Weltweit setzen Marketingteams zunehmend auf Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) als praktisches Werkzeug, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen, und bewegen sich somit weg von einer rein experimentellen oder futuristischen Wahrnehmung. Eine kürzlich durchgeführte, umfassende Studie der SAS, eines führenden Anbieters von Analytics-Software, zeigt, dass sich der Einsatz von GenAI im Marketing vom Konzept hin zu tatsächlichen Anwendungen in der Praxis verschoben hat, die Kampagnen und Kundenbindung verbessern. In der Region Europa, Nahost und Afrika (EMEA) zeigen Marketingteams eine bemerkenswert hohe Akzeptanzrate, was einen breiteren Trend widerspiegelt: Die Nutzung von KI geht über grundlegende Aufgaben wie automatisierte E-Mail-Antworten und einfache Datenanalyse hinaus und umfasst zunehmend komplexe Funktionen wie personalisierte Content-Erstellung, prädiktive Analysen und die Generierung synthetischer Daten zur Verfeinerung von Modellen und zur Simulation von Kundeninteraktionen. Diese Erweiterung über traditionelle KI-Grenzen hinaus markiert eine bedeutende Transformation im Marketing. War GenAI früher auf repetitive Aufgaben und grundlegende Verbraucherinsights beschränkt, ermöglicht es heute, detaillierte Customer Journey Maps zu entwickeln, die Kundenbedürfnisse und -präferenzen präzise vorhersagen. Dieses verbesserte Verständnis unterstützt gezieltere Werbung, maßgeschneiderte Inhalte und bereicherte Kundenerlebnisse in jeder Interaktion. Zudem entwickelt sich das Marketing vom statischen Datenanalyseansatz hin zu einer dynamischen Trendevaluierung. Durch den Einsatz fortschrittlicher maschineller Lernverfahren analysieren Marketer historische Daten und prognostizieren zukünftige Trends, was proaktive Kampagnenanpassungen und strategische Entscheidungen erleichtert – ein Vorteil im Wettbewerb durch das antizipieren von Marktverschiebungen und Kundenforderungen. Aufkommende Anwendungen wie die Erstellung synthetischer Daten gewinnen an Dynamik. Synthetische Daten, die von GenAI-Algorithmen generiert werden, verbessern die Genauigkeit prädiktiver Modelle, ohne den Datenschutz zu gefährden, und ermöglichen es Marketern, Szenarien zu simulieren – etwa, wie unterschiedliche Kundensegmente auf neue Produkte oder Botschaften reagieren könnten – wodurch Strategien vor der Implementierung optimiert werden können. Neben synthetischen Daten helfen GenAI-gestützte Content-Generation-Tools bei der schnellen und effizienten Erstellung hochwertiger Marketingmaterialien, darunter personalisierte E-Mails, Inhalte für soziale Medien und überzeugende Werbetexte.

Diese Werkzeuge versetzen Marketer in die Lage, die Content-Produktion zu skalieren, während die Personalisierung erhalten bleibt – ein entscheidender Faktor, um die heutigen Verbraucher anzusprechen, die relevante und zeitnahe Kommunikation erwarten. Die Integration von GenAI fördert zudem eine datengetriebene Marketingkultur. Teams, die diese Technologien einsetzen, gewinnen tiefere Einblicke in das Verhalten und die Schmerzpunkte ihrer Kunden, was eine agile und informierte Strategie ermöglicht, die eng an den übergeordneten Geschäftszielen ausgerichtet ist. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass Kampagnen messbare Ergebnisse bei Kundengewinnung, -bindung und Markenloyalität liefern. Die Studie weist jedoch auch auf Herausforderungen hin, etwa Datenschutzbedenken, ethische Fragestellungen und die Notwendigkeit robuster Governance-Frameworks. Transparenz in der KI-Funktion sowie der Erhalt des Verbraucher-vertrauens bleiben essenziell für eine verantwortungsvolle und nachhaltige Nutzung von GenAI. Blickt man in die Zukunft, verspricht die Weiterentwicklung von GenAI im Marketing große Chancen, angetrieben von kontinuierlichen Fortschritten in KI-Algorithmen und einer steigenden Verfügbarkeit von Daten, die Innovationen befeuern. Je mehr Teams GenAI einsetzen und experimentieren, desto wahrscheinlicher ist es, dass neue Anwendungsfelder entdeckt werden, die das Kundenengagement und die Markenkommunikation revolutionieren können. Zusammenfassend betont die SAS-Studie einen entscheidenden Wandel: Generative Künstliche Intelligenz wird mittlerweile als ein essenzielles, praktisches Asset anerkannt, nicht mehr nur als spekulative Technologie. Die zunehmenden Anwendungsfälle – von Trendprognosen und Customer Journey Mapping bis hin zu synthetischen Daten und Content-Erstellung – demonstrieren die transformativen Auswirkungen von GenAI im Marketing. Mit verantwortungsvoller Nutzung können Organisationen in der EMEA-Region und darüber hinaus bedeutende Wachstumschancen, tiefere Kundeninsights und Wettbewerbsvorteile erschließen.