Im digitalen Zeitalter spielt kundenspezifisches Marketing eine immer größer werdende Rolle für den Erfolg von Unternehmen. Die Digitalisierung hat nicht nur die Art und Weise verändert, wie Unternehmen mit Kunden interagieren, sondern auch die Anforderungen an kreative Inhalte – und die damit verbundenen Kosten erhöht. So erwarten Kunden immer mehr relevante und ansprechende Inhalte entlang der Customer Journey. Spätestens seit dem Launch des sprach- und textbasierten Chatbots ChatGPT im November 2022 ist die Relevanz Künstlicher Intelligenz im digitalen Marketing in den Fokus der Allgemeinheit gerückt.
Verschiedene Forschungsergebnisse legen nahe, dass KI nicht nur repetitive manuelle Arbeit ersetzen kann. Sie kann auch den kreativen Schaffensprozess unterstützen oder sogar automatisieren. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die Anwendung von KI im digitalen Marketing, insbesondere bei der Erstellung und Optimierung kreativer Inhalte entlang der Customer Journey. Von automatisierter Texterstellung bis zur personalisierten Bildgenerierung bieten KI-Tools zahlreiche Möglichkeiten, die Effizienz von Marketingaktivitäten zu verbessern. Gleichzeitig stellt sich auch die Frage nach der Nachhaltigkeit des Einsatzes von KI. So kann der Einsatz von KI-Technologien nicht nur zu Veränderungen am Arbeitsplatz führen, sondern auch ethische Bedenken und Gefahren mit sich bringen.
Diese Arbeit hat das Ziel, konkrete Touchpoints entlang der digitalen Customer Journey zu identifizieren, an denen kreative Leistungen gefragt sind, und die spezifischen Anforderungen dieser Inhalte zu beleuchten. Durch eine systematische Literaturanalyse werden innovative KI-Mechanismen für die Umsetzung kreativer Leistungen herausgearbeitet. Die zentrale Fragestellung der Arbeit lautet: Wie kann Künstliche Intelligenz im digitalen Marketing dazu beitragen, kreative Leistungen entlang der Customer Journey zu erschaffen und zu optimieren?
Methodik
Um die zentrale Fragestellung zu beantworten, wurde eine systematische Literaturanalyse durchgeführt. Dies ermöglicht einen umfassenden Überblick über die aktuelle Forschung zu Künstlicher Intelligenz im digitalen Marketing entlang der Customer Journey. Die Methodik zielt darauf ab, bestehende Erkenntnisse zu identifizieren, Forschungslücken aufzudecken und relevante Informationen für die definierten Ziele zu gewinnen. Für die Arbeit werden ausschließlich englischsprachige Journals aus den Datenbanken ScienceDirect, Wiley Online Library und EBSCO herangezogen, die sich nach dem Ranking-Portal SCImago Journal Rank mindestens in Q2 befinden und nicht älter als sieben Jahre sind.
Abb. 1: Phasen der Customer Journey
Customer Journey – Was ist das eigentlich?
Den Begriff der klassischen Customer Journey haben insbesondere Lemon & Verhoef in „Understanding Customer Experience Throughout the Customer Journey“ (2016) geprägt. Sie teilen die Customer Journey in die Vor-, die Ist- und die Nach-Kaufphase auf (siehe Abb. 1). Die Vor-Kaufphase beinhaltet alle Aspekte der Kundeninteraktion mit der Marke vor der Kauftransaktion. In dieser Phase erkennen Kunden ihre Bedürfnisse, informieren sich und suchen nach dem Produkt oder Service. Die zweite Phase, die Ist-Kaufphase, beschreibt dabei die Interkationen des Kunden mit der Marke und ihrem Umfeld während des Kaufereignisses selbst. Dies kann beispielsweise die Auswahl, Bestellung oder Bezahlung sein. Die dritte Phase, die Nach-Kaufphase, umfasst die Interaktionen des Kunden mit der Marke und ihrem Umfeld nach dem eigentlichen Kauf. So fallen beispielsweise der Gebrauch des Produktes, sowie Serviceanfragen und Engagement nach dem Kauf darunter.
Gewonnene Erkenntnisse
Die systematische Literaturrecherche verdeutlicht, dass Kreativität in allen Phasen der Customer Journey von zentraler Bedeutung ist, um Kunden zu begeistern, Aufmerksamkeit zu gewinnen und emotionale Bindungen aufzubauen. Dabei zeigt sich, dass nicht nur der Informationsgehalt, sondern auch der Unterhaltungsfaktor einen erheblichen Einfluss auf die Kundenbindung hat. In Tabelle 1 wird eine Auflistung der in der Literatur erwähnten kreativen Leistungen entlang der Phasen der Customer Journey veranschaulicht.
| Autor | Vor-Kaufphase | Ist-Kaufphase | Nach-Kaufphase |
| Abdelkader (2023) | Social Media Content, Press releases | Website Content | Social Media Content, Press releases |
| Ameen (2022) | Social Media, virales Marketing, Content Marketing | Produktdesign, Logodesign | Social Media |
| Burston Webster et al. (2021) | Social Media Content | Website Content | Email/Newsletter, Social Media Content |
| Chandra et al. (2022) | Social Media Content | Mass customization, Dynamic Pricing, Personalized Pricing, | Social Media Content |
| Dwiwedi et al. (2021) | Social Media Content | Personalized customer experience | Social Media Content |
| Kumar et al. (2019) | Produkt Empfehlungen, Paid Search, Display Advertisement | Website Content, Dynamic pricing | |
| Lütjens et al. (2022) | Social Media Content, SEA, SMA, Banner | Website Content | Email/Newsletter, Social Media Content |
| Märtin et al. (2023) | Website Content | ||
| Mero et al. (2023) | Social Media Content, Branding, Influencer briefing | Social Media Content | |
| Sakas et al. (2023) | Social Media Content | Website Content | Email/Newsletter, Social Media Content |
Insbesondere personalisiertes Marketing gewinnt an Bedeutung, wobei KI vermehrt zur Verarbeitung großer Datenmengen eingesetzt wird. Die Personalisierung erstreckt sich über verschiedene Schritte der Customer Journey, von der Kundenidentifikation bis zur Produktindividualisierung. Kreative Leistungen sind in diesem Prozess unerlässlich, sei es bei der Entwicklung individualisierter Angebote oder der Gestaltung personalisierter Kommunikation.
Verschiedene Bereiche des Marketings erfordern Kreativität, wobei im digitalen Marketing der Fokus auf Performance Marketing liegt. Die Beliebtheit von Social Media Marketing, viralem Marketing und Content Marketing hat jedoch auch kreativen Formen des Marketings Auftrieb verschafft.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz, insbesondere generativer KI wie ChatGPT, prägt die aktuelle Landschaft des digitalen Marketings. Diese KI-Mechanismen bieten innovative Ansätze, von der personalisierten Werbung über verbesserte Shopping-Erlebnisse bis hin zu Produktvorschlägen in Echtzeit und Chatbots. Tabelle 2 zeigt, welche Aufgaben entlang der Customer Journey von beispielhaften KI-Tools bereits umgesetzt werden können.
| Aufgaben & KI-Tools im digitalen Marketing | Vor-Kaufphase | Ist-Kaufphase | Nach-Kaufphase |
| Suchmaschinenoptimierung, Werbe-Kampagnen, Personalisierte Ads, Content-Marketing, Social-Media- Marketing | Erstellung und Personalisierung von Website-Content, Dynamische Preisgestaltung | E-Mail Marketing, Social-Media (virtuelle Influencer), Chatbots zur Kundenbetreuung | |
| Beispiele: | Beispiele: | Beispiele: | |
| ChatGPT, Dall-E2, | SocialBakers, One Spot | ChatGPT | |
| Adobe Sensei | Perfect Price |
In der Vor-Kaufphase ermöglicht KI, insbesondere durch generative Modelle wie ChatGPT, die Erstellung ansprechender Inhalte für Social Media- und Content Marketing. Dies eröffnet Unternehmen die Chance, potenzielle Kunden frühzeitig anzusprechen und ihre Aufmerksamkeit zu gewinnen. Während des Kaufprozesses stehen Website-Content und personalisierte Anpassungen im Fokus, wobei KI individuelle Anpassungen auf Websites ermöglicht und dynamische Preisgestaltung optimiert. In der Nach-Kaufphase bleibt KI ebenfalls relevant, insbesondere in Bezug auf Social Media und E-Mail-Marketing, beispielsweise in Form von Retention-Mails. KI ermöglicht dabei eine gezielte Kundenansprache auch nach dem Kauf, was zu höheren Conversionrates führen kann.
Bei der Bewertung von KI-Mechanismen zeigt sich, dass Künstliche Intelligenz eine effektive Investition im Marketing darstellt. Sie ermöglicht tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, beschleunigt Entscheidungsprozesse und fördert die Kreativität. Dennoch sind ökonomische und soziologische Aspekte zu berücksichtigen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Ressourcen für eine nachhaltige Implementierung vorhanden sind und sich der möglichen Voreingenommenheit von KI bewusst sein, um soziale Ungerechtigkeit zu vermeiden.
Fazit
Zusammenfassend stellt die Arbeit heraus, dass Künstliche Intelligenz durch Kreativität die Zukunft des digitalen Marketings mitgestalten kann. Der Einsatz von Kreativität in Verbindung mit fortschrittlichen KI-Mechanismen bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Customer Journey zu optimieren, Kunden zu binden und letztendlich den Erfolg im E-Commerce zu steigern.
Die Ergebnisse unterstreichen, dass KI nicht nur operative Aufgaben vereinfacht, sondern auch zu Steigerung der Kreativität genutzt werden kann. Generative KI-Modelle ermöglichen die schnelle und effektive Generierung von Inhalten entlang der Customer Journey, was zu einem höheren Maß an Personalisierung und ansprechenden Werbematerialien führt.
Praktisch bedeutet dies für Unternehmen, verstärkt auf kreative Inhalte zu setzen, um Kunden zu begeistern und emotional zu binden. Personalisiertes Marketing, basierend auf KI, wird dabei als entscheidender Erfolgsfaktor identifiziert. Die wirtschaftliche Bewertung zeigt zudem das Potenzial von KI-Mechanismen für Umsatzsteigerungen, Kostenreduktionen und die Schaffung neuer Arbeitsplätze. Unternehmen sollten hierbei sicherstellen, dass ihre Ressourcen den Anforderungen einer nachhaltigen KI-Strategie gerecht werden.
Jedoch bergen KI-Modelle auch Gefahren, insbesondere in Bezug auf mögliche Diskriminierung. Unternehmen sind aufgefordert, gegen derartige Voreingenommenheit vorzugehen, um soziale Ungerechtigkeiten zu vermeiden.
Abschließend legt die systematische Literaturanalyse offen, dass die Forschung zu den Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf kreative Leistungen entlang der Customer Journey noch am Anfang steht und weiteren Analysen bedarf.
Literaturverzeichnis
Abdelkader, O. A. (2023). ChatGPT’s influence on customer experience in digital marketing: Investigating the moderating roles. Heliyon, 9(8), e18770. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18770
Ameen, N., Sharma, G. D., Tarba, S., Rao, A., & Chopra, R. (2022). Toward advancing theory on creativity in marketing and artificial intelligence. Psychology & Marketing, 39(9), 1802–1825. https://doi.org/10.1002/mar.21699
Burston Webster, G., Imam, T., & White, C. (2021). How Australian SMEs engage social media as digital touchpoints – a content analysis. Small Enterprise Research, 28(2), 170–189. https://doi.org/10.1080/13215906.2021.1935309
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Kumar, V., Rajan, B., Venkatesan, R., & Lecinski, J. (2019). Understanding the Role of Artificial Intelligence in Personalized Engagement Marketing. California Management Review, 61(4), 135–155. https://doi.org/10.1177/0008125619859317
Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding Customer Experience Throughout the Customer Journey. Journal of Marketing, 80(6), 69–96. https://doi.org/10.1509/jm.15.0420
Lütjens, H., Eisenbeiss, M., Fiedler, M., & Bijmolt, T. (2022). Determinants of consumers’ attitudes towards digital advertising – A meta-analytic comparison across time and touchpoints. Journal of Business Research, 153, 445–466. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.07.039
Märtin, C., Bissinger, B. C., & Asta, P. (2023). Optimizing the digital customer journey—Improving user experience by exploiting emotions, personas and situations for individualized user interface adaptations. Journal of Consumer Behaviour, 22(5), 1050–1061. https://doi.org/10.1002/cb.1964
Mero, J., Vanninen, H., & Keränen, J. (2023). B2B influencer marketing: Conceptualization and four managerial strategies. Industrial Marketing Management, 108, 79–93. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.10.017
Sakas, D. P., Reklitis, D. P., Terzi, M. C., & Glaveli, N. (2023). Growth of digital brand name through customer satisfaction with big data analytics in the hospitality sector after the COVID-19 crisis. International Journal of Information Management Data Insights, 3(2), 100190. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100190
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