeit-Bidding und Optimierung von Kreativinhalten vorantreiben.
- Herausforderung: Manager für Paid Social Media überwachen oft manuell Werbewirksamkeit und Bid-Anpassungen über mehrere Plattformen hinweg.
- Lösung: Während der Ausführungsphase kann Agent-basierte KI die Performance gleichzeitig über alle Kanäle hinweg überwachen.
- Ergebnis: Agent-basierte KI erkennt Performance-Veränderungen und zeigt Marketing-Fachleuten mögliche Optimierungs-Empfehlungen auf.
Kampagnen-Abläufe: Optimiertes Aufgaben-Routing und Team-Übergaben.
- Herausforderung: Digital-Publishing-Teams erleben Verzögerungen beim Kampagnen-Launch durch administratives Routing, Status-Updates und komplexe Übergaben zwischen Strategie-und Kreativ-Teams.
- Lösung: Agent-basierte KI kann Übergaben automatisieren, die erforderlich sind, um eine Kampagne von der Planung zum Launch zu begleiten.
- Ergebnis: Einmal darauf ausgelegt, Routineaufgaben wie das Routing von Assets zur Prüfung zu übernehmen, ermöglichen Agents der Organisation zu skalieren, ohne dass die manuelle Arbeit linear zunimmt.
Content-Produktion skalieren.
Agent-basierte KI-Tools können die Content-Produktion mit Kontext und Richtlinien skalieren, um effektiv zu funktionieren. Große Unternehmen stoßen oft auf einen Content-Engpass, bei dem sie über die Daten für Personalisierung verfügen, aber die Kreativ-Assets fehlen, um mit der Nachfrage Schritt zu halten. Ein korrekt konfigurierter Agent kann diese Herausforderung bewältigen, indem er erkennt, wann ein Zielgruppensegment eine Hero-Image-Variation oder eine lokalisierte Headline benötigt und den genehmigten Produktions- oder Zusammenstellungs-Workflow für die Bereitstellung initiiert. Durch die Bereitstellung eines kontinuierlichen Stroms relevanter Inhalte kann Agent-basierte KI kontinuierlich kreative Variationen testen und optimieren, um herauszufinden, was bei Nutzenden am besten ankommt.
