Aus einem kürzlich veröffentlichten Marketing-Benchmark-Bericht über künstliche Intelligenz (KI) geht hervor, dass 61,4 % der Marketingexperten KI bereits zur Optimierung ihrer Marketingaktivitäten einsetzen. Die Mehrheit (44,4 %) nutzt KI für die Produktion von Inhalten. Ein nächster Schritt wird zweifellos der Einsatz von KI sein, um mit Hilfe von Marketing-Analysen zu ermitteln, welche Inhalte erfolgreich sind und welche nicht. Das Ergebnis dieser Analysen wird dann vielleicht zu einer Anpassung des Content-Marketing-Plans führen. Der Einsatz von KI zur Analyse von Marketingergebnissen wird jedoch über Inhalte hinausgehen. Auch die Ergebnisse von z.B. digitalen Werbekampagnen, Landingpages für SEO oder die Anzahl der Anmeldungen für eine Veranstaltung werden durch KI schnell und übersichtlich abgebildet werden können. KI wird somit zu einem Verbündeten für Marketer, die sich mehr auf die Analyse von Daten, das Erkennen von Trends und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse konzentrieren wollen. In diesem Artikel stelle ich die Grundlagen für die “Messung von Marketingergebnissen durch KI” für Marketer dar.
Die größte Gefahr bei der Einrichtung eines Projekts zur Messung von Marketingergebnissen ist die Festlegung einer Vielzahl von KPIs. Das habe ich in einem früheren Artikel "Analyse, Strukturierung und Verwaltung von Marketingergebnissen" beschrieben. Es gibt eine riesige Menge an Marketingdaten, aber sie sind so verstreut über eine Vielzahl von Datenplattformen, dass der durchschnittliche Marketer keinen Ansatzpunkt hat.
Das Technologieunternehmen Gartner unterscheidet 4 Phasen im Prozess der Marketinganalyse:
Der Unterschied zwischen diesen 4 Phasen wird kurz erläutert:
Natürlich ist es heute weder machbar noch erschwinglich, alle Phasen abzudecken. Es ist jedoch alles andere als ein Traumszenario, dass Vermarkter bald in der Lage sein sollten, KI zu nutzen, um deskriptive Analysen durchzuführen (was ist passiert), Diagnosen zu stellen (was ist die Ursache oder der Treiber für dieses Ergebnis) und prädiktive Analysen durchzuführen, die die Marketingplanung beeinflussen.
Zum Zeitpunkt der Abfassung dieses Artikels könnte die prädiktive Analyse das Ziel sein. Sie können diese Analysen beispielsweise nutzen, um den besten Zeitpunkt für die Einführung einer Kampagne für ein neues Produkt, für eine Werbekampagne oder für die Planung eines bestimmten Ereignisses zu bestimmen. Aber auch die prädiktive Analytik wird den Vermarktern von Inhalten Empfehlungen geben, um den richtigen Zeitpunkt für Blogs, Videos oder soziale Medien zu bestimmen und in den Inhaltskalender einzugreifen. KI als Wahrsager für Vermarkter, mit anderen Worten.
Heute gibt es eine Vielzahl von Tools und Lösungen in der Pipeline. Aber es gibt auch strategische Tools, die KI bereits in ihre Marketing-Analysen integrieren. Das offensichtlichste Analysetool - und wahrscheinlich das von Marketern am meisten genutzte - ist Google Analytics.
Viele der datengesteuerten Einblicke in GA4, die Sie täglich nutzen, sind bereits durch KI gesteuert. Ein kostenloses Marketing-Analyse-Tool, das den Start Ihres Marketing-Analyse-Projekts sofort abdeckt. Großartig, oder?
Google Analytics bietet integrierte Funktionen der künstlichen Intelligenz wie Einblicke und Empfehlungen. Einblicke sind ungewöhnliche Veränderungen, aufkommende Trends und andere Erkenntnisse über Ihre Website oder App. Empfehlungen bieten maßgeschneiderte Vorschläge, damit Sie die nützlichsten und genauesten Daten erhalten und neue, relevante Funktionen nutzen können, sobald sie verfügbar sind.
In dem Video Künstliche Intelligenz in Google Analytics erfahren Sie, wie Sie diese Funktionen nutzen und an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens anpassen können.
Eine der herausragendsten KI-gesteuerten Funktionen in GA4 sind automatische Erkenntnisse. Angenommen, der organische Suchverkehr macht plötzlich mehr als 50 % der Konversionen aus, dann wird GA4 diese Anomalie als automatisierte Erkenntnis aufdecken. Ein anderes Beispiel: Angenommen, Social Media Posts sind für einen bemerkenswerten Rückgang der Konversionen um 50 % verantwortlich, dann teilt GA4 diese Erkenntnis sofort mit Ihnen.
Sie müssen also nicht mehr wie ein menschlicher Analyst endlos Statistiken analysieren, um Abweichungen zu entdecken und nach statistisch signifikanten Veränderungen zu suchen, die Ihr Marketing beeinflussen. Die KI in GA4 übernimmt diese Aufgabe für Sie und lernt anhand Ihres Feedbacks selbst, welche Erkenntnisse am besten auf Ihr Unternehmen abgestimmt sind. Dazu geben Sie jeder Erkenntnis einen Daumen hoch oder Daumen runter und trainieren dann die Algorithmen auf das, was für Sie wertvoll ist.
Google Analytics bietet jedoch viel mehr als nur automatisierte Einblicke. Mit benutzerdefinierten Einblicken können Sie genau die Metriken oder KPIs anzeigen, die für Sie wichtig sind. Einige anschauliche Analysen können Sie selbst einrichten:
So wird Google Analytics zu einer Art Analyse-Assistent an Ihrer Seite, der Ihnen Empfehlungen und klare Schritte zur Umsetzung der Vorschläge gibt.
Bei der Messung von Marketingergebnissen zeigen automatisierte Einblicke aussagekräftige Veränderungen in Marketingdaten auf. Maßgeschneiderte Einblicke ermöglichen es, wichtige Kennzahlen genau zu verfolgen. Und Empfehlungen bieten einen Analyse-Assistenten, um bessere Entscheidungen zu treffen. Kein Wunder, dass Google Analytics das erste Tool ist, das Sie verwenden sollten, wenn Sie KI für Marketingergebnisse nutzen möchten.
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