Nikolaus Daum

• Diese Masterarbeit befasst sich mit der Automatisierung im digitalen B2B-Marketing,insbesondere dem Account-Based-Marketing unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz. Das erste Kapitel umfasst die theoretischen Grundlagen, einschließlich einer Einführung in die Materie der Künstlichen Intelligenz und der Beschreibung der Analytischen und Generativen KI samt ihrer Anwendung im B2B-Marketing und Account-Based-Marketing. Das zweite Kapitel analysiert die Rolle der Künstlichen Intelligenz im Marketing. Es wird analysiert, wie Analytische Künstliche Intelligenz zur Datenverarbeitung, Vorhersage und Optimierung von Marketingstrategien beiträgt, während Generative Künstliche Intelligenz die automatisierte Erstellung von Inhalten und personalisierter Kund*innenkommunikation ermöglicht. Darüber hinaus werden die zentralen Herausforderungen aufgezeigt, denen Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung dieser Technologien gegenüberstehen. Das dritte Kapitel widmet sich der Automatisierung des kontobasierten Marketingprozesses durch den gezielten Einsatz Analytischer und Generativer Künstlicher Intelligenz. Es wird untersucht, wie Künstliche Intelligenz in die verschiedenen Phasen des Account-Based-Marketings, von der Zielkund*innenidentifikation über die Personalisierung bishin zur Leistungsmessung, integriert werden kann, um Marketingstrategien effizienter und datengesteuert zu gestalten. Daran schließt sich die empirische Arbeit an, die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführt wird. Ziel dieser Empirie ist es zu analysieren, wie Unternehmen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Account-Based-Marketingeinschätzen, welche Chancen und Herausforderungen sie sehen und inwieweit Künstliche Intelligenz in der Praxis bereits zur Automatisierung von Prozessen eingesetzt wird. Abschließend werden praktische Ansätze für die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Marketing-Prozesse vorgestellt, gefolgt von einem Fazit, dasdie Bedeutung von Automatisierungen im B2B-Marketing und den strategischen Einsatz von KI kritisch reflektiert.
• This master's thesis deals with automation in digital B2B marketing, in particular account-based marketing using artificial intelligence. The first chapter covers the theoretical foundations, including an introduction to artificial intelligence and a description of analytical and generative AI and their application in B2B marketing and account-based marketing. The second chapter analyses the role of artificial intelligence in marketing. It analyses how Analytical Artificial Intelligence contributes to data processing, prediction and optimisation of marketing strategies, while Generative Artificial Intelligence enables the automated creation of content and personalized customer communication. It also highlights the main challenges that companies face when implementing and utilising these technologies. The third chapter is dedicated to the automation of the account-based marketing process through the targeted use of analytical and generative artificial intelligence. It examines how artificial intelligence can be integrated into the various phases of account-based marketing, from target customer identification to personalisation and performance measurement, in order to make marketing strategies more efficient and data-driven. This is followed by the empirical study conducted as part of this thesis. The aim of this study is to analyse how companies assess the use of artificial intelligence in account-based marketing, what opportunities and challenges they see and to what extent artificial intelligence is already being used in practice to automate ABM processes. Finally, practical approaches for the implementation of AI in ABM processes are presented in the ‘Recommendations for action’ section, followed by a conclusion that reflects on the importance of automation in B2B marketing and the strategic use of AI.