Die transformative Kraft maschinellen Lernens bei digitaler Werbung

Criteo, ein Technologieunternehmen für Commerce Marketing, hat IDC damit beauftragt, in einer Studie den aktuellen und künftigen Einfluss von Machine Learning auf das Advertising zu untersuchen. Die Ergebnisse wurden im IDC‑Whitepaper «Können Maschinen kreativ sein? Wie Technologie die Personalisierung und Relevanz im Marketing verändert» veröffentlicht. Das Dokument beschreibt Ziele und Bedenken beim Einsatz programmatischer Werbeinhalte. Zudem zeigt es das Potenzial auf, mittels Machine Learning und einer Massenpersonalisierung von Werbemitteln das Advertising der Zukunft nachhaltig zu verändern.

Die Studie kommt zum Ergebnis, dass Marketingtreibende verstärkt maschinenproduzierten Content nutzen. Zudem planen sie, Konsumenten individuelle kreative Inhalte automatisch und personalisiert als Online‑Ads bereitzustellen. 64 Prozent der Befragten sehen optimiertes Targeting von Werbebotschaften und in Echtzeit personalisierte Werbung als die entscheidenden Geschäftsvorteile beim Machine Learning bis 2020.

Alexander Gösswein, Managing Director Central Europe von Criteo, kommentiert die Ergebnisse: «Smarte Technologien wie Datenanalyse, Automatisierung und Machine Learning wachsen weiter zusammen. Dieser dynamische Wandel krempelt Marketing und Advertising fortlaufend um und verändert diese Bereiche nachhaltig. Maschinelles Lernen und automatisierte Personalisierung werden einen Punkt erreichen, an dem sie so fortgeschritten sind, dass sie personalisierten Content nicht nur produzieren, sondern auch in Echtzeit ausspielen und diesen Prozess kontinuierlich optimieren.»

Obwohl sich die Marketingtreibenden der Vorteile von Machine Learning für die Personalisierung bewusst sind, setzen bisher nur wenige diese Technologie dafür ein. Das liegt sowohl an fehlender Expertise in den Unternehmen als auch an mangelndem Vertrauen in Machine Learning: Hier gibt es noch Bedenken hinsichtlich der Markensicherheit und des nötigen Schutzes der Nutzerdaten.

Laut dem Whitepaper «ist IDC der Meinung, dass die Bedenken der Marken nach und nach verschwinden werden, da sich Machine Learning für das Online‑Advertising zunehmend etabliert. IDC prognostiziert, dass maschinelles Lernen in den nächsten fünf Jahren bis 2022 in allen Bereichen der Werbetechnologie allgegenwärtig sein wird.»

«Der Zeitpunkt rückt näher, an dem Machine Learning vollständig einsatzbereit ist und die globale Wirtschaft, nicht nur die Advertising‑Industrie massgeblich prägen wird. Unternehmen sollten deshalb Wachstumsstrategien entwickeln, die Maschinelles Lernen berücksichtigen und Wettbewerbsfähigkeit, Profitabilität und – am wichtigsten – den Kundendialog im digitalen Zeitalter vorantreiben. Das ist mit Machine Learning möglich, etwa durch Chatbots, verbesserte Kundenprofile und Kundensegmentierung oder Spracherkennung über digitale Assistenten. Ausserdem unterstützt Machine Learning Unternehmen dabei, Daten der Kundeninteraktion zu verarbeiten, auszuwerten und zu visualisieren, was effizientere Prozesse ermöglicht», so Alexander Gösswein weiter.

IDC erwartet eine weltweite, jährliche Wachstumsrate (Cumulative Average Growth Rate, CAGR) von 54 Prozent für Machine Learning‑Software im Marketing und ähnlichen Bereichen. Die Ausgaben werden von rund 360 Millionen Dollar 2016 auf über zwei Milliarden Dollar im Jahr 2020 steigen.

Einige zentrale Ergebnisse der Studie:

• Personalisierte Marketingkommunikation zu digitalisieren ist heute ein Schlüsselfaktor – 34 Prozent der Befragten nutzen digitale Technologien, um Marketingkommunikation zu personalisieren.
• Die Digitalisierung ermöglicht es, Content automatisiert zu personalisieren – 50 Prozent der Umfrageteilnehmer nutzen digitale Technologien, um die Personalisierung von Content zu automatisieren. Über 30 Prozent von ihnen planen, digitale Technologien für die Personalisierung einzusetzen.
• Machine Learning Anwendungen sind allgemein bekannt, werden aber selten eingesetzt – 83 Prozent kennen Anwendungen für die Personalisierung von Kommunikation, aber nur 14 Prozent setzen sie bereits ein. 33 Prozent der Marketingtreibenden planen, in Machine Learning Technologie zu investieren. Das zeigt, dass der latente Bedarf stark ist und der Markt in den kommenden Jahren signifikant wachsen wird.
• Machine Learning Anwendungen sind bereits verfügbar, die Anzahl wird bis 2020 zunehmen – 66 Prozent der Befragten sind der Meinung, dass Technologien für personalisierte Überschriften und Ads oder personalisierte Design‑Formate wie Layout, Farben und Grössen bereits heute verfügbar sind.
• Datengetriebenes Advertising wird die Kundenbindung und die Marken‑Relevanz steigern – Gegenwärtig konzentriert sich die Advertising‑Agenda der Brands darauf, die Kundentreue zu stärken (laut 41 Prozent der Teilnehmer), Nutzerdaten zu sammeln (36 Prozent) und den Konsumenten als relevante Marke im Gedächtnis zu bleiben (34 Prozent).

Der Einsatz von Machine Learning für automatisierten, zielgerichteten und personalisierten Content sowie dessen Erstellung ist der nächste Bereich, den Machine Learning Technologie transformieren wird. Das bietet Marken die Chance, die Kundenbindung zu stärken und den Customer Lifetime Value (CLV) zu steigern, was wiederum Umsätze und Cashflow des Unternehmens sicherstellt. Zudem bietet Machine Learning den Early Adoptern einen leistungsfähigen Ansatz, um nachhaltiges Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit für Unternehmen in der digitalisierten Welt zu ermöglichen.

Weitere Informationen: Criteo.com

Über die Studie:

Die von Criteo gesponserte IDC‑Studie untersucht die Akzeptanz und das Potenzial neuer Machine Learning Technologien für die Online‑Advertising Aktivitäten von Marken. Im Fokus steht dabei, wie Marketingtreibende damit mehr relevante und personalisierte Nutzererfahrungen schaffen können. Zudem erforscht IDC, inwieweit Marketingleitende planen, entsprechende Software verstärkt einzusetzen. Für die weltweite Erhebung wurden 459 Marketingverantwortliche befragt. Dabei lag der Fokus auf deren Ansichten zur Evolution von Advertising und Marketing durch smarte Technologien im digitalen Marktplatz. Von den Befragten waren 30 Prozent Chief Marketing Officers (CMOs), Marketing VPs oder Marketingleiter, 35 Prozent im Marketingmanagement tätig und die verbleibenden 35 Prozent hatten verschiedene Positionen im Digital- oder Online-Advertising inne. 58 Prozent waren als höchste Entscheidungsträger verantwortlich für Advertising‑Investments und 33 Prozent hatten direkten Einfluss auf die Entscheidungsfindung im Online‑Advertising.