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KI im Marketing und in der Analytics: Tipps & Best Practices

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Veröffentlicht Dezember 21, 2023 Aktualisiert Januar 17, 2024

KI im Marketing und in der Analytics: Tipps & Best Practices

Spätestens seit ChatGPT Ende 2022 das Internet erobert hat, gilt künstliche Intelligenz (KI) als eine transformative Kraft, die die Welt ähnlich wie das iPhone umgestalten kann. Generative KI-Modelle begeistern die Welt mit ihrer Fähigkeit, menschliche Gespräche zu imitieren. Allerdings sind sie nur eines von vielen Werkzeugen, die wir nutzen, um uns einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Das breitere Spektrum der KI-Technologien treibt eine stille Revolution im Bereich des Marketings voran. Von prädiktiven Analysen bis zum Erstellen personalisierter Inhalte ist künstliche Intelligenz für Marketingexperten (und viele andere) unverzichtbar geworden. So hilft sie vor allem, die Komplexität des modernen Verbraucherverhaltens zu bewältigen.

Obwohl diese Technologien weniger aufsehenerregend als ihre generativen Geschwister sind, bieten sie jedoch praktische, zugängliche Lösungen, die Investitionen und die Integration in bestehende Geschäftsprozesse rechtfertigen.

Die Versuchung ist also groß, den Algorithmen das Steuer zu überlassen und von ihrer Arbeit zu profitieren. Allerdings werden die technologischen und rechtlichen Grenzen dies noch eine ganze Weile nicht zulassen.

Das Potenzial der KI ergibt sich unmittelbar aus den Daten, mit denen sie gespeist wird. Und das ist inzwischen ein Problem. Laut einer Umfrage von The European Consumer Organization aus dem Jahr 2020 sorgen sich 45–60 % der Europäer, dass KI zu einem verstärkten Missbrauch von persönlichen Daten führen könnte. Diese Zahlen verdeutlichen eine kritische Hürde in der KI-getriebenen Marketingwelt – das Potenzial der KI zu nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre der Verbraucher sorgfältig zu schützen.

In diesem Beitrag beleuchten wir die Rolle der KI im Marketing. Wir zeigen auf, wie sie die Branche umgestaltet, welche Vorteile sie bringt und wie wichtig es ist, sie verantwortungsvoll einzusetzen – insbesondere im Hinblick auf den Umgang mit Daten und den Datenschutz.

Wie wird KI in der heutigen digitalen Welt eingesetzt?

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt die Simulation der menschlichen Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie ähnlich wie Menschen denken und lernen. Mit dem Terminus bezeichnen wir auch jegliche Maschine, die die mit menschlichem Geist verbundenen Merkmale aufweist, wie Lernen und Problemlösung. KI-Systeme sind für Aufgaben konzipiert, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Dazu gehören die visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung.

Diese von ChatGPT gelieferte Definition von KI ist zwar recht weit gefasst und allgemein gehalten, trifft aber genau den Kern des Konzepts.

KI erstreckt sich weit über bekannte Softwares wie Siri oder Alexa hinaus. Zu den KI-gestützten Funktionen gehören:

  • Automatische Browser-Vorschläge
  • Erweiterte Fokusmechanismen in modernen Kameras
  • Spam-Filterung
  • E-Mail-Sortierung
  • Tools zur Plagiatserkennung
  • Systeme zur Bewertung von Stimmungen
  • Intelligente Benutzeroberflächen, wie Clippy, der Microsoft Office-Assistent

Bei der künstlichen Intelligenz handelt es sich nicht um eine einzelne Technologie, sondern vielmehr um eine Gruppe von Technologien. Diese ermöglichen es Computern, eine Vielzahl von komplexen und manchmal abstrakten Daten gleichzeitig zu verarbeiten und zu interpretieren.

Der Einsatz von KI im Marketing

Bei der KI geht es vor allem um Daten. Und da Daten „branchenunabhängig“ sind, wird sie in einer Vielzahl von Sektoren eingesetzt. Die Marketingbranche, die sich schon seit Langem einen datengesteuerten Ansatz zu eigen gemacht hat, befindet sich an der Spitze dieses Wandels.

Zudem sprechen viele Anzeichen dafür, dass diese Branche zu den Vorreitern gehören wird, die sich an den Einsatz prädiktiver Analysen und generativer KI im Einklang mit aktuellen gesetzlichen Vorschriften anpassen. Und weshalb? Aufgrund der großen Nachfrage nach individualisierten Kundenerlebnissen wurden Werbetreibende in den vergangenen Jahren mit Daten überschwemmt. Somit waren sie gezwungen, effektive Methoden zu deren Analyse zu finden.

Zwei der Unternehmen, die dies geschafft haben – Facebook und Google – haben ein Duopol in der digitalen Werbebranche geschaffen, da sie seit Jahren eine KI-gesteuerte Automatisierung einsetzen.

Die beiden Unternehmen nutzen einen Mix aus Zielgruppensegmentierung und prädiktiver Analyse. Die Segmentierung teilt Kunden in Gruppen ein: nach Geschlecht, Alter, Einkommen, Interessen und anderen Faktoren. Die prädiktive Analyse ermittelt dann, welche Gruppen am ehesten von bestimmten Produkten oder Dienstleistungen angezogen werden.

Beide Unternehmen haben wegen des Missbrauchs personenbezogener Daten bei ihren Geschäften heftige Gegenreaktionen und weltweite Debatten ausgelöst. Das unterstreicht die Notwendigkeit einer strengeren Regulierung.

Doch das Potenzial der KI ist nicht nur auf den Werbesektor beschränkt. Hier einige Beispiele, wie die Marketingbranche KI-gesteuerte Automatisierung in ihren Geschäftsmodellen einsetzt:

Personalisierte Customer Experience

KI-Algorithmen werten Kundendaten aus, um personalisierte Marketingbotschaften, Produktempfehlungen und Inhalte zu erstellen. Eine derartige Personalisierung gibt es zum Beispiel im E-Commerce, wo KI Produkte auf der Grundlage des Browserverlaufs und früherer Einkäufe vorschlägt.

Prädiktive Analyse

Werbetreibende nutzen KI, um basierend auf historischen Daten künftiges Kundenverhalten zu prognostizieren. Dadurch lassen sich Markttrends, Kundenbedürfnisse und potenzielle Bereiche für die Produktentwicklung oder Marketingschwerpunkte vorhersagen.

Einblicke in Social Media

KI-Tools werten Trends in den sozialen Medien und Kundeninteraktionen aus, um Einblicke zu geben. Ferner automatisieren sie die Planung von Beiträgen in den sozialen Medien und tracken Engagement-Metriken.

SEO und Web-Optimierung

KI-Tools tragen dazu bei, den Inhalt von Websites zu optimieren, um deren Such-Ranking zu verbessern. Zudem lassen sich mit ihnen verschiedene Website-Layouts und die Platzierung von Inhalten testen, um den Bedienkomfort und das Engagement zu verbessern.

Optimierung der Sprachsuche

Mit dem Aufkommen sprachgesteuerter Geräte wird KI eingesetzt, um Inhalte für die Sprachsuche zu optimieren und sich der menschlichen Ausdrucksweise in Suchanfragen anzupassen.

Marktforschung

KI-gesteuerte Analysetools liefern tiefere Einblicke in Markttrends und Verbraucherverhalten und helfen Unternehmen, datengestützte Beschlüsse zu fassen.

Generative KI und Marketing

Generative KI, eine junge und schillernde Untergruppe der künstlichen Intelligenz, birgt ein noch größeres Potenzial für die Marketer, das über die intelligente und Echtzeit-Datenanalyse hinausgeht.

Die „Kreativität“ generativer KI – ihre Fähigkeit, Bilder zu erstellen, Texte zu schreiben und Musik zu komponieren – hat sich als unschätzbar wertvoll für Marketer erwiesen, die ihre Content-Produktion automatisieren und skalieren wollen. Zudem hilft sie beim Erstellen personalisierter Marketingbotschaften und synthetischer Daten, die etwa bei der Kampagnenoptimierung sicher Einsatz finden.

Allerdings hat der ChatGPT-Hype deutlich gemacht, dass die einzelnen Nutzer über das Urheberrecht aufgeklärt werden müssen. Sie neigen nämlich dazu, der generativen KI zu sehr zu vertrauen. Dabei übersehen sie, dass alle Daten, die sie in die Eingabeaufforderung eingegeben, zum weiteren Training der Modelle dienen.

Der Einsatz von KI in der Analytics

Während KI oder generative KI den ganzen Ruhm einheimsen, verlieren Begriffe wie maschinelles Lernen immer mehr an Relevanz. Daran zeigt sich, dass der „KI-Goldrausch“ oft praxisfern ist. Maschinelles Lernen gibt es nämlich schon seit Jahren. Es identifiziert Muster und macht Vorhersagen ohne explizite Programmierung.

Das maschinelle Lernen ist der Eckpfeiler der modernen Analytics. Doch schon vor seinem Aufkommen gab es Methoden zum Umgang mit Daten. Anfangs gab es die regelbasierte Automatisierung (RBA). Dabei handelt es sich um ein System, das von Menschen erstellte Regeln anwendet, um Daten zu speichern, zu sortieren und zu manipulieren.

Dann folgte die weiterentwickelte Version, die robotische Prozessautomatisierung (RPA). Statt dass ein Mensch die regelbasierte Logik erstellt, sind Software-„Bots“ in der Lage, menschliches Verhalten zu „beobachten“ und zu imitieren.

RBA RPA ML
Was ist es? Ein System, das menschengemachte Regeln anwendet, um Daten zu speichern, zu sortieren und zu manipulieren. Software-„Bots“, die menschliches Verhalten beobachten und imitieren, um Routineprozesse zu automatisieren, die auf Regeln basieren. Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um von Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.
Was ist die Hauptfunktion? Erfordert einen menschlichen Programmierer, der alle möglichen Szenarien voraussieht und die regelbasierte Logik vor der Implementierung in die Software programmiert. Lernt die Regeln selbstständig, indem es das menschliche Verhalten beobachtet und nachahmt. Allerdings funktioniert es nur bei routinemäßigen, regelbasierten Prozessen. Löst mithilfe prädiktiver Analysen komplexe Probleme mit großen Datenmengen. Beispiele hierfür sind die Erkennung von Betrug, die Stimmungsanalyse und die Vorhersage des Kundenverhaltens.
Was sind die Grenzen? RBA ist starr und reagiert nicht gut auf Veränderungen. Wird die Schnittstelle in irgendeiner Weise geändert, wird RBA wahrscheinlich nicht funktionieren. RPA kann sich nur schlecht an Veränderungen oder Anomalien anpassen. Infolgedessen versagt die RPA-Software oft und/oder muss neu überarbeitet werden. ML kann sich anpassen und aus neuen Daten lernen, benötigt jedoch viel davon, um zu lernen und präzise Vorhersagen zu treffen.
Anwendungsfälle Kommt in vielen verschiedenen Formen in Unternehmen zum Einsatz, am häufigsten jedoch zur Automatisierung bestimmter Aufgaben. Verwendet für die Automatisierung von Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung oder Reporting. Für Aufgaben wie Betrugserkennung, Stimmungsanalyse und Vorhersage des Kundenverhaltens.

Von diesem Standpunkt aus betrachtet, scheint die generative KI der nächste bedeutende Schritt in der Weiterentwicklung der Datenanalyse zu sein. Ihre „Kreativität“ kann genutzt werden, um Texte, Bilder und synthetische Daten zu erstellen.

Solche Daten lassen sich zum Aufbau von Datensätzen für das überwachte Lernen verwenden, insbesondere wenn die realen Daten knapp, sensibel oder unausgewogen sind. Bei der generativen KI werden zusätzliche Datenpunkte erstellt, die dem ursprünglichen Datensatz ähnlich, aber nicht identisch sind. Mit diesem Ansatz lässt sich die Leistung von Algorithmen für Deep Learning verbessern, die oft große Mengen an hochwertigen Daten benötigen, um effektiv zu funktionieren.

Ein weiterer Aspekt ist der Datenschutz. Mit synthetischen Daten lassen sich sensible oder regulierte Daten in KI- und maschinellen Lernprojekten ersetzen. Dadurch werden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes ausgeräumt und die Compliance mit Datenschutzgesetzen gewährleistet.

Die Risiken und Herausforderungen des Einsatzes von KI in der Analytics

Da künstliche Intelligenz nur so gut ist wie die zugrunde liegenden Daten, liegen ihre größten Hürden im Bereich der Daten und der rechtlichen Implikationen des  KI-Einsatzes in großem Maßstab.

  1. Datenqualität. Eine schlechte Datenqualität kann zu irreführenden oder fehlerhaften Einblicken führen, was die Entscheidungsfindung schwerwiegend beeinträchtigt. Angesichts der schieren Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten, mit denen Unternehmen heute umgehen, ist die Gewährleistung der Datenqualität eine besondere Aufgabe.
  2. Vorverarbeitung von Daten. Die Datenvorverarbeitung ist ein wesentlicher Schritt bei der KI-gesteuerten Datenanalyse. Allerdings kann dieser Prozess sehr komplex und zeitaufwendig sein, vor allem wenn es um große und vielfältige Datensätze geht.
  3. Verzerrungen und Fairness. KI-Modelle können Vorurteile von Daten erben, auf denen sie trainiert wurden, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führt.
  4. Ethische und regulatorische Bedenken. Die Nutzung von KI zur Analyse und Interpretation sensibler Daten kann zu Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Sicherheit und Einwilligung führen. Die Compliance mit Datenschutzvorschriften ist entscheidend.
  5. Komplexität von KI-Algorithmen. KI-Modelle sind mitunter komplex und schwer zu interpretieren, was es schwierig macht, zu verstehen, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen kommen.
  6. Hohe Kosten und Komplexität. KI kann erhebliche Investitionen und Fachkenntnisse für die Entwicklung, Implementierung und Wartung erfordern und technische und betriebliche Risiken bergen.
  7. Datenschutz- und Sicherheitsrisiken. Mit zunehmender Komplexität der KI-Technologien steigen auch die mit ihrer Nutzung verbundenen Sicherheitsrisiken und das Missbrauchspotenzial.

Wie sich KI-Einsatz auf Datenschutz und -sicherheit auswirkt

KI erfordert von Natur aus große Mengen an Daten, um effektiv zu funktionieren. Diese Daten enthalten häufig sensible, personenbezogene Daten. Wenn KI-Systeme solche Daten erheben, speichern und verarbeiten, kann das Recht des Einzelnen auf Privatsphäre verletzt werden, zumal die Komplexität der KI-Algorithmen sie schwer verständlich macht. Daher sind sich Menschen möglicherweise nicht einmal bewusst, dass ihre Daten zu Beschlüssen dienen, die sie betreffen.

Eine weitere große Herausforderung besteht darin, die Compliance mit Datenschutzvorschriften wie der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sicherzustellen. Die DSGVO reguliert, wie personenbezogene Daten erhoben, gespeichert und verarbeitet werden. Sie führt Maßnahmen wie das Recht auf Vergessenwerden oder das Recht auf Zugriff auf die eigenen Daten ein.

Allerdings enthält die DSGVO keine explizite Anleitung zu KI-bezogenen Datenschutzfragen, was zu Unsicherheiten hinsichtlich der Datenverwaltung und des Eigentums führt. Angesichts des Aufstiegs generativer KI haben diese Bedenken nur zugenommen: Generative KI-Modelle können realistische Daten erzeugen, die möglicherweise für böswillige Zwecke wie Identitätsdiebstahl, Desinformation oder Cybermobbing verwendet werden können.

Wie Datenschutzgesetze die Nutzung von KI beeinflussen

Die natürliche Folge des Hypes um generative KI ist die wachsende Notwendigkeit eines rechtlichen Rahmens, der speziell auf generative KI zugeschnitten ist und alle neuen Probleme angeht.

Die italienische Datenschutzbehörde (DPA) hat diesen Prozess bereits eingeleitet. Und obwohl ihre Reaktion, die sich auf ChatGPT beschränkt, als etwas nervös und temporär empfunden wurde, werden sicherlich neue allgemeine Auslegungen erforderlich sein. Leider wird keine solide Gesetzgebung über Nacht geboren. In der sich schnell verändernden KI-Landschaft kann es selbst für technisch versierte Personen schwierig sein, genau zu verstehen, was vor sich geht. Ganz zu schweigen davon, dass die übereilte Verabschiedung neuer Vorschriften unbeabsichtigt die Innovation ersticken und die Verwirklichung vorteilhafter Aspekte der KI verhindern kann.

Die Europäische Union hat ihre erste Version des KI-Gesetzes im April 2021 veröffentlicht. Darin wird vorgeschlagen, KI-Systeme abhängig von ihrem Verwendungszweck unterschiedlich stark zu regulieren. Gemäß diesem Vorschlag würde der Einsatz von KI in Hochrisikobereichen, wie Strafverfolgung, Verfahren wie die Risikobewertung und die Umsetzung von Minderungsstrategien erfordern. Allerdings sind die Vorschläge der Europäischen Kommission auf Widerstand gestoßen.

Frankreich, Deutschland und Italien haben sich jedoch für einen „ausgewogenen und innovationsfreundlichen“ Ansatz für KI ausgesprochen. Zudem planen sie, „unnötigen Verwaltungsaufwand“ für Unternehmen abzubauen, der die Innovationsfähigkeit Europas behindern würde. (Quelle: Times)

Europa möchte nicht noch einmal von der Konkurrenz aus den USA überholt werden, die in Bezug auf die Regulierung von Big Tech traditionell lockerer sind. Dennoch gibt es interessanterweise eine Welle von Gesetzesvorschlägen für KI in den USA.

Mehrere Bundesstaaten haben Task Forces zur Untersuchung von KI vorgeschlagen, andere haben ihre Besorgnis über den Einfluss von KI auf Dienstleistungen wie Gesundheitswesen, Versicherungen und Beschäftigung zum Ausdruck gebracht.

Best Practices für den Einsatz von KI in der Analytics

  • Daten anonymisieren. Indem sie sensible Daten wirksam anonymisieren, schützen Unternehmen die Privatsphäre des Einzelnen und gewinnen gleichzeitig wertvolle Einblicke aus ihren Daten.
  • Datenschutz ins Design integrieren. Ein Privacy by Design-Ansatz ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Datenschutz bei KI und in allen Geschäftsabläufen und anderen Technologieprodukten berücksichtigt wird.
  • Nutzung generativer KI begrenzen und überwachen. Es ist ratsam, KI-Tools von Drittanbietern zu vermeiden, die Daten speichern und potenziell nutzen können. Achten Sie stattdessen darauf, dass Sie wissen, wie diese Tools Daten nutzen, oder erwägen Sie die Entwicklung eigener Lösungen.
  • Gute Datenqualität verwenden. Nur die für die Erstellung der KI notwendigen Datentypen sollten gesammelt werden. Diese Daten sollten sicher und nur so lange wie nötig aufbewahrt werden, um den beabsichtigten Zweck zu erfüllen.
  • Personenbezogene Daten schützen. Die meisten KI-Algorithmen benötigen keine personenbezogenen Daten. Erwägen Sie, diese von vornherein herauszufiltern.

Fazit

Mit dem rasanten Fortschritt der generativen KI ist eine neue Ära der technologischen Innovation angebrochen, die mit erheblichen Risiken und Chancen einhergeht.

KI bietet bemerkenswerte Möglichkeiten sowohl bei der Datenanalyse als auch beim Erstellen von Inhalten und erweist sich damit als enorme Hilfe für Marketer und Analytiker. Gleichzeitig wirft sie aber auch dringende Bedenken in Bezug auf den Datenschutz, die Privatsphäre und die ethische Nutzung auf.

Angesichts des Paradigmenwechsels in der Rolle der KI in verschiedenen Sektoren sind umfassende, anpassungsfähige und vorausschauende rechtliche Rahmenbedingungen unabdingbar, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen. Zugleich sind sie der Schlüssel zum Schutz der Grundrechte und zur Förderung eines Umfelds, das einem nachhaltigen technologischen Wachstum förderlich ist.

Autor

Paweł Socha

Senior Content Marketer

Copy- und UX-Writer mit einem fundierten Hintergrund in Linguistik und Fachübersetzungen. Durch seine umfassende Erfahrung in zahlreichen Branchen (SaaS, Fintech, E-Commerce) hat er ein tiefes Verständnis dafür entwickelt, wie man komplexe Sachverhalte in einfache, verständliche Worte fasst. Sein Ziel ist es, Inhalte zu schaffen, die nicht nur informativ und leicht zugänglich sind, sondern auch den Leser fesseln und zum Handeln anregen. Paweł arbeitet unermüdlich daran, die Nutzererfahrung durch klar vermittelte Botschaften zu verbessern, die in einem intuitiven Content-Design verpackt sind. >LinkedIn profile<

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