Ich bin Vermarkter und nutze maschinelles Lernen jeden Tag.
Und ganz ehrlich: Wenn Sie in Ihrem Job der Beste sein wollen, sollten Sie wissen, wie sich KI auf Ihre Arbeit anwenden lässt.
(Und ich schwöre, dass ich das nicht nur sage, weil ich für eine KI-Agentur arbeite).
Meiner bescheidenen Meinung nach ist das Marketing einer der fruchtbarsten Bereiche für die Anwendung von KI. Es ist voll von Daten, Analysen, kniffligen Vorhersagen und verwirrendem menschlichen Verhalten - es ist perfekt, um eine zweite Art von Intelligenz einzubringen.
Das Hinzufügen von maschinellem Lernen zu Marketingaufgaben kann in Form von Plattform-Add-ons, Unternehmens-Chatbots oder sogar komplexeren LLM erfolgen.
Ich möchte Ihnen die Grundlagen erläutern, wie Sie maschinelles Lernen in Ihre täglichen Marketingaufgaben einbinden - und hoffentlich Ihre Ergebnisse verzehnfachen - und welche Tools Ihnen dabei helfen können.
Was bedeutet maschinelles Lernen im Marketing?
Maschinelles Lernen im Marketing bezieht sich auf die Verwendung von Algorithmen, die aus Daten lernen, um Marketingmaßnahmen zu automatisieren, zu optimieren und zu personalisieren.
Anstatt sich ausschließlich auf menschliche Intuition oder regelbasierte Logik zu verlassen, analysieren maschinelle Lernmodelle große Datensätze, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und datengesteuerte Entscheidungen in großem Umfang zu treffen.
Warum maschinelles Lernen im Marketing einsetzen?
Das maschinelle Lernen nimmt dem Marketing das Rätselraten ab, indem es Ihnen auf der Grundlage echter Daten zeigt, was tatsächlich funktioniert.
Mit Hilfe von KI können Marketingteams mehr Daten analysieren, granularer experimentieren und die täglichen Arbeitsabläufe beschleunigen.
Wenn sie gezielt eingesetzt wird, kann ein 2-Personen-Team die Arbeit von 10 Personen erledigen.
Beispiele für den Einsatz von maschinellem Lernen im Marketing
Chatbots und konversationelle KI
Wenn man darüber nachdenkt, fallen die meisten Chatbots unter die große Kategorie "Marketing".
Wir haben Hunderttausende von Chatbots eingesetzt - und die meisten davon dienen der KI-Lead-Generierung oder sind Kundensupport-Bots.
Aber KI kann fast alles bewältigen, sowohl intern als auch extern. Unser Marketing-Team nutzt Bots und KI-Agenten, um:
- Analyse der Websites von Wettbewerbern und Bereitstellung von Wettbewerbsinformationen
- Senden Sie personalisierte Follow-up-E-Mails
- Analysieren Sie Produktsignale, um festzustellen, wer für ein Upgrade in Frage kommt.
Prädiktive Analytik
Das maschinelle Lernen ist die Grundlage für prädiktive Analysen im Hintergrund. Es verwendet markierte historische Daten - z. B. welche Leads letztendlich konvertiert wurden oder welche Kampagnen den Umsatz gesteigert haben - und trainiert ein Modell, um die Muster zu erkennen, die zu diesen Ergebnissen geführt haben.
Wenn Sie bereits Konversionen, Engagement oder Pipeline-Phasen verfolgen, können Sie diese Daten in ein überwachtes Lernmodell einspeisen, um Prognosen zu erstellen.
Einmal trainiert, kann dieses Modell neue Leads, Kampagnen oder Kunden in Echtzeit danach bewerten, wie gut sie mit früheren Erfolgssignalen übereinstimmen.
Die Ergebnisse - wie z. B. die Konversionswahrscheinlichkeit oder der erwartete Umsatz - können dann in Ihre Dashboards, Kampagnenlogik oder KI-Agenten übernommen werden, um Ihre täglichen Entscheidungen intelligenter und schneller zu treffen.
E-Mail-Marketing
Das maschinelle Lernen kann die E-Mail von "Spray and Pray" zu "Senden Sie die perfekte Nachricht zum perfekten Zeitpunkt" machen.
Es kann Öffnungsraten vorhersagen, Inhalte auf der Grundlage des Verhaltens personalisieren oder sogar empfehlen, welches Produkt in einem dynamischen Block für jede Person erscheinen sollte.
Wie ich bereits erwähnt habe, übernehmen unsere eigenen Marketing-Bots einen Teil dieser Aufgabe - z. B. das Abrufen von Daten zur Produktaktivität, um vorzuschlagen, wer eine E-Mail mit einem Feature-Upgrade erhalten sollte.
Aber auch ohne ein vollständiges KI-Agenten-Setup können Sie ML nutzen, um Sendezeiten, Betreffzeilen und Inhaltsvarianten zu optimieren. Alles, was Sie brauchen, sind historische E-Mail-Leistungsdaten - Öffnungen, Klicks, Konversionen - gepaart mit einem Modell, das lernt, welche Muster zu einer besseren Beteiligung führen.
Kundensegmentierung
Durch maschinelles Lernen geht die Segmentierung weit über demografische Daten hinaus.
Es gruppiert Ihre Kunden auf der Grundlage ihres tatsächlichen Verhaltens - Dinge wie Browsing-Muster, Kaufhäufigkeit und Engagement-Signale - so dass Sie Ihr Marketing auf das Verhalten der Menschen zuschneiden können, anstatt auf ihre Berufsbezeichnung und ihren Standort.
Exportieren Sie dazu Verhaltensdaten wie Kaufhäufigkeit, Häufigkeit oder Engagement in eine Tabellenkalkulation oder ein Analysetool und verwenden Sie dann einen Clustering-Algorithmus (z. B. k-means), um ähnliche Kunden anhand dieser Merkmale zusammenzufassen.
Oder lassen Sie einen LLM die schwere Arbeit für Sie erledigen. Machen Sie das Beste aus dieser künstlichen Intelligenz.
Selbst eine einfache Einrichtung kann verborgene Muster aufdecken - wie z. B. eine Gruppe, die nur während der Verkaufszeiten kauft -, auf die Sie dann gezielt eingehen können.
Vorhersage der Abwanderung
Modelle des maschinellen Lernens können erkennen, welche Kunden wahrscheinlich verschwinden werden , indem sie aus dem Verhalten in der Vergangenheit lernen, wie z. B. Nutzungsrückgänge, übersprungene Verlängerungen oder langsame Reaktionszeiten, bevor jemand das Unternehmen verlässt.
Ein KI-Modell muss anhand historischer Daten trainiert werden - mit Angaben darüber, wer abgewandert ist und wer nicht -, damit es die ersten Warnzeichen erkennen kann.
Ein grundlegendes Klassifizierungsmodell (wie logistische Regression oder Entscheidungsbäume) kann dann trainiert werden, um das Abwanderungsrisiko vorherzusagen.
Wenn Sie es nicht selbst programmieren wollen, suchen Sie nach Plattformen oder Tools, mit denen Sie markierte Daten eingeben können - ich will nicht prahlen, aber unsere Plattform kann das - und die automatisch Abwanderungsrisikobewertungen erstellen.
Personalisierte Empfehlungen
Sie sind die ganze Zeit Empfänger dieser Empfehlungen. Auf maschinellem Lernen basierende Empfehlungen können ganz unterschiedliche Formen annehmen:
- Vorschlagen von Produkten auf einer Homepage
- Auswählen, welche E-Mail-Inhalte ein Benutzer sieht
- Automatisches Füllen eines Warenkorbs mit wahrscheinlichen Add-ons
- Neuordnung von Inhalten auf der Grundlage des bisherigen Verhaltens einer Person
Hinter den Kulissen verwenden diese Systeme Algorithmen, die aus dem Verhalten der Nutzer lernen - was sie anklicken, ansehen, kaufen oder ignorieren - und es mit anderen vergleichen, die ähnlich handeln.
Für die ersten Schritte benötigen Sie Daten zur Benutzerinteraktion (z. B. Aufrufe, Klicks und Käufe) und ein Modell, das darauf trainiert ist, Muster unter den Benutzern zu erkennen, z. B. kollaboratives Filtern oder eine einfache Empfehlungsmaschine.
Sie können dies mit den Data-Science-Ressourcen Ihres Teams aufbauen oder Tools verwenden, mit denen Sie Interaktionsdaten einfügen und dynamisch personalisierte Ausgaben auf Ihrer Website, in E-Mails oder in einer App generieren können.
Dynamische Preisgestaltung
Bei der dynamischen Preisgestaltung wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Preise auf der Grundlage von Faktoren wie Nachfrage, Lagerbestand, Nutzerverhalten oder sogar Tageszeit anzupassen .
Für die Kunden könnte das so aussehen, dass sie während der Stoßzeiten andere Preise sehen, personalisierte Rabatte oder Echtzeit-Anpassungen von Sonderangeboten während einer Aktion.
Um dies zu realisieren, benötigen Sie Zugang zu Preisverläufen, Verkaufsdaten und kontextbezogenen Signalen (wie z. B. Verkehrsaufkommen oder Lagerbestände) und verwenden dann ein Regressionsmodell, um den optimalen Preis für eine bestimmte Situation vorherzusagen.
Von dort aus können Sie Regeln festlegen, wann und wie Preisänderungen vorgenommen werden sollen - entweder über eine angeschlossene Preisfindungsmaschine oder indem Sie die Modellausgaben in Ihr E-Commerce-System einspeisen, um die Preise dynamisch zu aktualisieren.
Anzeigenausrichtung und -optimierung
Niemand möchte sein Budget dafür verschwenden, der falschen Person die falsche Anzeige zu zeigen. Maschinelles Lernen hilft uns, das zu vermeiden.
Es beobachtet die Leistung Ihrer Kampagnen in Echtzeit, erkennt, was funktioniert (und was nicht), und lenkt Ihre Ausgaben automatisch in Richtung der besten Kombinationen aus Kreativität, Zielgruppe und Platzierung.
Für den Anfang brauchen Sie saubere Leistungsdaten für Ihre Kampagne: Klicks, Konversionen, Zielgruppendetails, Gerätetypen, all diese wichtigen Informationen.
Von dort aus können Sie oder jemand aus Ihrem Team ein Modell trainieren, um vorherzusagen, welche Einstellungen die besten Ergebnisse liefern, oder Ihre Daten in ein System einspeisen, das die Arbeit für Sie übernimmt.
Sentiment-Analyse
Bei der Sentiment-Analyse wird maschinelles Lernen eingesetzt, um den Ton und die Absicht hinter den Äußerungen der Menschen zu verstehen - Aufregung, Frustration, Verwirrung, subtile Stimmungsschwankungen usw.
Es kann riesige Mengen an offenem Text-Feedback aus Quellen wie Bewertungen, Support-Chats oder sozialen Medien verarbeiten und es mit differenzierten emotionalen oder absichtsbezogenen Kategorien versehen.
Vor der Einführung von KI und natürlicher Sprachverarbeitung war diese Art der Analyse in großem Umfang einfach nicht realistisch - man hätte ein Team gebraucht, das jede Nachricht manuell liest.
Mit vortrainierten Modellen und Textpipelines können Sie jetzt automatisch scannen, taggen und Stimmungstrends im Laufe der Zeit verfolgen, so dass Sie einen klaren Überblick über die Reaktionen Ihrer Zielgruppe erhalten, ohne dass Sie sich mit der manuellen Überprüfung aufhalten müssen.
Wie man maschinelles Lernen im Marketing einsetzt
Unser Customer Success Team hat die letzten 7 Jahre damit verbracht, Kunden beim Einsatz von KI am Arbeitsplatz zu unterstützen.
Sie wissen, was eine erfolgreiche Implementierung ausmacht (und was zu Zeit- und Geldverschwendung führt). Wir haben sogar gemeinsam einen ausführlichen Leitfaden für die richtige Implementierung von KI verfasst.
1. Definition von Anwendungsfall und Zielen
Viele Unternehmen fügen KI nur um ihrer selbst willen hinzu. Dies ist einer der häufigsten Fehler bei der Einführung von KI, den wir bei Unternehmen beobachten.
Wenn Ihr Chef die Integration von KI vorschreibt, ist das in Ordnung - aber es ist Ihre Aufgabe, die ersten Anwendungsfälle festzulegen.
Vielleicht möchten Sie die Abwanderung verringern, die Konversionsrate erhöhen oder die Zielgruppenansprache verbessern.
Sie können (und sollten) die Art und Weise, wie Sie KI einsetzen, im Laufe der Zeit erweitern. Aber beginnen Sie mit einem klaren Ziel, das Sie als Pilotprojekt nutzen können.
2. Identifizieren Sie die benötigten Daten
Maschinelles Lernen kann ohne die richtigen Eingaben nicht viel ausrichten. Wenn Sie sich für einen Anwendungsfall entschieden haben, ist der nächste Schritt, herauszufinden, aus welchen Daten Ihr Modell lernen soll.
Das bedeutet in der Regel historische Beispiele für das Ergebnis, das Sie vorhersagen wollen, sowie die Verhaltensweisen oder Signale, die dem Ergebnis vorausgingen.
Nehmen Sie Ihr Ziel, und finden Sie heraus, welche Daten es unterstützen:
- Vorhersage, wer wahrscheinlich konvertieren wird: Konversionsergebnisse sowie Aktivitäten vor der Konversion wie Anzeigenklicks, Seitenbesuche und E-Mail-Engagement.
- Personalisierung von Inhalten oder Angeboten: Kaufhistorie, Browsing-Verhalten, Produktnutzung, Engagement-Metriken usw.
- Verbesserung der Anzeigenausrichtung: Leistungsdaten von Kampagnen, demografische Daten oder Segmente der Zielgruppe, Gerätetypen und Trends bei der Zeit bis zur Umwandlung.
3. Wählen Sie, wie Sie maschinelles Lernen anwenden wollen
Es gibt im Wesentlichen drei Möglichkeiten, maschinelles Lernen in Ihren Marketing-Workflow einzubinden, je nachdem, wie viel Anpassung und technische Beteiligung Sie bereit sind.
Vorgefertigte ML-Funktionen
Einige Tools verfügen bereits über integriertes maschinelles Lernen, z. B. zur Optimierung der Sendezeit, zur Lead-Bewertung oder für intelligente Empfehlungen.
Diese erfordern nur minimalen Aufwand: Sobald Ihre Daten fließen, erledigt das Modell seine Aufgabe im Hintergrund.
Anpassbare ML-Anwendungen
Auf dieser Ebene haben Sie mehr Einfluss. Sie erstellen das Modell nicht, aber Sie können steuern, welche Daten es verwendet, Schwellenwerte festlegen oder definieren, was mit der Ausgabe geschieht - wie das Auslösen einer Kampagne oder das Markieren eines Leads.
Vollständig benutzerdefinierte ML-Modelle
Wenn Sie mehr Flexibilität benötigen oder einen Anwendungsfall haben, der sich nicht für Standardlösungen eignet, können Sie mit einem Datenteam zusammenarbeiten, um ein Modell anhand Ihrer eigenen historischen Daten zu trainieren.
Damit haben Sie die volle Kontrolle darüber, wie das Modell arbeitet und woraus es lernt, aber es erfordert auch die meiste Zeit und das meiste technische Geschick.
4. Trainieren oder aktivieren Sie Ihre Lösung
Dann müssen Sie dem System Beispiele dafür geben, wie "Erfolg" aussieht, damit es anfängt, ihn selbständig zu erkennen.
Wie Sie beginnen, hängt von der Ebene von ML ab, die Sie verwenden:
- Vorgefertigte Funktionen: Verbinden Sie Ihre Daten, schalten Sie die Funktion ein und legen Sie fest, wie die Ausgabe verwendet werden soll (z. B. Auslösen einer Kampagne oder Aktualisieren eines Lead Scores).
- Anpassbare Anwendungen: Ordnen Sie Ihre Eingaben zu, legen Sie Schwellenwerte oder Logik fest, und konfigurieren Sie, wie Vorhersagen Aktionen steuern.
- Benutzerdefinierte Modelle: Trainieren Sie Ihr Modell anhand markierter historischer Daten - was passiert ist, was funktioniert hat - und lassen Sie es lernen, ähnliche Ergebnisse für die Zukunft vorherzusagen.
5. Testen und Verfeinern der Ausgabe
Fangen Sie klein an. Führen Sie das Modell für ein begrenztes Segment oder eine Kampagne aus und vergleichen Sie die Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen.
Wenn sich etwas falsch anfühlt - falsch priorisierte Leads, seltsame Empfehlungen -, könnte dies ein Problem mit der Datenqualität sein oder ein Zeichen dafür, dass das Modell angepasst werden muss.
(Verfeinerung ist kein Versagen, sondern Teil des Prozesses.)
6. Einsatz der Lösung
Sobald die Ergebnisse solide aussehen, verbinden Sie die Ausgabe mit Ihren tatsächlichen Arbeitsabläufen.
Das kann bedeuten, Vorhersagen mit Ihrem CRM zu synchronisieren, Automatisierungen auszulösen oder einen KI-Agenten den nächsten Schritt tun zu lassen.
Stellen Sie sicher, dass die Erkenntnisse nicht nur in einem Dashboard landen. Das ist der einfachste Weg, Geld für eine KI-Investition zu verschwenden.
Die besten Tools für Marketing mit maschinellem Lernen
Es gibt einige wichtige Unterscheidungen zwischen den Arten von Werkzeugen, die Sie verwenden können.
Am häufigsten sind KI-Zusatzmodule zu bestehenden Produkten. Ehrlich gesagt, nutzen Sie sie, wenn sie für Sie verfügbar sind, aber ein Wort der Vorsicht - die meisten sind noch nicht so gut.
Dann gibt es noch die Produkte für den einmaligen Gebrauch. Wenn Sie KI auf eine bestimmte Art und Weise hinzufügen möchten, werden Sie eines dieser Produkte kaufen.
Denken Sie an die Erstellung von Anzeigentexten, die Bewertung von Leads auf der Grundlage ihres Verhaltens oder die Empfehlung von Produkten für einzelne Nutzer.
Und schließlich haben wir die benutzerdefinierten, horizontalen Werkzeuge.
Zum Beispiel durch den Einsatz eines KI-Agenten, der Daten aus Ihrem CRM, Ihrer Analyseplattform und Ihrem E-Mail-Tool analysiert, um Ihnen wöchentliche Übersichten und Empfehlungen zu geben.
1. Botpress
Botpress ist ein All-in-One-Programm zur Erstellung von KI-Agenten. Es ist ein völlig flexibles Tool, mit dem Sie KI-Agenten für nahezu jede Aufgabe anpassen können.
Sie können einfache Bots entwerfen, die E-Mails personalisieren und versenden, oder Ihre Daten analysieren und Empfehlungen aussprechen. Da es sich um eine flexible Plattform handelt, sind die Möglichkeiten endlos.
Wenn Sie jedoch komplexe KI-Agenten erstellen möchten, benötigen Sie einige Entwicklerfähigkeiten (oder Sie können einen Freiberufler oder KI-Partner finden).
Für einfachere Projekte verfügt Botpress über eine umfangreiche Bibliothek mit vorgefertigten Integrationen in Plattformen wie HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack - also fast alles, was zu Ihrem stack gehört.
Wir verwenden Botpress für alles, vom Versenden personalisierter E-Mails über die Durchführung von Wettbewerbsanalysen bis hin zur Überwachung der Nutzung unserer Produkte, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Es kann wirklich alles. Und Sie können einen KI-Agenten kostenlos erstellen.
2. HubSpot
Wenn Sie im Marketing arbeiten, haben Sie wahrscheinlich schon einmal HubSpot verwendet. Wenn es bereits in Ihrem stack enthalten ist und Sie einen kleinen Schritt in Richtung KI-Workflows machen, ist es ein einfaches Add-on.
Sie können KI für die Lead-Bewertung nutzen - sie analysiert Interaktionen, um Ihre Leads zu priorisieren. Sie können auch den KI-Inhaltsassistenten nutzen, um Ideen für Blogbeiträge oder Beiträge in sozialen Medien zu generieren.
Dies sind großartige Optionen, wenn Sie HubSpot verwenden und Ihre Arbeitsabläufe durch KI optimieren möchten. Der Nachteil? Sie gehen nicht über ihre engen Anwendungsfälle hinaus. Wenn Sie die volle Leistung des maschinellen Lernens für Ihre Ergebnisse nutzen möchten, müssen Sie möglicherweise mehr tun.
Aber hey, wenn Sie HubSpot bereits nutzen, warum probieren Sie dann nicht die KI-Funktionen aus?
3. Jacquard
Jacquard ist mehr als ein Textgenerator. Aber ja, sein Zweck ist die Verbesserung aller Worte, die Sie an Interessenten und Nutzer senden.
Es handelt sich um ein genAI-Tool, das auf einem umfangreichen Datensatz mit Marketing-Sprache trainiert wurde. Anstatt zufällige Kombinationen auszuwählen, kann es vorhersagen, was bei Ihrer Zielgruppe am besten ankommen wird. Es lernt aus jeder Kampagne, die es durchführt.
Die Plattform bietet Echtzeittests und Leistungsvorhersagefunktionen, so dass die Benutzer einen genauen Überblick über die Leistung ihrer E-Mails, Blogs und anderer Inhalte erhalten.
Jacquard eignet sich am besten für Teams mit hohem Content-Bedarf, wie E-Commerce-Unternehmen oder Content-Ersteller. Oder für alle, deren Leben sich um A/B-Tests für E-Mails dreht.
4. PaveAI
Wenn Sie einen Junior-Datenanalysten suchen, könnte PaveAI das Richtige sein. Es nimmt Rohdaten von Plattformen wie Google Analytics, Facebooks Ads und Twitter Ads und verwandelt sie in verwertbare Erkenntnisse.
Anstatt sich durch endlose Berichte zu wühlen, können die Nutzer einfach kurze Zusammenfassungen darüber erhalten, was funktioniert und was nicht.
Sie können die Berichte auch auf der Grundlage der spezifischen Ziele Ihres Teams personalisieren. Es analysiert Millionen von Erkenntnissen, um die für Ihr Marketingteam relevantesten zu ermitteln.
Wenn Sie sich für datengestützte Entscheidungsfindung und verschiedene Marketingkanäle interessieren, lohnt sich ein Blick auf diese Website.
5. Thematik
Pathmatics ist eine Marketing-Intelligence-Plattform, die verfolgt, wie Marken digitale Anzeigen auf Plattformen wie Facebook, Instagram, YouTube, TikTok und OTT-Diensten schalten.
Es sammelt Daten zu Werbeausgaben, Impressionen, Werbemitteln und Auslieferungswegen und hilft Marketingteams, genau zu erkennen, wo und wie die Konkurrenz investiert.
Die größte Stärke der Plattform ist die Fülle an wettbewerbsrelevanten Details, die sie aufdeckt, insbesondere für Marken, die Multikanal-Kampagnen verwalten. Wenn man nicht an die Arbeit mit Mediendaten gewöhnt ist, kann es schwierig sein, diese zu sortieren, aber sobald man sich damit vertraut gemacht hat, wird es zu einem echten Vorteil.
Pathmatics ist ideal für Agenturen, interne Medienteams und Vermarkter, die eine bessere Sichtbarkeit im Wettbewerb wünschen.
6. Mailchimp
Wenn Sie schon länger dabei sind, kennen Sie wahrscheinlich Mailchimp. Es ist eine allgemeine Marketingplattform, die - genau wie HubSpot - jetzt mit KI-Funktionen ausgestattet ist.
Diese KI-Add-ons umfassen personalisierte Inhalte, die Optimierung der Versandzeiten und einige andere Aspekte. Der E-Mail-Content-Generator nutzt beispielsweise die GPT , um maßgeschneiderte E-Mail-Kampagnen auf der Grundlage von Branchen- und Markensprachen zu erstellen.
Mailchimp ist vor allem für kleine und mittlere Unternehmen von Vorteil, die KI ohne umfassende technische Kenntnisse nutzen möchten.
7. Meuterei
Mutiny ist eine programmierfreie KI-Plattform, die B2B-Vermarktern hilft, Website-Erlebnisse für verschiedene Zielgruppen zu personalisieren, ohne dass sie dafür technische Hilfe benötigen.
Es lässt sich mit Tools wie Salesforce und Segment verbinden, um firmen- und verhaltensbezogene Daten zu erfassen, so dass Sie Besucher auf der Grundlage von Branche, Unternehmensgröße oder Verhalten gezielt ansprechen können.
Seine größte Stärke ist die einfache Erstellung personalisierter Seiten, die das Engagement und die Konversionen steigern. Allerdings ist es am besten für Unternehmen geeignet, die über genügend Website-Traffic und Daten verfügen, um die Personalisierung wirklich voranzutreiben - kleinere Teams finden es möglicherweise weniger wirkungsvoll.
Mutiny eignet sich hervorragend für B2B-Marketingteams, die kontobasierte Strategien verfolgen und schnell vorankommen wollen, ohne sich stark auf Entwickler stützen zu müssen.
KI-Einsichten in Marketing-KPIs einbringen
Marketing-Teams investieren in KI für Lead-Generierung, Kommunikation, Entscheidungsfindung, Strategie und Intelligenz.
Botpress ist eine KI-Agentenplattform für Bot-Builder aller Stufen, mit umfangreichen Tutorials auf YouTube und Botpress Academy, einer Bibliothek mit vorgefertigten Integrationen und Vorlagen, mit denen Sie Ihren KI-Agenten schnell auf die Beine stellen können.
Beginnen Sie noch heute mit dem Bau. Es ist kostenlos.
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