So nutzen Sie Deep-Learning-Technologie für Ihr Marketing

Es ist Ihnen vielleicht nicht bewusst, aber auch Sie nutzen schon heute Deep-Learning-Technologie. Zu Beispiel ermöglicht diese Technologie Smart Speakern, menschliche Sprache zu verstehen und lebensecht zu imitieren. Sie hilft dem Google-Suchalgorithmus Webseiten zu ranken und dadurch entscheidet sich, wo Ihre Online-Anzeigen erscheinen und wer den damit verbundenen Bieterwettkampf gewinnt.

Wir sehen: Deep Learning ist aus dem Marketing nicht mehr wegzudenken. Was aber genau ist Deep Learning. Und noch wichtiger: Wie kann diese neue Technologie dafür sorgen, dass die Umsatzmöglichkeiten voll ausgeschöpft werden? Genau das erklären wir hier.

Eine kurze Einführung in die Deep-Learning-Technologie für Marketing-Mitarbeiter

Wer Deep Learning verstehen will, muss zunächst einige wichtige Begriffe kennen:

• Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Maschine, die die Fähigkeit besitzt, wie ein Mensch zu denken und neue Situationen anhand von Erfahrungen zu verstehen und darauf zu reagieren.
• Maschinelles Lernen ist eine der Möglichkeiten eine KI zu erschaffen. Dies geschieht mithilfe von Trainingsalgorithmen, die neue Daten im Kontext umfangreicher bestehender Datensätze kategorisieren.
• Ein Deep Neural Network ist eine Software für maschinelles Lernen. Diese imitiert die Aktivitäten des menschlichen Gehirns, indem Daten durch ein dezentrales Prozessornetzwerk geleitet werden. Solche Netzwerke umfassen eine Eingabeschicht, eine oder mehrere „verborgene“ Verarbeitungsschichten und eine Ausgabeschicht.

Deep Learning ist somit eine Art des maschinellen Lernens, bei der mithilfe von Deep Neural Networks eine begrenzte Form von Künstlicher Intelligenz entsteht. Genau darin besteht die Rechnerleistung hinter Übersetzungssoftware, Gesichtserkennungstechnologie, autonomem Fahren, Sprachassistenten und auch Text-to-Speech-Stimmen (TTS-Stimmen). Auf diese Weise können Aufgaben automatisiert werden, für die bisher menschliche Intelligenz erforderlich war. So ist es kein Wunder, dass Deep Learning im Marketing inzwischen ein wichtiges Hilfsmittel ist.

Marketing, Deep Learning und wie sie zusammenhängen

Deep Learning ermöglicht es Computern Dinge zu tun, für die früher ein gut ausgebildeter Mensch nötig war. Die Integration dieser Technologie ermöglicht auch realistischere Interaktionen mit digitalen Systemen, die eine neue Realität schaffen. Nachstehend erläutern wir einige Möglichkeiten, wie wir Ihr Marketing mit Deep Learning voranbringen.

1. Personalisierte Nachrichten

Deep-Learning-Systeme sind in der Lage, Unmengen von unstrukturierten Daten über Kunden zu analysieren und Aufschluss darüber zu geben, wer die Kunden sind und was sie beim Einkaufen mögen. Dadurch ist es möglich Zielgruppen bis hin zu einzelnen Personen zu segmentieren – ein Trend, der im Marketing als „Hyperpersonalisierung“ bezeichnet wird. Wenn Netflix lernt, was Sie an Freitagabenden gerne sehen, und daraufhin Inhalte präsentiert, die Ihnen gefallen, dann ist genau das Hyperpersonalisierung. Wenn ein System vorschlägt, welche Angebote zu welche Zeitpunkt an welche Kunden gesendet werden sollen, steckt vermutlich Deep Learning hinter der betreffenden Analyse-Software.

2. Automatisierter Kundenservice

Das Kundenerlebnis ist in Marketingplänen ein Schlüsselelement – für manche sogar das allerwichtigste. Viele Kundenservicemitarbeitern zu beschäftigen, kann aber schnell unerschwinglich werden. Mit Deep Learning können stattdessen Smart Assistants, KI-Chatbots und interaktive Sprachdialogsysteme (IVR-Systeme), also Callcenter ohne unergründliche Telefonmenüs, zum Einsatz kommen. Solche intelligenten Systeme lösen Kundenprobleme mithilfe von Deep-Learning-Technologie rund um die Uhr.

3. Pay-per-Click-Werbung (PPC)

Deep-Learning-Anzeigendienste – am bekanntesten sind wohl diejenigen von Facebook und Google – entscheiden, wo Online-Anzeigen am besten platziert werden, um so die meisten Reaktionen zu bekommen. Tatsächlich basiert das gesamte PPC-System auf Deep Learning. Das verbreitetste Business-Modell für PPC-Ad-Exchanges ist das sogenannte Real-Time-Bidding (RTB). Bei dieser KI-basierten Technologie werden Daten von Websites und Website-Besuchern verwendet, um den Wert einer bestimmten Impression zu ermitteln. Diese wird in Sekundenbruchteilen an Sie (oder einen Konkurrenten mit einem höheren Gebot!) versteigert.

4. Natural Language Understanding (NLU)

Weiter oben haben wir bereits Smart Assistants und Sprachdialogsysteme erwähnt. Sie nutzen Deep Learning, um die natürliche menschliche Sprache zu verstehen. Nutzer können dadurch alle erdenklichen Anliegen vortragen. Anstelle eines Anrufs bei einem herkömmlichen Callcenter kann ein Kunde auch per Smart Speaker die Rücksendung eines Produkts anfordern. Der Sprachassistent öffnet dann unverzüglich die Voice App und leitet den Kunden durch den Prozess: von der Anfrage bis zum Download des Versandetiketts. Mithilfe von Deep Learning und NLU weiß die Software, dass „Ich möchte etwas zurückschicken“ und „Kann ich meinen Artikel zurückgeben?“ das gleiche bedeutet. Der Kunde wird dadurch enorm entlastet.

5. Voice Branding

Mehr als die Hälfte aller Erwachsenen in den USA besitzen Smart-Home-Geräte oder Smart Speaker. Fast 30 % der Befragten geben an, dass sie lieber per Sprache mit ihren mobilen Apps kommunizieren würden. Mit anderen Worten: Sprachtechnologie wird immer beliebter. Für Marketing-Mitarbeiter ergeben sich dadurch wichtige neue Chancen. Damit aber das Auftreten der Marke auf allen Sprachplattformen einheitlich ist, brauchen Sie eine einzigartige TTS-Stimme, die die Markeneigenschaften genau zum Ausdruck bringt. Mithilfe von Deep Learning kann ReadSpeaker genau diese lebensechte TTS-Stimme für jeden erdenklichen Zweck kreieren.