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Maschinelles Lernen und Kundenbindung: Künstliche Intelligenz im E-Commerce

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Im Mittelpunkt unserer Geschäftstätigkeit stehen unsere Kunden, denn sie sind es, die unsere Produkte kaufen und unsere Dienstleistungen in Anspruch nehmen. Dank Künstlicher Intelligenz erhalten wir tiefere und genauere Einblicke in die Customer Journey unserer Kunden. Dabei spielt maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle. Von der Personalisierung des Kundenerlebnisses bis hin zur Optimierung der Entscheidungsfindung – in diesem Beitrag zeigen wir auf, wie maschinelles Lernen im E-Commerce eine Schlüsselrolle in der Kundenbindung spielt und Unternehmen dabei unterstützt, sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Whitepaper KI im Marketing

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Das Whitepaper KI im Marketing ist für alle, die die Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Marketing entdecken möchten. In unserem Whitepaper erwartet Sie:

  • Ein grundlegendes Verständnis von KI-Technologien
  • Einblicke in die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Marketing
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Lesen Sie in unserem Whitepaper, wie vier innovative KI-Tools das Marketing optimieren und profitieren Sie von unserem exklusiven Implementierungstool, das Sie Schritt für Schritt bei der Einführung von KI in Ihrem Unternehmen begleitet – ein unverzichtbarer Leitfaden für den modernen Marketer.

Bedeutung von Kundenbindung im digitalen Zeitalter

Die Bedeutung von Kundenbindung liegt darin, dass Unternehmen sicherstellen müssen, dass Kunden nicht zur Konkurrenz abwandern, sondern ihre Produkte und Dienstleistungen weiterhin nutzen. Dies wird hauptsächlich durch Maßnahmen im Marketing, der Preisgestaltung und der Kundenbetreuung erreicht. Digitale Kanäle wie Social Media, Apps, Websites und E-Mails spielen dabei eine entscheidende Rolle, um eine langfristige Beziehung zwischen Kunde und Unternehmen aufzubauen.

Da immer mehr Menschen das Internet und mobile Geräte nutzen, gewinnt die digitale Kundenbindung an Bedeutung. Diese ermöglicht genauere Einblicke in die Customer Journey und erlaubt es Unternehmen, mithilfe von Tools mehr Daten und kundenindividuelle Informationen zu sammeln, um das Kundenerlebnis zu optimieren und eine langfristige Bindung aufzubauen.

Durch digitale Kanäle erhalten Unternehmen direktes Feedback von Kunden, auf das sie aktiv reagieren können. Dabei ist es wichtig, auch negatives Feedback als wertvolle Informationsquelle zu betrachten und darauf einzugehen. Eine transparente Kommunikation im Umgang mit Kritik stärkt das Vertrauen der Kunden und kann sogar dazu führen, dass unzufriedene Kunden zu loyalen Unterstützern werden.

Es ist entscheidend, dass Unternehmen die Kraft der Technologie nutzen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Durch fortschrittliche Analysewerkzeuge können Unternehmen das Kundenverhalten besser verstehen und gezielte Maßnahmen ergreifen, um ihre Produkte oder Dienstleistungen kontinuierlich zu verbessern. Die digitale Interaktion ermöglicht es zudem, die Customer Journey zu personalisieren und dadurch die Kundenzufriedenheit und -loyalität zu stärken.

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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (Machine Learning) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Das Hauptziel des maschinellen Lernens ist es, Computern die Fähigkeit zu verleihen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, ohne dafür explizit programmiert zu werden. Aufgeschlüsselt bedeutet das Hauptziel folgendes:

  • Mustererkennung in großen Datensätzen
  • Vorhersagen treffen
  • Automatisierung von Entscheidungsprozessen
  • Anpassungsfähigkeit
  • Effizienzsteigerung
  • Personalisierung
  • Erkenntnisgewinn

Maschinelles Lernen ist ein breites und vielseitiges Feld, welches sich in folgende Hauptbereiche gliedert:

  • Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Dieser stellt den häufigsten Bereich im maschinellen Lernen dar. Das Modell lernt aus einer Datensammlung, welche Eingaben (Features) und die entsprechenden Ausgaben (Labels) enthält. Ziel: Aus Daten Muster zu erkennen und Vorhersagen für neue, unbekannte Daten zu treffen.
  • Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Hier verfügen Daten nicht über gekennzeichnete Ausgaben. Das Ziel ist es, Strukturen oder Muster in den Daten selbst zu finden.
  • Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Hier lernt ein Agent, wie er in einer Umgebung handeln soll, um die maximale Belohnung zu erzielen.
  • Halbüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning): Dieser Bereich verwendet eine Kombination aus wenigen gekennzeichneten und vielen ungekennzeichneten Daten.
  • Tiefes Lernen (Deep Learning): Eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die sich auf Algorithmen stützt, die neuronale Netze nachahmen. Diese Methode ist besonders wirkungsvoll bei großen Datensätzen.
  • Anomalieerkennung (Anomaly Detection): Ziel ist es, ungewöhnliche Muster oder Abweichungen in Datensätzen zu identifizieren.
  • Empfehlungssysteme (Recommendation Systems): Diese Systeme verwenden maschinelles Lernen, um Nutzern personalisierte Empfehlungen zu geben, wie es bei Online-Shopping-Plattformen und Streaming-Diensten der Fall ist.
  • Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): Hierbei geht es um die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren.

Kundenbindung im E-Commerce

Im Bereich der Kundenbindung hat maschinelles Lernen eine bedeutende Rolle eingenommen. Besonders im E-Commerce hat das schnell wachsende Feld der Künstlichen Intelligenz eine enorme Transformation in der Art und Weise, wie Online-Handelsunternehmen operieren, mit sich gebracht. Folgende Bereiche unterstützt der Teilbereich der KI in der E-Commerce Kundenbindung:

Maschinelles Lernen und Kundenbindung

Maschinelles Lernen ermöglicht die Erstellung individueller Kundenprofile durch die Analyse von Kundendaten, wie Kaufhistorie, Browsing-Verhalten und Suchanfragen. Auf diese Weise können E-Commerce-Plattformen maßgeschneiderte Produktempfehlungen, personalisierte Angebote und speziell zugeschnittene Inhalte bereitstellen. Kunden erhalten Angebote, die genau auf ihre Bedürfnisse und Interessen abgestimmt sind, was das Kundenerlebnis verbessert und die Loyalität fördert. Unternehmen können zudem Muster in Kundenverhaltensdaten erkennen, darunter Kaufgewohnheiten, Präferenzen und potenzielle Abwanderungstendenzen. Das Verständnis dieser Muster ermöglicht es Unternehmen, proaktiv auf Kundenbedürfnisse einzugehen, Risiken der Kundenabwanderung zu minimieren sowie zukünftige Trends zu erkennen, Lagerbestände effizient zu verwalten und die Nachfragegenauigkeit zu verbessern, was letztlich den Umsatz steigert.

Chatbots und virtuelle Assistenten, angetrieben durch maschinelles Lernen, sind in der Lage den Kundenservice zu automatisieren, indem Sie Kundenanfragen in Echtzeit bearbeiten, Kaufempfehlungen auszusprechen und Unternehmen bei häufig gestellten Fragen unterstützen. Diese Systeme lernen kontinuierlich dazu, um präzisere und hilfreichere Antworten auf Kundenanfragen zu geben, was zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit führt.

Maschinelles Lernen unterstützt zudem die Analyse der Effektivität von Marketingkampagnen und hilft bei der Identifizierung der effektivsten Kanäle und Botschaften für verschiedene Kundensegmente. Dies resultiert in zielgerichteteren und wirkungsvolleren Marketingstrategien, die die Kundenbindung stärken. Durch die Analyse von Kundenfeedback und Marktrends können innovative Produkt- oder Serviceideen entwickelt werden, die exakt auf die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden abgestimmt sind.

Dynamische Preisstrategien, basierend auf maschinellem Lernen, ermöglichen es E-Commerce-Unternehmen, Preise in Echtzeit anzupassen. Diese Anpassungen berücksichtigen Faktoren wie Nachfrage, Wettbewerbspreise, Lagerbestand und Kundenverhalten. Die Suchfunktionen auf E-Commerce-Webseiten können ebenfalls optimiert werden, indem maschinelles Lernen genauere und relevantere Suchergebnisse liefert, basierend auf dem Verständnis der Kundenabsichten und -präferenzen.

Durch die Analyse von Abwanderungstrends und Kundenfeedback können maschinelle Lernmodelle Strategien zur Rückgewinnung von Kunden entwickeln und personalisierte Kampagnen zur Steigerung der Kundenbindung implementieren. Fortschrittliche Bilderkennungsanwendungen im E-Commerce, wie beispielsweise die visuelle Suche, bei der Kunden Fotos hochladen können, um ähnliche Produkte zu finden, nutzen ebenfalls maschinelles Lernen. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Kundenbewertungen und Feedback zu analysieren und so wertvolle Erkenntnisse über die Kundenzufriedenheit und mögliche Produktverbesserungen zu gewinnen.

Herausforderungen bei der Implementierung

Die Implementierung von maschinellem Lernen in der Kundenbindung im E-Commerce steht vor mehreren Herausforderungen: Es ist essenziell, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln und Datenschutzrichtlinien einzuhalten. Die Integration in bestehende Systeme ist oft komplex und der Fachkräftemangel in relevanten Bereichen kann Entwicklungen verzögern. Zudem ist ein tiefes Verständnis der maschinell generierten Ergebnisse sowie die Berücksichtigung ethischer Aspekte und potenzieller Verzerrungen in Algorithmen wichtig. Kostenfaktoren und die Kundenzustimmung zur Datennutzung sind weitere Herausforderungen, ebenso wie die kontinuierliche Wartung und die schwierige Messung des Return on Investment (ROI). Diese Faktoren erfordern sorgfältige Planung und Anpassung für eine erfolgreiche Anwendung im E-Commerce.

Unsere nächsten Seminartermine

Erweitern Sie Ihr Expertenwissen und perfektionieren Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich Marketing, indem Sie an unseren geplanten Seminaren teilnehmen. Hier Erfahren Sie alles Wichtige zu den anstehenden Seminarterminen:

Fazit

Durch die Analyse großer Datenmengen ermöglicht maschinelles Lernen Unternehmen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, effektiv auf Kundenbedürfnisse einzugehen und innovative Strategien zur Steigerung der Kundenzufriedenheit umzusetzen. Trotz einiger Herausforderungen bietet die Integration in die Kundenbindung im E-Commerce zahlreiche Chancen, die es Unternehmen ermöglichen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und langfristige Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen.

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Michael BerneckerMichael Bernecker

Tel.: +49 (0)800 - 99 555 15
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#maschinellesLernen #KünstlicheIntelligenz #Kundenbindung #E-Commerce

KI-Insights BarCamp: Online Live Event

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Welche Innovationen und Durchbrüche bringt die bahnbrechende Technologie der KI in unterschiedlichen Bereichen wie Business, Marketing und Software? Seien Sie beim KI-Insights BarCamp dabei und entdecken Sie gemeinsam mit führenden Experten die Zukunft der Künstlichen Intelligenz.

KI-Insights BarCamp

KI-Insights Barcamp No. 3

Business, Stories, Bilder, Trainer, Videos, VR, Marketing,  Software, Technik, Tools

Das KI-Insights BarCamp bietet eine einzigartige Plattform, um sich mit den führenden Köpfen in verschiedenen Bereichen wie Storytelling, Business, Technik zu vernetzen und Einblicke in die innovativen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zu erhalten. Das Online Live Event versammelt Experten und Enthusiasten aus der ganzen Branche, um ihre Erfahrungen, Ideen und Visionen mit Ihnen zu teilen.

Die Veranstaltung beginnt mit einer Eröffnungs-Keynote und einer Barcamp-Sortierung, gefolgt von fünf interaktiven Sessionrunden, in denen Sie tiefe Einblicke in spezifische Themenbereiche erhalten. Als Besonderheit können Sie auch eigene Sessions vorschlagen und so aktiv zur Gestaltung des Events beitragen!

ONLINE LIVE EVENT: KI-Insights BarCamp No. 3

Business, Stories, Bilder, Trainer, Videos, VR, Marketing, Software, Technik, Tools

Freitag, den 15.03.2024 09:00 Uhr - 16:30 Uhr

Digital-Konferenz

Ablauf des Events KI-Insights BarCamp No. 3

Das KI-Insights BarCamp vereint eine beeindruckende Palette an Themen, die die digitale Welt prägen, in  15 Tracks mit über 60 Sessions! Von der Kunst des Storytellings über innovative Business-Strategien bis hin zu effizienten Workflows, dieses Event deckt alle Aspekte der modernen Technologie und ihrer Anwendung ab. Es bietet Einblicke in die neuesten Entwicklungen in Bereichen wie Technik, Entwicklung, und Multimedia-Inhalte wie Video/Audio und VR. Zusätzlich stehen Bildgestaltung, digitales Marketing, Finanzwesen, E-Learning und E-Commerce im Fokus. Jeder Track ist darauf ausgerichtet, tiefgreifende Erkenntnisse und praktische Lösungen in seinem jeweiligen Feld zu bieten, was das BarCamp zu einem unverzichtbaren Ereignis für Fachleute und Enthusiasten der digitalen Welt macht.

Beiträge des DIM zum KI-Insights BarCamp No. 3

Als etablierter Ansprechpartner für das Thema Marketing, übernimmt das DIM im Rahmen des BarCamps No. 3 Verantwortung für die Sessions im Fachbereich Künstliche Intelligenz im Marketing.

Für das KI-Insights BarCamp wurden 4 erfahrene Speaker für die DIM-Sessions gewonnen.
Wie bereits in den vergangenen Events umfassen die Sessions aus einen praxisnahen Mix aus Keynote-Vortrag und Diskussion mit den Teilnehmenden. Einerseits erhalten Sie auf diese Weise umfassende Einblicke in spezifische Einsatzbereiche von künstlicher Intelligenz im Marketing. Andererseits erhalten Sie die Möglichkeit in den Austausch mit den Experten zu treten und direkte Rückfragen zustellen.

Informieren Sie im untenstehenden Agenda-Einblick exklusiv zu den DIM-Sessions:

Speakerinnen und Speaker des Events KI-Insights BarCamp No. 3

Wir vom Deutschen Institut für Marketing freuen uns, dass auch wir als Speaker Teil dieses inspirierenden Events sein dürfen, um unsere Expertise und Praxiserfahrung mit den Teilnehmenden zu teilen.

Unsere Experten teilen Ihre Perspektiven und sind mit ihrer langjährigen Erfahrung in Marketingstrategien, Marktanalyse und Verbraucherverhalten bestrebt, den Teilnehmenden des KI-Insights BarCamps wertvolle Einsichten und praktische Lösungen anzubieten.

Als Track-Host ist das DIM dafür verantwortlich die Sessions für den Themenbereich Marketing mit spannenden Vorträgen von Expertinnen und Experten aus der Praxis zu füllen. Insgesamt konnten wir alle 5 Sessions mit erstklassigen Vortragsthemen besetzen. Unsere Speakerinnen und Speaker möchten wir Ihnen gerne genauer vorstellen:

BarCamp Speaker DIM

Die Track-Themen im Überblick

  • Storytelling
  • Business
  • Workflow
  • Marketing
  • Technik
  • VR / AR
  • Bilder
  • Finance
  • Learning
  • e-Commerce
  • KI-Tools
  • Technik-Kommunikation
  • Entwicklung
  • Video/Audio
  • Starter

Eine Liste aller Sessions und Vortragsthemen finden Sie über diesen Link:

Sessions KI-Insight Nr. 3

#KünstlicheIntelligenz #AI #KI #Insights #BarCamp #DigitalEvent #OnlineEvent

KI in der Suchmaschinenwerbung

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Die Einführung der Künstlichen Intelligenz hat die Welt des Marketings grundlegend verändert. Automatisierte und datengetriebene Techniken übernehmen zunehmend das Ruder im Online-Marketing. Dies gilt auch für die Suchmaschinenwerbung, im Englischen als Search Engine Advertising (SEA) bekannt, in der die künstliche Intelligenz mittlerweile eine zentrale Rolle spielt. Suchmaschinenwerbung umfasst eine Vielzahl von Techniken und Strategien, die das Ziel verfolgen, die Sichtbarkeit einer Website durch bezahlte Werbeanzeigen zu steigern. Durch den Einsatz von KI in der Suchmaschinenwerbung werden automatisierte und datengetriebene Techniken immer wichtiger. Dieser Beitrag widmet sich der Veränderung der Suchmaschinenwerbung durch den Einfluss der Künstlichen Intelligenz.

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Automatisierung in der Suchmaschinenwerbung

Suchmaschinenwerbung (SEA) stellt für Unternehmen einen wesentlichen Online-Kanal dar. Mithilfe von Search Engine Advertising können sowohl Unternehmen als auch Marketingfachleute ihre Kampagnen effektiv optimieren, die Sichtbarkeit ihrer Produkte und Dienstleistungen steigern und gezielt Traffic auf ihre Websites lenken. Seit einigen Jahren unterstützen diverse Tools Marketingverantwortliche und Manager im Bereich des Suchmaschinenmarketings. Besonders der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat zu einer regelrechten Revolution in der Automatisierung der Suchmaschinenwerbung geführt. Diese technologische Entwicklung ermöglicht es, Kampagnen nicht nur effizienter und zielgerichteter zu gestalten, sondern auch komplexe Datenanalysen zur Optimierung der Werbeeffizienz heranzuziehen.

Durch den Einsatz von Tools lässt sich eine Vielzahl von Aufgaben in der Suchmaschinenwerbung effizient automatisieren. Diese Tools sind in der Lage, basierend auf dem Kundenprofil nicht nur Kampagnen, sondern auch Anzeigen und Keywords automatisch zu generieren und anzupassen. So können beispielsweise Produkte, die nicht mehr verfügbar sind, automatisch in den Anzeigenkampagnen pausiert werden. Ebenso ist es möglich, Preise in den Anzeigen durch diese Tools dynamisch anzupassen.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil der Automatisierung ist das gezielte Ausspielen von Keywords als Reaktion auf spezifische Suchanfragen. Dies optimiert die Suchergebnisse und erhöht die Relevanz der Anzeigen für den Nutzer. Zudem können programmierte Codesnippets (Skripte) basierend auf festgelegten Programmierungen in die Kampagnen eingreifen. Dies erweist sich vor allem bei komplexen und wiederkehrenden Aufgaben als äußerst nützlich.

Ein wichtiger Aspekt beim Einsatz von Tools für die Automatisierung von SEA-Aufgaben ist die Versorgung mit ausreichenden und qualitativ hochwertigen Daten. Nur so können die Algorithmen der Automatisierungstools effektiv arbeiten und optimale Ergebnisse liefern.

Das Hauptziel der Automatisierung im Bereich des Search Engine Advertising liegt darin, den Aufwand bei der Kampagnenerstellung zu minimieren und gleichzeitig die Aktualität und Relevanz der Werbeanzeigen sicherzustellen. So können Werbetreibende nicht nur Zeit und Ressourcen sparen, sondern auch die Effektivität ihrer Online-Werbemaßnahmen deutlich steigern.

Wie KI die Suchmaschinenwerbung revolutioniert

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann eine präzisere Kundenansprache erreicht und somit effektiver die Kampagnenziele erreicht werden. Die Integration von KI in SEA-Tools ermöglicht eine tiefergehende Analyse des Nutzerverhaltens und der Suchtrends. Ein weiterer Faktor für den Erfolg ist die Möglichkeit, Echtzeit-Optimierungen an Kampagnen durchzuführen. Basierend auf laufenden Performance-Daten können Kampagnen auch während ihrer aktiven Phase kontinuierlich verbessert werden.

Selbst bei umfangreichen Kampagnen sind KI-gestützte Systeme in der Lage, effizient große Datenmengen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, was manuell kaum zu bewältigen wäre. Dies führt zu einer skalierbaren Kampagnenführung.

Trotz der vielen Vorteile, die KI bietet, sollte die Überwachung durch den Menschen nicht vernachlässigt werden. Marketing- oder Managementfachleute sollten die von der KI generierten Daten und vorgeschlagenen Strategien verstehen und interpretieren können, um bei Bedarf eingreifen zu können.

ChatGPT: Ein neuer Spieler im SEA-Universum

Das bekannte KI-Tool ChatGPT erregt nicht nur in Schulen und Universitäten Aufsehen, sondern auch im Bereich des Search Engine Advertising (SEA). Basierend auf fortschrittlichen Techniken bietet der Generative Pretrained Transformer (GPT) im SEA zahlreiche Vorteile. Bekannt für seine Textkompetenz, kann ChatGPT bei der Erstellung von Anzeigentexten unterstützen. Durch Eingabe spezifischer Keywords oder Zielgruppeninformationen ist es möglich, Texte zu erstellen, die genau auf die Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe zugeschnitten sind.

KI-gestützte Tools wie ChatGPT können auch bei der Identifizierung und Analyse relevanter Keywords helfen, indem sie Vorschläge auf Basis von branchenspezifischen Trends und historischen Daten machen. Zudem unterstützt das KI-Tool bei der Entscheidungsfindung für Kampagnenideen.

Eine Integration von ChatGPT in Chatbots ermöglicht es, automatisierte Antworten auf Kundenanfragen zu bieten. Dies verbessert nicht nur die Nutzererfahrung, sondern liefert auch wertvolle Daten für die Optimierung von SEA-Kampagnen. Zwar kann ChatGPT keine direkte Analyse von Kampagnendaten durchführen, doch hilft das Tool dabei, Berichte zu interpretieren und Handlungsempfehlungen basierend auf Datenzusammenfassungen zu geben.

Ein wesentlicher Bestandteil der Optimierung von SEA-Kampagnen ist die Durchführung von A/B-Tests. Hier kann ChatGPT bei der Entwicklung von Hypothesen und der Erstellung verschiedener Anzeigentextvarianten für diese Tests wertvolle Unterstützung bieten.

Google Ads: KI-gestützte Werbestrategien

Die bekannte Suchmaschine Google hat das Ziel, ihren Nutzern stets das bestmögliche Ergebnis zu präsentieren. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Google Ads zielt darauf ab, Online-Werbekampagnen zu optimieren und deren Effizienz zu steigern. KI wird eingesetzt, um verschiedene Aspekte der Werbekampagnen zu verbessern, was sowohl für die Werbetreibenden als auch für die Endnutzer von Vorteil ist.

Google Ads bietet eine Vielzahl von KI-gestützten Tools und Funktionen, die darauf abzielen, die Effizienz und Effektivität von Suchmaschinenwerbung (SEA) zu verbessern. Diese Tools nutzen maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz, um Werbetreibenden bei der Optimierung ihrer Kampagnen zu helfen. Hier sind einige der wichtigsten KI-gestützten Funktionen in Google Ads:

Smart Bidding: Smart Bidding ist eine automatisierte Gebotsstrategie, die maschinelles Lernen nutzt, um die besten Gebote für jede Auktion festzulegen. Zu den Smart Bidding-Strategien gehören Ziel-CPA (Cost Per Acquisition), Ziel-ROAS (Return on Ad Spend), maximale Konversionen und optimierter CPC (Cost Per Click).

Responsive Search Ads (RSA): Diese Anzeigen passen den Inhalt automatisch an, um die Leistung zu maximieren. Werbetreibende können mehrere Überschriften und Beschreibungen eingeben, und Google Ads kombiniert diese, um die effektivsten Anzeigenvarianten zu erstellen.

Dynamic Search Ads (DSA): DSAs verwenden den Inhalt einer Website, um automatisch Anzeigentitel und Landing Pages für relevante Suchanfragen zu generieren. Dies ist besonders nützlich für Websites mit viel Inhalt oder einem sich häufig ändernden Inventar.

Keyword-Planer und -Optimierung: Der Keyword-Planer nutzt KI, um Werbetreibenden dabei zu helfen, effektive Keywords zu finden und vorherzusagen, wie sich diese auf die Kampagnenleistung auswirken könnten.

Automatische Zielgruppenausrichtung: Diese Funktion identifiziert und erreicht automatisch Nutzer, die wahrscheinlich an den Produkten oder Dienstleistungen eines Werbetreibenden interessiert sind, basierend auf deren früheren Online-Verhalten und Suchhistorie.

Anzeigenrotation mit maschinellem Lernen: Google Ads kann die Anzeigenrotation automatisch optimieren, um die Anzeigenvarianten zu bevorzugen, die am wahrscheinlichsten zu Klicks oder Konversionen führen.

Performance Max-Kampagnen: Eine neue Kampagnenart, die KI nutzt, um Werbetreibenden zu helfen, ihre Werbeziele über alle Google-Plattformen hinweg zu erreichen.

Optimierungsscore: Dieses Tool bewertet, wie gut eine Google Ads-Kampagne optimiert ist und gibt Empfehlungen, die auf maschinellem Lernen basieren, um die Kampagnenleistung zu verbessern.

Google Bard: Dieser KI-basierte Chatbot, entwickelt von Google, nutzt fortschrittliche KI-Modelle wie LaMDA und später PaLM und Gemini, um auf Nutzeranfragen zu reagieren. Bard wurde entwickelt, um relevante Informationen aus verschiedenen Google-Diensten zu aggregieren und anzuzeigen, was ihn zu einem vielseitigen Tool für die Informationsbeschaffung und Entscheidungsfindung in SEA-Kampagnen macht.

KI in der Suchmaschinenwerbung

Bing Ads und KI: Ein Blick auf den Wettbewerber

Künstliche Intelligenz wird ebenfalls in der Suchmaschine Bing von Microsoft eingesetzt.. Bing nutzt KI, um die Relevanz und Effizienz von Werbekampagnen zu erhöhen, ähnlich wie es bei Google Ads der Fall ist. Durch die Implementierung von KI-Technologien kann Bing effektivere Anzeigenplatzierungen bieten, zielgerichteteres Targeting ermöglichen und tiefere Einblicke in Nutzerdaten und -verhalten gewähren. Dies verstärkt den Wettbewerb im Bereich der Suchmaschinenwerbung, indem Bing als leistungsstarke Alternative zu Google Ads auftritt.

Unsere nächsten Seminartermine

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Zukunft von SEA und KI im Online Marketing

Die Zukunft der Suchmaschinenwerbung wird zunehmend durch die Verwendung von KI geprägt sein. KI-Tools werden es ermöglichen, einen Überblick zu behalten und die Effizienz in dynamischen Werbeumgebungen zu steigern. Diese Tools werden entscheidend sein, um Ergebnisse zu maximieren, indem sie genaue Keyword-Recherche und Optimierung ermöglichen. In der Welt der Suchmaschinen wird die Fähigkeit, auf jede Suchanfrage mit personalisierten und relevanten Anzeigen zu reagieren, durch die Verwendung von KI verstärkt. Diese Entwicklung verspricht eine Zeit der Suchmaschinenwerbung, in der Präzision, Relevanz und Effizienz auf neue Höhen gehoben werden.

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Tool Tipp: HubSpot 

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Unternehmen müssen im Arbeitsalltag verschiedene Herausforderungen stemmen. Zu diesen gehören zum Beispiel das Inbound Marketing, der Vertrieb, die Kundenbetreuung und das Customer Realtionship Management (CRM). All diese Prozesse können mit HubSpot in einer zentralen Plattform angelegt, verwaltet und überwacht werden. Dabei bietet HubSpot verschiedene Produkte und Dienstleistungen, die sich unter anderem mit den Web Analytics, der Suchmaschinenoptimierung oder dem Content-Management befassen. Welche Möglichkeiten die Software genau bereithält und welchen Mehrwert diese bringen, soll im Folgenden erläutert werden.

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  • Einblicke in die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Marketing
  • Praktische Tipps zur Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen

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Geschichte von HubSpot

HubSpot wird heute laut eigenen Angaben von mehr als 194.000 Unternehmen in über 120 Ländern verwendet. Angefangen hat die Historie des Unternehmens weitaus weniger glanzvoll. Gegründet wurde der Konzern im Jahre 2006 von Brian Halligan und Dharmesh Shah, während diese noch als Studenten am Massachusetts Institute of Technology (MIT) aktiv waren. Bereits zuvor begannen die beiden Studenten damit, das erste HubSpot-Büro zu eröffnen.

Im Jahre 2013 folgt der nächste große Schritt in der Entwicklung des Unternehmens. In Dublin eröffnete der Konzern seine erste internationale Niederlassung, nur ein Jahr später beantragte HubSpot seine erfolgreiche Börseneinführung an der New Yorker Börse.

Im Laufe der Jahre hat sich zudem das operative Geschäft verändert. Der Funktionsumfang der eigenen Produkte wurde erweitert, gleichzeitig der Kundenschwerpunkt anders gesetzt. Begann HubSpot ursprünglich vor allem als Dienst für Kleinunternehmen, orientierte sich der Konzern nach und nach immer stärker an größeren Konzernen.

Als börsennotiertes Unternehmen zählt HubSpot mittlerweile selbst zu den großen Konzernen. Dieser hat seinen Firmensitz noch immer in Cambridge in Massachusetts in den USA. Zusätzliche Niederlassungen bestehen in Dublin, Singapur, Berlin, Tokio und Sydney. Im Jahr 2023 arbeiteten für das Unternehmen weltweit mehr als 7.400 Mitarbeiter.

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Diese verschiedenen Hubs bietet Hubspot

HubSpot basiert vor allem auf fünf zentralen Produkten, die als sogenannte Hubs bezeichnet werden. Diese können miteinander vernetzt werden und sollen so in sämtlichen Phasen der Customer Journey einen umfangreichen Einblick ermöglichen. Dabei basiert jedes Produkt von HubSpot auf einer einzigen Datenbank. Die verschiedenen Hubs sehen Sie hier im Überblick:

HubSpot

Marketing Hub

Die Marketingsoftware von HubSpot hilft bei der Generierung von Leads und Umsätzen. Mit dieser können Sie Kontakte und Kampagnen an einem zentralen Ort verwalten und sich von verschiedenen Automatisierungstools unterstützen lassen. Die Erfolge können Sie darüber hinaus in unterschiedlichen Formen des Reportings abrufen und prüfen.

Bereits in der kostenlosen Variante können Sie Formulare oder Landingpages erstellen. Selbst der Livechat für die eigene Webseite ist in der Free-Version bereits inkludiert. Möchten Sie den Funktionsumfang erweitern, können Sie auf das Starter-Paket zurückgreifen.

Dieses bietet alle Funktionen der kostenlosen Versionen, unterstützt zusätzlich aber auch eine Landingpage Berichterstattung, die Automatisierung des Marketings oder Anzeigen-Retargeting. Darüber hinaus steht Ihnen das Professional-Modell zur Verfügung. In diesem sind alle Funktionen des Starter-Pakets enthalten. Zusätzlich dazu unterstützt dieses Modell unter anderem die Omnichannel-Marketingautomatisierung und eine benutzerdefinierte Berichterstattung.

Für den Einsatz in größeren Unternehmen bietet HubSpot das Enterprise-Paket. Dieses unterstützt zum Beispiel adaptive Tests und das Account-based-Marketing. Darüber hinaus sind im Enterprise-Paket Funktionen wie das automatische Lead-Scoring oder Customer Journey Analytics verfügbar. Die gesamte Funktionspalette des Professional-Pakets ist ebenfalls enthalten.

Was kostet die HubSpot Marketing Software?

Die Preise für die Marketingsoftware von HubSpot richten sich nach dem jeweiligen Paket. Die Free-Version ist kostenlos verfügbar, für das Starter-Paket fällt ein Preis von mindestens 18€ pro Monat an. Möchten Sie das Professional-Paket im Marketing nutzen, liegen die Kosten hierfür bei rund 792€ Monat. Das Enterprise-Paket wird ab 3.300€ pro Monat angeboten. Die Features der Software-Pakete im Überblick:

Kostenlos

  • Formulare
  • Landingpages
  • E-Mail-Marketing
  • Blog
  • Livechat
  • Konatkdatenmanagement
  • Werbeanzeigen via Facebook, Google und LinkedIn

Starter 

  • Marketingautomatisierung
  • Landingpage Berichterstattung
  • Retargeting von Anzeigen
  • Unterstützung verschiedener Währungen
  • HubSpot-Branding entfällt
  • Alle kostenlosen Funktionen inklusive

Professional 

  • Omnichannel-Marketingautomatisierung
  • SEO
  • Blog
  • Social Media
  • Benutzerdefinierte Berichterstattung
  • Alle Funktionen des Starter-Pakets

Enterprise

  • Account-based-Marketing
  • Adaptive Tests
  • Automatisches Lead-Scoring
  • Multi-Touch-Umsatz-Attributiob
  • Customer Journey Analytics
  • Alle Professional-Funktionen

Sales Hub

Die Sales-Software von HubSpot soll dabei behilflich sein, die Produktivität zu steigern, variable Anforderungen in Vertriebsorganisationen zu stemmen und gleichzeitig die Kundenbeziehungen zu stärken. Nutzen können Sie hierfür verschiedene Funktionen in vier unterschiedlichen Paketen.

So können Sie mit dem kostenlosen Paket bereits einen Livechat verwenden, Meetings planen, Angebote erstellen und eine Dealpipeline nutzen. Mit dem Starter-Modell haben Sie Zugriff auf alle Funktionen der kostenlosen Version und profitieren zusätzlich unter anderem von Automatisierungsmöglichkeiten, verschiedenen Payment-Tools, dem Einrichten von Zielen oder der Analyse Ihres Sales-Contents.

Neben dem Starter-Paket und der kostenlosen Version steht die Sales-Software in einer Professional-Version zur Verfügung. In dieser haben Sie Zugriff auf alle Funktionen des Starter-Pakets und können zusätzlich Prognosen für die Verkäufe anschauen, Leitfäden erstellen oder benutzerdefinierte Reportings ins Leben rufen.

Das umfangreichste Paket stellt HubSpot im Marketing-Bereich mit dem Enterprise-Paket zur Verfügung. Dieses beinhaltet alle Funktionen des Professional-Pakets und bietet zusätzliche Features wie das Tracking von wiederkehrenden Umsätzen, das automatische Leadscoring oder die Conversation Intelligence.

Was kostet die Sales-Software von HubSpot?

Die Preise der Sales-Software richten sich ebenfalls nach dem gewünschten Modell. Die kostenlose Variante steht Ihnen gratis zur Verfügung. Auf das Starter-Paket mit erweiterten Umfängen haben Sie ab 18€ pro Monat Zugriff. Für die Professional-Variante werden monatlich mindestens 441€ fällig, für den Enterprise-Umfang mindestens 1.470€ pro Monat. Die Features der Software-Pakete im Überblick:

Kostenlos

  • Kontaktdatenmanagement
  • Dealpipeline
  • Livechat
  • Planung von Meetings
  • Angebote

Starter

  • Salesautomatisierung
  • Sales-Content-Analytics
  • Payment Tools
  • Ziele
  • Aufgabenwarteschlangen
  • Alle kostenlosen Funktionen

Professional

  • Verwaltung von Prospecting- und Lead-Daten
  • Prognosen
  • Sequenzen
  • Benutzerdefinierte Reportings und Sales-Analytics
  • Leitfäden
  • Alle Starter-Funktionen

Enterprise

  • Automatisches Leadscoring
  • Conversion Intelligence
  • Tracking von wiederkehrenden Umsätzen
  • Deal-Journey-Analytics
  • Benutzerdefinierte Objekte
  • Alle Funktionen des Professional-Pakets

Service Hub

Die Kundenservicesoftware umfasst unterschiedliche Funktionen, mit denen Sie Kunden einen authentischen Service bieten können. So können Sie zum Beispiel ein Kundenportal ins Leben gerufen werden, in welchem sich Ticketkonversationen zentral verwalten lassen. Auch die Integration einer Wissensdatenbank, eines Live-Chats oder eines kanalübergreifenden Nachrichtensystems ist möglich.

Wie in den anderen Hubs, richten sich die Umfänge im Service nach dem jeweiligen Paket. Das kostenlose Paket bietet unter anderem ein Ticketsystem, einen Live-Chat und das Kontaktdatenmanagement. Zudem können Sie Berichte zu geschlossenen Tickets in einem Dashboard abrufen und ein gemeinsames Postfach für die Anfragen nutzen.

Neben der kostenfreien Variante steht Ihnen das Starter-Paket zur Verfügung. Dieses bietet Ihnen die Möglichkeit, unterschiedliche Ticketpipelines einzurichten, um die Anfragen der Kunden schneller bearbeiten zu können. Darüber hinaus können Sie eingehende Nachrichten weiterleiten und zuweisen lassen und sich von einer einfachen Ticket-Automatisierung unterstützen lassen. Der gesamte Funktionsumfang der kostenlosen Version ist ebenfalls erhalten.

Neben dem Starter-Paket bietet HubSpot als kostenpflichtige Lösung das Professional-Paket an. Dieses umfasst alle Funktionen des Starter-Pakets und bietet zusätzliche Features wie eine Automatisierung der Supportprozesse, die Erstellung einer Wissensdatenbank und eines Kundenportals oder die Identifikation angemeldeter Nutzer.

Auch im Service Hub steht Ihnen zudem eine Enterprise-Variante zur Verfügung. Diese deckt alle Funktionen der Professional-Variante ab. Darüber hinaus können Sie Leitfäden erstellen und Ziele ins Leben rufen, aber auch verschiedene Benutzerrollen festlegen und das Team verwalten.

Was kostet die Kundenservicesoftware von HubSpot?

Kostenfrei stellt Ihnen HubSpot das Free-Paket mit Funktionen wie dem Kontaktdatenmanagement oder Ticketsystem zur Verfügung. Wollen Sie den Funktionsumfang erweitern, können Sie das Starter-Paket ab einem Preis von 18€ pro Monat verwenden. Für die Professional-Lösung werden mindestens 441€ im Monat fällig, für die Enterprise-Variante mindestes 1.180€ pro Monat. Die Features der Software-Pakete im Überblick:

Kostenlos

  • Kontaktdatenmanagement
  • Ticketsystem
  • Livechat
  • Team E-Mails
  • Berichte-Dashboard
  • Gemeinsames Postfach
  • Berichte zu geschlossenen Tickets

Starter

  • Calling-SDK
  • Verschiedene Ticketpipelines
  • Unterstützung verschiedener Währungen
  • Einfache Ticket-Automatisierung
  • Weiterleitung + Zuweisung eingehender Nachrichten
  • Alle kostenlosen FUnktionen

Professional

  • Automatisierung der Supportprozesse
  • Wissensdatenbank
  • Kundenfeedback-Umfragen
  • Kundenportal
  • SLAs
  • Identifikation angemeldeter Nutzer
  • Alle Starter-Funktionen

Enterprise

  • Teammanager und Benutzerrollen
  • Conversion Intelligence
  • Single-Sign-On (SSO)
  • Leitfäden
  • Ziele
  • Zugriff auf alle Professional-Funktionen

CMS Hub

Für die Verwaltung des Contents bietet HubSpot mit seiner CMS-Software mehrere Möglichkeiten. Unter anderem können stehen Ihnen verschiedene SEO-Tools für die Optimierung des Contents zur Verfügung. Diese unterstützen Sie dabei, mit Ihren Inhalten eine höhere Reichweite zu erzielen. Darüber hinaus können Sie Funktionen wie Website Template oder Drag-and-Drop-Editor verwenden oder adaptive Tests durchführen.

In der kostenlosen Lösung stehen Ihnen Features wie die Verwaltung von zusätzlichen Unterseiten Ihrer Webseite zur Verfügung. Nutzen können Sie zudem den Drag-and-Drop-Editor, erste SEO-Empfehlungen oder eine Analyse Ihres Webseiten-Traffics.

Mit der Starter-Version wird der Funktionsumfang spürbar erweitert. Sie haben zum einen Zugriff auf alle Features der kostenlosen Lösung. Darüber hinaus können Sie weitere Unterseiten und Blogartikel verwalten, Token für die Personalisierung nutzen und das HubSpot-Branding entfernen lassen.

Mit der Professional-Variante stehen Ihnen diese Funktionen ebenfalls zur Verfügung. Zusätzlich erhalten Sie unter anderem Fortgeschrittene SEO-Empfehlungen und können Ihren Content personalisieren lassen. Ebenfalls integriert sind in diesem Paket zudem A/B-Tests und die dazugehörige Berichterstattung.

Noch mehr Umfänge bietet lediglich das Enterprise-Paket. Dieses stellt Ihnen alle Funktionen der Professional-Lösung zur Verfügung. Zusätzlich dazu können Sie unter anderem adaptive Tests durchführen, einen Login-Bereich für Mitglieder anbieten und benutzerdefinierte Webanwendungen entwickeln.

Was kostet die CMS-Software?

Die Preise für die CMS-Software von HubSpot variieren stark und richten sich nach dem jeweiligen Paket. Die kostenlose Variante können Sie gratis in Anspruch nehmen. Kostenpflichtig wird es ab der Starter-Variante, die für 23€ pro Monat verfügbar ist. Für die Professional-Lösung verlangt HubSpot eine monatliche Gebühr in Höhe von 360€, für die Enterprise-Variante müssen es monatlich 1.180€ sein. Die Features der Software-Pakete im Überblick:

Kostenlos

  • Verwaltung von Unterseiten
  • Drag-and-Drop-Editor
  • Blogtool
  • SEO-Empfehlungen
  • CRM-Datenbank
  • Manage-Cloud-Hosting
  • Verknüpfungen von benutzerdefinierten Domains
  • Analyse des Website Traffic

Starter

  • Entfernung des HubSpot-Brandings
  • Zusätzliche Verwaltung von Unterseiten
  • Zusätzliche Blogartikel
  • Token für die Personalisierung
  • Livechat und E-Mail-Support
  • Zugriff auf alle kostenlosen Funktionen

Professional

  • Personalisierung durch Smart-Content
  • Fortgeschrittene SEO-EMpfehlungen
  • A/B-Tests und Berichterstattung
  • Websitebaum
  • Telefon-Support
  • Dynamischer Content
  • Kontakt-Attributiob-Berichtdesigner
  • Zugriff auf alle Starterfunktionen

Enterprise

  • Single-Sign-On (SSO)
  • Benutzerdefinierte Objekte
  • Zusätzliche Root-Domains
  • Adaptive Tests
  • Gliederung von Inhalten
  • Log-in für Mitglieder
  • Benutzerdefinierte Webanwendung
  • Alle Professional-Funktionen

Operations Hub

Den Operations Hub bietet HubSpot vor allem für die Optimierung von Prozessen und Abläufen an, wenn sich Unternehmen im Wachstum befinden. Wie in allen anderen Hubs, haben Sie hier die Wahl aus vier unterschiedlichen Paketen.

Die kostenfreie Lösung bietet Ihnen eine zweidimensionale Synchronisierung der Daten, eine Standardfeldzuordnung, die Integration von externen Systemen und eine Synchronisierung der Bestandsdaten.

Reicht Ihnen das nicht aus, erhalten Sie mit dem Starter-Paket Zugriff auf alle kostenfreien Funktionen und können darüber hinaus benutzerdefinierte Feldzuordnungen erstellen. Mit dem Professional-Paket erweitern Sie den Funktionsumfang noch einmal. Dieses bietet alle Features der Starter-Variante. Zusätzlich stehen Ihnen Funktionen für die Automatisierung, Webhooks und die automatisierte Datenqualität zur Verfügung.

Das umfangreichste Paket im Operations Hub bietet die Enterprise-Lösung. Diese umfasst alle Funktionen der Professional-Variante und deckt zusätzlich Extras wie eine Datenfreigabe für Snowflake oder Reporting-Berechnungen ab.

Was kostet die Operations-Software?

Das kostenlose Operations-Paket können Sie, wenig überraschend, gratis nutzen. Greifen Sie zum Starter-Paket, verlangt HubSpot hierfür mindestens 18€ pro Monat. Mit dem Professional-Paket steigen die Kosten auf mindestens 711€ pro Monat, mit dem Enterprise-Paket auf mindestens 1.960€ pro Monat. Die Features der Software-Pakete im Überblick:

Kostenlos

  • Bidirektionale Datensynchronisierung
  • Synchronisierung von Bestandsdaten
  • Integration externer Systeme
  • Standartfeldzuornung

Starter

  • Benutzerdefinierte Zuordnung von Feldern
  • Zugriff auf alle kostenlosen Funktionen

Professional

  • Automatisierte Datenaualität
  • Programmierbare Automatisierung und Bots
  • Webhooks
  • Zugriff auf alle Starter-Funktionen

Enterprise

  • Datensätze
  • Reporting-Berechnungen
  • Datenfreigabe für Snowflake
  • Zusätzliche Listen, Berichte und Workflows
  • Zugriff auf alle Professional-Funktionen

Funktionen und Tools - Integration von KI in HubSpot

Ein wichtiges Thema für HubSpot ist die Künstliche Intelligenz (KI). Bereits im Jahre 2017 hat der Börsenkonzern das Unternehmen Kemvi erworben, welches sich mit der KI und dem maschinellen Lernen beschäftigt. Integriert wurden mittlerweile mehrere Tools, mit denen Anwender zum Beispiel Kampagnen automatisch verwalten und pflegen können. Darüber hinaus stehen Automatisierungstools für die Erstellung von Webseiten-Texten oder Produktbeschreibungen zur Verfügung.

Noch in der Beta-Phase befindet sich derzeit der sogenannte ChatSpot des Unternehmens. Dieser basiert ebenfalls auf der Künstlichen Intelligenz und soll als Chatbot Unternehmen in verschiedenen Bereichen unterstützen. Zurückgreifen kann der Bot in Echtzeit auf verschiedene Informationen, aus denen Handlungen abgeleitet werden können. Für die verschiedenen Hubs kommen dabei unterschiedliche KI-Funktionen zum Einsatz.

KI-Tools im Marketing Hub

Im Marketing Hub bietet Ihnen HubSpot verschiedene KI-Tools, die mehrere Aufgaben übernehmen können. So können diese zum Beispiel Content neu formulieren oder eine Gliederung sowie einen Entwurf erstellen. Auch das Kreieren von Beiträgen für soziale Netzwerke oder das Erzeugen von Bildern auf Basis Ihrer Eingabeaufforderungen ist mit der künstlichen Intelligenz im Marketing Hub möglich.

HubSpot AI Sales

Ganz ähnliche Möglichkeiten stehen Ihnen mit den KI-Tools für den Vertrieb zur Verfügung. Die künstliche Intelligenz können Sie zum Beispiel nutzen, um Aufgaben im Vertriebsteam automatisieren zu lassen oder Interaktionen zu personalisieren. Unterstützt werden Sie von der KI im Detail so zum Beispiel bei der Berechnung von Umsatzprognosen, dem Verfassen von E-Mails an Kunden oder der automatischen Beschreibung des Workflows.

KI-Tools im Kundenservice

Für die Automatisierung von Workflows und der Personalisierung Ihres Kundensupports bietet HubSpot im Kundenservice ebenfalls verschiedene KI-Tools. Mit diesen können Sie zum Beispiel Gespräche zusammenfassen und so anschließend für Teambesprechungen auswerten. Darüber hinaus verfasst die KI für Sie E-Mails und Nachrichten, wodurch mögliche Ressourcen eingespart werden können.

AI Content-Management

Im Bereich des Content-Managements können Sie die KI-Tools von HubSpot dabei unterstützen, Prozesse zu verbessern. Mit Hilfe eines integrierten Website-Designers können Sie die Erstellung einer Webseite automatisieren lassen. Darüber hinaus stehen Ihnen Optionen wie die Optimierung von SEO-Strategien oder Tools für die Erstellung von Blogs zur Verfügung. Auch Berichte im Content-Management können Sie mit Hilfe der KI verfassen lassen.

Nachteile von Hubspot

HubSpot bietet viele unterschiedliche attraktive Funktionen, ist jedoch auch nicht ganz ohne Kritikpunkte. Ein wichtiger Aspekt ist rund um die Nutzung die teilweise spürbare Unübersichtlichkeit. Die einzelnen Hubs bieten enorm viele Funktionen - genau diese Vielfalt macht es nicht unbedingt leicht, sich in der Anfangszeit zurecht zu finden. Eine gewisse Anlaufzeit ist hier in jedem Fall erforderlich. Insbesondere dann, wenn ein Wechsel von einem anderen CRM stattgefunden hat oder erstmalig ein CRM-System genutzt wird.

Genau das Gleiche gilt, wenn das volle Potenzial der Features ausgeschöpft werden soll. Es kann zeitaufwendig sein, eigene Reportings und Berichte zu erstellen, sofern im System keine passenden Vorlagen zu finden sind. Insbesondere große Unternehmen könnten zudem an ihre Grenzen stoßen, wenn besonders komplexe Prozesse abgebildet werden müssen.

Obwohl viele Anpassungen innerhalb der Hubs möglich sind, bleibt die grundlegende Infrastruktur zudem fixiert und ist nur wenig flexibel. Gerade für kleine Unternehmen können zudem die teilweise hohen Kosten ein Grund sein, sich für andere Dienste zu unterscheiden. Einige Funktionen sind bereits in den kostenlosen Paketen integriert. Die meist relevanten Automatisierungstools sind jedoch nur kostenpflichtig verfügbar.

HubSpot Academy

Durch die HubSpot Academy werden eine breite Palette von Kursen und Schulungsmaterialien angeboten, die sich auf wichtige Themen wie Inbound-Marketing, Vertrieb, Kundenservice und die effektive Nutzung der HubSpot-Software konzentrieren. Diese Online-Lernplattform ist eine wertvolle Ressource, die Unternehmen dabei unterstützt, das volle Potenzial von HubSpot auszuschöpfen und ihre Marketing- und Vertriebsziele zu erreichen.

Zukunftsaussichten

Die Zukunftsaussichten für HubSpot und den damit verbundenen Möglichkeiten sind attraktiv. Grundsätzlich wird die Vernetzung von Abteilungen und der Austausch innerhalb von Unternehmen weiterhin eine große Rolle spielen. Ebenso ist nicht damit zu rechnen, dass die Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunden reduziert wird. Die Funktionen von HubSpot dürften damit in den kommenden Jahren noch stärker gefragt sein.

Wegweisend dürfte zudem speziell im Bereich der CRM-Systeme der Einsatz der Künstlichen Intelligenz sein. Durch diese können zahlreiche Prozesse automatisiert oder zumindest spürbar vereinfacht werden. HubSpot ist in diesem Bereich bereits jetzt gut aufgestellt und durchläuft mit seinem Produkt HubSpot AI bereits eine öffentliche Betaphase. Wird die Technologie konsequent entwickelt und genutzt, dürften sich hieraus weiterer Vorteile für das Angebot ergeben.

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Fazit zur Plattform für Marketing Automation

HubSpot präsentiert sich als echter Allrounder. Über die Plattform können Sie das Marketing, den Vertrieb, den Kundensupport, den Content oder das operative Geschäft vollständig verwalten und tracken. Positiv sind die weitreichenden Möglichkeiten und Optionen zur Individualisierung zu nennen. Diesem machen es gleichzeitig jedoch auch etwas kompliziert, wenn Sie ohne Vorkenntnisse loslegen wollen.

Flexibel aufgestellt ist HubSpot mit Blick auf die Preise und Pakete. So sind für jeden Hub verschiedene Pakete mit einem umfangreichen Funktionsumfang verfügbar. Diese lassen sich jeweils einzeln erwerben, können aber auch mit Paketen aus anderen Hubs kombiniert werden.

Positiv hervorzuheben ist der Einsatz der Künstlichen Intelligenz bei HubSpot. In allen Hubs kommen verschiedene KI-Tools zum Einsatz, die bei Funktionen und Aufgaben unterstützen können. Kleiner Haken: In der kostenpflichtigen Free-Variante werden diese jeweils nicht angeboten. In den kommenden Jahren dürfte sich der Einsatz der KI auf Seiten von HubSpot vergrößern. Diese bietet einige Potenziale, um in Prozesse und Features für die Anwender integriert zu werden.

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Künstliche Intelligenz revolutioniert weiter: Warum Adaptive KI in Ihrem Unternehmen Anwendung finden sollte

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In einer Welt, in der sich Technologien rasant weiterentwickeln, hebt sich die adaptive Künstliche Intelligenz als bahnbrechende Innovation hervor. Sie ist mehr als nur eine Technologie, sie ist ein Paradigmenwechsel, der die Landschaft der Geschäftswelt neu definiert. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf das Konzept der adaptiven KI und warum es für die Zukunft der Technologie und des Geschäftslebens von entscheidender Bedeutung ist.

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Das Whitepaper KI im Marketing ist für alle, die die Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Marketing entdecken möchten. In unserem Whitepaper erwartet Sie:

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Lesen Sie in unserem Whitepaper, wie vier innovative KI-Tools das Marketing optimieren und profitieren Sie von unserem exklusiven Implementierungstool, das Sie Schritt für Schritt bei der Einführung von KI in Ihrem Unternehmen begleitet – ein unverzichtbarer Leitfaden für den modernen Marketer.

Generative KI & Adaptive KI - Der Unterschied

Generative KI bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, neue Daten zu generieren, die den gelernten Eingaben ähnlich sind. Das Hauptziel der generativen KI ist die Erstellung von neuem, authentischem und oft kreativem Output, der auf erlernten Mustern und Daten basiert. Ein Beispiel für ein KI-Tool welches Generative KI nutzt wäre ChatGPT.

Der Kern der adaptiven KI liegt in ihrer Fähigkeit, sich kontinuierlich an neue Daten und sich verändernde Umgebungen anzupassen. Anders als traditionelle KI-Systeme, die auf fest programmierten Regeln basieren, besitzt adaptive KI die einzigartige Fähigkeit, ihren Code selbstständig zu verändern und sich an die Veränderungen in der realen Welt anzupassen. Diese Flexibilität eröffnet neue Horizonte in der Anwendung von KI. Ein wesentliches Merkmal adaptiver KI ist ihre Fähigkeit zur Selbstmodifikation. Statt sich auf vordefinierte Algorithmen zu verlassen, kann sie ihre eigene Programmierung anpassen, um auf neue Daten und Erfahrungen zu reagieren. Diese Anpassungsfähigkeit macht sie besonders wertvoll in Umgebungen, die sich ständig ändern und entwickeln. Ein weiterer entscheidender Aspekt ist die kontinuierliche Neutrainierung ihrer Modelle. In herkömmlichen KI-Systemen sind die Modelle statisch, einmal trainiert und dann fest im Code verankert. Adaptive KI hingegen lernt fortlaufend aus neuen Daten, was bedeutet, dass ihre Modelle ständig aktualisiert und verbessert werden. Dies ermöglicht es der adaptiven KI, präziser auf die Dynamik der realen Welt zu reagieren und im Laufe der Zeit genauer und effizienter zu werden. Das Hauptziel der adaptiven KI ist es, Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu liefern oder Aktionen basierend auf dem aktuellen Kontext und den gesammelten Daten zu optimieren.

Welche Technologie steckt hinter Adaptiver KI?

Adaptive KI-Systeme nutzen eine Reihe fortschrittlicher Technologien und Methoden, um flexible zu lernen und sich anzupassen. Grundsätzlich steckt hinter Adaptiver KI eine Kombination aus fortschrittlichen Lernmethoden, algorithmischen Innovationen und leistungsstarker Recheninfrastruktur. Durch folgende Technologien wird es der Adaptiven KI ermöglicht aus Daten und Interaktionen zu lernen und ihre Algorithmen eigenständig zu optimieren:

adaptive KI

Maschinelles Lernen steckt im Herzen der adaptiven KI. Durch diese KI-Modelle, die auf überwachtem Lernen basieren, können Datenmuster erlernt und Vorhersagen oder Entscheidungen getroffen werden. Deep Learning ist eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens. Durch künstliche neuronale Netzwerke (Deep Neural Networks), welche aus mehreren Schichten bestehen, können komplexe Muster in großen Datenmengen erkannt werden. Diese Netzwerke sind besonders effektiv bei der Verarbeitung von Bild-, Sprach- und Textdaten. Durch Reinforcement Learning (RL) wird es KI-Systemen ermöglicht, durch Trial-and-Error-Methoden und Feedback aus der Umgebung zu lernen. RL ist besonders nützlich für adaptive KI, da es Systemen ermöglicht, optimale Strategien für komplexe, veränderliche Umgebungen zu entwickeln. Transfer Learning beinhaltet das Übertragen von Wissen aus einem Bereich in einen anderen. Sie ermöglicht es adaptiven KI-Systemen, vorgelernte Modelle zu nutzen und diese für spezifische Aufgaben mit weniger Daten neu zu trainieren. Adaptive KI-Systeme nutzen Feedbackschleifen, um ihre Leistung kontinuierlich zu bewerten und zu verbessern. Diese Schleifen ermöglichen es dem System, aus Interaktionen zu lernen und sich an neue Daten und Umgebungen anzupassen. Cloud Computing und Edge Computing bieten die notwendige Rechenleistung und Speicherkapazität, um große Mengen an Daten zu verarbeiten und komplexe KI-Modelle zu betreiben. Insbesondere Edge Computing ermöglicht Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse direkt an der Datenquelle. Evolutionäre Algorithmen imitieren den Prozess der natürlichen Evolution, um optimale Lösungen zu finden. Es funktioniert ähnlich der Evolution von Tieren und Pflanzen.  In der Natur überleben die stärksten und am besten angepassten Arten, während die anderen verschwinden. Evolutionäre Algorithmen wenden dieses Prinzip auf Problemlösungen an. Sie starten mit einer Gruppe von Lösungen, testen sie, und nur die besten "überleben". Diese besten Lösungen werden dann leicht verändert (ähnlich wie Mutationen in der Natur), um neue Lösungen zu erstellen. Dieser Prozess wird immer wieder wiederholt. Mit der Zeit entwickeln sich die Lösungen weiter und verbessern sich, genau wie Arten in der Natur. Automatisierte Maschinenlernplattformen (AutoML) automatisieren den Prozess des Designs, der Implementierung und des Tunings von ML-Modellen. Sie erleichtern den Aufbau adaptiver KI-Systeme, indem sie die Komplexität der Modellentwicklung reduzieren.  Normalerweise erfordert das Erstellen eines Maschinenlernmodells viel Fachwissen und viele Schritte: Sie müssen das richtige Modell auswählen, es auf Ihre Daten anpassen und es immer wieder anpassen, bis es gut funktioniert. AutoML übernimmt viele dieser Schritte automatisch. Es wählt das beste Modell aus, passt es an und verbessert es, ohne dass Sie viel darüber wissen oder viele Entscheidungen treffen müssen. So wird es viel einfacher und schneller, ein funktionierendes Maschinenlernmodell zu bekommen.

Adaptive KI für Unternehmen - Welche Branche kann adaptive KI nutzen?

In Unternehmen wird adaptive KI zunehmend eingesetzt, um Geschäftsprozesse zu optimieren, Entscheidungsfindungen zu unterstützen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Diese KI-basierte Technologie analysiert Kundeninteraktionen, um tiefere Einblicke in Kundenbedürfnisse und -verhalten zu gewinnen. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln, die die Kundenzufriedenheit steigern und die Kundenbindung verbessern. Durch die Optimierung von Betriebsabläufen und die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben trägt die adaptive KI zur Effizienzsteigerung und Reduzierung menschlicher Fehler bei. Diese KI-Systeme bieten die Möglichkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Das hilft Entscheidungsträgern, schnell auf Marktentwicklungen oder interne Herausforderungen zu reagieren. Adaptive KI-getriebene Chatbots können komplexe Kundenanfragen bearbeiten und lernen mit jeder Interaktion, um zukünftige Anfragen effizienter zu bearbeiten.

Im Bereich der Lieferkette hilft die adaptive KI, Nachfrageprognosen zu verbessern, Lieferengpässe zu identifizieren und die Logistik zu optimieren. Indem sie sich an Veränderungen in Angebot und Nachfrage anpasst, trägt sie zur Steigerung der Effizienz und zur Senkung der Kosten bei. Für die Produktentwicklung bietet diese Technologie innovative Lösungen durch die strukturierte Datenanalyse von Kundenfeedback und Marktrends. So können Produkte und Dienstleistungen besser auf die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden abgestimmt werden.

Gerade für Finanzunternehmen stellt diese Art von Automatisierung einen bedeutenden Vorteil dar. Durch das Implementieren von lernfähigen KI-Systemen können sie Muster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen, oder Risiken in Investitionsportfolios bewerten und managen. Im HR-Bereich kann die adaptive KI den Rekrutierungsprozess optimieren, indem sie aus einer Vielzahl von Bewerbungen die am besten geeigneten Kandidaten identifiziert. Zudem wird sie zur Analyse und Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung eingesetzt.

Ebenso macht sich das Gesundheitswesen die Vorteile der adaptiven KI zunutze, insbesondere bei der Diagnosefindung und Behandlungsplanung. Durch die Analyse umfangreicher Patientendaten ermöglicht sie es Medizinern, individualisierte Behandlungsmöglichkeiten zu erkunden und die Patientenversorgung zu verbessern. Auch im Bildungssektor findet adaptive KI zunehmend Anwendung. Hier personalisiert sie Lerninhalte und -methoden, basierend auf dem individuellen Fortschritt und den Bedürfnissen der Studierenden, was zu einer effizienteren und effektiveren Bildung führt.

In der Fertigungsindustrie revolutioniert adaptive KI die Produktionsprozesse. Sie optimiert die Fertigungslinien, verbessert die Wartungsvorhersagen und steigert so die Gesamteffizienz. Im Bereich Energie und Versorgung hilft die adaptive KI, den Energieverbrauch zu analysieren und die Energieversorgung zu optimieren, was sowohl zu Kosteneinsparungen als auch zu einer nachhaltigeren Nutzung von Ressourcen führt.

Vorteile der Anwendung

In turbulenten Zeiten, in denen schnelle Entscheidungen und Anpassungen erforderlich sind, zeigt adaptive KI ihre Stärke. Sie ermöglicht es Unternehmen, Herausforderungen nicht nur zu meistern, sondern auch als Chancen zu nutzen, indem sie schnelle und datenbasierte Entscheidungen unterstützt. Dies führt zu einer effektiveren Reaktion auf Krisen und unvorhergesehene Ereignisse, wodurch Unternehmen einen entscheidenden Vorteil gegenüber weniger agilen Konkurrenten erlangen.

Herausforderungen der adaptiven künstlichen Intelligenz

Die Einführung der adaptiven künstlichen Intelligenz in Unternehmen geht mit verschiedenen Herausforderungen einher. Eine der größten Herausforderungen ist, dass für die Einführung dieser neuen Technologie bestehende Prozesse überarbeitet und oft komplett neu gestaltet werden müssen. Adaptive KI muss in das bestehende 'Design integriert' werden, was eine umfassende Analyse und möglicherweise eine Neukonzeption der Geschäftsprozesse erfordert. Diese Integration stellt sicher, dass die KI-Algorithmen effektiv mit den Betriebsabläufen harmonieren und den maximalen Nutzen bringen.

Ein weiteres Kernthema ist die Ethik. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ethische Prinzipien in die Entwicklung und Anwendung ihrer KI-Systeme zu integrieren. Dies beinhaltet Fragen der Fairness, der Transparenz und der Verantwortlichkeit, insbesondere wenn es um datenbasierte Entscheidungen geht. Es ist entscheidend, dass adaptive KI so gestaltet wird, dass sie ethische Standards einhält und das Vertrauen der Nutzer gewinnt.

Die Compliance, also die Einhaltung rechtlicher Vorgaben und Nutzungsbedingungen, spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle. Mit zunehmend strengen Datenschutzbestimmungen und branchenspezifischen Regulierungen müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre adaptiven KI-Systeme den gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Dies kann eine Herausforderung darstellen, da die Gesetzgebung oft hinter dem rasanten Fortschritt der KI-Technologie hinterherhinkt.

Schließlich ist die Qualitätssicherung von adaptiver KI ein kritischer Faktor. Unternehmen müssen robuste Test- und Überwachungssysteme implementieren, um die Leistung und Zuverlässigkeit ihrer KI-Systeme kontinuierlich zu überprüfen. Dies gewährleistet, dass die adaptive KI wie beabsichtigt funktioniert und keine unerwünschten Nebeneffekte produziert.

Zusammengefasst erfordert die erfolgreiche Implementierung von adaptiver KI in Unternehmen nicht nur technisches Know-how, sondern auch eine gründliche Berücksichtigung von Ethik, Compliance und Qualitätssicherung. Diese Elemente sind wesentlich für die Schaffung einer effektiven, vertrauenswürdigen und rechtlich konformen KI-Lösung.

Zukunftsaussichten der adaptiven KI

In den kommenden Jahren wird erwartet, dass adaptive KI-Systeme noch intelligenter und selbstständiger werden, indem sie komplexe Probleme effizienter lösen und präzisere Entscheidungen in Echtzeit treffen. Die Integration von adaptiver KI in verschiedene Sektoren, von der Gesundheitsversorgung über die Fertigungsindustrie bis hin zum Finanzwesen, wird voraussichtlich exponentiell zunehmen. Diese Entwicklung wird eine neue Welle der Automatisierung und Personalisierung einläuten, die die Produktivität steigert und gleichzeitig individuellere und kundenzentriertere Dienstleistungen ermöglicht. Ein besonders spannender Aspekt ist das Potenzial der adaptiven KI, in Echtzeit auf Umweltveränderungen zu reagieren, was sie ideal für Anwendungen in dynamischen, unvorhersehbaren Szenarien macht. Von der intelligenten Verkehrssteuerung bis hin zur Katastrophenhilfe könnte adaptive KI schnelle und effektive Lösungen bieten, wo schnelles Handeln entscheidend ist.

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Fazit - Adaptive AI

Zusammenfassend bietet die adaptive KI eine Fülle von Möglichkeiten für Unternehmen in verschiedenen Branchen. Sie steht nicht nur für technologische Innovation, sondern symbolisiert auch einen Wandel hin zu intelligenteren, agileren und zukunftsfähigen Geschäftsmodellen. Durch die Bewältigung von Herausforderungen wie Ethik, Compliance und Qualitätssicherung können Unternehmen die volle Kraft der adaptiven KI nutzen, um ihre Prozesse zu optimieren, Entscheidungen zu verbessern und neue Möglichkeiten zu erschließen. Die Implementierung dieser fortschrittlichen Technologie ist nicht nur ein Schritt in Richtung Digitalisierung, sondern ein entscheidender Sprung hin zur Schaffung eines nachhaltigen, effizienten und wettbewerbsfähigen Geschäftsumfelds.

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KI Tool Tipp ChatGPT – Wie die KI von OpenAI die Welt des Chats revolutioniert

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Seit 2022 sind die sieben Buchstaben ChatGPT weltweit bekannt. Der Chatbot, der auf der künstlichen Intelligenz basiert und von OpenAI ins Leben gerufen wurde, findet seit seiner Veröffentlichung einen reißenden Absatz. Während viele Anwender von den Möglichkeiten und Potenzialen begeistert sind, blicken nur wenige auf die Historie und Funktionsweise. Wir decken im Folgenden mehr zur Geschichte von ChatGPT auf, zeigen Modelle und Anwendungsbeispiele und widmen uns dem stetigen Training des Bots.

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Geschichte von ChatGPT

Großflächig in den Blickpunkt gestellt hat sich ChatGPT als Produkt von OpenAI im Jahre 2022. Die Wurzeln des Chatbots reichen jedoch weitaus länger zurück. So wurde OpenAI bereits im Jahre 2015 gegründet und führte drei Jahre später das erste Sprachmodell GPT-1 ein. Bereits zur damaligen Zeit nutzt das Modell rund 117 Millionen Parameter und bildete damit die Basis für das heute bekannte ChatGPT.

Zunächst legte OpenAI im Jahre 2019 mit GPT-2 nach. Dieser umfasste bereits 1,5 Milliarden Parameter und wurde durch GPT-3 im Jahre 2020 ersetzt. Dieses Modell bedeutete einen Quantensprung in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz.

Basierend auf 175 Milliarden Parametern war GPT-3 erstmals in der Lage, umfangreiche und anspruchsvollere Aufgaben zu erledigen sowie auf frei formulierte Anfragen der Anwender einzugehen. Im Jahre 2022 stellte OpenAI die GPT-3-Version der Öffentlichkeit vor und machte diese kostenfrei zugänglich. Innerhalb von nur fünf Tagen registrierten sich weltweit mehr als eine Million Nutzer.

Wie funktioniert ChatGPT von OpenAI?

Hinter der Abkürzung GPT steht die Bezeichnung „Generative Pre-trained Transformer“. Anhand der englischen Bezeichnung lässt sich somit erahnen, dass auch eine künstliche Intelligenz zunächst lernen muss. In der Tat versucht eine KI, eine Art künstliche neuronale Netze zu entwickeln und so stetig Informationen austauschen zu können.

In der Version GPT-3 profitieren Anwender davon, dass diese bereits durch vorherige Versionen intensiv trainiert werden konnte. OpenAI präsentierte der Maschine rund 500 Milliarden Wörter, um diese trainieren und „intelligenter“ gestalten zu können. Dieser Prozess wurde in Form eines unbewachten Lernens durchgeführt. Das System wurde also „von der Leine gelassen“ und konnte seine Informationen frei im Internet sammeln.

Für die Optimierung werden die Systeme wie ChatGPT zudem durch ein überwachtes Training verbessert. Konkret bedeutet dies, dass die Künstliche Intelligenz ein zusätzliches Feedback eines Menschen erhält. Dieses gibt vor, wie die Maschine bestimmte Dinge bewerten soll, wodurch sich Verhaltensmuster aufbauen können. Die einzelnen Phasen haben wir hier im Überblick aufgeführt:

 

  1. GPT-3/3.5 als Grundlage: Die Grundlage für ChatGPT bildet das Sprachmodell GPT-3.5, welches wiederum eine verbesserte Version von GPT-3 darstellt. Trainiert wurde GPT auf sogenannten Transformen. Hierbei handelt es sich um Maschinenlernmodell, welches von Google Brain vorgestellt wurde. Durch ein selbstüberwachtes bzw. nicht-menschlich überwachtes Lernen wird dieses verbessert. Intensiviert durch das Training zum einen durch die Menge, aber auch die Vielfalt an Texten und Inhalten. Bezeichnet wird dieser Schritt auch als „Pre-Training“. Die Maschine wird also für ihren eigentlichen Einsatz vorbereitet, kann die gewünschten Aufgaben jedoch noch nicht erfüllen.
  2. Überwachtes Lernen: Im zweiten Schritt folgt durch das überwachte Lernen das sogenannte Fine-Tuning, mit welchem das System auf die eigentliche Aufgabe vorbereitet wird. Bewertet wurden die generierten Antworten auf Fragen von Beginn an durch Menschen. Werteten diese eine Antwort als nicht ausreichend, wurden neue Einstellungen und Parameter ausprobiert.
  3. Lernen durch menschliches Feedback (RLHF): Den abschließenden Schritt bildet das sogenannte bestärkte Lernen durch ein menschliches Feedback. Zunächst wird hierfür ein weiteres Modell mit überwachtem Lernen trainiert, welches die Antworten von ChatGPT in eine Rangliste auf Basis ihrer Bewertung durch Personen einsortierte. Erstmalig zum Einsatz kam dieses Modell in der Version GPT-4.

In unserem Blogbeitrag über die Verwendung von Prompts in der KI erfahren Sie, wie Sie ChatGPT effektiv nutzen können.

Wofür wird das Tool verwendet? - Der Unterschied von GPT-3.5 und GPT-4

Die Anwendungsmöglichkeiten und Modelle von ChatGPT sind vielseitig. Spannend dazu zu wissen: Die KI-Berechnung wird oftmals auch als „Blackbox“ bezeichnet. Dies liegt daran, dass die eigentlichen Berechnungen des Systems aufgrund der Vielzahl an Parametern von Entwicklern nicht mehr nachvollzogen werden kann. Dementsprechend vielseitig lässt sich ChatGPT verwenden.

GPT-3.5

GPT-3.5 stellt noch immer die Basis-Version von ChatGPT dar. Dieses Modell können Anwender kostenlos nutzen und für unbegrenzte Nachrichten oder Interaktionen verwenden. Die Künstliche Intelligenz kann auf dieser Stufe bereits komplexe Aufgaben lösen oder komplizierte Texte erstellen. So können Anwender mühelos Gedichte entwerfen lassen, ChatGPT aber auch für das Anschreiben von Businesspartnern oder das Versenden eines Newsletters an Kunden verwenden.

GPT-4

Deutlich weiterentwickelt wurde das Programm von OpenAI durch die Version 4.0, die im März 2023 erschien. Die Fähigkeit von ChatGPT wurden hier spürbar vergrößert. So ermöglicht GPT-4 die Bildeingabe bzw. Analyse von Skizzen oder Fotos. So können Anwender zum Beispiel Aufgaben aus einem Buch abfotografieren und mittels KI lösen lassen. Eine wichtige Integration brachte GPT-4 in dieser Hinsicht zudem mit dem Tool DALL-E, welches die Generierung von Bildern ermöglicht. Einen ähnlichen Ansatz können Nutzer mit dem externen Tool von Midjourney verfolgen.

Die neueste Version des Chatbots liefert zudem deutlich bessere Qualität als die Vorgänger. So gelang es dem Tool, selbst komplizierte Steuerfragen zu beantworten. Auch Examensprüfungen in den USA konnte GPT-4 mit Auszeichnung meistern.

Im Jahre 2023 wurden die Fähigkeiten noch einmal durch die Sprachkonversation erweitert. Genutzt wird hierfür das Spracherkennungssystem Whisper, welches ebenfalls von OpenAI entwickelt wurde. Im Vergleich zur Vorgänger-Version wurde zudem der Datensatz erweitert. Zugriff hat die Datenbasis von GPT-4 in Deutschland bis zum Stand vom April 2023.

Folgende Bilder haben wir von GPT-4 erstellen lassen:

ChatGPT KI Tool Tipp Blogbeitrag
ChatGPT KI Tool Tipp Blogbeitrag KI-Bild
ChatGPT KI Tool Tipp Blogbeitrag KI-Bild
ChatGPT KI Tool Tipp Blogbeitrag KI-Bild

Bezahlung und Verfügbarkeit

ChatGPT ist kompatibel mit einer Vielzahl von Betriebssystemen. Für mobile Nutzer gibt es offizielle ChatGPT-Apps für Android und iOS. Grundsätzlich ist ChatGPT kostenlos nutzbar. Das Programm steht jedoch in drei unterschiedlichen Versionen zur Verfügung:

  • Free Version: Die Free-Version von ChatGPT nutzt das GPT-3.5 Modell. Basis-Nutzer haben hier Zugriff auf unbegrenzt viele Interaktionen und Nachrichten. Der Wissenstand ist jedoch auf den Stand bis zum Jahr 2021 begrenzt.
  • Plus-Version ($20/Monat): Zugriff auf den aktuellen Datenbestand und GPT-4 haben die Anwender mit der Plus-Version für 20 US-Dollar pro Monat. In dieser integriert sind unter anderem weitere Tools wie DALL-E.
  • Team-Version ($25/Monat): Für die Verwendung von ChatGPT in Teams bietet OpenAI mit der Team-Version für 25 US-Dollar eine eigene Version an. Diese ermöglicht mehr Anfragen und Interaktionen als die Plus-Version und bietet zudem die Option, Eingaben und Prompts mit einem Workspace zu teilen.

Vorteile von GPT im Marketing

Folgende Vorteile ergeben sich für Marketer durch die Nutzung von ChatGPT:

  • Schnelle Content-Erstellung (Blogbeiträge, Werbetexte, Produktbeschreibungen)
  • Verbesserte Kundeninteraktion und -support
  • Personalisierung von Marketingbotschaften
  • Analyse von Kundenfeedback und Markttrends
  • Automatisierung wiederkehrender Kommunikationsaufgaben
  • Mehrsprachige Unterstützung für globale Reichweite
  • Effiziente Beantwortung von Kundenanfragen
  • Erstellung von kreativen und einzigartigen Marketingideen
  • Zeit- und Kosteneinsparung in der Content-Produktion
  • Unterstützung bei der SEO-Optimierung von Inhalten
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Kritik

Frei von Kritik ist ChatGPT nicht. Aus Sicht der Nutzer werfen viele Anwender dem Konzern vor, nicht transparent genug im Umgang mit den Quellen zu arbeiten. Genau dies könne dazu führen, dass rassistische, gewaltverherrlichende oder andere radikale Äußerungen veröffentlicht oder Fehlinformationen verbreitet werden können.

Kritisiert werden rund um ChatGPT zudem immer wieder Umweltschutz-Aspekte wie der Ressourcenverbrauch, aber auch Sicherheits- und Datenschutzprobleme. Ebenso beklagen einige Experten mögliche Negativauswirkungen auf Unterricht und Forschungen, Abhängigkeiten von Konzernen oder Einflüsse auf die Finanzmärkte.

Unsere nächsten Seminartermine

Erweitern Sie Ihr Expertenwissen und perfektionieren Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich Marketing, indem Sie an unseren geplanten Seminaren teilnehmen. Hier Erfahren Sie alles Wichtige zu den anstehenden Seminarterminen:

Fazit

ChatGPT ist eine der spannendsten technologischen Entwicklungen der letzten Jahre und Jahrzehnte. Obwohl die Künstliche Intelligenz nicht vollkommen neu ist, ist es OpenAI erstmals gelungen, diese durch ChatGPT für die breite Masse greifbar zu machen. Die Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen sind vielseitig, gleichzeitig gibt es jedoch gewisse Risiken, die nicht unterschätzt werden sollten.

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KI Tool Tipp Midjourney AI – Der beliebteste Bildgenerator? 

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Als kleiner Junge, der viel Zeit hatte, gelang es David Holz, ein Spiel zu hacken – der Beginn seiner außergewöhnlichen Reise. Holz, Absolvent in angewandter Mathematik, ehemaliger CTO und Mitbegründer von Leap Motion, arbeitete auch im Langley Research Center der NASA und forschte am Max-Planck-Institut im Bereich der Neurowissenschaften. Heute ist er der Gründer und Leiter von Midjourney, einem unabhängigen Forschungsinstitut mit Sitz in San Francisco, dem weltweit führenden Zentrum für Künstliche Intelligenz. Unter seiner Führung entwickelte das Team von David Holz ein generatives KI-Programm, das in der Lage ist, aus Textbeschreibungen, die als 'Prompts' bekannt sind, Bilder zu erzeugen. Holz betont, dass ihr Ziel darin besteht, die menschliche Vorstellungskraft mit diesem Text-zu-Bild-Generator zu erweitern. Das Tool überzeugt besonders durch seine hohe Bildqualität und Vielseitigkeit. Seit seinem Launch im Juli 2022 hat sich Midjourney schnell zu einem der beliebtesten Bildgeneratoren entwickelt.

Whitepaper KI im Marketing

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Das Whitepaper KI im Marketing ist für alle, die die Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Marketing entdecken möchten. In unserem Whitepaper erwartet Sie:

  • Ein grundlegendes Verständnis von KI-Technologien
  • Einblicke in die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Marketing
  • Praktische Tipps zur Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen

Lesen Sie in unserem Whitepaper, wie vier innovative KI-Tools das Marketing optimieren und profitieren Sie von unserem exklusiven Implementierungstool, das Sie Schritt für Schritt bei der Einführung von KI in Ihrem Unternehmen begleitet – ein unverzichtbarer Leitfaden für den modernen Marketer.

Wie funktioniert Midjourney?

Midjourney wird durch Befehle gesteuert, die an einen Discord-Bot gesendet werden. Mehr Informationen dazu finden Sie im Abschnitt "Bezahlung und Verfügbarkeit". Neben der Generierung von Bildern aus Texteingaben, also Text-zu-Bild, unterstützt Midjourney auch Bild-zu-Bild-Generierung, indem es vorhandene Bilder in den Prozess integriert.

Midjourney

Das KI-Modell hinter Midjourney basiert auf Sprach- und Diffusionsmodellen. Breite Sprachmodelle (LLMs) sind darauf trainiert, natürliche Spracheingaben zu verarbeiten und zu verstehen. So können die Texteingaben der Benutzer, die sogenannten Prompts, in Vektoren umgewandelt werden, die als Basis für die Bildgenerierung dienen. Vektoren kann man sich als eine Übersetzung der Prompts in die Computersprache vorstellen. Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Computer und müssen einen Text in eine nutzbare Form übersetzen. Dazu weisen Sie jedem Teil des Textes eine Zahl zu und bestimmen deren Reihenfolge. Jede Zahl repräsentiert nun einen Teil Ihres Textes. So funktioniert auch die Umwandlung von Prompts in Vektoren. Der Vektor ist quasi die Anleitung, die der KI zeigt, welche Elemente in welcher Reihenfolge auf dem Bild erscheinen sollen. Er bildet die Brücke zwischen Mensch und KI, um kreative und relevante Bilder zu erzeugen.

Eine neuere Entwicklung in der KI sind die Diffusionsmodelle. Sie nutzen das Prinzip des "Rauschens", ähnlich dem körnigen Bild eines alten Fernsehers bei Signalverlust, um Bilder zu generieren. Die stochastische Differentialgleichung (SDE) bestimmt die Regeln für die Umwandlung von Bildern. Durch Umkehrung der SDE wird das Rauschen wieder in ein aussagekräftiges Bild verwandelt. Einfach ausgedrückt: Diffusionsmodelle werden durch einen Datensatz trainiert, um aus Rauschen ein Bild zu erschaffen. Ein klares Bild wird in Unschärfe verwandelt und dann wieder in ein klares, aussagekräftiges Bild umgewandelt. Es ist, als würde ein Künstler sich Inspiration aus der Natur oder von anderen Künstlern holen, um sein eigenes Kunstwerk zu schaffen. Der Vorteil von Diffusionsmodellen liegt darin, dass sie Bilder in hoher Qualität generieren können. Im Gegensatz zu anderen Modellen wie GANs oder VAEs, die oft Probleme mit dem Zusammenbruch des Modus haben, bieten Diffusionsmodelle eine bessere Kontrolle über den Erstellungsprozess und sind in der Lage, Bilder in verschiedenen Auflösungen zu erstellen. Das ist nützlich, um eine gute Bildqualität zu gewährleisten oder Bilder zu vervollständigen. Daher werden Diffusionsmodelle auch in Bereichen wie Videospielen oder der Filmindustrie eingesetzt. Midjourney nutzt offene Datensätze, die veröffentlicht werden, um seine Modelle zu trainieren.

Wie funktionieren Prompts von Midjourney ai ?

Midjourney erzielt die besten Ergebnisse mit einfachen und kurzen Prompts, die aus einzelnen Wörtern oder Phrasen bestehen können. Es wird empfohlen, lange, detaillierte Beschreibungen zu vermeiden. In erweiterten Prompts können Bild-URLs, Textausdrücke und Parameter enthalten sein. Beachten Sie, dass Bilder in Prompts das Ergebnis beeinflussen können, indem die KI sich an Stil oder Farbe des bereitgestellten Bildes orientiert. Bild-URLs, die den Stil eines Bildes beeinflussen sollen, stehen immer am Anfang des Prompts. Parameter hingegen befinden sich am Ende und können beispielsweise zur Anpassung des Seitenverhältnisses genutzt werden.

Midjourney legt Wert auf eine kluge Wortwahl und empfiehlt, spezifische Synonyme zu verwenden. Anstatt "Hunde" zu sagen, sollten Sie "drei Hunde" verwenden, um nichts dem Zufall zu überlassen. Allgemeine Begriffe wie "groß" könnten durch spezifischere wie "riesig" oder "gigantisch" ersetzt werden. Selbst ein Emoji kann als Prompt dienen. Weniger Details in einem Prompt können zwar zu mehr Vielfalt führen, jedoch auch weniger Kontrolle über das Endergebnis bedeuten. Es wird empfohlen, alle für Sie wichtigen Elemente in die Prompts aufzunehmen und zu beschreiben, was Sie sehen möchten, anstatt was nicht.

Auf der Website von midjourney  finden Sie detaillierte Anleitungen zu den Prompts. Zwei Beispiele dafür sind:

  • Der Parameter "--no" teilt der KI mit, welche Elemente nicht im Bild erscheinen sollen.
  • Mit "/imagine" können Sie eine Bild-URL einfügen. Die Bildadresse muss auf eine Erweiterung wie .png, .gif oder .jpg enden.

Wofür wird das Tool verwendet?

Das Tool Midjourney erweist sich als besonders nützlich für Künstler und Designer, indem es Kreativität unterstützt und beim Visualisieren von Konzepten hilft. Im Folgenden sind drei vielseitige Anwendungsmöglichkeiten von Midjourney aufgeführt:

  • Künstlerische Prototypenerstellung: Künstler setzen Midjourney ein, um schnell Prototypen ihrer künstlerischen Konzepte zu erstellen. Dies ermöglicht eine rasche Visualisierung von Ideen, die sie ihren Kunden präsentieren können, bevor die eigentliche Arbeit beginnt.
  • Anwendung in der Werbeindustrie: Auch in der Werbebranche werden KI-Tools wie Midjourney genutzt. Sie ermöglichen die schnelle Erstellung von Inhalten, die Entwicklung neuer Ideen und die effiziente Gestaltung von E-Commerce-Werbung.
  • Nutzung in der Architektur: Architekten verwenden Midjourney, um Stimmungsbilder in den frühen Phasen eines Projekts zu erstellen. Das Tool bietet zudem die Möglichkeit, sich mit 3D-Drucksoftware, VR/AR-Technologien und verschiedenen CAD-Programmen zu integrieren. Dadurch können Architekten immersive Erfahrungen für ihre Kunden kreieren und den Entwurfsprozess effizienter und effektiver gestalten.
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Haben Sie einen Discord-Account? - Bezahlung und Verfügbarkeit

Die kostenlose Testversion hat Midjourney inzwischen deaktiviert, da einige Nutzer das KI-Tool für Fake-Bilder missbraucht haben. Für die Nutzung von Midjourney ist keine spezielle Hardware oder Software erforderlich, da das Tool über einen Discord-Server funktioniert. Ein verifiziertes Discord-Konto ist daher notwendig, um Zugang zum Midjourney Bot zu erhalten. Folgende Abo-Modelle bietet Midjourney: den Basic Plan für 10 US-Dollar monatlich, den Standard Plan für 30 US-Dollar monatlich, den Pro Plan für 60 US-Dollar monatlich oder den Mega Plan für 120 US-Dollar monatlich. Diese Pläne unterscheiden sich hauptsächlich in der verfügbaren GPU-Zeit für eine schnellere Bildgenerierung und dem Zugang zum Relax Mode. Bei einer jährlichen Zahlung erhalten Sie einen zusätzlichen Rabatt von 20%.

Midjourneys Vorteile

Folgende Vorteile bietet der Bildgenerator von Midjourney:

  • Hohe Bildqualität und -auflösung
  • Benutzerfreundliche Plattform über Discord
  • Eine Community auf dem Discord-Server ermöglicht das Austauschen
  • Vielseitige Nutzungsmöglichkeit
  • Flexible Abonnomentpläne
  • Innovative Technologie
  • Kreativitätsförderung

Unsere nächsten Seminartermine

Erweitern Sie Ihr Expertenwissen und perfektionieren Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich Marketing, indem Sie an unseren geplanten Seminaren teilnehmen. Hier Erfahren Sie alles Wichtige zu den anstehenden Seminarterminen:

Fazit

Midjourney hat sich als bedeutendes Werkzeug in der Welt der digitalen Kreativität etabliert, indem es die Vorstellungskraft des Menschen erweitert und kreative Prozesse beschleunigt. Es bietet Künstlern, Designern und Architekten eine einzigartige Plattform, um ihre Visionen schnell und effizient in beeindruckende Bilder umzusetzen. Es bietet eine benutzerfreundliche Anwendung auf Discord und flexible Abonnementoptionen. Dieses Tool demonstriert eindrucksvoll, wie KI die Grenzen der menschlichen Vorstellungskraft erweitert und neue Horizonte in verschiedenen Branchen eröffnen kann.

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Michael BerneckerMichael Bernecker

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