Über den Einsatz von Cookies auf dieser Website Unsere Websites benötigen einige Cookies, um ordnungsgemäß zu funktionieren (erforderlich). Darüber hinaus können mit Ihrer Zustimmung weitere Cookies verwendet werden, um die Nutzung der Website zu analysieren, die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und Werbung zu schalten. Weitere Informationen finden Sie in Ihren. Durch den Besuch unserer Website erklären Sie sich mit der Verarbeitung von Informationen einverstanden, wie in der IBMDatenschutzbestimmung beschrieben. Um eine reibungslose Navigation zu ermöglichen, werden Ihre Cookie-Präferenzen über die hier aufgeführten IBM Web-Domains hinweg gemeinsam genutzt.
Generative KI im Marketing
Veröffentlicht: 23. August 2024
Mitwirkende: Molly Hayes, Amanda Downie
Generative KI (generative KI) im Marketing bezieht sich auf den Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI). Insbesondere solche, die neue Inhalte, Erkenntnisse und Lösungen schaffen können, um die Marketingbemühungen zu verbessern. Diese generativen KI-Tools verwenden fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens, um große Datensätze zu analysieren und Ergebnisse zu generieren, die menschliches Denken und Handeln nachahmen.
Diese Funktion ermöglicht es Marketingexperten, ihre Marketingstrategien auf verschiedene Weise zu automatisieren, zu personalisieren und zu innovieren. Sie können beispielsweise personalisierte Inhalte für einzelne Verbraucher erstellen oder Empfehlungen an Marketingabteilungen aussprechen, die auf umfangreichen Kundendaten basieren.
In den letzten zehn Jahren haben E-Commerce-Unternehmen und andere Unternehmen KI für verschiedene Marketinganwendungen bereitgestellt, darunter A/B-Tests für Werbung und die Automatisierung von Standard-Marketingkampagnen wie E-Mail-Blasts. Doch mit der zunehmenden Raffinesse generativer KI-Tools wie ChatGPT sind neue Technologien im Begriff, das digitale Marketing auf den Kopf zu stellen. Diese Fortschritte haben in kurzer Zeit zu bedeutenden Innovationen im KI-Marketing geführt.
Kürzlich hat das Automobilunternehmen Carvana 1,3 Millionen einzigartige KI-generierte Videos1 erstellt, die auf die individuellen Kundenreisen zugeschnitten sind. Spotify experimentierte mit der automatischen Übersetzung von Podcasts, um möglicherweise neue Märkte und Zielgruppen zu erreichen.2
Für Marketingabteilungen kann generative KI sich wiederholende Aufgaben wie das Schreiben von Produktbeschreibungen oder das Zusammenfassen von Kundenfeedback automatisieren und so menschliche Arbeitskräfte für wichtigere und wertvollere Arbeiten entlasten. KI-Modelle, die Deep Learning nutzen, werden mit der Stimme einer Marke, den Produktangeboten und den Kunden immer vertrauter. Dadurch verbessern sich ihre Ergebnisse und die Gesamtleistung steigt.
Innovationen wie diese haben in den letzten Jahren das Interesse an der Nutzung generativer KI für das Marketing erheblich gesteigert. Laut einer IBM-Umfrage in Zusammenarbeit mit Momentive.ai gaben 67 % der CMOs an, dass sie die Implementierung generativer KI in den nächsten 12 Monaten planen. 86 % planten dies innerhalb von 24 Monaten. Dennoch konzentrieren sich viele Unternehmen bei ihren aktuellen Initiativen zur generativen KI weiterhin auf die Nutzung der Technologie zur Effizienz- und Kostenreduzierung und nicht auf Innovation und Wachstum.3
Erfahren Sie, wie Unternehmen generative KI, Foundation Models und maschinelles Lernen sicher in ihre Geschäftsabläufe integrieren können.
Generative KI-Modelle verwenden maschinelle Lerntechniken, um Text, Bilder, Audio und Video zu erstellen. Diese Modelle werden anhand riesiger Datensätze trainiert und lernen Muster und Strukturen in den Daten, um Ergebnisse zu erzielen, die menschliche Entscheidungen nachahmen.
In Marketinganwendungen wird generative KI oft zusammen mit traditioneller KI eingesetzt, um die Effizienz zu steigern. Um ein einfaches Beispiel zu nennen: Generative KI könnte Werbetexte und Bilder erstellen, während maschinelles Lernen bestimmt, welche Kunden ein bestimmtes kreatives Asset erhalten.
Während GPT-4 und Dall-E von OpenAI nach wie vor zu den bekanntesten Modellen gehören, entwickeln immer mehr führende Unternehmen individuelle oder semi-individuelle generative KI-Lösungen, die auf marken- oder aufgabenspezifischen Datensätzen basieren. Zum Beispiel werden die Granit Library Foundation Models von IBM mit Unternehmensdaten aus den Bereichen Recht, Wissenschaft und Finanzen trainiert, um sie optimal an Geschäftsanwendungen anzupassen.
Mit unternehmensorientierten Modellen wie diesen kann ein Unternehmen seine eigenen Daten – beispielsweise historische Informationen über Kundeninteraktionen – über ein Foundation Model legen. Dieser Prozess führt zu einer Reihe spezifischerer und effektiverer KI-Tools. Da diese Technologien im Laufe der Zeit „lernen“, können speziell entwickelte KI-Modelle, die für die Ausführung bestimmter Aufgaben trainiert wurden, kontinuierlich verbessert werden und mehr Kapazitäten für bestimmte Aufgaben entwickeln.
Marketingabteilungen sind gut positioniert, um diese Technologie zu nutzen, da Kundenkommunikation und Werbung riesige Datenmengen generieren. Generative KI eignet sich besonders gut für die Analyse unstrukturierter Daten wie Social-Media-Beiträge oder Chats.
Unternehmen können diese Tools auf unterschiedliche Weise integrieren, mit unterschiedlichem Grad an menschlicher Interaktion und unternehmensweiter Wirkung. Während in den letzten Jahren vorkonfigurierte generative KI-Lösungen in großen und kleinen Marketingabteilungen nahezu allgegenwärtig geworden sind, setzen Unternehmen zunehmend auf individuelle Modelle und groß angelegte, digitale Transformationen, die von KI angetrieben werden. Laut einem aktuellen Bericht des IBM Institute for Business Value geben mehr als die Hälfte der CMOs an, dass sie planen, Foundation Models auf der Grundlage der firmeneigenen Daten ihres Unternehmens zu erstellen.
Allgemein lässt sich der Grad der KI-Integration in einem Unternehmen in drei Kategorien einteilen:
Vorkonfigurierte generative KI-Modelle
Immer mehr Content-Creator und Marketingexperten nutzen vorgefertigte Modelle wie ChatGPT, um Ideen zu generieren und erste Entwürfe für die Kundenkommunikation zu erstellen. In ähnlicher Weise ermöglichen standardmäßige, generative KI-fähige Tools für das Marketing, wie z. B. Adobe Generative Fill, Einzelpersonen, kreative Assets mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache schnell zu ändern. Diese KI-Lösungen, die vielseitig einsetzbar sind und sich an eine große Zielgruppe richten, steigern die Effizienz im Alltag, indem sie die Zeit, die Mitarbeiter für Routineaufgaben aufwenden, verkürzen.
Angepasste generative KI-Modelle
Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, Foundation Models leicht anzupassen und sie für spezifische Anwendungsfälle mit markenspezifischen, proprietären Informationen zu trainieren. Dies kann die Erstellung kreativer Assets, die Empfehlung von Schlüsselwörtern für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) oder die Analyse von Daten zur Prognose des zukünftigen Kundenverhaltens umfassen. Mit diesen Modellen erhalten Menschen Inhalte von einer generativen KI-Technologie und genehmigen oder nutzen deren Input.
Groß angelegte KI-Transformation
Eine groß angelegte KI-Transformation kombiniert mehrere KI-Technologien, einschließlich maßgeschneiderter generativer KI-Lösungen, um die Kernmarketingprozesse eines Unternehmens zu verändern. Zusätzlich zur Verwendung von Modellen, die auf proprietären Daten basieren, um die Effizienz zu steigern, und zur Einbettung wichtiger Automatisierungen könnte diese Art von transformativer KI-Praxis völlig neue Wege des Marketings eröffnen. Zum Beispiel durch den Einsatz generativer KI zur Analyse der Verbraucherstimmung und zur Entwicklung neuer Produkte oder zur Bereitstellung autonomer Beratung von Kunden beim Einkauf.
Generative KI verwendet eine Kombination aus fortschrittlichen Technologien, um Inhalte und Kundeninteraktionen zu erstellen, zu personalisieren und zu optimieren. Einige häufige Anwendungsfälle sind:
Chatbots und Customer Experience
Generative KI verbessert die Kundeninteraktion durch sofortige, intelligente Antworten und Unterstützung über verschiedene Kontaktpunkte hinweg. Dies könnte einen intelligenter Chatbot umfassen, der potenzielle Kundenanfragen bearbeitet, Produktinformationen bereitstellt und Verbraucher durch einen Verkauf führt – und das alles in natürlicher, intuitiver Sprache. KI-gestützte virtuelle Assistenten führen Benutzer auch durch Websites, empfehlen Einkäufe und verbessern das allgemeine Benutzererlebnis.
Zum Beispiel könnten generative KI-Tools für die Kundeninteraktion automatisch auf Kundenbewertungen und -beschwerden in der Stimme einer Marke reagieren und potenzielle Probleme für das Kundensupport-Team eines Unternehmens zusammenfassen. Generative KI könnte in Zukunft sogar Rabatte oder den Produktaustausch automatisieren.
Chatbots und virtuelle Agenten, die mit den unternehmenseigenen Daten trainiert wurden, bieten rund um die Uhr Unterstützung und globale Reichweite über Zeitzonen hinweg. In Kombination mit der Robotic Process Automation (RPA) können sie bestimmte Aktionen auslösen, wie z. B. die Einleitung eines Verkaufs- oder Rückgabeprozesses, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Da sich diese generativen KI-Tools die Interaktionen mit Kunden „merken“, können sie Leads über lange Zeiträume hinweg pflegen und eine zusammenhängende Beziehung zu einem einzelnen Verbraucher aufrechterhalten. Diese hochgradig personalisierten Erfahrungen schaffen Loyalität und erhöhen die Konversionsraten.
Generative KI-Chatbots sammeln zudem wichtige Informationen für Marketingexperten über die Vorlieben und das Verhalten der Verbraucher. Sie können diese riesigen und unschätzbaren Datenmengen analysieren, um Empfehlungen auszusprechen und die Abläufe in einem Unternehmen zu verbessern.
Textgenerierung und Bildgenerierung
Generative KI revolutioniert die Content-Lieferkette von Anfang bis Ende, indem sie die Erstellung, Verteilung und Verwaltung von Marketinginhalten automatisiert und optimiert. Zu den Anwendungen für KI im Content Marketing gehört die automatisierte Inhaltserstellung. Durch diese Prozesse generieren KI-Tools hochwertige Blogbeiträge, Social-Media-Updates und Anzeigenkopien auf der Grundlage spezifischer Keywords, Themen und Stile.
Generative KI erstellt auch benutzerdefinierte Bilder und Videos, die auf die Markenästhetik und die Anforderungen der Kampagnen zugeschnitten sind, und verbessert so visuelle Inhalte, ohne dass umfangreiche Designressourcen erforderlich sind.
Diese Modelle beschleunigen auch den kreativen Produktionsprozess erheblich und ermöglichen es Marketingexperten, verschiedene kreative Assets schnell zu erstellen und zu testen, sodass in wenigen Stunden oder Tagen vollwertige Kampagnen erstellt werden können.
Personalisierung und Segmentierung
Wo traditionelle KI Marketingexperten dabei half, Zielgruppen anhand der Kaufhistorie oder des Geschmacks in große Gruppen einzuteilen, hat die generative KI ein Zeitalter der Mikrosegmentierung eingeläutet. Die Mikrosegmentierung ermöglicht es Unternehmen, nahezu in Echtzeit gezielt bestimmte Personen anzusprechen. Diese Art der Personalisierung ist eine der zentralen Stärken der generativen KI, die es Marketingexperten ermöglicht, Verbrauchern über verschiedene Kanäle hinweg individuelle und relevante Erfahrungen zu bieten.
So könnte beispielsweise eine generative KI auf der Grundlage von Lebensmittelbestellungen von Kunden maßgeschneiderte Rezepte und Ideen für die Menüplanung erstellen oder das Feedback einer Person interpretieren, um Produktempfehlungen zu erstellen.
Generative KI verbessert auch adaptive Inhalte, bei denen Websites, E-Mails und mobile Apps ihre Darstellung in Echtzeit auf der Grundlage individueller Benutzerinteraktionen und -daten anpassen und so das bestmögliche Erlebnis für die Verbraucher schaffen. Ein KI-Tool, das auf die spezifischen Botschaften einer Marke trainiert wurde, kann individuelle kreative Assets für kleine Zielgruppensegmente erstellen und so dazu beitragen, dass die Marketingkommunikation bei verschiedenen Kundengruppen so effektiv wie möglich ankommt.
Datenanalyse und prädiktive Analysen
Generative KI ist hervorragend darin, große Datenmengen zu analysieren, um Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen und zukünftige Trends vorherzusagen, und ermöglicht so eine datengestützte Entscheidungsfindung. Dies könnte eine Marktforschungsanalyse einschließen. Ein Prozess, bei dem KI-Algorithmen Marktdaten oder die Preisgestaltung von Wettbewerbern interpretieren, um zukünftiges Verbraucherverhalten und die allgemeine Branchendynamik zu ermitteln.
Andere generative KI-Tools könnten Kundendaten nutzen, um besonders relevante Zielgruppen zu ermitteln und anzusprechen. Mithilfe dieser Technologie können Unternehmen schnell und effizient die bestmöglichen Leads identifizieren und zukünftige Trends vorhersagen, was Marketingexperten bei der Planung proaktiver Kampagnen und der Optimierung ihrer Ressourcen unterstützt.
Prozessautomatisierung
Generative KI optimiert Marketingprozesse durch Automatisierung. Durch die Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben können Unternehmen ihre Effizienz und Produktivität steigern. Einige KI-gestützte Tools können verschiedene Marketing-Workflows automatisieren, wie z. B. das Posten in sozialen Medien oder die E-Mail-Sequenzierung, wodurch personelle Ressourcen für strategischere Initiativen freigesetzt werden. Einige werden verwendet, um bestimmte Marketingkampagnen zu verwalten, Kampagnendaten zu überwachen und die Bereitstellung von Werbung oder Mitteilungen auf der Grundlage der Leistung zu optimieren.
Generative KI wird auch eingesetzt, um Inhalte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen oder Dateien in verschiedene Formate umzuwandeln. Dadurch können die täglichen Abläufe in Marketingabteilungen optimiert und die Reichweite einer Marke erhöht werden.
Die Technologie kann auch den kreativen Produktionsprozess optimieren. Mithilfe generativer KI können Marketingabteilungen schnell Dutzende Versionen eines Inhalts erstellen und diesen Inhalt dann einem A/B-Test unterziehen, um automatisch die effektivste Variante einer Anzeige zu ermitteln.
Ideengenerierung
Generative KI kann Kreativität und Innovation fördern, indem sie neue Ideen und Variationen von Inhalten generiert. Marketingabteilungen könnten generative KI verwenden, um Überschriften oder Themen für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) vorzuschlagen, die auf aktuellen Trends und Zielgruppeninteressen basieren.
Laut der Unternehmensberatung McKinsey nutzt Kellogg's beispielsweise KI-Technologien, um virale Rezepte zu scannen, die Frühstücksflocken enthalten. Die generative KI verwendet diese Daten dann, um kreative Assets und Social-Media-Beiträge zu erstellen.4 Während des Ideenfindungsprozesses kann die generative KI auch dazu verwendet werden, Optionen für Logos oder Werbung vorzuschlagen, und so den Marketingabteilungen eine riesige Fülle an Ideen zur Auswahl und Verfeinerung bieten.
Generative KI bietet verschiedene Möglichkeiten, Geschäftsprozesse zu optimieren und die Kundenbindung zu erhöhen, und verändert die Art und Weise, in der Marketingabteilungen mit Verbrauchern kommunizieren und von ihnen lernen. Zu den wichtigsten Vorteilen des Einsatzes generativer KI im Marketing gehören:
Effizienzsteigerung durch Automatisierung
Generative KI automatisiert die Erstellung von Inhalten wie Social-Media-Posts und Anzeigentexten und reduziert so den Zeit- und Arbeitsaufwand für Marketingteams erheblich. KI-gestützte virtuelle Agenten oder Chatbots, die in natürlicher Sprache kommunizieren, bieten außerdem einen konstanten, rund um die Uhr verfügbaren Kundensupport mit minimalem menschlichem Eingreifen.
Skalierbarkeit
Generative KI bewältigt problemlos große Mengen an Kundeninteraktionen oder Anforderungen an die Erstellung von Inhalten und kommt so wachsenden Zielgruppen entgegen. Es konvertiert auch schnell Inhalte in mehreren Sprachen oder Formaten und hilft Unternehmen so, Kunden auf globaler Ebene zu erreichen und zu binden.
Wirtschaftlichkeit
In Marketingabteilungen eingesetzt, optimiert die generative KI Ressourcen und setzt so Arbeitskräfte für wertvolle und kreative Aufgaben frei. Sie senkt zudem die Kosten für Experimente und Innovationen und generiert schnell mehrere Variationen von Inhalten wie Anzeigen oder Blogbeiträgen, um die effektivsten Strategien zu ermitteln.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung
KI-Modelle interpretieren, analysieren und fassen riesige Datenmengen zusammen, um Erkenntnisse über das Kundenverhalten, Markttrends und die Kampagnenleistung zu gewinnen. Sie prognostizieren auch zukünftige Trends und Kundenbedürfnisse und helfen Marketingexperten, diese zu antizipieren und proaktiv darauf zu reagieren.
Verbesserung der Customer Experience
KI-Marketing-Tools helfen bei der Erstellung von Inhalten, schaffen ansprechendere Kundenerfahrungen und erhöhen die Konversionsraten. Generative KI über mehrere Plattformen hinweg sorgt auch für konsistente, aber einzigartige Markenbotschaften über mehrere Kanäle und Berührungspunkte hinweg.
Schritte zur Implementierung generativer KI im Marketing
Während jede Implementierung generativer KI von den Kapazitäten und Zielen eines Unternehmens abhängt, gehören zu den allgemeinen Schritten zur Implementierung:
1. Ziele für die Customer Experience definieren
In der Regel verbringen Entscheidungsträger viel Zeit damit, die Ziele ihres Unternehmens zu definieren, bevor sie eine KI-Implementierung entwerfen. Dies könnte die Prüfung bestehender Prozesse, die von einer Verbesserung profitieren könnten, die Identifizierung von Workflows, die von generativer KI profitieren könnten, und die Beschreibung der gewünschten Customer Experience umfassen.
2. Daten sammeln und analysieren
In dieser Phase sammelt ein Unternehmen in der Regel Daten von verschiedenen Kundenkontaktpunkten, um deren Vorlieben, Verhalten und Datenpunkte zu verstehen. Ein Unternehmen könnte auch interne proprietäre Daten sammeln und bereinigen oder Daten von vertrauenswürdigen Dritten nutzen, um einen zusammenhängenden Datensatz zu erstellen, auf dessen Grundlage eine KI trainiert werden kann.
3. Generative KI-Tools auswählen
Je nach Umfang der KI-Implementierung kann sich ein Unternehmen in dieser Phase für ein vorgefertigtes Tool entscheiden oder festlegen, welche Art von Modell es verwenden möchte, um eine maßgeschneiderte KI zu trainieren. Unabhängig davon, wie individuell die letztendliche Lösung sein wird, prüfen Unternehmen in der Regel gründlich alle Optionen, bevor sie eine Entscheidung treffen.
4. Integration und Bereitstellung generativer KI
Die Integration kann nur wenige Wochen oder ein Jahr dauern. Groß angelegte KI-Transformationen könnten zusätzliche Infrastruktur und Talente erfordern, während vorgefertigte Standardmodelle einfach vorschreiben könnten, dass Marketingabteilungen Datensätze eingeben, die sie zuvor identifiziert haben. Während der Trainings- und Abstimmungsphase lernt das KI-Tool aus externen und internen Daten, um effektiver zu funktionieren.
Best Practices bei der Implementierung generativer KI im Marketing
Der Einsatz generativer KI bietet Marketingabteilungen zwar zahlreiche Vorteile, stellt Unternehmen jedoch auch vor einige Herausforderungen, die sie in der Regel bewältigen müssen, um die Technologie effektiv zu implementieren und von ihr zu profitieren. Zu diesen Herausforderungen und möglichen Lösungen gehören:
Datenqualität und -verfügbarkeit
Generative KI-Modelle benötigen eine große Menge hochwertiger Daten, um effektiv zu funktionieren. Ungenaue oder verzerrte Daten können zu schlechter Leistung und unzuverlässigen Ergebnissen führen. Außerdem kann die Sammlung und Verwaltung der erforderlichen Daten zeitaufwendig und kostspielig sein, insbesondere für kleinere Unternehmen mit begrenzten Ressourcen. Unternehmen, die ein generatives KI-Projekt in Angriff nehmen, könnten zusätzliche Data Scientists und Dateningenieure einstellen, um die Qualität und Konsistenz eines Trainingskorpus sicherzustellen, oder eine vertrauenswürdige Drittpartei mit geprüften Datenpraktiken beauftragen.
Datenschutz und Nutzervertrauen
Die Nutzung von Kundendaten für die KI-gestützte Personalisierung und Erstellung von Inhalten erfordert in der Regel, dass Unternehmen die Regeln und Vorschriften zum Datenschutz genau im Auge behalten. Da eine falsche Handhabung von Daten zu Compliance-Problemen und einem Vertrauensverlust der Verbraucher führen kann, muss ein Unternehmen möglicherweise in eine fortschrittliche Sicherheitsinfrastruktur investieren. Erfolgreiche generative KI-Lösungen sind in der Regel transparent und erklärbar. Das bedeutet, dass das Unternehmen, das die KI entwickelt, über eine klare Dokumentation darüber verfügt, wie sie trainiert und abgestimmt wurde. Darüber hinaus könnte ein Unternehmen, das proprietäre oder Benutzerdaten verwendet, die KI-Tools sorgfältig unter Berücksichtigung des Komfortniveaus des Kunden entwerfen, um sicherzustellen, dass die Lösungen für die Customer Experience nicht als invasiv empfunden werden.
Qualitätskontrolle und Konsistenz bei KI-Modellen und Outputs
Es kann eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass KI-generierte Inhalte den Markenstandards entsprechen und eine einheitliche Stimme beibehalten. Die Auswahl des richtigen Modells und die gründliche Prüfung der Trainingsdaten können zeitaufwendig sein. In der ersten Planungsphase recherchiert ein Unternehmen in der Regel ausführlich zu bestimmten Foundation Models, um sicherzustellen, dass die Grundlage seiner KI-Lösungen für einen bestimmten Anwendungsfall am besten geeignet ist, um sie bereitzustellen. Um langfristig Konsistenz zu gewährleisten, überwachen Unternehmen ein Modell in der Regel kontinuierlich, um Fehler zu erkennen und zu beheben. Sie könnten auch ein Modell mit mehr Daten füttern, um sicherzustellen, dass es auf dem neuesten Stand ist.
Verwandte Produkte und Lösungen
IBM Watsonx Assistant ermöglicht KI-gestützte, dialogorientierte Chatbots, die Ihre Bemühungen zur Lead-Generierung transformieren und die Kundenbindung erweitern können. Nutzen Sie leistungsstarke Analysen, um überzeugende Customer Experiences zu schaffen.
IBM watsonx.ai ist ein Enterprise Studio der nächsten Generation für KI-Entwickler zum Trainieren, Validieren, Abstimmen und Bereitstellen von KI-Modellen. Nutzen Sie unsere Tools, um generative KI-Lösungen für Ihr Unternehmen zu erstellen, unabhängig davon, ob diese auf unserer Bibliothek von Foundation Models basieren oder maßgeschneidert sind.
IBM Consulting nutzt unsere watsonx-Plattform und unterstützt Sie mit einer End-to-End-Lösung zum Aufbau einer intelligenten Content-Lieferkette bei der Umgestaltung Ihrer Marketing Operations. Mit fundierter Marktexpertise, einer erstklassigen Ökosystempartnerschaft und einem menschenzentrierten Ansatz helfen wir Ihrem Unternehmen, seine Marketingkreativität zu entfalten.
Ressourcen
Viele Unternehmen im Bereich Marketing nutzen generative KI auf Grundlage öffentlicher LLMs für die Erstellung von Inhalten – aber nur wenige haben das Potenzial maßgeschneiderter Modelle erkannt. Hier sind drei Dinge, die jeder CMO über diese transformativen Tools wissen muss.
Erleben Sie den watsonx Assistant in Aktion auf der fiktiven Website der Lendyr Bank indem Sie eine Reihe von geführten Touren ausprobieren.
Unternehmen müssen die Erstellung und Bereitstellung von Inhalten neu gestalten. Erfahren Sie in dieser umfassenden Umfrage, wie generative KI die Kreativität und Produktivität in der Content-Lieferkette steigert.
Generative KI ermöglicht eine neue Welt kreativer, maßgeschneiderter Kommunikation für das Marketing. Erfahren Sie, wie erfolgreiche Unternehmen eine datengesteuerte, generative KI-Marketingstrategie entwickeln können.
Entdecken Sie Marketing-Anwendungsfälle für IBM Watsonx Assistant, eine dialogorientierte KI-Plattform, die für die Erstellung intelligenter Chatbots oder virtueller Agenten entwickelt wurde.
Erfahren Sie, wie der größte Telekommunikationsanbieter ein nahtloseres Arbeitsmanagementsystem zur Unterstützung seiner Content-Lieferkette geschaffen und KI-fähige Datenpraktiken entwickelt hat.
Fußnoten
1 Carvana Creates 1.3M+ Unique AI-Generated Videos for Customers (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), Carvana, 9. Mai 2023.
2 Introducing Voice Translation for Podcasters (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), Spotify, 25. September 2023.
3 Now decides next: Insights from the leading edge of generative AI adoption (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), Deloitte, Januar 2024.
4 How generative AI can boost consumer marketing (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), McKinsey, 5. Dezember 2023.