Thought Leadership
Personalisierung ist eine der wirkungsvollsten Strategien, um Kontakt zu Zielgruppen herzustellen und langfristig deren Loyalität zu fördern. Kunden möchten keine generischen Angebote erhalten, die jedem zugesendet werden. Sie bevorzugen Botschaften und Werbeaktionen, die speziell auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Die Vermarkter sind sich bewusst, wie wichtig Personalisierung ist und nutzen sie zu ihrem Vorteil. KI unterstützt dabei, Kundendaten nahtlos aus verschiedenen Quellen zu ziehen und sie zu analysieren. Auf Basis von früheren Verhaltensweisen und Kaufentscheidungen lassen sich so maßgeschneiderte Botschaften und Empfehlungen entwickeln.
Um ein entsprechendes Maß an Personalisierung zu erreichen, sind jedoch umfangreiche Kundendaten erforderlich. Dies kann potenzielle Risiken hinsichtlich der Datensicherheit mit sich bringen. Dies hat dazu geführt, dass Unternehmen beim Einsatz von KI zurückhaltend sind und sich zudem der Herausforderung stellen, die gesetzlichen Vorschriften einzuhalten. Sie müssen effektive Wege finden, um diese Herausforderungen zu meistern und die KI-gesteuerte Personalisierung zu optimieren.
Einsatz von KI zur Personalisierung
Die Anzahl der Unternehmen, die KI in Deutschland einsetzen, hat sich im Vergleich zum letzten Jahr verdoppelt. Während Branchen wie die Automobil-, Elektronik- und Pharmaindustrie für den zunehmenden Einsatz von KI plädieren, ist der Anstieg bei den Dienstleistern in Deutschland beeindrucken – insbesondere in den Bereichen Werbung und Marktforschung (72 Prozent) und IT (fast 60 Prozent). Im CMO Radar 2024 von Infosys gaben fast drei Viertel der befragten Marketingleiter an, dass KI-Technologie mehrere Marketingaktivitäten unterstützt. Personalisierung ist ein großer Teil davon. Außerdem gehört das Erstellen von Inhalten, die Planung und Umsetzung von Kampagnen, die Verwaltung von Werbeausgaben und die Analyse nach der Kampagne dazu.
Mehrere renommierte Brands setzen KI zur Personalisierung ein. Whole Foods nutzt beispielsweise KI, um die Kaufdaten seiner Kunden in den US-Filialen zu erfassen und zu analysieren. Auf dieser Basis sagen sie das zukünftige Verhalten vorher und bieten personalisierte Promo-Codes für häufig gekaufte Artikel an. Auch der Discounter Lidl nutzt KI, um maßgeschneiderte Werbeaktionen anzubieten. Zalando hingegen nutzt KI, um das Einkaufserlebnis für seine Kunden zu personalisieren.
Datenschutz und rechtliche Bedenken
Unternehmen, die KI für ihre Marketingkampagnen nutzen, erzielen einen gesteigerten Wert und eine größere Wirkung, da auf die Kundenbedürfnisse zugeschnittene Botschaften und Produkte die Kundenbindung und den Umsatz erhöhen. Trotz der eindeutigen Vorteile zögern viele Marketing-Verantwortliche jedoch, KI in vollem Umfang zu nutzen. Der Grund: Sie haben Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, der Sicherheit und der sich entwickelnden rechtlichen Rahmenbedingungen. Die Infosys Studie zeigt, dass Marketing-Verantwortliche den Datenschutz und die Sicherheit (43 Prozent) sowie regulatorische Bedenken (42 Prozent) als größte Hindernisse bei der Einführung von KI betrachten. Deutschland hat in der jüngeren Vergangenheit eine ganze Reihe von Cyber-Angriffen erlebt – jedes dritte Unternehmen war in den letzten zwei Jahren von einem Cyber-Angriff betroffen, 37 Prozent wurden Opfer von Datenlecks.
Die zunehmenden Cyber-Bedrohungen in Kombination mit Bedenken zur Datennutzung durch Unternehmen haben zu verschärften Vorschriften geführt, insbesondere der Allgemeinen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) der EU und des kalifornischen Consumer Privacy Act.
Unternehmen, die KI breit einsetzen, müssen sowohl deren Potenzial als auch deren Risiken berücksichtigen und die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um ihre Bedenken auszuräumen.
Herausforderungen adressieren
Risikomanagement priorisieren, um Datensicherheit zu gewährleisten: Unternehmen, die dem Risikomanagement Vorrang einräumen, erzielen mit ihren KI-Initiativen bessere Ergebnisse. Der Schlüssel liegt darin, das Risikomanagement frühzeitig in den KI-Einführungsprozess einzubeziehen und von Anfang an eine solide Grundlage zu schaffen. Je länger Firmen zögern, desto weniger effektiv sind ihre Bemühungen im Risikomanagement.
Risikofunktion einrichten: Unternehmen müssen eine Risikofunktion aufbauen, die potenzielle Risiken proaktiv identifiziert und kontrolliert. Sie sollten sich außerdem regelmäßig mit ihnen befassen. Darüber hinaus muss sie gewährleisten, die gesetzlichen Vorschriften kontinuierlich zu kontrollieren – und zwar während des gesamten KI-Lebenszyklus.
KI-Ethikprotokolle klar definieren: Ein Risikomanagementsystem funktioniert am besten, wenn Unternehmen klare KI-Ethikprotokolle und wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) festlegen, die sowohl die Leistung als auch die Wirksamkeit messen.
Erstellen eines gut strukturierten KI-Plans: Jedes Unternehmen und seine Geschäftsfunktionen haben unterschiedliche KI-Nutzungsfälle. Firmen müssen erkennen, dass verschiedene Funktionen mit einzigartigen KI-bezogenen Risiken konfrontiert sind. Die KI-Strategie sollte daher auf diese spezifischen Risiken zugeschnitten sein – und zwar mit gezielten Lösungen für jede Funktion.
Über Vorschriften informieren: Unternehmen sind verpflichtet, sich über die neuesten regulatorischen Entwicklungen zu informieren, die für ihre Geschäftstätigkeit relevant sind. Darüber hinaus sollten sie über ein detailliertes Verständnis der rechtlichen Anforderungen verfügen, um eine kontinuierliche Einhaltung zu gewährleisten.
Die mit der KI-Technologie verbundenen Datensicherheitsrisiken zu bewältigen, erfordert von den Marketern einige Anstrengungen. Die sich daraus ergebenden Vorteile – von einer verbesserten Personalisierung bis hin zu einer stärkeren Kundenbindung – sind dies jedoch wert.
