KI im B2B-Marketing: Automatisierung in der Nische

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung und verändert die Arbeitswelt nachhaltig. Besonders bei KI im B2B-Marketing stehen Unternehmen vor besonderen Herausforderungen: Kleine Zielgruppen, lange Kaufzyklen und komplexe Entscheidungsprozesse erschweren oft den Einsatz neuer Technologien. Mit den richtigen Strategien und einem gezielten Ansatz lassen sich diese Hürden jedoch überwinden. So können auch B2B-Unternehmen von den Möglichkeiten der KI profitieren und Prozesse effizienter gestalten.

Welche KI-gestützten B2B-Marketer effektiv nutzen können

KI-gestützte Werbekampagnen nutzen maschinelles Lernen und umfangreiche Datenanalyse, um Anzeigen effizienter und zielgerichteter auszuspielen. Unternehmen automatisieren Prozesse wie Gebotsstrategien, Zielgruppenansprache und Anzeigenerstellung und überlassen dabei der KI die Auswahl optimaler Texte, Gebote oder Platzierungen. Gleichzeitig greifen sie auf einzigartige Erfolgssignale zurück, die Menschen in dieser Detailstufe oft nutzen können. Dies ermöglicht eine präzisere und leistungsfähigere Ausspielung von Anzeigen, die zu besseren Ergebnissen führt. Besonders B2B-Kampagnen stehen hier vor Herausforderungen durch komplexe Produkte und längere Kaufzyklen. Die KI-basierte Automatisierung kann diese Anforderungen nur bedingt abbilden. Während die automatisierten Werbefunktionen per se eher für große Datenmengen geeignet sind, die man so meist eher im E-Commerce vorfindet, bietet sie dennoch einige Vorteile, die sich auch im B2B-Bereich nutzen lassen, wenn man ihre Möglichkeiten richtig einsetzt.

Google Ads: Performance Max, Smart Bidding, Demand Gen und Discovery

• Performance Max: Diese Kampagnenart nutzt maschinelles Lernen, um Anzeigen über verschiedene Google-Kanäle hinweg zu optimieren und die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Performance Max kombiniert Search, Display, YouTube, und weitere Netzwerke, um die Reichweite und Effizienz der Kampagnen zu maximieren.
  Performance Max-Kampagnen – Google Ads-Hilfe
• Smart Bidding: Automatisierte Gebotsstrategien zielen darauf ab, Conversions oder den Conversion-Wert zu maximieren. Sie nutzen Echtzeitdaten und maschinelles Lernen, um die optimalen Gebote zu setzen, was die Performance steigern kann.
• Demand Gen: Google hat Demand Gen als neuen Kampagnentyp entwickelt, der mithilfe von KI potenzielle Kunden in der Awareness- und Consideration-Phase des Verkaufszyklus anspricht. Diese Kampagnen nutzen maschinelles Lernen, um die richtigen Inhalte an die passenden Zielgruppen zu liefern, insbesondere im B2B-Bereich, wo die Customer Journey komplexer ist.
  Demand Gen-Kampagnen – Google Ads-Hilfe
• Discovery Ads: Discovery Ads nutzen KI, um Anzeigen in verschiedenen Google-Umgebungen, wie der Google Discover-Feed, YouTube und Gmail, zielgerichtet auszuspielen. Diese Anzeigen nutzen die Interessen der Nutzer, um potenzielle Kunden effizient anzusprechen und präsentieren relevante Inhalte auf eine nicht aufdringliche Weise.

Bing Ads: Conversational Ads und Compare & Decide Ads

• Conversational Ads: Diese Anzeigenformate bieten eine speziell für die Chat-Umgebung entwickelte Möglichkeit, mit potenziellen Kunden direkt im Bing Chat interaktiv zu kommunizieren. Diese Kommunikationsform steigert die Conversion-Raten, da Nutzer im „Dialogmodus“ Fragen direkt stellen und Antworten erhalten.
  Transforming Search and Advertising with Generative AI
• Compare & Decide Ads: Diese Anzeigenformate bieten den Nutzern die Möglichkeit, Produkte oder Dienstleistungen direkt zu vergleichen, was fundierte Entscheidungen fördert und die Nutzererfahrung positiv beeinflusst.
  Transforming Search and Advertising with Generative AI

LinkedIn Ads: AI Copy Suggestions und Accelerate-Kampagnen

• AI Copy Suggestions: LinkedIn testet KI-gestützte Tools, die Werbetreibenden Überschriften und Anzeigentexte basierend auf ihrer LinkedIn-Seite und Unternehmensdaten vorschlagen. Dadurch können Unternehmen schneller relevante und wirkungsvolle Werbeinhalte erstellen.
  Introducing AI-Powered Ad Copy Suggestions
• Accelerate-Kampagnen: Beschleunigte Accelerate-Kampagnen nutzen maschinelles Lernen, um die besten Zielgruppen automatisch zu identifizieren und die Ausspielung von Anzeigen zu optimieren. Diese Kampagnen sind darauf ausgelegt, die Reichweite und Effizienz von Marketingmaßnahmen durch automatisierte Zielgruppenanalyse und Gebotsstrategien zu maximieren.
  Accelerate Your LinkedIn Ads with New Features

Meta Ads: Advantage+ Kampagnen, Generative KI-Tools und KI-gestützte Targeting-Funktionen

• Advantage+ Kampagnen: Meta hat die „Advantage+“ Kampagnen entwickelt, die maschinelles Lernen nutzen, um Anzeigen über verschiedene Plattformen hinweg zu optimieren. Diese Kampagnenart kombiniert verschiedene Platzierungen wie Feed, Stories und Reels, um die Reichweite und Effizienz zu maximieren. Durch die Automatisierung von Gebotsstrategien und Zielgruppenansprache können Unternehmen ihre Marketingziele effektiver erreichen.
  Advantage+ Shopping Campaigns – Meta Business Help Center
• KI-Tools bei der Anzeigenerstellung: Meta bietet eine Vielzahl von KI-gestützten Funktionen, die die Erstellung und Optimierung von Anzeigen erleichtern. Generative KI-Tools im Ads Manager unterstützen Werbetreibende bei der effizienten Erstellung kreativer Inhalte, wie etwa durch Hintergrundgenerierung, Bildanpassung oder Textvariation. Diese Funktionen helfen, Anzeigen zu individualisieren und Zeit zu sparen. Zusätzlich ermöglicht das Advantage-Targeting-System eine breitere Zielgruppenansprache durch Mustererkennung und Automatisierung. Personalisierte Videoanzeigen können automatisch für verschiedene Formate optimiert und individuell an Nutzer ausgespielt werden. Schließlich erlaubt die Textvariation, mehrere Versionen von Anzeigentexten zu generieren, um die effektivsten Botschaften gezielt zu testen. Besonders für B2B-Marketer bieten diese Tools wertvolle Möglichkeiten, um Kampagnen effizienter und zielgerichteter zu gestalten.
  Advantage Detailed Targeting – Meta Business Help Center

Erfolgsstrategien: So wird KI im B2B zum Erfolgsfaktor

Trotz der vielen Vorteile stehen B2B-Unternehmen vor spezifischen Herausforderungen, wenn sie KI-gestützte Kampagnen einsetzen:

• Längere Kaufzyklen: B2B-Entscheidungsprozesse sind oft komplexer und dauern länger, was die direkte Messung von Conversions erschwert. Die Kaufentscheidungen in B2B-Unternehmen erfordern häufig die Zustimmung mehrerer Stakeholder, was die Customer Journey komplizierter macht und eine schnelle Conversion unwahrscheinlich. Dies führt dazu, dass der Erfolg von KI-gestützten Kampagnen schwerer zu messen ist, insbesondere im Vergleich zum B2C-Bereich, in dem Kaufentscheidungen schneller getroffen werden können.
• Spezifische Zielgruppen: Die Ansprache von Nischenmärkten erfordert präzisere Targeting-Strategien, die über standardisierte KI-Modelle hinausgehen. Während KI-Algorithmen im E-Commerce häufig von großen, heterogenen Zielgruppen profitieren, haben B2B-Marketer es mit sehr spezifischen und eng begrenzten Zielgruppen zu tun. Benutzerdefinierte Zielgruppen und First-Party-Daten sind hier von entscheidender Bedeutung, um die Relevanz der Anzeigen zu gewährleisten. Standardisierte KI-Modelle stoßen in solchen Szenarien an ihre Grenzen, da die nötigen Differenzierungen nur schwer automatisiert abgebildet werden können.
• Datenqualität: Für ein effektives maschinelles Lernen sind umfangreiche und qualitativ hochwertige Daten erforderlich, die im B2B-Bereich nicht immer verfügbar sind.
  
  Hier ist der Abschnitt mit reduzierten Bindewörtern, ohne den Sinn zu verändern:
  
  Viele B2B-Unternehmen verfügen über begrenzte Datenmengen, besonders in Nischenmärkten. Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO stellen strenge Hürden dar und schränken den Einsatz von Daten weiter ein. Datenlücken oder unzureichende Datenqualität führen oft dazu, dass KI-Modelle suboptimale Entscheidungen treffen, was die Kampagnenperformance beeinträchtigt.

Erfolgreiche Strategien für KI-gestützte Kampagnen im B2B-Marketing

Um die Vorteile von KI im B2B Marketing ch voll auszuschöpfen, sollten Unternehmen die folgenden Strategien berücksichtigen:

Nutzung von erweiterten Micro-Conversions

Micro-Conversions bieten im B2B-Marketing eine Lösung für die Herausforderungen geringer Conversion-Zahlen. Durch den hohen durchschnittlichen Umsatz pro Kunde (ARPA) reichen kleinere Fortschritte in der Customer Journey oft aus, um langfristig erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen.

Wird klassisch die Lead-Generierung als Conversion definiert, reden wir hier von sehr geringen Zahlen. Die KI gestützten Algorithmen arbeiten aber besser mit einer großen Datenmenge. Darum sollten wir uns von der Idee: Conversion = Lead ganz verabschieden.

Vielmehr können Conversions als Signale gesehen werden, die echtes Interesse der Zielgruppe widerspiegeln. Dabei sollten wir uns die Frage stellen: Was macht ein Besucher auf der Seite, wenn er zur Zielgruppe gehört?

Typische Micro-Conversions wie das Herunterladen von Whitepapers oder die Anmeldung zu Webinaren sind bewährte Beispiele. Doch selbst diese reichen manchmal nicht aus, um genügend Daten für die KI-Optimierung zu generieren.

Welche Prozesse kommen noch in Frage?

• Aufruf einer bestimmten Seite wie beispielsweise das Kontaktformular, aber auch eine Übersichtsseite der Funktionen oder eine Preisliste
• Scrolltiefe / Verweildauer: Beides sind Indikatoren, die zeigen, dass der Besucher den Inhalt der Seite gründlich liest. Allerdings finde ich persönlich die Verweildauer weniger aussagekräftig, als die Scrolltiefe. Die Scrolltiefe zeigt, wie intensiv ein Nutzer die Inhalte tatsächlich konsumiert. Die Verweildauer ist weniger aussagekräftig, da sie nicht berücksichtigt, ob das Tab im Vordergrund war oder der Nutzer durch externe Unterbrechungen abgelenkt wurde.
• Link-Klicks / Seitenaufrufe: Auch das zeigt, dass sich der Besucher weiter über das Produkt informiert.

Natürlich bedeutet nicht jede Micro-Conversion automatisch echtes Interesse, aber sie liefern Signale, die es ermöglichen, Zielgruppen besser zu identifizieren. Besonders im B2B-Marketing, mit seinen langen Entscheidungsprozessen und zahlreichen Touchpoints, sind diese Signale wertvoll. Sie zeigen eine Tendenz, auch wenn das Interesse noch nicht final ist.

Welche Metriken hier genau in Frage kommen, muss natürlich jedes Unternehmen für sich entscheiden, wichtig ist, dass die Zahlen ausreichend zum Optimeiren sind.

Diese Art der KI-Kampagnen mit erweiterten Micro-Conversions eignet sich ideal für Cold Kampagnen. Die gesammelte Zielgruppe kann dann im Retargeting erneut angesprochen werden. So wird ein weiterer Touchpoint geschaffen und die Frage nach echtem Interesse nochmals geklärt werden.

Optimierung von Gebotsstrategien

Nicht jede Conversion ist im B2B-Marketing gleich viel wert. Smart Bidding bietet die Möglichkeit, Conversion-Werte individuell anzupassen, um Algorithmen auf die strategisch wichtigsten Ziele zu trainieren. In Google Ads können Unternehmen Conversion-Werte in Kampagnen einrichten, um bestimmte Aktionen, wie einen echten Lead oder einen Vertragsabschluss, höher zu gewichten als Micro-Conversions.

Wie funktioniert die Anpassung des Conversion-Werts in Google Ads?

• Daten regelmäßig überprüfen:
  Die Conversion-Werte sollten regelmäßig überprüft und gegebenenfalls angepasst werden. Zum Beispiel, wenn ein Whitepaper plötzlich mehr Leads generiert als erwartet, könnte sein Wert entsprechend erhöht werden.
• Conversion-Aktionen definieren:
  Unternehmen sollten zunächst alle relevanten Conversion-Typen festlegen, z. B.: Echte Leads (z. B. ausgefüllte Kontaktformulare). Micro-Conversions (z. B. Whitepaper-Downloads oder Webinar-Anmeldungen).
• Werte für Conversion-Aktionen festlegen:
  In den Einstellungen für die Conversion-Aktion in Google Ads können konkrete Werte eingetragen werden. Zum Beispiel: Kontaktformular: 500 € (höchste Priorität). Whitepaper-Download: 50 €. Produktseite-Aufruf: 10 €.
• Gebotsstrategie anpassen:
  Wenn Conversion-Werte eingerichtet sind, können Unternehmen eine Smart Bidding-Strategie wie „Maximierung des Conversion-Werts“ auswählen. Dadurch priorisiert die KI automatisch die Aktionen, die den höchsten Wert haben, und investiert das Budget gezielt in Kampagnen mit dem größten ROI.
• Daten regelmäßig überprüfen:
  Die Conversion-Werte sollten regelmäßig überprüft und gegebenenfalls angepasst werden. Zum Beispiel, wenn ein Whitepaper plötzlich mehr Leads generiert als erwartet, könnte sein Wert entsprechend erhöht werden.

Anpassung der Zielgruppenansprache

Eine präzise Zielgruppenansprache ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für KI-gestützte B2B-Kampagnen. Im Gegensatz zum B2C-Bereich, wo breite Zielgruppen oft ausreichen, arbeitet das B2B-Marketing mit spezifischen, oft kleinen Nischenzielgruppen. Die Verwendung von benutzerdefinierten Zielgruppen und First-Party-Daten spielt hier eine zentrale Rolle, um die Relevanz von Anzeigen zu steigern und Streuverluste zu minimieren.

Lookalike Audiences: Die Reichweite erweitern

Lookalike Audiences helfen, potenzielle neue Kunden zu finden, die den bestehenden Kunden ähnlich sind. Dabei analysiert die KI bestehende Daten, erkennt Muster und nutzt diese, um Zielgruppen mit ähnlichen Merkmalen zu definieren. Im B2B-Marketing sind Lookalike Audiences besonders nützlich, um:

1. Neue Entscheidungsträger in Unternehmen zu identifizieren.
2. Nischenmärkte zu erschließen, die zuvor schwer zugänglich waren.
3. Kundengruppen zu finden, die ähnliche Herausforderungen oder Bedürfnisse haben wie bestehende Kunden.

Tipp: Unternehmen sollten Lookalike Audiences regelmäßig testen und aktualisieren, um von den fortlaufenden Optimierungen der Algorithmen zu profitieren.

Kosten senken durch bessere Segmentierung

Die Segmentierung der Zielgruppe ermöglicht es, Kampagnen gezielt auszurichten und Kosten effizienter zu steuern. Im B2B-Kontext ist es oft naheliegend, direkt auf die obersten Entscheidungsträger wie Geschäftsführer, Einkaufsleiter oder CFOs abzuzielen. Doch das ist nicht immer der effektivste oder kostengünstigste Weg. Häufig sind es Mitarbeiter oder sogar Studenten, die aktiv nach Lösungen suchen und diese später den Entscheidern im Unternehmen präsentieren.

Diese Zielgruppen sind aus mehreren Gründen besonders wertvoll:

• Kosteneffizienz: Die Ansprache von Mitarbeitern oder Studenten ist oft günstiger, da sie in weniger umkämpften Segmenten angesiedelt sind. Anzeigen, die auf diese Zielgruppen abzielen, haben daher meist geringere Kosten pro Klick oder Impression.
• Vertrauensvorschuss: Lösungen, die von Mitarbeitern vorgeschlagen werden, genießen häufig mehr Vertrauen im Unternehmen, da sie bereits durch interne Recherche oder Empfehlungen gestützt sind.
• Relevanz: Mitarbeiter kennen die spezifischen Herausforderungen ihres Arbeitsbereichs oft besser als die Geschäftsführung und suchen aktiv nach Lösungen, die direkt helfen können.

Um dies zu nutzen, sollten Unternehmen ihre Zielgruppen nicht nur nach klassischen Kriterien wie Branchen oder Firmengrößen segmentieren, sondern auch nach Nutzerrollen und Verhaltensmustern. Beispiele hierfür sind:

• Verhalten: Welche Nutzer suchen aktiv nach bestimmten Lösungen? Dies können Whitepaper-Downloads, lange Verweildauern auf Produktseiten oder das Ansehen von Demosignalen.
• Position im Unternehmen: Zielgruppen könnten auf „Mitarbeiter-Ebene“ (z. B. aus der IT-Abteilung) oder auf „Entscheider-Ebene“ (z. B. CTO) angepasst werden, je nachdem, welche Rolle im Entscheidungsprozess dominiert.

Anstatt sich allein auf Führungskräfte zu konzentrieren, sollten Unternehmen Zielgruppen ansprechen, die Lösungen vorbereiten und präsentieren. Mit einer gezielten Ansprache dieser Gruppen können Marketingmaßnahmen kosteneffizienter und gleichzeitig überzeugender gestaltet werden.

Retargeting im B2B: Lange Lookback-Perioden berücksichtigen

Im B2B-Marketing sind Kaufentscheidungen selten impulsiv. Der Entscheidungsprozess umfasst oft mehrere Wochen oder Monate und erfordert die Zustimmung verschiedener Stakeholder. Eine Herausforderung beim Retargeting ist daher, potenzielle Kunden nicht zu früh aus der Zielgruppe auszuschließen. Hier kommen längere Lookback-Perioden ins Spiel, die es ermöglichen, Interessenten auch nach längeren Entscheidungsphasen gezielt anzusprechen.

Warum sind längere Lookback-Perioden wichtig?

Stakeholder berücksichtigen: Häufig müssen Mitarbeiter ihre Rechercheergebnisse erst intern präsentieren, bevor eine Entscheidung getroffen wird. Das kann Zeit in Anspruch nehmen. Eine längere Lookback-Periode hält solche Zielgruppen aktiv.

Mehr Touchpoints: Im B2B gibt es oft viele Interaktionen, bevor eine Conversion erfolgt. Eine längere Lookback-Periode (z. B. 90 bis 180 Tage) stellt sicher, dass alle relevanten Interessenten im Entscheidungsprozess erfasst bleiben.

Vermeidung von Streuverlusten: Standard-Lookback-Perioden (z. B. 30 Tage) können Interessenten aus der Zielgruppe ausschließen, die sich nach einer ersten Recherchephase später wieder intensiver mit dem Angebot beschäftigen.

Cross-Channel-Retargeting im B2B: Mehrere Touchpoints effektiv nutzen

Im B2B-Marketing ist der Entscheidungsprozess selten linear. Potenzielle Kunden durchlaufen zahlreiche Touchpoints, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Sie informieren sich auf verschiedenen Plattformen, vergleichen Anbieter und diskutieren intern mit Kollegen und Entscheidern. Genau hier setzt Cross-Channel-Retargeting an, um Interessenten gezielt durch den langen und komplexen B2B-Verkaufszyklus zu führen.

Warum ist Cross-Channel-Retargeting im B2B entscheidend?

Mehrere Stakeholder:
In B2B-Entscheidungsprozessen sind oft mehrere Personen beteiligt. Während ein Mitarbeiter die Recherche übernimmt, wird der Vorschlag schließlich von der Geschäftsführung oder anderen Entscheidern geprüft. Retargeting über mehrere Kanäle hilft, unterschiedliche Rollen innerhalb des Unternehmens anzusprechen.

Längere Entscheidungsprozesse:
Im B2B sind Kaufentscheidungen selten spontan. Sie erfordern mehrere Interaktionen mit unterschiedlichen Stakeholdern über Wochen oder Monate hinweg. Cross-Channel-Retargeting stellt sicher, dass Interessenten über ihre gesamte Customer Journey hinweg mit relevanten Botschaften begleitet werden.

Vielfältige Plattformnutzung:
B2B-Kunden nutzen eine Vielzahl von Plattformen, um sich zu informieren – von Google-Suchanfragen bis hin zu professionellen Netzwerken wie LinkedIn. Ein reiner Fokus auf eine Plattform reicht nicht aus, um alle relevanten Touchpoints abzudecken.

Beispiel: Ein Mitarbeiter sucht auf Google nach einer Lösung, während der CFO auf LinkedIn einen Anbieter entdeckt, der bereits im internen Gespräch erwähnt wurde.

Mehrere Stakeholder:
In B2B-Entscheidungsprozessen sind oft mehrere Personen beteiligt. Während ein Mitarbeiter die Recherche übernimmt, wird der Vorschlag schließlich von der Geschäftsführung oder anderen Entscheidern geprüft. Retargeting über mehrere Kanäle hilft, unterschiedliche Rollen innerhalb des Unternehmens anzusprechen.

Wie Cross-Channel-Retargeting im B2B funktionieren kann

• Awareness auf Google, Präzision auf LinkedIn:
  In der frühen Phase eignen sich Cold Ads auf Google, um eine breite Zielgruppe zu erreichen und Awareness zu schaffen. Retargeting auf LinkedIn hilft, spezifische Zielgruppen wie Entscheider oder Fachabteilungen präzise anzusprechen.
• Phasenabhängige Ansprache:
  Unterschiedliche Plattformen können je nach Phase im Entscheidungsprozess genutzt werden:
  • Awareness-Phase: Google-Suchanzeigen oder Display-Ads, um erste Aufmerksamkeit zu generieren.
  • Consideration-Phase: LinkedIn-Retargeting, um spezifische Angebote wie Fallstudien oder Erfolgsgeschichten zu präsentieren.
  • Decision-Phase: Retargeting auf Plattformen wie Facebook oder Google, um gezielte CTA-Angebote wie eine persönliche Beratung zu platzieren.
• Botschaften anpassen:
  Im B2B ist es wichtig, dass Retargeting-Anzeigen verschiedene Rollen innerhalb eines Unternehmens ansprechen:
  Für den Mitarbeiter, der Lösungen recherchiert, können informative Inhalte wie Whitepapers oder Webinare hilfreich sein.
  Für die Geschäftsführung oder Entscheider sind Anzeigen mit konkreten Vorteilen wie ROI-Berechnungen oder Erfolgsgeschichten besser geeignet.

Einsatz von universellen Tools wie ChatGPT für B2B Unternehmen

Der Einsatz von universellen KI-Tools wie ChatGPT kann eine wertvolle Ergänzung zu den spezifischen Werbeplattformen sein. Insbesondere im B2B-Bereich sollten diese Tools genutzt werden, um kreative Prozesse zu unterstützen, Inhalte zu generieren und neue Ansätze zu testen. Allerdings ist hier das richtige Prompting entscheidend.

Es reicht nicht, blind Prompts zu kopieren; stattdessen sollten Mitarbeiter darauf achten, eine langfristige Kommunikation und Erinnerungen mit dem Tool aufzubauen. ChatGPT und ähnliche Modelle können geschult werden, indem sie kontinuierlich darauf hingewiesen werden, was gute und was weniger gute Ergebnisse sind. Ebenso ist es wichtig, dem Modell beizubringen, welcher Tonfall für welche Art von Kommunikation bevorzugt wird, und diese Präferenzen regelmäßig zu verfeinern. In ChatGPT sollten idealerweise eigene GPTs für spezielle Anforderungen erstellt werden. Für Claude AI empfiehlt es sich, ausreichend Dokumente hochzuladen, um eine solide Wissensbasis zu schaffen. Außerdem sollten Texte immer in einem Dialog entstehen und nicht durch einen einzigen Prompt erzeugt werden – ein kontinuierlicher Austausch verbessert die Ergebnisse und sorgt dafür, dass die Inhalte genau auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind.

TL;DR

Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Marketing grundlegend, indem sie Prozesse automatisiert und Kampagnen effizienter gestaltet. Doch gerade im B2B-Sektor stehen Unternehmen vor besonderen Herausforderungen wie langen Kaufzyklen, kleinen Zielgruppen und komplexen Entscheidungsprozessen. Diese Hürden können durch gezielte Strategien und den richtigen Einsatz von KI-Technologien überwunden werden.

Wichtige Erfolgsfaktoren im B2B-KI-Marketing:

• Micro-Conversions: Sie bieten wertvolle Signale und ermöglichen eine datenbasierte Optimierung auch bei geringen klassischen Conversions.
• Anpassung der Zielgruppenansprache: Präzise Segmentierung und Lookalike Audiences helfen, relevante Zielgruppen kosteneffizient zu erreichen.
• Optimierte Gebotsstrategien: Durch die Gewichtung von Conversion-Werten priorisieren Algorithmen die wichtigsten Aktionen, was den ROI steigert.
• Retargeting mit längeren Lookback-Perioden: Im B2B-Marketing sind längere Entscheidungsprozesse die Regel. KI-gestütztes Retargeting stellt sicher, dass alle potenziellen Kunden über die gesamte Journey hinweg begleitet werden.
• Cross-Channel-Ansatz: Verschiedene Kanäle wie Google für Awareness und LinkedIn für präzises Retargeting sorgen für eine umfassende Ansprache aller Stakeholder.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der engen Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI: Durch gezieltes Prompting, Modell-Schulung und kontinuierliche Anpassungen können Unternehmen ihre Marketingstrategien nachhaltig verbessern und den komplexen Anforderungen des B2B-Sektors gerecht werden.