Künstliche Intelligenz (KI) im B2B Marketing: Anwendung & Praxisbeispiele

Künstliche Intelligenz im B2B-Marketing hat großes Potenzial für die Optimierung von Marketingprozessen. Durch Machine Learning lassen sich Prozesse automatisieren und Mitarbeiter erhalten konkrete, auf Daten basierende Handlungsempfehlungen, mit welchen sie personalisiertes Marketing betreiben. 

Aber wie genau sieht der Einsatz von KI im B2B Marketing aus? Das erfahren Sie in diesem Beitrag.

Hier wird Ihnen ein Eindruck vermittelt, wie Künstliche Intelligenz das B2B Marketing optimiert. Um das zu veranschaulichen haben wir viele Praxisbeispiele für KI im B2B Marketing zusammengetragen. 

Was bedeutet der Einsatz von KI im B2B Marketing?

Künstliche Intelligenz im B2B Marketing bedeutet vor allem folgendes: Automatisierung und eine Steigerung des Umsatzes. Viele Unternehmen wissen allerdings nicht, an welchen Stellen KI im Marketing eingesetzt werden kann und wie genau Machine Learning gewisse Prozesse im B2B Marketing optimiert.

Sehen wir uns die Herausforderungen des klassischen B2B Marketings an und wie die KI-Lösungsvorschläge die Probleme beheben:

Herausforderungen	KI-Lösungen
Der Kundenwert: Auch für B2B-Unternehmen ist es schwer einzuschätzen, welcher Kunde welchen Wert für das Unternehmen in seiner gesamten Interaktionszeit haben wird. Welcher Kunde ist also von besonderem Wert und sollte priorisiert werden? Wie verteile ich mein Marketingbudget auf meinen Kundenbestand?	Die Customer-Lifetime-Value-Prognose im B2B: Die KI berechnet den kundenindividuellen Wert eines jeden Kunden basierend auf tausenden interaktions- und unternehmensspezifischen Daten. So ist es ein leichtes für Marketing-Mitarbeiter die wichtigen Kunden zu selektieren und zu priorisieren.
Next Best Offer: Was ist das nächste beste Angebot für den jeweiligen Kunden? Personalisierte Angebote steigern den Umsatz rasant, allerdings ist es für die Marketing-Mitarbeiter nicht einfach einen Überblick über die Bedürfnisse und Interessen eines jeden Kunden zu erhalten. Deshalb wird häufig ein einheitliches Angebot an alle Kunden versendet.	Next-Best-Offer-Prognose: Durch die historischen Kundendaten schlägt der Algorithmus Angebote in absteigender Reihenfolge – an den Interessen der Kunden orientiert – vor. Dadurch können die Marketing-Mitarbeiter kundenindividuelle Angebote versenden.
Welcher Kunde soll wie angesprochen werden?	Kundensegmentierung basierend auf maschinellem Lernen: Die Kunden werden Clustern zugeteilt mit jeweiligen Clusterspezifischen Merkmalen. So lassen sich die Kunden immer passend ansprechen.
Was ist eigentlich der nächste beste Schritt im B2B Marketing?	KI basierte Empfehlungssysteme: Die KI analysiert die Kundenprofile und gibt konkrete Handlungsempfehlungen, wie zum Beispiel: Rabatt für Kunde A; Angebot X für Kunde B

Nun da wir uns angesehen haben, warum Künstliche Intelligenz so vorteilhaft für das B2B Marketing ist, sehen wir uns an, wie die Anwendung von KI in konkreten Praxisbeispielen aussieht.

Praxisbeispiele für KI im B2B Marketing

Wir sehen uns im Folgenden vier Praxisbeispiele für die Anwendung von KI im B2B Marketing an. Die Beispiele sollen versanschaulichen, wie der Prozess von der Feststellung des Problems über die Implementierung der KI bis hin zur Funktionsweise der Lösung der KI für das Problem aussieht.

1. Customer Lifetime Value: Wie viel sind meine Kunden eigentlich Wert?

Ein großer Werkzeughersteller hat einen Kundenstamm mit etwa 3000 Kunden. Darunter befinden sich Kunden, die seit geraumer Zeit einen guten Umsatz bringen, Kunden, die nur einmal etwas gekauft haben und Kunden, die zu Beginn vielversprechend schienen, sich aber nun passiv verhalten. Aufgrund dieses Wechselspiels im Kaufverhalten der Kunden fällt es den Marketing-Mitarbeitern des B2B-Unternehmens schwer zu entscheiden, welcher Kunde die teuren Kataloge zugesendet bekommen soll und für welchen Kunden der digitale Newsletter reicht. 

Das Unternehmen sucht nun nach einer Möglichkeit sich den Kundenwert jedes Kunden aktuell angeben zu lassen. Bei der Suche stoßen sie auf die KI-basierte Customer-Lifetime-Value-Prognose und möchten diese in ihre Prozesse implementieren.

Wie funktioniert die KI-basierte CLV-Prognose?

1. Wir bereiten die historischen Kundendaten so auf, dass der Algorithmus sie lesen kann.
2. Der Algorithmus lernt aus den Daten und leitet aus ihnen Muster und Zusammenhänge ab.
3. Es entstehen verschiedene Modelle, die dann mit Trainingsdaten trainiert werden.
4. Das beste Modell implementieren wir dann in dem realen Raum.

Wir haben dem Konzept Customer Lifetime Value einen ganzen Beitrag gewidmet, in welchem wir auf die Berechnungsmethoden, Vorteile und weitere Beispiele eingehen.

Wir fokussieren uns bei dem CLV auf zwei verschiedene Modelle: das Umsatzmodell und das Aktivitätsmodell. Dadurch kann der Werkzeughersteller in Zukunft für jeden seiner 3000 Kunden und für jeden Neukunden einen individuellen CLV-Wert bestimmen – und das völlig automatisiert. 

2. Kundensegmentierung: Welche Kundengruppen tendieren zu welchem Verhalten?

Ein Hersteller für Medizintechnik bedient verschiedene Unternehmen: darunter Krankenhäuser, Praxen und Labore. Das Ziel des Herstellers ist es dabei, möglichst genaue Ansprachen für die jeweiligen Unternehmen zu liefern. Die Marketing-Manager sind damit beauftragt herauszufinden, wie Kunden des Krankenhauses am besten angesprochen werden und welche Produkte sie präferieren. Gleichzeitig sollen sie diese Informationen für die anderen beiden Unternehmensgruppen und die Neukunden ebenfalls herausfinden. Aber wie soll das Marketing-Team dies neben den alltäglichen Aufgaben schaffen?

Wie funktioniert die KI-basierte Kundensegmentierung?

1. Der Algorithmus teilt den Kundenbestand in verschiedene Cluster ein.
2. Es entsteht eine bestimmte Anzahl an möglichst homogenen Gruppen.
3. Diese Gruppen lassen sich dann durch charakteristische Muster voneinander unterscheiden.

Durch diese KI basierte Clustersegmentierung erlangt das Marketing-Team tiefe Einblicke in die Eigenschaften und Verhaltensmuster der Zielgruppe.

Auch für die Kundensegmentierung im B2B haben wir einen komplexen Blogbeitrag verfasst.

3. Next Best Offer: Was ist das nächste beste Angebot für meine Kunden?

Was ist eigentlich das nächste beste Angebot für meine Kunden – das fragt sich ein Großhändler täglich. In seinem aktuellen Bestand finden sich knapp 1000 Produkte in 50 verschiedenen Produktklassen. Mit über 200.000 Bestandskunden fällt es dem Marketing-Team sichtlich schwer eine passende Zuordnung von Produkten und Kunden zu treffen. Daraus resultierend verschicken sie meist universelle Angebote mit beliebten Produkten, in der Hoffnung auf einen Kauf. Dadurch bleiben viele Cross- und Upsell Potenziale ungenutzt und Umsatz bleibt auf der Strecke.

Wie steigert die Next-Best-Offer-Prognose den Umsatz?

Indem wir die historischen Kundendaten sammeln und aufbereiten und unseren Algorithmus aus ihnen lernen lassen, finden sich Muster und Zusammenhänge in Kundenprofilen. Diese Zusammenhänge helfen uns dabei Präferenzen der Kunden in Bezug auf verschiedene Produkte zu identifizieren.

Wenn Sie zum Thema NBO erfahren möchten, dann haben wir hier den richtigen Beitrag für Sie.

So lassen sich für jeden Kunden in absteigender Wahrscheinlichkeit Produkte angeben, die ihm am meisten zusagen. 

4. Kaufverhalten Prognosen für Marketingkampagnen: Wie reagieren meine Kunden darauf?

Das Marketing-Budget ohne Verlust – durch beispielsweise nicht interessierte Kunden – einzusetzen ist schwer. Es gibt keine universelle Marketingkampagne, die auf alle Kunden den gleichen positiven Effekt hat. Darüber ist sich auch unser Kunde – eine Produktionsfirma – bewusst. Sie geben monatlich viel Geld für qualitativ hochwertige Kampagnen aus, können aber nicht immer Gewinn dadurch erzielen. Um das zu ändern, implementierten sie die Prozesse des maschinellen Lernens in ihre Arbeit.

Wie funktioniert die KI-basierte Analyse des Kaufverhaltens?

1. Wir sammeln die historischen Daten der Kunden.
2. Der Algorithmus liest die Daten anschließend und lernt aus ihnen.
3. Er findet Muster und Zusammenhänge in den Kundendaten und leitet daraus Modelle ab.
4. Die Modelle werden mit einer Zielvariable trainiert.
5. Das beste Modell implementieren wir dann in den Prozessen der Produktionsfirma.

Ist das Modell einmal integriert, gibt es zuverlässige – auf Daten basierende – Angaben über das voraussichtliche Kaufverhalten der Kunden. So können die Marketing-Manager flexibel – den Wünschen und Bedürfnissen der Kunden entsprechend – Angebote und Kampagnen versenden. 

Dadurch stärken wir nicht nur die Kundenbindung, sondern wir steigern zudem den Umsatz und reduzieren Fehlausgaben. 

Was unterscheidet das B2B vom B2C Marketing?

Die meisten Unterschiede lassen sich durch das Kaufverhalten der Kunden verzeichnen. Während wir es bei B2B Unternehmen mit Kunden zu tun haben, die einen ganzen Entscheidungsapparat beim Kauf stellvertreten (nämlich das Unternehmen, für das der Kunde arbeitet), haben wir es bei B2C Kunden mit Impulsivkäufern zu tun. 

Sehen wir uns die Unterschiede in einer Tabelle genauer an:

Kriterien	B2B	B2C
Anzahl Kunden	Wenige, dafür engere Kundenbindung	Viele Kunden, wenig Kundenbindung
Kaufentscheidung der Kunden	Rational: Die Entscheidung wird im Sinne der Firma des Kunden getroffen	Impulsiv: Eine Kaufentscheidung fällt nach Lust und Laune des Kunden
Marketinginhalte	Müssen sorgsam auf Interessen und Bedürfnissen der Kunden aufgebaut sein	Können allgemeiner gehalten werden
Erster Kauf	Erster Meilenstein einer (hoffentlich) langen Geschäftsbeziehung	Ein einfacher Kauf ohne weitere Bedeutung für die Geschäftsbeziehung

Wie wir sehen ist es wichtig, B2B- von B2C-Marketing zu unterscheiden. Wenn Sie sich für die Anwendung der KI im Marketing allgemein interessieren, dann haben wir hier den richtigen Beitrag für Sie: Künstliche Intelligenz im Marketing: Anwendung und Beispiele.

Fazit: KI erleichtert und optimiert das B2B Marketing

Wie wir sehen konnten, bringt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im B2B Marketing eine Menge Vorteile mit sich. Unter anderem können wir so Cross- und Upsell Potenziale nutzen, Kunden durch eine passende Ansprache und passende Produkte zufriedenstellen und so den Umsatz drastisch steigern.

Wenn auch Sie interessiert sind an einer KI-basierten Lösung für Ihr Unternehmen der B2B- oder B2C-Branche, dann kontaktieren Sie uns doch gerne. Sie möchten mit einem KI-Projekt starten, wissen aber noch nicht wie? Mit unserer Data Science Beratung erfahren Sie alles, was Sie für die erfolgreiche Planung und Umsetzung wissen müssen.