Full-Funnel-Strategie und KI: Das Marketing von Morgen meistern

Kunden durchlaufen verschiedene Phasen, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Unabhängig davon, ob die Interaktionen offline oder online stattfinden, lassen sich diese Phasen in einem sogenannten Trichter (Funnel) abbilden. Dieser umfasst die verschiedenen Berührungspunkte zwischen Unternehmen und potenziellen Kunden und stellt ein Modell dar, welches sich für die Anwendung in digitalen Marketingstrategien eignet.

 

Was ist die Full-Funnel-Strategie?

Da Käufer heute verschiedene Kanäle nutzen, um sich über Produkte zu informieren, gewinnt das Full-Funnel-Marketing zunehmend an Bedeutung. Die Full-Funnel-Strategie beschreibt den Weg eines Kunden vom ersten Kontakt bis zum Kauf. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Kunden auf jeder Stufe des Funnels effektiv zu erreichen und sie während des gesamten Entscheidungsprozesses zu begleiten.

Dieser Ansatz spricht die Bedürfnisse der Käufer in jeder Phase an, erleichtert den Kaufprozess und fördert die Kundenbindung sowie positive Weiterempfehlungen. Auf diese Weise stellt eine Full Funnel Strategie sicher, dass Unternehmen einen ganzheitlichen Blick auf die Customer Journey haben. Sie können so effektiv auf die sich ändernden Bedürfnisse und Verhaltensweisen der Käufer reagieren.

 

Die verschiedenen Phasen der Full-Funnel-Strategie

Im Bereich des Marketings ist das AIDA-Modell weit verbreitet, welches die Schritte: Attention, Interest, Desire und Action umfasst. Es begleitet den Kunden von der ersten Kontaktaufnahme bis zum tatsächlichen Kaufakt. Dieser Prozess startet mit der Erzeugung von Aufmerksamkeit, setzt sich mit der Vertiefung des Interesses und der Entwicklung des Verlangens fort, um letztlich die Zielaktion, also in den meisten Fällen den Kauf oder die Kontaktaufnahme, auszulösen. Die Full Funnel Strategie nimmt sich dieses Modell als Grundlage und ist in unterschiedliche Phasen unterteilt. 

 

Das erste Modell: Die 3 Phasen Upper, Mid und Lower Funnel

 

Phase 1: Upper-Funnel (Awareness-Phase)

• Ziel des Upper-Funnel oder der Awareness-Phase ist es, das Bewusstsein für die Marke zu schärfen und die Reichweite zu vergrößern. Obwohl potenzielle Kunden das Produkt möglicherweise als interessant erachten, sind sie oft noch nicht bereit zum Kauf.
• Wesentlich in dieser Phase sind informative Kontaktpunkte wie Social Media Posts, Blogposts, Podcasts, Wissensseiten, Glossareinträge, Infografiken, Videos und kostenlose Tools, die dazu dienen, das Interesse zu intensivieren und fundierte Kaufentscheidungen zu unterstützen.

 

Phase 2: Mid-Funnel (Consideration-Phase)

• Der Mid-Funnel oder die Consideration-Phase stellt die Verbindung zwischen dem Top-Funnel und dem Low-Funnel im Full-Funnel dar. Hier hat der Interessent bereits erste Informationen über das Produkt gesammelt und möglicherweise eigene Recherchen angestellt, ist jedoch noch nicht vollständig zum Kauf entschlossen.
• In dieser Phase ist es von zentraler Bedeutung, die Aufmerksamkeit gezielt auf das eigene Produkt zu lenken und dessen Alleinstellungsmerkmale gegenüber Konkurrenzprodukten hervorzuheben.

 

Phase 3: Lower-Funnel (Conversion-Phase)

• Im Lower-Funnel, auch bekannt als Conversion-Phase, befinden sich die Nutzer am schmalsten Punkt des Trichters, wo die Nutzeranzahl gering, aber die Kaufbereitschaft hoch ist. Die Interessenten haben alle notwendigen Informationen zusammengetragen und stehen kurz vor dem Kauf.
• Durch einen CTA (Call-to-Action) können Nutzer zur gewünschten Aktion bewegt werden.

 

Das zweite Modell: Die 4 Phasen von Awareness bis Loyality

 

Phase 1: Awareness-Phase

• Durch ansprechende Inhalte wird die Aufmerksamkeit der Kunden geweckt und neue Bedürfnisse werden identifiziert. Zielgerichtete Maßnahmen wie Werbung, Content Marketing und Social Media Kampagnen sollen die Wahrnehmung des Unternehmens als Lösungsanbieter für diese Bedürfnisse stärken.

 

Phase 2: Consideration-Phase

• Kunden konkretisieren ihre Bedürfnisse, erkunden verschiedene Lösungen und vergleichen Angebote. Es gilt, sie nicht mit Angeboten zu überhäufen, sondern durch eine ausgewogene Informationsbereitstellung und Überzeugungsarbeit zu unterstützen. Umfassende Produkt- oder Dienstleistungsinformationen, Vergleichstabellen und Kundenrezensionen können den Entscheidungsprozess positiv beeinflussen.

 

Phase 3:Conversion-Phase

• Die Kunden sind sich ihrer Wahl bewusst und suchen nach spezifischen Informationen zu Produkten oder Dienstleistungen. An diesem Punkt ist ein reibungsloser Kaufprozess entscheidend. Anreize wie Rabatte, zeitlich begrenzte Angebote und klare Handlungsaufforderungen können den Ausschlag für die Kaufentscheidung geben.

 

Phase 4: Loyalty-Phase

• Der Kaufabschluss ist keineswegs das Ende der Kundenbeziehung. Zufriedene Kunden sind geneigt, erneut zu kaufen und das Unternehmen weiterzuempfehlen. Kundenbindungsmaßnahmen, darunter Treueprogramme, Sonderangebote, exzellenter Kundenservice und personalisierte Kommunikation, tragen dazu bei, die Markenbekanntheit zu erhöhen.

 

In einigen Modellen wird eine fünfte Phase, die Referral- oder Advocacy-Phase, hinzugefügt. Diese Phase ähnelt der Loyalty-Phase und umfasst die Förderung von Kundenempfehlungen, Erfahrungsberichten und positiven Bewertungen. 

 

Vorteile des Einsatzes von KI im Full-Funnel-Marketing

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Marketing-Funnel bietet zahlreiche Möglichkeiten, die Conversion Rate zu erhöhen, die Customer Journey zu verbessern und das eigene Unternehmen erfolgreicher im Marketing zu machen:

Steigerung der Conversion Rate
KI-Technologien ermöglichen es, die Wahrscheinlichkeit der Lead-Conversion zu erhöhen, indem historische Daten analysiert werden, um vorherzusagen, welche Leads am wahrscheinlichsten zu Conversions führen werden. Dies führt zu einer effizienteren Nachverfolgung von Leads und einer Verkürzung des Verkaufszyklus, was den Umsatz erheblich steigern kann.

Verbesserung der Customer Journey
Durch Personalisierung im Marketing kann die Customer Journey erheblich verbessert werden. KI ermöglicht es, das Kaufverhalten vorherzusagen. Auf Grundlage der Analyse großer Mengen von Kundendaten können so personalisierte Empfehlungen für Produkte und Inhalte gegeben werden. Dies trägt zu einem besseren Kundenerlebnis bei und macht den Marketingprozess effizienter und personalisierter.

KI bringt Vorteile für Kunden und Unternehmen
Künstliche Intelligenz im Marketing kann Unternehmen dabei unterstützen, einen höheren Return On Investment (ROI) zu erreichen. Dies geschieht durch eine effizientere Optimierung von Marketingkampagnen und schnelleres Umsatzwachstum. Darüber hinaus verbessert der Einsatz von KI das Kundenerlebnis durch personalisierte Inhalte, was letztlich die Kundenbindung stärkt und neue Kunden anzieht.

 

Beispiele für den Einsatz von KI-gesteuerten Funnels im Marketing

Automatisiertes Lead Scoring:
Die Integration von Künstlicher Intelligenz ermöglicht es, das manuelle Lead Scoring zu optimieren, indem automatisch Bewertungen für Leads prognostiziert werden. Dies führt zu einer Effizienzsteigerung bei der Auswahl vielversprechender Leads.

Chatbots für automatisierte Kundenanfragen:
In einer zunehmend digitalen Interaktionslandschaft tragen KI-gestützte Chatbots dazu bei, Kundenanfragen automatisch zu klassifizieren und zu beantworten. Dies erweist sich sowohl im Marketing als auch im Kundenservice als effizientes Instrument.

SEO Optimierung und KI:
Künstliche Intelligenz identifiziert bei(im) SEO relevante Themen, identifiziert Trend-Keywords und optimiert Inhalte, um eine bessere Platzierung in den Suchergebnissen zu erreichen.

Analyse und Verbesserung der Qualität von CRM-Daten:
Durch den Einsatz von KI zur Analyse und Verbesserung der Datenqualität im Customer Relationship Management (CRM) werden Probleme wie Dubletten und falsche Datentypen erkannt, was dazu beiträgt, dass qualitativ minderwertige Datensätze identifiziert und vermieden werden können. 

 

Bessere Produktempfehlungen mit KI:
Für Unternehmen, die viele Produkte anbieten, ist es oft schwierig, die besten Empfehlungen für ihre Kunden zu finden. Maschinelles Lernen kann helfen, indem es Empfehlungssysteme entwickelt, die auf historischen Transaktionsdaten basieren. Diese Systeme liefern dem Kunden passende Produktempfehlungen, indem sie statistische Muster analysieren.

Automatische Textgenerierung im Content Marketing:

Der Einsatz von Natural Language Processing (NLP) zur automatischen Textgenerierung ist ein aktuelles Thema. Neuronale Netze können trainiert werden, um schnell qualitativ hochwertige Inhalte zu erstellen. Dies spart Zeit bei der Pflege der Website und verbessert das organische Ranking sowie die Platzierung auf der Suchergebnisseite. Darüber hinaus kann die Anwendung von NLP bei der Erstellung von Inhalten die Relevanz und Vielfalt der Themen erhöhen, was wiederum die User Experience verbessert. Dies führt zu einer längeren Verweildauer auf der Website, einer höheren Interaktionsrate und letztlich zu einer Steigerung der Conversion Rates. 

Datenbasierte Personas mithilfe von KI:
Künstliche Intelligenz kann bei der Erstellung datenbasierter Personas helfen, indem sie Gruppen ähnlicher Daten identifiziert. Diese Erkenntnisse können gezielt im Marketing, in der Produktentwicklung und in der strategischen Planung eingesetzt werden.

Leads vorhersagen und Conversions erzeugen:
Durch die Analyse von Marketingmetriken kann KI Vorhersagen über zukünftige Maßnahmen treffen. Dies ermöglicht eine effiziente Auswahl der besten Maßnahmen und die Vorhersage der Lead-Konvertierung, was zu höheren Umsätzen führt.

Sentimentanalyse im Marketing:
KI ermöglicht die Auswertung von Kundenfeedback, Produktrezensionen und Social-Media-Beiträgen, um Stimmungen (positiv, negativ, neutral) zu extrahieren. Dies hilft, schnell auf Kundenfeedback zu reagieren.

 

Die Feinheiten des KI-Funnels verstehen

KI-Funnels gehen mit mannigfaltigen Fähigkeiten wie Vorhersageanalysen, Automatisierung und Optimierung in Echtzeit über die traditionellen Funnels hinaus. Das Verständnis dieser Feinheiten ist entscheidend für die optimale Nutzung ihres Potenzials. Traditionelle Funnels haben in der Regel einen linearen Verlauf von der Awareness bis zur Conversion, und Strategien werden eher gleichmäßig entlang dieser Sequenz angewendet. Im Gegensatz dazu sind KI-gesteuerte Funnels dynamisch und adaptiv und entwickeln sich auf der Grundlage von Echtzeitdaten und Kundeninteraktionen kontinuierlich weiter:

 

Prädiktive Analyse zur Verkaufsoptimierung
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Vertrieb ermöglicht präzise Vorhersagen über das zukünftige Kundenverhalten, indem Muster in großen Datenmengen erkannt werden. Diese Technologie unterstützt Unternehmen dabei, Engpässe im Verkaufsprozess frühzeitig zu erkennen und die Erfolgschancen eines Abschlusses zu optimieren.

Personalisierung für maßgeschneiderte Angebote
Die Personalisierung in KI-gesteuerten Vertriebskanälen geht über herkömmliche demografische Informationen hinaus. Sie analysiert präzise das Online-Verhalten, die Kaufhistorie und sogar die Social-Media-Aktivitäten der Kundinnen und Kunden. Auf dieser Grundlage können Unternehmen maßgeschneiderte Angebote erstellen und die Kundenbindung stärken.

Automatisierung und Effizienz durch spezifizierte KI-Systeme
Die Automatisierungsfunktionen von KI-Vertriebssystemen beschränken sich nicht auf einfache Aufgaben wie das Versenden von E-Mails. Sie nutzen intelligente Algorithmen, um personalisierte Nachrichten zu generieren. Beispielsweise können automatisierte E-Mails spezifische Produktempfehlungen enthalten, die auf dem bisherigen Verhalten des Kunden basieren. Das spart Zeit und optimiert den gesamten Verkaufsprozess.

Kontinuierlich lernende KI
KI-Funnels sind Systeme, die ständig lernen und sich dadurch verbessern. Bei jeder Interaktion sammeln sie Daten, um die Bedürfnisse des Kunden besser zu verstehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen werden sie ständig intelligenter und passen sich den neuesten Entwicklungen an. Das Ergebnis ist ein ständig optimierter und effizienter Verkaufsprozess.

 

Herausforderungen und Grenzen der KI im Marketing-Funnel

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz in den Marketing-Funnel verspricht eine Revolution in der Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, ihre Bedürfnisse vorhersehen und personalisierte Erlebnisse schaffen. Diese technologischen Fortschritte sind jedoch nicht ohne Herausforderungen und Grenzen:

 

KI sorgt für Massenproduktion in minderer Qualität
Die Herausforderungen der KI liegen vor allem in der Qualität der trainierten Daten. Trotz der Fähigkeit von KI-Tools, große Datenmengen in kurzer Zeit zu generieren, entsteht ein Überangebot an generischem und qualitativ minderwertigem Material. Vor diesem Hintergrund sind Content-Vermarkter und Redakteure gefordert, ihre Kreativität zu steigern, um Inhalte mit einzigartigen Perspektiven zu erstellen, die nur schwer durch KI ersetzt werden können, wie zum Beispiel Rezensionen, Tests oder Expertenartikel.

Rechtliche Konflikte durch Urheberrechtsverletzungen
Ein beunruhigendes Szenario ist die Bedrohung des geistigen Eigentums durch den Einsatz von KI-Tools zur Umgestaltung bestehender Inhalte. Die Möglichkeit, ähnliche Werke auf anderen Plattformen zu finden, birgt das Risiko von Urheberrechtskonflikten und unterstreicht die Notwendigkeit eines klaren rechtlichen Rahmens für den Umgang mit diesen Entwicklungen.

Herausforderungen für die Kreativbranche
Ein weiterer Aspekt betrifft die Konkurrenz für Künstler und Grafikdesigner durch fortgeschrittene Tools wie Dall-E, die in der Lage sind, komplette Grafiken auf Anfrage zu generieren. Dies wirft Fragen über die Zukunft der kreativen Arbeit auf, während gleichzeitig urheberrechtliche Aspekte, insbesondere die Verwendung von Bildelementen aus bestehenden Grafiken, eine zentrale Rolle spielen. Eine intensive Auseinandersetzung auf rechtlicher und gestalterischer Ebene ist daher unerlässlich, um auf diese Entwicklungen angemessen reagieren zu können.

 

Manipulation und Generierung unangemessener Inhalte

Zwei weitere beispielhafte Fälle sind die bekannten Technologieunternehmen Microsoft und Google. Microsoft entwickelte das KI-Programm  „Tay” speziell für die Interaktion in sozialen Medien. Leider wurde dieses Programm von den Nutzern schnell dazu missbraucht, unangemessene und beleidigende Inhalte zu verbreiten. Ein weiteres signifikantes Beispiel ist der Bilderkennungsdienst Google Photos, der Schlagzeilen machte, als Fotos von Afroamerikanern fälschlicherweise als  „Gorillas” klassifiziert wurden. Dieser eklatante Fehler in der Bilderkennungssoftware löste öffentliche Empörung aus und verdeutlichte die potenziellen Gefahren ungenauer und voreingenommener Algorithmen.

 

Mangelnde Empathie bei der KI

In Bezug auf weniger einfühlsame Kundeninteraktionen zeigen KI-gesteuerte Ansätze ihre Stärken zwar vor allem bei transaktionalen Anfragen. Jedoch stoßen sie an ihre Grenzen, wenn es darum geht, auf emotional geprägte Kundenbedürfnisse einzugehen. 

Der Einfluss von KI auf die Zukunft des Marketings

KI revolutioniert das Marketing durch innovative Ansätze in der Personalisierung, Automatisierung und Datenanalyse. Im Bereich der personalisierten Werbung analysiert sie das Nutzerverhalten für maßgeschneiderte Inhalte und Angebote, erhöht die Relevanz von Werbekampagnen und steigert die Wahrscheinlichkeit von Conversions. Die Automatisierung im Marketing, insbesondere bei repetitiven Aufgaben wie Reporting und Social Media Management, optimiert die Effizienz und trägt zur Steigerung der Gesamtproduktivität bei.

Die Zukunft des Marketings zeichnet sich durch ein verbessertes Targeting aus, das durch KI-gestützte Tools unterstützt wird, die demografische Merkmale, Nutzerverhalten und -präferenzen analysieren. Dies führt zu effektiveren Kampagnen und zielgerichteterer Werbung. Der Fokus auf Individualisierung und Personalisierung der Kundenansprache ermöglicht maßgeschneiderte Interaktionen, während die Optimierung der Customer Journey durch KI die Customer Journey im Marketingprozess verbessert. 

 

KI-Anwendungen zeigen ihre Stärken bei der Vorhersage von Kundenverhalten und der Analyse von Trends, wodurch Unternehmen proaktiv auf Marktveränderungen reagieren können. Im Kundensupport werden Echtzeit-Chatbots eingesetzt, um effiziente und zeitnahe Unterstützung zu bieten.

 

Insgesamt wird KI dazu beitragen, Marketingstrategien präziser, effizienter und kundenorientierter zu gestalten. Unternehmen, die diese Technologie strategisch einsetzen, werden einen Wettbewerbsvorteil erzielen und besser auf die sich wandelnden Bedürfnisse ihrer Kunden eingehen können.

Entwicklung einer effektiven Full-Funnel-Strategie mit KI-Integration

Die Entwicklung einer effektiven Full Funnel Strategie unter Einbeziehung von KI erfordert ein tiefes Verständnis der verschiedenen Phasen, die ein Kunde im Kaufprozess durchläuft. Diese Strategie sollte, wie bereits erwähnt, auf dem AIDA-Modell basieren. Jede Phase erfordert spezifische Marketingmaßnahmen, um potenzielle Kunden erfolgreich durch den Funnel zu führen.

Definition der Zielgruppe

• Identifizieren Sie Ihre Zielgruppe in jeder Phase des Funnels. In der Awareness-Phase sprechen Sie ein breites Publikum an. In den Phasen Interest und Desire sprechen Sie spezifischere Nutzer an, die bereits Interesse gezeigt haben, indem sie zum Beispiel nach verwandten Begriffen gesucht oder Produkte in den Warenkorb gelegt haben.

 

Kampagnen und Anzeigen anpassen

• Passen Sie Marketingkampagnen entlang der Customer Journey an. Der Upper-Funnel eignet sich für Display-Kampagnen und YouTube Brand Lifting. Der Mid-Funnel nutzt Paid Search, Interest Targeting und E-Mail-Marketing. Der Lower-Funnel setzt auf Retargeting-Kampagnen, um die Conversion zu fördern.

 

Tracking und Metriken

• Definieren Sie messbare Ziele für jede Phase und verfolgen Sie die Ergebnisse mit spezifischen Metriken. In der Awareness-Phase messen Sie Impressions und Reichweite, in der Action-Phase sind Käufe oder Leads wichtige Metriken.

 

Optimierung von Kampagnen

• Nutzen Sie Künstliche Intelligenz in jeder Phase des Funnels zur Kampagnenoptimierung. Von der Zielgruppensegmentierung bis hin zu Predictive Analytics zur Vorhersage des Nutzerverhaltens. KI-gesteuerte Tools analysieren die Performance in Echtzeit und passen automatisch an, um die Effektivität zu maximieren.

 

Beachten Sie: Die Full-Funnel-Strategie ist nicht statisch, eine kontinuierliche Optimierung ist daher obligatorisch. Basierend auf Daten und Performance-Analysen passen Sie die Strategie kontinuierlich an. Experimentieren Sie mit verschiedenen Ansätzen, nutzen Sie A/B-Tests, um die Effektivität verschiedener Kampagnen zu vergleichen.

KI-spezifische Technologien und Tools für den Full Funnel

Um die Effektivität der Full-Funnel-Strategie durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz zu steigern, haben sich einige Tools als besonders nützlich erwiesen. Beispielsweise bieten Pictory, Jasper und Murf.AI innovative Lösungen für die Erstellung und Optimierung von Full-Funnel-Inhalten. Pictory ermöglicht die einfache Umwandlung von Text in ansprechende Videos, während Jasper als KI-basierter Schreibassistent die Erstellung hochwertiger Textinhalte unterstützt. 

Murf.AI wiederum revolutioniert die Erzeugung natürlicher Stimmen für Text-to-Speech-Anwendungen. Diese Tools tragen entscheidend dazu bei, Marketingstrategien durch automatisierte und intelligente Prozesse zu verfeinern und zu personalisieren, um Zielgruppen effektiver anzusprechen und die Kundenbindung zu verbessern.

 

Fazit: KI im Full-Funnel-Marketing – Effizienzsteigerung mit menschlicher Note

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in das Full-Funnel-Marketing markiert einen Paradigmenwechsel, der es Unternehmen ermöglicht, die Kundenansprache auf jeder Ebene des Kaufprozesses zu optimieren. Durch präzise Zielgruppenanalyse, personalisierte Inhalte und effiziente Automatisierung von Marketingkampagnen ermöglicht die KI eine verbesserte Interaktion mit potenziellen Kunden. Dies steigert nicht nur die Conversion Rate, sondern fördert auch eine nachhaltige Kundenbindung und -loyalität. 

Doch der Schlüssel zum Erfolg liegt in der harmonischen Kombination von Künstlicher Intelligenz und menschlicher Kreativität. Während KI datengestützte Analysen und Automatisierung ermöglicht, bleibt die menschliche Empathie und Kreativität unersetzlich, um echte emotionale Verbindungen zu schaffen. Indem wir KI als Werkzeug nutzen, das unsere menschlichen Fähigkeiten erweitert, können wir Marketingstrategien entwickeln, die nicht nur effizient, sondern auch tiefgreifend resonant sind. Die Zukunft des Marketings liegt in dieser kraftvollen Symbiose, die es Unternehmen ermöglicht, authentischer, persönlicher und letztlich erfolgreicher zu kommunizieren.

 

Autor des Beitrags: Robert Spiewak, Product Expert Ads bei Hanseranking