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Wie können Unternehmen groß, profitabel und effizient werden und gleichzeitig ihre Kunden als Individuen behandeln, personalisierte Dienstleistungen anbieten und ihre Bedürfnisse auf einer granularen Ebene verstehen?
Es gibt ein grundlegendes Paradoxon, das fast jedes Unternehmen irgendwann einmal treffen wird. Auf der einen Seite steht die Notwendigkeit, zu wachsen - so groß, so effizient und so profitabel wie möglich zu werden. Aber auf der anderen Seite müssen Unternehmen, um gut in dem zu sein, was sie tun, ihre Kunden als Individuen behandeln, personalisierte Dienstleistungen anbieten und ihre Bedürfnisse auf einer granularen Ebene verstehen. Es überrascht daher nicht, dass die erste Ebene häufig im Widerspruch zur zweiten Ebene steht.
Mit dem Wachstum eines Unternehmens fallen immer mehr Daten in den verschiedensten Formen an. Bilder, Produktinformationen, Kundendaten, Transaktionshistorien, Compliance-Daten – die Liste ist lang. Gleichzeitig wächst die Zahl der Kunden und damit auch die Marktsegmente, die das Unternehmen bedienen muss, sodass es zunehmend zum Wunschtraum wird, selbst in der einfachsten Werbekommunikation eine persönliche Note zu bieten.
Mit Standardtechniken und -technologien im Content Management ist es einfach nicht möglich, einen großen und vielfältigen Kundenstamm auf individueller Ebene effizient, genau oder auch nur einheitlich anzusprechen. Um mit dem Wachstum Schritt halten zu können, muss man an anderer Stelle nachgeben, und so ist die Versuchung groß, Kunden mit einer immer breiteren Segmentierung anzusprechen und sich dabei auf generische Kommunikation zu verlassen.
Aber die Kunden schätzen es nicht, als eine einzige, homogene Gruppe behandelt zu werden. Untersuchungen von Econsultancy zeigen, dass 63% der Verbraucher standardmäßig eine Personalisierung erwarten. Weitere Untersuchungen von Emarsys deuten darauf hin, dass 41% der Verbraucher nicht noch einmal bei einer Marke kaufen würden, wenn sie im Gegenzug nachlässige Marketingmaßnahmen erhalten würden. Fans des ‚Spray and Pray‘-Ansatzes verschwenden ebenfalls ihre Zeit, denn es wird auch berichtet, dass 66% das gesamte Marketing einer Marke ignorieren, wenn es ihre Zielgruppe nicht richtig erreicht.
Fügt man der Mischung jedoch künstliche Intelligenz bzw. Artificial Intelligence (AI) hinzu, dann muss das nicht der Fall sein. Während mit dem Buchstaben AI oft die Vorstellung von einer Art dunkler Zukunft verbunden ist, in der Maschinen die Macht übernommen haben und alle Entscheidungen treffen, ist es in diesem Zusammenhang wahrscheinlich hilfreicher, die beiden Buchstaben von „AI“ zu vertauschen und in Begriffen wie I und A - intelligente Automatisierung – zu denken.
Unternehmen, die offen dafür sind, die AI-Fähigkeiten ihrer Content Management-Technologie zu nutzen, können die Herausforderungen bewältigen, die ein Wachstum mit sich bringt. Beispielsweise die unaufhörliche Informationsflut zu sortieren, zu organisieren und zu lenken, wo es nötig ist, und das alles in einem Umfang und mit einer Geschwindigkeit, die sonst nicht möglich wäre.
Nehmen Sie zum Beispiel visuelle Assets. Die Verwaltung von Bildbibliotheken ist für die meisten Unternehmen eine wichtige Marketingressource und ein sehr zeit- und kostenintensiver Prozess, der aufgrund seines Umfangs fehleranfällig ist. Die Duplizierung von Bildmaterial kann zu enormen Kosten führen, da Unternehmen überhöhte Lizenzgebühren zahlen, um mehrere identische Versionen eines Bildes ohne guten Grund zu besitzen, oder, schlimmer noch, den Besitz von Bildern, ohne die Rechte zu deren Nutzung zu haben, ohne einen Überblick über Urheberrechtsfragen oder andere Genehmigungen für Inhalte wie Kundenbilder.
Künstliche Intelligenz erspart Unternehmen nicht nur unnötige Kosten und Ärger. Sie hat auch das Potenzial, Einnahmen zu steigern. Wenn man an diesen Bedarf an Personalisierung denkt, kann KI der Marketingabteilung helfen, die am besten geeigneten Bilder für Marketingmaterialien zu identifizieren, selbst wenn diese Kommunikation stark segmentiert ist.
Mithilfe einer solchen intelligenten Automatisierung ist es möglich, ein Bild auszuwählen, das sogar mit einem einzelnen Kunden verbunden ist, das für dessen letzte Interaktion mit dem Unternehmen oder sogar für ein noch breiteres Verhalten (z. B. die Suche im Internet nach Urlaub in Kroatien) relevant ist, und entsprechend eine gezielte Botschaft zu übermitteln. Und dieser Ansatz könnte für Hunderttausende von anderen Kunden wiederholt werden, und zwar in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Die Ergebnisse der Personalisierung in der Größenordnung können beeindruckend sein - Econsultancy berichtet, dass eine Studie der Customer Data Platform Segment aus dem Jahr 2017 ergab, dass 40% der US-amerikanischen Kunden ein Produkt gekauft haben, das etwas teurer war als geplant, weil ihr Einkaufserlebnis personalisiert war, während weitere 44% wahrscheinlich wieder bei einem Unternehmen einkaufen würden, das ihr Einkaufserlebnis personalisiert hat.
Und dieselben Techniken gelten auch für Text Assets, die nach individuellen Bedürfnissen, aber auch in einem bestimmten Umfang sortiert, gespeichert und abgerufen werden können. Informationen können mit viel größerer Geschwindigkeit und Genauigkeit markiert, mit Vorlagen versehen, verteilt und sogar für neue Märkte übersetzt werden, als wenn die gleichen Aufgaben manuell durchgeführt würden.
Dies ist nur eine Momentaufnahme dessen, was durch die Integration künstlicher Intelligenz in die Content Management-Strategie eines Unternehmens erreicht werden könnte. Dieses Whitepaper von censhare geht näher darauf ein, wie die Möglichkeiten von KI und ML heute in Content Management-Technologien und -Strategien eingesetzt werden, und steht hier zum Download bereit: Gedanken zum Thema Content: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Bereich Content Management.