Van alle functies binnen een bedrijf kan marketing wellicht het meest profiteren van kunstmatige intelligentie (AI). De kernactiviteiten van marketing—het begrijpen van klantbehoeften, het koppelen van deze behoeften aan producten en diensten, en het overtuigen van mensen om te kopen—kunnen door AI aanzienlijk worden verbeterd. Volgens een McKinsey-analyse uit 2018, gebaseerd op meer dan 400 geavanceerde toepassingen, is marketing het gebied waar AI de meeste waarde kan toevoegen.

Marketingmanagers omarmen AI steeds vaker. Uit een onderzoek van de American Marketing Association in augustus 2019 bleek dat de implementatie van AI in anderhalf jaar tijd met 27% was gestegen. In een wereldwijde Deloitte-enquête uit 2020 noemden vroege AI-gebruikers drie marketingdoelen in hun top vijf: het verbeteren van bestaande producten en diensten, het creëren van nieuwe producten en diensten, en het versterken van klantrelaties.

Hoewel AI nu al een rol speelt in marketing, zal de technologie naar verwachting de komende jaren een steeds grotere invloed krijgen. Daarom is het belangrijk voor marketingmanagers om de huidige toepassingen van AI te begrijpen en inzicht te krijgen in hoe deze zich zullen ontwikkelen.

Huidige AI-toepassingen in Marketing

Veel bedrijven gebruiken AI voor taken zoals:

Gerichte advertenties: AI richt advertenties op potentiële klanten in de onderzoeksfase.
Persoonlijke aanbevelingen: Online winkels zoals Wayfair gebruiken AI om op basis van browsegeschiedenis gepersonaliseerde producten te tonen.
Upselling en cross-selling: AI kan winkelwagentjes monitoren en motiverende testimonials bieden om aankopen te stimuleren.
Klantenservice: AI-ondersteunde chatbots bieden 24/7 ondersteuning en schakelen bij complexe problemen over naar menselijke medewerkers.

Een Kader voor Marketing-AI

Marketing-AI kan worden ingedeeld op basis van twee dimensies:

Intelligentieniveau:

Taakautomatisering: Eenvoudige, gestructureerde taken, zoals geautomatiseerde e-mails of basischatbots.
Machine learning: Complexere toepassingen, zoals klantsegmentatie en verkoopprognoses.
Structuur:
Standalone toepassingen: Losse AI-programma’s, zoals Behr’s kleuradvies-app.
Geïntegreerde toepassingen: AI geïntegreerd in bestaande systemen, zoals Netflix-aanbevelingen of CRM-systemen zoals Salesforce Einstein.

Deze twee dimensies combineren leidt tot vier soorten AI:

Eenvoudige, standalone toepassingen (bijv. basischatbots).
Eenvoudige, geïntegreerde toepassingen (bijv. inkomende oproepverwerking).
Geavanceerde, standalone toepassingen (bijv. geavanceerde aanbevelingssystemen).
Geavanceerde, geïntegreerde toepassingen (bijv. programmatische advertenties en voorspellende CRM-tools).
Een Stapsgewijze Benadering
Bedrijven kunnen beginnen met eenvoudige, standalone toepassingen en geleidelijk overgaan naar meer geavanceerde, geïntegreerde oplossingen. Het “crawl-walk-run”-model is hierbij effectief: eerst eenvoudige toepassingen implementeren om vaardigheden en data te verzamelen, daarna machine learning toevoegen voor complexere toepassingen.

Een voorbeeld is Stitch Fix, dat AI gebruikt om kledingaanbevelingen te doen op basis van klantvoorkeuren en feedback. Door klanten foto’s te laten kiezen, heeft het bedrijf nieuwe gegevens gegenereerd om zijn modellen te verbeteren.

Uitdagingen en Risico’s

AI-toepassingen brengen ook uitdagingen met zich mee:

• Technische integratie: Het inbouwen van AI in bestaande systemen kan complex zijn.
• Privacy en ethiek: Bedrijven moeten transparant zijn over dataverzameling en -gebruik om klantvertrouwen te behouden.
• Beperkte capaciteiten: AI kan momenteel slechts smalle taken uitvoeren, niet een hele marketingfunctie overnemen.

 

De Toekomst van Marketing-AI

Hoewel AI nog in de kinderschoenen staat, biedt het al aanzienlijke voordelen en is het in sommige marketingactiviteiten zelfs essentieel. Naarmate de technologie groeit, zullen marketingfuncties transformeren, maar dit is een langetermijnproces. Bedrijven die nu starten met een strategie om AI te integreren, leggen de basis voor toekomstig succes.