Künstliche Intelligenz für Content-Commerce

Gastbeitrag

Künstliche Intelligenz (AI) bringt uns dem Heiligen Gral des Content-Commerce näher

 

Bei E-Commerce geht es schon lange nicht mehr nur darum, Ihren Produktkatalog einem empfänglichen Publikum unterzujubeln. Diesem Konzept ist man bereits Lichtjahre voraus. Heute müssen Sie Ihre Produkte an die Wünsche, Sehnsüchte, Erwartungen und Kontext Ihrer potentiellen Kunden anpassen. Jeder Online-Marketer, der sein Geld wert ist, kennt die Power des sogenannten „Story-Telling“ und weiß, warum Inhalt und Commerce kombiniert werden müssen, um gute Verkaufszahlen zu erzielen.

Aus der Sicht des Vermarkters ist das größte Problem der Content-Commerce-Erfahrung nicht das Erstellen von ansprechenden Inhalten. Es geht darum, sicherzustellen, dass der Inhalt nicht verloren geht und von der richtigen Person im richtigen Moment ihrer Kauferfahrung gesehen wird.

Aber warum haben so viele Unternehmen Probleme damit, Content und Commerce effektiv unter einen Hut zu bringen? In Wirklichkeit ist es für Menschen unglaublich zeitaufwendig, alle Punkte zwischen Produkt und Geschichte zu verbinden und eine tatsächliche Konversion zu erzielen: Jener Zeitpunkt, wo ein Käufer eine Entscheidung darüber trifft, was er kauft.

Das Puzzle des inhaltsorientierten Commerce ist weiterhin ein schwieriges Projekt. Sie können Ihr Bestes geben, um in Ihrem Content-Produktionsprozess immer effizienter zu werden. Im Grunde aber haben Organisationen weder genügend Zeit noch die menschlichen Ressourcen, um Geschichten zu kreieren, die den Verkauf von Produkten unterstützen – und das in einem sich schnell wandelndem Markt, wo sowohl die Produkte als auch die Erwartungen der Kunden sich so rasant ändern.

 

Künstliche Intelligenz (AI – Artificial Intelligence):

Ein zentrales Teil im Commerce-Puzzle

AI kann das zentrale, fehlende Element liefern, um die gesamte Content-Commerce-Erfahrung zu vervollständigen. Schauen wir uns ein Beispiel an, wie Unternehmen ihre Content-Commerce-Träume verwirklichen können, indem sie bereits vorhandene Videoinhalte verwenden.

Am 8. März 2017 kündigte Google seine „Google Cloud Video Intelligence API“ an, die mit künstlicher Intelligenz das langwierige Pflügen durch Videoarchive erledigt, um spezifische Inhalte zu finden. Egal, ob es sich um coole Katzen, Snowboarder oder Wolkenkratzer handelt. Google ist damit nicht allein: IBM Watson hat im vergangenen Jahr eine ähnliche App ins Leben gerufen. Und es werden bestimmt noch weitere folgen.

Stellen Sie sich jetzt vor, dieser künstlichen Intelligenz folgenden Auftrag zu erteilen: Alle Ihre Story-Telling-Videos oder ein Archiv von Filmmaterial zu durchlaufen, um jene magischen Videoinhalte zu finden, die genau die Kundenerfahrungen personalisieren, die Sie in Ihrem Content Management System ausgearbeitet haben.

Das Ergebnis: Ausdrucksstarke, automatisch produzierte Empfehlungen, welche Videos thematisch am besten zu welchen Produkten passen. Plötzlich wird der Weg, um diese Aufnahmen in Ihre digitalen Erfahrungen einzubringen, erheblich einfacher. Die Chancen, Ihren Endbenutzern eine relevante Erfahrung zu präsentieren, sind um ein Vielfaches größer. Sie können die gleiche Technologie auch auf Ihre Texte und Bilder anwenden und dabei alle Inhalte zusammenbringen.

Das ist der Punkt. Das Zusammenspiel von Content-orientiertem Commerce und AI scheint ein wichtiger Schritt zu sein. Man sollte sich allerdings nicht zu sehr davon einschüchtern lassen, da heutzutage ständig irgendwelche neuen Tools auftauchen. Sie können klein anfangen, indem Sie verfügbare Technologien mit Ihren vorhandenen Inhalten verbinden. Technologien wie diese ermöglichen es Unternehmen, wertvolles Material aus ihren Archiven voller unstrukturierter Inhalte zu filtern, und dieses dann mit Shopping-Erlebnissen zu verbinden.

Wir bewegen uns rasant in eine Zukunft, in der Content-Kuration zur Unterstützung des Kauferlebnisses nicht mehr nur von Menschen durchgeführt wird, die Bedürfnisse, Sehnsüchte und Kontext des Käufers verstehen. Stattdessen können wir uns zunehmend auf Maschinen verlassen, die unsere alltäglichen zeitraubenden Aufgaben erledigen, indem sie Content-Ressourcen markieren oder Käuferpräferenzen mit den passenden Produkten kombinieren.

 

Ein weiterer Schritt in Richtung Personalisierung durch Psychographie

Bisher basierten die meisten Targeting-Bemühungen auf sehr grundlegenden Merkmalen wie Geschlecht, Alter und Standort. Aber nur, weil zwei Menschen demografisch Nachbarn sind, bedeutet das noch lange nicht, dass sie die gleichen Vorlieben, Wertvorstellungen oder Persönlichkeitsmerkmale haben. Diese grundlegenden Eigenschaften beeinflussen unsere Gewohnheiten und unsere Entscheidungen. Was macht man also, wenn man personalisierte Inhalte anbieten möchte, die tiefer gehen als die Basiswerte?

Die regelrechte Explosion von Datenerfassungstechniken hat in den letzten Jahren zu einem Wachstum im Bereich der Psychographie geführt. Was gefällt Ihnen? Was sehen Sie sich an? Wie lange und zu welcher Tageszeit? Das alles wird Ihrem Persönlichkeitsprofil hinzugefügt. Durch diese Art von Datenerfassung lässt sich ganz gezielt herausfinden, welche Art von Person Sie wirklich sind. Das wird die neue Norm, mit neuen Standards für äußerst gezieltes Marketing.

Wenn Sie es schaffen, maschinelles Lernen auf Ihren vorhandenen Content anzuwenden – und die Ergebnisse mit dem kombinieren, was Sie über die Persönlichkeiten und Präferenzen Ihrer Käufer durch psychografische Profilierung kennen – dann haben Sie einen Weg gefunden, Inhalt und Commerce zu verbinden. Und das alles ohne den intensiven Aufwand eines manuellen Such- und Verbindungsprozesses.

Wenn Sie auf Ihrer Website mit einem extrovertierten potentiellen Kunden konfrontiert werden, können Sie sich in dieses Persönlichkeitsmerkmal einfühlen, indem Sie Inhalte auswählen, die dazu passen. Sie können dies auch auf ganz bodenständige, praktische Weise nutzen; zum Beispiel indem Sie jemandem Gegenstände in seiner Lieblingsfarbe anbieten.

Heute sind wir in einer Situation, in der uns so viele Online-Erlebnisse völlig irrelevant erscheinen; entweder erhalten wir einfach nur einen Produktkatalog und müssen selbst rausfinden, was wir benötigen und was erhältlich ist; oder der Ton und/oder der tatsächliche Inhalt harmonisiert nicht mit unseren persönlichen Charakterzügen.

Wo Content-orientierter Commerce von AI und Psychografie gelenkt wird, dort fügen sich die fehlenden Stücke zusammen. Das Ergebnis ist ein Kundenerlebnis, das von wunderbaren Begegnungen mit Ihrer Marke definiert wird.

 

 

 

 

Über unseren Autor
Herr Rasmus Skjoldan:

 

Rasmus Skjoldan, Lead Product Manager, Magnolia

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Rasmus Skjoldan ist Lead Product Manager bei

www.magnolia-cms.com. Content Hubs und Omnichannel Content Management sind Herrn Skjoldans Steckenpferd. Vor Magnolia war er Brand Manager bei TYPO3, Experience Lead des TYPO3 Neos Open Source Projektes und Inhalts-Stratege bei Cope, einer Content Strategy Consulting Firma in Kopenhagen.

 

 

 

 

Weiterführende Informationen: www.magnolia-cms.com

 

 

Aufmacherbild / Lizenz / Quelle

Legislación Tecnologica IA.jpg  / CC-BY-SA- 4.0 / Wikimedia

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