OpenAI & Direct Marketing – so erstellen Sie individuelle Texte für einzelne Kund:innen
Seit ChatGPT ist OpenAI in aller Munde. Der „magische“ Chatbot, der von OpenAI entwickelt wurde, wird in verschiedenen Branchen als wahrer Gamechanger gefeiert.
Das Prinzip ist simpel: Man stellt dem Chatbot, dessen Nutzungsoberfläche an einen Messenger Dienst erinnert, eine beliebige Frage und wartet auf die Antwort, die durch die künstliche Intelligenz generiert wird. Die Anwendungsbereiche sind vielseitig – von Anfragen über „Schreibe mir ein Liebeslied über meine Freundin namens Dörte im Stil von Ed Sheeran“, oder „Ich nutze folgendes JavaScript: […] und erhalte diese Fehlermeldung: […] – was mache ich falsch?“ erstaunt ChatGPT Tech-Enthusiast:innen auf der ganzen Welt.
AI won’t replace you – a person using AI will
Dieses bekannte Zitat unbekannter Herkunft zeigt, dass der Mensch weiterhin eine wichtige Rolle im Einsatz von KI spielen wird. Zur effektiven Generierung von Wettbewerbsvorteilen ist es jedoch unerlässlich, über die bekannte Nutzungsoberfläche hinauszudenken. Wie die Grafik unten zeigt, hat ChatGPT binnen kürzester Zeit die 1-Million-User Marke überschritten. Damit kann man davon ausgehen, dass sich Personen in den Bereichen Development, Text und Beratung auf der ganzen Welt der Power von ChatGPT bedienen werden, um ihre Prozesse zu vereinfachen.
Dieser Beitrag fokussiert nicht die Funktionalitäten der allseits bekannten Nutzungsoberfläche von ChatGPT, sondern die Power und Vielseitigkeit der OpenAI-API. Konkret wird ein Szenario aus dem Bereich „Data Driven Marketing“ unter der Verwendung der API und strukturierter Daten von Kund:innen vorgestellt, dass das Potential hat, die Branche zu revolutionieren. Wir zeigen, wie die Content Erstellung mithilfe von generative AI und strukturierter Daten erfolgen kann. In diesem Beispiel werden die Salesforce Marketing Cloud und die Salesforce Data Cloud als Kund:innen- bzw. Marketingsysteme genutzt.
Vorgehensweise zur Nutzung der API von OpenAI
Unabhängig vom Use Case ist das Vorgehen für alle Use Cases identisch und folgt den drei Schritten der abgebildeten Grafik:
1. Datenaufbereitung
Zuerst werden die Daten so strukturiert, dass sie verarbeitet werden und daraus ein Prompt, also ein Befehl generiert werden kann, der in die AI geleitet wird.
2. Prompt Design
Im 2. Schritt werden Kontextdaten hinzugefügt, mit denen der Befehl eindeutig von der AI verstanden werden kann und auf dessen Basis die Antwort generiert wird.
3. Finetuning
Zuletzt werden die Antworten analysiert und die Prompts so angepasst, dass die Antworten perfekt werden.
Dies geschieht so lange, bis die Inhalte, die von der KI generiert werden, den gestellten Qualitätsanforderungen entsprechen.
Automatisierte, personalisierte Content Erstellung
Die breite Datenbasis über Kund:innen aus verschiedenen Quellsystemen, die über die Salesforce Data Cloud aufgebaut werden kann, stellt die Basis für die personalisierte Ansprache von Kund:innen dar. Insbesondere für die Erstellung des Contents mittels generative AI ist ein breiter Datensatz an Kund:innen von Vorteil, da die Qualität der Ergebnisse, die die AI liefert, mit der Anzahl der zur Verfügung gestellten Informationen steigt.
Üblicherweise steigt außerdem die Anzahl der Interaktionen mit einem Werbemittel mit dem Grad der Personalisierung. Daher werden in der Salesforce Data Cloud Segmente gebildet bzw. werden in der MarketingCloud mittels definierter Parameter Inhalte auf Basis der Segmentierung personalisiert. Um schließlich ein Maximum an Interaktionen zu erzielen, müsste also im Extremfall für einzelne Kund:innen ein eigener Text geschrieben werden, was von Menschenhand natürlich nicht umsetzbar wäre. Generative AI kann diesen Traum aller Marketer allerdings verwirklichen.
Das folgende Szenario nutzt einen Onlinehandel für Musikinstrumente, das Prinzip lässt sich aber auf alle erdenklichen Branchen umlegen.
Datenaufbereitung
Es wird eine beispielhafte Datenbank an Kund:innen unter der Verwendung eines breiten Datensatzes verwendet, also mit verschiedenen Informationspunkten.
Prompt Design
Nun wird der Datensatz mit zusätzlichen Informationen angereichert, die der AI den nötigen Kontext gibt, um das gewünschte Ergebnis zu generieren. In diesem Beispiel lassen wir einen Einleitungstext für eine E-Mail generieren.
Hinsichtlich des Stiles des Textes und Informationen über die Kund:innen, können beliebig viele Parameter hinzugefügt werden, die dabei helfen, den Output entsprechend zu verfeinern.
Finetuning
Nun kann der fertige Prompt an die API geschickt und das Ergebnis analysiert werden.
(siehe Abbildung oben)
Der erste Versuch wirkt noch etwas steif und maschinell, weshalb wir das Modell nun mit zusätzlichen Parametern verfeinern:
Der zweite Versuch wirkt bereits deutlich menschlicher. Nun kann das Modell weiter angepasst werden, bis die Responses den Anforderungen der Marketers entsprechen.
Anschließend werden programmatisch Prompts für die gesamte Datenbank generiert und an die API geschickt, die Antwort abgegriffen und in eine Data Extension gespeichert. Die Informationen aus der Data Extension werden nun in der Salesforce Marketing Cloud individuell für alle Empfänger:innen in die E-Mail eingefügt.
Die endgültige Lösung für automatisierte Content Erstellung?
Generell sollte bei der Datenvorbereitung genug Zeit investiert werden, um fehlende Datenpunkte entsprechend herauszufiltern bzw. um das Modell so weit zu verfeinern, dass es mit fehlenden oder fehlerhaften Daten umzugehen weiß.
Außerdem sollten die Responses auch nach der letzten Finetuning Phase erneut stichprobenartig kontrolliert werden, um die Qualität des Textes sicherzustellen. Solange der Content nicht den Anforderungen entspricht, sollte das Modell weiter verfeinert werden.
Zuletzt ist wichtig zu erwähnen, dass der Use Case sowie die in die API geladenen Daten hier nur als Beispiel dienen. Obwohl ein derartiger Use Case technisch einfach umsetzbar ist, sollten das Design der Prompts, unter der Verwendung der entsprechenden Daten der Kund:innen, immer datenschutzrechtlich abgesichert werden.
Autor: Oliver Aichinger
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