Machine Learning
Machine Learning, deutsch maschinelles Lernen, ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Modelle Muster und Zusammenhänge aus Beispieldaten lernen, statt für jeden Fall durch feste Regeln programmiert zu werden. Es umfasst Daten, Lernverfahren, das trainierte Modell und dessen Anwendung auf neue Fälle.
Die Qualität der Ergebnisse hängt von Daten, Verfahren und Einsatzbedingungen ab. Generative Sprachmodelle sind eine spezielle Form von Machine Learning; im Marketing dient es etwa zur Klassifikation, Segmentierung oder Prognose.
Wo setzt ihr Machine Learning im Marketing ein?
Machine Learning setzt ihr im Marketing überall dort ein, wo aus vielen Daten Muster erkannt oder Vorhersagen getroffen werden sollen. Viele Anwendungen laufen bereits unbemerkt in bestehenden Tools:
- Segmentierung: Kontakte werden nach Verhalten und Merkmalen in Gruppen mit ähnlichen Interessen eingeteilt.
- Prognose: Modelle schätzen ein, welche Leads wahrscheinlich kaufen oder welche Kunden abwandern könnten.
- Empfehlungen: Website oder Newsletter schlagen passende Inhalte auf Basis bisherigen Verhaltens vor.
- Kampagnensteuerung: Werbeplattformen optimieren Gebote und Ausspielung automatisch.
- Stimmungsanalyse: Erwähnungen in sozialen Medien werden nach Tonalität ausgewertet.
Fragt bei jedem Einsatz, mit welchen Daten das Modell arbeitet und wie aktuell sie sind. Veraltete oder einseitige Daten führen zu falschen Ergebnissen, auch wenn das System technisch einwandfrei arbeitet.
Ein Modell lernt anhand zugeordneter Beispiele, zu welchem Thema eine Anfrage gehört.
Häufige Fragen
Machine Learning, KI, Deep Learning: Was ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen, für die sonst menschliche Fähigkeiten nötig sind. Machine Learning ist ein Teilgebiet davon, bei dem Modelle aus Daten lernen. Deep Learning ist wiederum eine Form von Machine Learning mit vielschichtigen neuronalen Netzen. Generative Sprachmodelle beruhen auf Deep Learning.
Braucht Machine Learning im Marketing eigene Data Scientists?
Für die meisten Marketingteams braucht Machine Learning keine eigenen Data Scientists, weil es in vorhandenen Tools für Werbung, E-Mail oder CRM bereits eingebaut ist. Eigene Fachleute lohnen sich erst, wenn ihr spezifische Modelle mit eigenen Daten entwickeln wollt, etwa für Prognosen. Wichtiger ist, dass das Team Ergebnisse versteht und kritisch hinterfragt.
Wie viele Daten braucht Machine Learning?
Wie viele Daten Machine Learning braucht, hängt von Aufgabe und Verfahren ab. Einfache Klassifikationen kommen oft mit überschaubaren, sauber zugeordneten Beispielen aus, komplexe Prognosen brauchen deutlich mehr. Wichtiger als die Menge sind Qualität, Aktualität und Ausgewogenheit. Sorgfältig geprüfte Beispiele bringen oft mehr als große Bestände mit Fehlern und Lücken.
Machine Learning oder feste Regeln: Was passt wann?
Feste Regeln passen, wenn die Logik klar und stabil ist, etwa „Download des Leitfadens löst eine Folge-E-Mail aus“. Machine Learning lohnt sich, wenn Muster zu komplex oder zu veränderlich für Regeln sind, etwa bei der Einschätzung, welche Leads kaufbereit sind. Regeln sind leichter nachvollziehbar, Modelle flexibler, aber schwerer zu erklären.