Kurs:Digital Marketing/ThemenWS2324/Marketing Technology (MarTech)-Trends

1. Einleitung

Marketing-Technologie (Martech) und Marketing-Automatisierung sind entscheidende Aspekte in der modernen Marketingwelt. Vor allem im Zeitalter künstlicher Intelligenz ist die Automatisierung von Marketingaktivitäten nicht wegzudenken.

"Künftig werden Menschen erwarten, dass Produkte optimal an ihre Bedürfnisse angepasst sind. Diejenigen Unternehmen, die die Probleme der Kunden am besten lösen, haben die Nase vorn. (Quelle: https://www.sortlist.de/blog/internet-of-things-iot/)”

Dieser Wikieintrag wird mit einer klaren Definition des Begriffs „Marketing-Automatisierung“ beginnen, gefolgt von einem historischen Überblick und der Erörterung verschiedener Anwendungsbereiche. Ein besonderes Augenmerk liegt auf aktuellen Trends wie der Nutzung von generativer KI für Contentgenerierung, Hyper-Personalisierung, dem Einsatz von Internet of Things (IoT) in CRM-Systemen sowie Omnichannel Marketing-Strategien. Es wird bewusst auf die Erwähnung von Trends im Bereich erweiterterer Realität und Customer Service verzichtet (VR, AR, Voice Commerce, Chatbots), um den Rahmen dieses universitären Wikieintrags nicht zu sprengen.

Wir werden die praktische Anwendung der oben erwähnten Technologien anhand spezifischer Fallbeispiele veranschaulichen und sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen der Marketing-Automatisierung diskutieren. Der Eintrag schließt mit einem Fazit, das die Bedeutung dieser Technologien für das moderne Marketing zusammenfasst.

2. Grundlagen

2.1 Definitionen

Marketing Technologie

Der Begriff Marketing Technologie, oft als „MarTech“ abgekürzt, umfasst Tools und Software, die zur Erfüllung von Marketingzielen verwendet werden. MarTech Tools unterstützen die Digitalisierung, Effizienzsteigerung und Automatisierung von Geschäftsprozessen. Marketing Technologie Software bietet Unternehmen die Möglichkeit die Customer Journey personalisierter zu gestalten sowie ein verbessertes Verständnis der Zielgruppe zu erlangen. Durch MarTech Lösungen können Unternehmen Produkte und Dienstleistungen kundenorientierter anbieten. Die meisten Unternehmen verwenden mehrere MarTech Tools, die über Integrationsmöglichkeiten zu einem Ökosystem unterschiedlicher Plattformen integriert werden. Hierbei wird vom sogenannten MarTech Stack gesprochen. Beispiele für solche Tools sind CRM-Systeme, Social-Media-Marketing-Tools, CMS oder Newsletter-Tools. (Srebrnjak 2022)

Marketing Automatisierung

Hannig (2017, 2021) versteht unter Marketing Automation «die IT-gestützte Durchführung wiederkehrender Marketingaufgaben mit dem Ziel, die Effizienz von Marketingprozessen und die Effektivität von Marketingentscheidungen zu steigern». Zumstein et al. (2022a) verstehen Marketing Automation als «eine softwaregestützte Methode, um Marketing- und Vertriebsprozesse kundenorientiert zu definieren, zu automatisieren, effizienter zu gestalten und zu personalisieren». Dabei werden Nutzerprofile basierend auf deren Klick-, Lese- und Interaktionsverhalten angereichert. Diese Datengrundlage wird für die individuelle Kommunikation durch automatisierte Kampagnen ge-nutzt. Ziel der Marketing Automation ist unter anderem die Optimierung des Ressourceneinsatzes, da die Automatisierung von repetitiven Aufgaben Zeit und Geld spart (Sanderson 2017).

Um Prozesse im Marketing zu automatisieren, sind drei wichtige Komponenten erforderlich:

1. Detailliertes Wissen über den Kunden (die Customer Journey)
2. Daten/Informationen (CRM, Kaufhistorie, Nutzerverhalten, etc.); und
3. Marketing Automation Software

Die effektive Implementierung von Marketing-Automatisierung erfordert eine genaue Kenntnis der Customer Journey, die den gesamten Prozess beschreibt, den ein Kunde durchläuft, vom ersten Kontakt mit einer Marke bis hin zum Kauf und darüber hinaus. Das Sammeln und Verwalten von umfassenden Kundendaten, einschließlich Informationen aus Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM), Kaufhistorien und Verhaltensdaten ist unerlässlich, um personalisierte und zielgerichtete Marketingstrategien umzusetzen. (Vecchia & Peter 2018)

Die eigentliche Marketing-Automatisierungssoftware spielt eine entscheidende Rolle, da sie die Werkzeuge und Funktionen bereitstellt, um die Marketingprozesse zu automatisieren. Diese Software ermöglicht das Erstellen und Versenden automatisierter Nachrichten, das Planen von Kampagnen, das Lead-Management, die Segmentierung von Zielgruppen und die Analyse von Kampagnenleistungskennzahlen. Die Integration und Nutzung dieser drei Hauptkomponenten sind essenziell, um das volle Potenzial der Marketing-Automatisierung auszuschöpfen und die Effizienz von Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu steigern. (Vecchia & Peter 2018)

2.2 Abgrenzung von Marketing Technologie und Marketing Automatisierung

Aus den Definitionen wird ersichtlich, dass es sich bei Marketing Technologie um jegliche Form von Software handelt, die genutzt wird, um die Ziele im Marketing eines Unternehmens zu erreichen. Marketing Automation hingegen verweist auf die Nutzung von Marketing Technologie, um bestimmte Marketing Prozesse zu automatisieren. Entsprechend wird Marketing Automation mithilfe von Marketing Technologie realisiert.

2.3 Historie der Marketing Automatisierung

Die Geschichte des Marketing-Automatisierung hat eine faszinierende Entwicklung durchlaufen, die wesentlich zur Veränderung der Marketing- und Geschäftslandschaft beigetragen hat. Eine wichtige Rolle spielt dabei das Customer Relationship Management (CRM), das ebenfalls in der Historie berücksichtigt wird.

Anfänge im 20. Jahrhundert:

Die Wurzeln von Marketing-Automatisierung und CRM reichen bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurück. In den 1950er und 60er Jahren entstand das Konzept des Database Marketings, eine rudimentäre Form des CRM. Unternehmen begannen, manuell Kundendaten zu sammeln und zu speichern, um ihre Zielgruppen zu segmentieren und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln.

Die 1980er Jahre- Die Geburt von CRM-Systemen:

In den 1980er Jahren tauchte der Begriff "Customer Relationship Management" auf. Anfänglich waren CRM-Systeme einfache Kontaktverwaltungssysteme, elektronische Versionen der traditionellen Rolodex (Rollkartei). Ein bedeutender Fortschritt erfolgte 1986, als die Firma ACT! die erste Software einführte, mit der Unternehmen Kundendaten organisierter verwalten und Interaktionen verfolgen konnten.

Die 1990er Jahre- Aufstieg von CRM und Marketing-Automatisierung:

In den 1990er Jahren erlebte CRM ein rasantes Wachstum. Technologische Fortschritte und das Aufkommen des Internets trieben diese Entwicklung voran. Siebel Systems, gegründet von Thomas Siebel 1993, bot robuste CRM-Lösungen an und war ein Vorreiter auf dem Markt. Gleichzeitig begann die Entwicklung von Marketing-Automatisierung. Unternehmen nutzten Software, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, insbesondere im Bereich des E-Mail-Marketings.

Die 2000er Jahre- Die Revolution von CRM und Marketing-Automatisierung:

Der Start von Salesforce im Jahr 2000 markierte einen Wendepunkt. Als komplett cloudbasierte Plattform ermöglichte Salesforce den Zugriff auf CRM-Systeme von überall. Eloqua, 1999 von Mark Organ gegründet, führte die erste Marketing-Automatisierungsplattform ein, die Marketingaufgaben automatisierte, optimierte und messbare Ergebnisse lieferte.

Die 2010er Jahre- Integration wird entscheidend:

Diese Periode war geprägt von der Integration von CRM- und Marketing-Automatisierungssystemen. Unternehmen erkannten den Nutzen einer einzigen, integrierten Plattform, die CRM, Marketing-Automatisierung und andere Funktionen wie Content-Management vereinte. Firmen wie HubSpot und Marketo boten integrierte Plattformen an. Gleichzeitig begann die Integration von CRM-Systemen mit sozialen Medien, was zu Social CRM führte. Zoho war einer der Vorreiter, der soziale Medien in sein CRM integrierte.

Die 2020er Jahre: Das Zeitalter von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen:

KI und maschinelles Lernen wurden in CRM- und Marketing-Automatisierungssystemen immer wichtiger. Unternehmen wie Adobe und Oracle führten diese Technologien ein, um genauere Vorhersagen zum Kundenverhalten zu ermöglichen und personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen. Vorhersageanalysen durch KI helfen dabei, Kundenbedürfnisse zu antizipieren. Maschinelles Lernen verbessert die Systeme kontinuierlich, indem es aus vergangenen Interaktionen lernt. (Cao et al. 2023)

2.4 Anwendungsbereiche von Marketing Automatisierung

Marketing Automatisierung hat zahlreiche Anwendungsbereiche in Unternehmen. Im Rahmen einer Studie von Zumstein et al. (2022) wurden Marketing- und Vertriebsfachleute von 226 in der Schweiz, Deutschland und Österreich ansässigen Betrieben unter anderem nach den häufigsten Anwendungsfällen von Marketing Automatisierung befragt. Im Folgenden sind die in der Studie identifizierten Anwendungsfälle nach absteigender Relevanz aufgeführt. Die Prozentangabe bezieht sich immer darauf, wie viele der Befragten den entsprechenden Anwendungsfall in der Befragung als „wird erfolgreich genutzt (bringt hohen Nutzen)“ eingestuft haben.

• Verteilung von Content auf Social Media (27 %)
• Willkommens-E-Mail-Sequenzen für neue Kundschaft (25 %)
• Lead Nurturing, z.B. E-Mail Kampagne mit Empfehlungen (23 %)
• Kommunikations- & Administrationsprozesse, z. B Terminvereinbarung (22 %)
• Opt-In, z. B. selbstständige Anpassung der Profildaten des Kundenprofils (22 %)
• Trigger-basierte E-Mails, z. B. E-Mail nach Warenkorbabbruch (21 %)
• Lead Generierung, z. B. Willkommens-E-Mail-Sequenz (19 %)
• Retargeting von Interessierten, z. B. Retargeting von Website-Besuchern (18 %)
• Anregungen zu Produktfeedback, z. B.Verbesserungsvorschläge (18 %)
• Up-Sell- und Cross-Sell, z. B. Empfehlung von passenden Angeboten die oft zusammen gekauft werden (17 %)
• Lead Scoring, z.B. Einordnen der Leads in eine Customer Journey Phase (16 %)
• Entwicklung der Bestandskunden, z. B. Verbrauchsmaterial nachbestellen (16 %)
• Partner-/Kundenportal und Kollaboration, z. B. Aufbau skalierbare Prozesse für Onboarding (13 %)
• Dynamische Formulare, z. B. bereits beantwortete Formularfragen, werden durch neue Fragen ersetzt (12 %)
• Personalisierung der Landing-Page, z. B. Empfehlung relevanter Blogartikel (11 %) (ebd., 34)

Die Anwendungsfälle für Marketingautomatisierung zeigen eine Tendenz zur verstärkten Nutzung kommunikationszentrierter Aktivitäten, wie die Verteilung von Content auf Social Media und Willkommens-E-Mail-Sequenzen. Es zeigt sich auch ein Fokus auf die Kundenpflege durch Aktivitäten wie Lead Nurturing und Trigger-basierte E-Mails, während komplexere Strategien wie Personalisierung und dynamische Anpassungen noch weniger verbreitet zu sein scheinen.

3. Marketing Technologie Trends in der Marketing Automatisierung

Die Marketingtechnologie (Martech) Trendlandschaft im Jahr 2024 ist geprägt von einer dynamischen Mischung aus Innovation und Anpassung an sich schnell ändernde Marktbedingungen. Von der Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) bis hin zum Internet of Things - diese Entwicklungen signalisieren eine tiefgreifende Transformation in der Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. Automatismen und weitere MarTech-Tools nutzen vor allem größere Unternehmen für ihren Vorteil.

1. (Generative-)KI für Contentgenerierung: Generative KI, wie GPT-3 oder neuere Deep-Learning Architekturen revolutionieren die Contentgenerierung im Marketing. (Cao et al. 2023) Solche KI-Systeme können in Echtzeit personalisierte Inhalte erstellen, sei es für E-Mails, Social-Media-Beiträge oder sogar ganze Artikel, die speziell auf die Interessen und Bedürfnisse der Zielgruppe zugeschnitten sind. Sie transformieren Marketingstrategien durch effizientere und zielgerichtetere Kommunikation. Diese Technologie ermöglicht es, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und die Kundenbindung zu stärken. Gleichzeitig spart das Marketing- & Social Media Team eines Unternehmens enorm an Zeit. (Brinker & Riemersma 2023)

2. Hyper-Personalisierung: Diese Methode nutzt Echtzeitdaten und fortgeschrittene Analytik, um Kundenerfahrungen individuell zu gestalten. Diese Methode führt zu einer verbesserten Kundenbindung und höheren Konversionsraten. Hyper-Personalisierung in der Marketing Automation nutzt Daten und KI-Algorithmen, um extrem personalisierte Kommunikation und Angebote zu erstellen. Hierbei werden nicht nur grundlegende demografische Daten verwendet, sondern auch Verhaltensmuster, Kaufhistorie und Echtzeit-Interaktionen analysiert. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihren Kunden genau das zu bieten, was sie in einem bestimmten Moment benötigen, und die Kundenbindung zu stärken (Beispiel Shop Apotheke, siehe zukünftige Präsentation)

3. Internet of Things (IoT): Wie eingehend im Zitat erwähnt ist die Konkurrenz zwischen großen Unternehmen groß. Das Internet of Things (IoT) revolutioniert die Marketing Automation für 2024, insbesondere im Bereich des Customer Relationship Managements (CRM). Durch die Integration von IoT in CRM-Systeme können Unternehmen tiefere Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen und maßgeschneiderte, kontextbezogene Kundenerfahrungen in Echtzeit schaffen. Diese datengesteuerten Interaktionen erlauben es, proaktiv auf Kundenbedürfnisse zu reagieren, beispielsweise durch automatisierte Bestellungen oder personalisierte Angebote. Gleichzeitig stellen die zunehmende Menge an IoT-Daten und deren Integration in CRM-Systeme Unternehmen vor neue Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit.

Somit trägt IoT entscheidend dazu bei, das Marketing durch verbesserte Kundenbindung und -interaktion zu revolutionieren, während gleichzeitig Datenschutz und Datensicherheit gewahrt werden müssen.

4. Diskurs: Omnichannel Marketing: Omnichannel Marketing in der Automation zielt darauf ab, ein nahtloses Kundenerlebnis über alle Kanäle hinweg zu schaffen. Hierbei werden die verschiedenen Touchpoints eines Kunden mit einer Marke – ob online oder offline – integriert und koordiniert. Durch den Einsatz von Marketing Automation-Tools können Unternehmen sicherstellen, dass die Kommunikation auf jedem Kanal konsistent ist und auf den individuellen Kunden und dessen Interaktionen mit der Marke abgestimmt ist. 5. **Kundendatenschutz und -sicherheit**: In einer zunehmend datenbewussten Welt ist der Schutz der Privatsphäre und Datensicherheit essenziell. Marken müssen Transparenz und Sicherheit in ihrer Datennutzung gewährleisten, um rechtliche Rahmenbedingungen einzuhalten und gleichzeitig ethisch angemessen zu agieren. (Impulse Digital 2023)

Insgesamt zeigt sich eine Entwicklung in Richtung weiterer Automatisierung von Marketingaktivitäten durch künstliche Intelligenz. Marktingtechnologien verändern sich kontinuierlich und Unternehmen müssen mitziehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Diese Trends spiegeln auch die Notwendigkeit wider, Technologie intelligent und kundenzentriert einzusetzen, um in der digitalen Marketingwelt erfolgreich zu sein.

4. Fallbeispiel

In der Studie von Zumstein et al. (2022, 51-54) wird im Rahmen einer Fallstudie der Fall der Digitec Galaxus AG beschrieben, der hier als Fallbeispiel für den Trend der Hyper-Personalisierung dient. Deren Onlineshop galaxus.ch ist gemessen anhand der Produktanzahl von 5 Millionen Produkten der größte Onlinehändler der Schweiz. Content Marketing hat bei der Digitec Galaxus AG eine hohe Relevanz. Das Unternehmen beschäftigt ein 35-köpfiges Team mit überwiegend journalistischem Werdegang, das sich ausschließlich diesem Thema widmet. Die Digitec Galaxus AG hat einen hohen Anspruch an den eigenen Content und versteht sich als „journalistisches Magazin“, das der Zielgruppe einen Mehrwert bieten soll und das Markenvertrauen stärken soll. (ebd., 51)

Hyper-Personalisierung kommt bei der Auswahl und dem Ausspielen der Themen der einzelnen Beiträge zum Tragen. Hierfür nutzt Digitec Galaxus automatisch aufbereitete Daten zu Zielgruppeninteressen und aktuellen Trends. Beispiele für solche Daten sind Bestelldaten, die genutzt werden, um Trendthemen zu identifizieren zu denen jeweils Content für bestimmte Zielgruppen erstellt werden kann. (ebd., 52) Die erstellten Inhalte werden in ein zentrales Content Management System eingepflegt. Damit die Inhalte personalisiert ausgespielt werden können, werden die Webseitenbesuchenden basierend auf Interaktionsdaten in bestimmte Zielgruppen mit bestimmten Interessen segmentiert und anschließend mit den für sie passenden Inhalten targetiert. In der Praxis bedeutet dies, dass sich die Content-Beiträge, die auf den Startseiten von digitec.ch und galaxus.ch empfohlen werden für die Webseitenbesuchenden abhängig von deren Nutzerprofil und Interessen unterscheiden.

5. Chancen und Risiken von Marketing Technologie Trends in der Marketing Automatisierung

Generative KI zur Contentgenerierung

Chancen:

Generative KI Tools wie ChatGPT können als effektive Tools zur Erstellung von Inhalten verwendet werden (Dwivedi et al. 2016, 16). Auch im Bereich des Content Marketing kann ChatGPT genutzt werden, um Texte zu produzieren. Die KI bietet die Möglichkeit personalisierte Inhalte für Zielgruppen zu erstellen. Hierdurch kann die Relevanz und Wirksamkeit der Inhalte erhöht werden. Außerdem können mithilfe von ChatGPT Datenanalysen durchgeführt werden, um Trends zu erkennen mithilfe derer die Generierung und Verbreitung der Inhalte optimiert werden kann. (Hauzenberger 2023) Im Allgemeinen kann die Nutzung von ChatGPT dazu führen, dass menschlicher Arbeitsaufwand reduziert wird (Dwivedi et al. 2016, 16). Dadurch können Unternehmen Kosten für Mitarbeitende sparen, beziehungsweise die Produktivität der Mitarbeitenden kann gesteigert werden.

Risiken:

Risiken: Der Einsatz von ChatGPT im Content Marketing bringt ebenfalls gewisse Risiken mit sich. Hierzu gehören Datenschutzbedenken. Es beibt die Frage offen, welche Daten von KI Tools wie ChatGPT gesammelt und gespeichert werden und wofür die Daten genutzt werden. Außerdem stellt sich die Frage nach dem Urheberrecht der KI generierten Texte. (Hauzenberger 2023) Die Frage nach dem Urheberrecht ist insbesondere im Content Marketing relevant, da die Texte generiert werden, um sie zu veröffentlichen. Entsprechend birgt der Einsatz von generativen KI Tools zur Contenterstellung zahlreiche rechtliche Risiken, die Unternehmen nicht außer Acht lassen sollten. Ein weiteres Risiko der Nutzung von ChatGPT in der Contentgenerierung ist die Tatsache, dass vermehrt Falschinformationen ausgegeben werden (Oerding 2023). Dementsprechend ist eine manuelle Prüfung auf die faktische Richtigkeit der generierten Inhalte derzeit unabdingbar, um die Vermeidung von Falschinformationen zu vermeiden. Des Weiteren ist ChatGPT für gewisse Textformen aktuell nicht geeignet (Schöbel 2023). Eine Maschine versteht Emotionen nicht und kann daher beispielsweise keine Texte schreiben, die gezielt die Emotionen einer Zielgruppe treffen sollen, um diese zu überzeugen. Dies ist typischerweise das Ziel im Copywriting. Außerdem erfordern Texte im Marketing eine hohe Kenntnis der Branche und der Zielgruppe. Diese Kenntnisse besitzt ChatGPT in der Regel nicht. (ebd.) Vor dem Hintergrund von potenziellen Falschinformationen und den eingeschränkten Fähigkeiten von ChatGPT für Marketingzwecke angemessene Texte zu verfassen, ergeben sich zahlreiche Risiken für Unternehmen. Beispielsweise besteht das Risiko, dass sich Unternehmen aufgrund von mangelnder Erfahrung im Umgang mit generativer KI zu sehr auf die von den Tools generierten Texte verlassen und so Falschinformationen in Umlauf bringen oder Marketingtexte nutzen, die ihren Zweck, Kunden zu überzeugen, verfehlen.

Hyper-Personalisierung

Chancen:

Durch Hyper-Personalisierung mithilfe von aktuellen Daten können potenzielle Kunden mit für sie relevanteren Inhalten angesteuert werden. Es kann auf Trends reagiert werden und Veränderungen in den Interessen der Zielgruppen können erkannt werden. Beispielsweise können sich abhängig von der Jahreszeit Themen ergeben, die an diesem Zeitpunkt besonders relevant für eine gewisse Zielgruppe sind. Zu diesen Trendthemen kann Content erstellt werden, der auf gesteigerstes Interesse trifft. (Zumstein et al. 2023, 52-53) Hyper-Personalisierung bietet entsprechend die Chance Kundererfahrungen maßzuschneidern. So wid gezielter auf die Interessen und Vorlieben eingegangen und die Wahrscheinlichkeit, dass die Markenwahrnehmung positiv verbessert wird oder Kunden ein Produkt kaufen, steigt.

Risiken:

Eine Voraussetzung, um personalisierte Inhalte auf einer Website bereitstellen zu können ist, dass die Kunden sich einloggen. Jedoch ist es bei vielen Onlineshops der Fall, dass die wenigsten Nutzer vor dem Bestellvorgang angemeldet sind. Unter diesem Umstand kann daher auf Cookies gesetzt werden. (Zumstein et al. 2023, 62-63). Diese dienen unter anderem dazu Nutzer wiederzuerkennen (Ministerium für Ernährung, Ländlichen Raum und Verbraucherschutz Baden-Württemberg 2023). Angesichts neuer Datenschutzbestimmungen der EU und der Tatsache, dass Google Chrome Anfang 2024 damit beginnen wird, Drittanbieter Cookies in Google Chrome zu blockieren, müssen Unternehmen jedoch andere Wege finden, Kunden weiterhin mit personalisierten Inhalten zu bespielen (Zumstein et al. 2023, 53 & Heise Medien GmbH & Co. KG 2023). Vor dem Hintergrund dieser Herausforderungen besteht das Risiko, das Unternehmen es aufgrund von geringen Login Quoten und mangelnder Expertise bezüglich anderer Optionen nicht schaffen ihre Kunden mit personalisierten Inhalten zu targetieren.

Internet of Things

Chancen:

Mit dem Internet verbundene Geräte liefern riesige Datenmengen (Sparkasse o.D.). Beispielsweise kann das Hochfahren der Rolläden Daten zur Aufstehzeit von Personen, die Kaffeemaschine Daten zum Kaffeekonsum oder Fitnesstracker Daten über das Voranschreiten sportlicher Ziele von Personen liefern. All diese Daten bieten Unternehmen die Möglichkeit noch gezieltere Marketingbotschaften zu erstellen und Kunden mit diesen zu targetieren. Diese noch spezialisiertere Kundenansprache war vor der Etablierung des Internet of Things nicht möglich und bietet Unternehmen heutzutage die Chance ihre Produkte effektiver und gezielter zu verkaufen und somit zu wachsen.

Risiken:

Bei der Nutzung der Daten, die das Internt of Things generiert gibt es zahlreiche rechtliche Aspekte, die Unternehmen beachten müssen. Wenn im Zusammenhang mit IoT-Geräten personenbezogene Daten verarbeitet werden, greift die DSGVO. Mit Anwendung der DSGVO greift die allgemeine Regelung, dass die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung personenbezogener Daten verboten ist solange es keine gesetzliche Grundlage gibt oder die betroffene Person nicht eingewilligt hat. Entsprechend bedarf es auch bei IoT Technologien einer rechtssicheren Einwilligung. Dies kann eine Herausforderung sein. Außerdem kann die Einwilligung jederzeit widerrufen werden. (Schürmann, Rosenthal, Dreyer Partnerschaft von Rechtsanwälten mbB 2022) Vor dem Hintergrund der DSGVO lauern in Deutschland viele rechtliche Fallstricke und Herausforderungen bezüglich der Datensammlung durch IoT Geräte. Entsprechend sollten sich Unternehmen rechtlich gut absichern und beraten lassen, um Strafen zu vermeiden.

6. Zusammenfassung & Ausblick

Die Marketing Automatisierung hat, begonnen in der Mitte des 20. Jahrhunderts bis in die heutigen 2020er Jahre eine sehr dynamische Entwicklung durchlaufen. Die Marketing Automatisierung hat zahlreiche Anwendungsbereiche. Die derzeit häufigsten sind die Verteilung von Content auf Social Media, das Versenden von Willkommens-E-Mail-Sequenzen sowie das Pflegen von Leads. Aktuell präsente Trends in der Marketing Automatisierung sind die Nutzung von generativer KI zur Erstellung von Content, die Hyper-Personalisierung von Inhalten, das Omnichannel Marketing sowie die Nutzung des Internet of Things zur Generierung von Marketingdaten. Die genannten Trends bieten sowohl Chancen als auch Risiken. Chancen liegen zu einem Großteil in der Möglichkeit einer gezielteren Kundenansprache, Risiken liegen zur Mehrheit bei rechtlichen Fragestellungen. Das immer rasantere Voranschreiten der technischen Entwicklung, vor allem im Bereich der künstlichen Intelligenz, hat schon jetzt aktuelle entscheidende Marketing Trends hervorgebracht. Es ist anzunehmen, dass sich diese Entwicklung nicht verlangsamt. Dementsprechend ist es für Unternehmen heute entscheidend aktuelle Entwicklungen in der Marketing Landschaft ernst zu nehmen und für sich zu nutzen, um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben.

Literaturempfehlung: In Quellen wie "Digital Connection: Die bessere Customer Journey mit smarten Technologien" von Brandão und Wolfram, Artikeln auf Webseiten wie sortlist.de, und dem Sammelband "Dialogmarketing Perspektiven 2018/2019" des DDV e.V. werden diese Aspekte vertieft und mit praktischen Beispielen unterlegt. Diese Quellen beleuchten, wie IoT in Kombination mit fortschrittlichen CRM-Systemen das Marketing revolutionieren kann, indem sie personalisierte, kontextbezogene Kundenerlebnisse schaffen und gleichzeitig neue Herausforderungen in Bezug auf Datenmanagement und -sicherheit mit sich bringen.

Literatur

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