Personalisierung durch KI: Wie tief geht sie?

Heutzutage ist die Personalisierung durch KI entscheidend für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Kunden erwarten maßgeschneiderte Erlebnisse, die auf ihre individuellen Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind.

Eine personalisierte Kundenansprache führt nicht nur zu höherer Kundenzufriedenheit, sondern stärkt auch die Kundenbindung und kann die Konversionsraten sowie den Umsatz erheblich steigern.

Studien zeigen, dass Unternehmen, die auf Personalisierungsstrategien setzen, messbare Erfolge verzeichnen und im Vergleich zu ihren Mitbewerbern besser abschneiden.

Was ist Personalisierung?

Insbesondere im Marketing taucht der Begriff „Personalisierung“ häufig auf, doch was genau ist darunter zu verstehen?!

Personalisierung bezieht sich auf die Anpassung von Produkten, Dienstleistungen oder Inhalten an die individuellen Bedürfnisse eines Kunden. Dies geschieht durch die Analyse von Nutzerdaten wie demografischen Informationen, Kaufverhalten, Interaktionsmuster, Anwenderprofilen und anderen Daten, um ein einzigartiges und relevantes Erlebnis für jeden Kunden zu schaffen. Als Konsequenz mündet das im besten Falle in der Loyalität und dem Vertrauen der Kunden und Kundinnen.

Kennen wir nicht alle dieses wertschätzende Gefühl, das in uns aufkommt, wenn wir etwas Persönliches und Individuelles erhalten? Vor der digitalen Wende gab es zahlreiche solcher Beispiele, die sehr simpel und im Kern erklären, was Personalisierung bedeutet: Maßgeschneiderte Kleidung, die genau nach den eigenen Wünschen und Maßen gefertigt wurde, war mehr als nur ein Kleidungsstück – es war Ausdruck von Stil und Individualität. Oder etwa das Zusammenstellen eines Mix-Tapes auf einer selbstgebrannten CD für einen Freund war eine kreative Art, Gefühle auszudrücken und eine gemeinsame Leidenschaft für Musik zu teilen.

Nun, wie lassen sich diese Beipsiele in das Digitale Marketing übertragen?

Beispiele für Personalisierung im digitalen Zeitalter:

E-Mail-Marketing: Personalisierte Werbung basiert auf den Vorlieben und dem Verhalten der Kunden, um relevante Inhalte und Angebote zu bieten.

Wenn Ihr bevorzugter Online-Buchhändler Ihnen eine persönliche Buchempfehlung mit einem Treuerabatt sendet, fühlen Sie sich wirklich geschätzt.

Websites und Apps: Dynamische Inhalte und Echtzeit-Anpassung von Produkten und Empfehlungen basierend auf dem Nutzerverhalten.

Ihre Reise-App schlägt Ihnen nach Ihrem letzten Urlaub dezent neue Ziele vor, die genau zu Ihren bisherigen Vorlieben passen.

E-Commerce: Empfehlungssysteme wie „Kunden haben auch gekauft“ basieren auf früherem Kaufverhalten und dienen dazu, den Warenkorbwert zu erhöhen.

Sie kaufen regelmäßig Kaffeebohnen und erhalten als Empfehlung eine perfekt dazu passende Kaffeemühle, was Ihre Einkaufserfahrung bereichert.

Streaming-Dienste: Plattformen wie Spotify nutzen Personalisierung, um Musikempfehlungen basierend auf der individuellen Hörhistorie zu geben.

Wie bei der beliebten „Mix der Woche“-Playlist von Spotify, die viele Nutzer schätzen, bekommen Sie wöchentlich eine personalisierte Auswahl, die Ihre Lieblingsgenres trifft und Ihnen gleichzeitig neue Künstler vorstellt – eine vertraute und gern gesehene Form der Personalisierung.

Warum ist Personalisierung wichtig?

Die bekannte Aussage „Markets are conversations“ von Karl-Heinz Land bringt es auf den Punkt:

Märkte bestehen nicht nur aus Transaktionen, sondern aus Dialogen zwischen Unternehmen und Kunden. In einer Zeit, in der Kundenbewertungen und Soziale Medien eine immer größere Rolle spielen, ist es entscheidend, den Dialog mit den Kunden zu pflegen. Das bedeutet, auf ihre Bedürfnisse einzugehen, authentisch zu reagieren und echte Beziehungen aufzubauen.

Um dies erfolgreich umzusetzen, sind die „vier C“ von großer Bedeutung:

Contact – Es beginnt mit der Erlaubnis, den Kunden überhaupt ansprechen zu dürfen, sei es durch Double Opt-In (DOI) oder andere rechtliche Zustimmungserklärungen.
Context – Wo befindet sich der Kunde? Das Wissen um den Kontext, in dem der Kunde agiert, ist entscheidend, um die richtige Botschaft zur richtigen Zeit zu übermitteln.
Content – Der Inhalt muss ansprechend und relevant sein, der „Köder“ muss attraktiv sein, um das Interesse des Kunden zu wecken und ihn zu einer Aktion zu motivieren.
Community – Im Idealfall bildet das Unternehmen eine Community, in der sich Kunden untereinander austauschen und ihre Erfahrungen teilen können. Hier wird Personalisierung besonders wichtig, um das Gefühl von „Ich, alles sofort und überall“ zu erfüllen und den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen.

Technische Aspekte der KI-basierten Personalisierung

Die Grundlage für personalisierte Erlebnisse liegt in der Funktionsweise von KI-Algorithmen. Diese Algorithmen durchlaufen mehrere Schritte, um relevante Inhalte für den Nutzer zu generieren. Schauen wir uns das Schritt für Schritt an einem konkreten Beispiel an:

Datensammlung: Der erste Schritt besteht darin, Daten über den Nutzer zu sammeln. Nehmen wir an, es handelt sich um einen Online-Buchhändler. Dieser sammelt Daten über die Bücher, die ein Nutzer ansieht, in den Warenkorb legt oder kauft. Diese Daten können auch mit Informationen über das Surfverhalten (z. B. welche Seiten besucht wurden) und demografischen Daten (z. B. Alter, Geschlecht, Wohnort) kombiniert werden.
Datenanalyse: Im nächsten Schritt analysiert der KI-Algorithmus diese Daten, um Muster zu erkennen. Zum Beispiel könnte der Algorithmus feststellen, dass der Nutzer häufig Science-Fiction-Romane kauft, aber auch Interesse an Biografien zeigt. Dies geschieht durch Techniken des maschinellen Lernens, bei denen die KI aus den Daten lernt, ohne explizit programmiert zu sein, was genau sie suchen soll.
Vorhersage: Basierend auf den erkannten Mustern kann die KI Vorhersagen treffen. In unserem Beispiel könnte der Algorithmus vorhersagen, dass der Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit an einem neuen Science-Fiction-Buch interessiert wäre, das kürzlich veröffentlicht wurde. Diese Vorhersagen werden durch Modelle wie Entscheidungsbäume oder neuronale Netze getroffen, die in der Lage sind, komplexe Zusammenhänge in den Daten zu verstehen.
Personalisierung: Die KI nutzt diese Vorhersagen, um dem Nutzer personalisierte Empfehlungen zu geben. Der Buchhändler könnte dem Nutzer eine personalisierte E-Mail mit Buchempfehlungen schicken oder die Startseite des Online-Shops entsprechend anpassen. Hier kommt die Echtzeit-Anpassung ins Spiel: Wenn der Nutzer das nächste Mal die Website besucht, sieht er möglicherweise direkt Empfehlungen, die auf seinen letzten Aktivitäten basieren.
Feedback-Schleifen: Nach jeder Interaktion des Nutzers mit den personalisierten Inhalten (z.B. ob er auf eine Buchempfehlung klickt oder nicht) wird das Modell weiter verbessert. Dies geschieht durch kontinuierliche Rückmeldung an die KI, wodurch die Algorithmen lernen, noch präzisere Vorhersagen zu treffen.

Herkömmliche Personalisierung vs. Hyper-Personalisierung

Die herkömmliche Personalisierung im Marketing umfasst die Anpassung von Inhalten und Angeboten basierend auf grundlegenden Kundeninformationen wie Namen, Kaufhistorie oder demografischen Daten. Diese Form der Personalisierung ist relativ einfach und begrenzt in ihrem Umfang, da sie oft auf statischen Daten basiert und nicht in Echtzeit erfolgt.

Hyper-Personalisierung hingegen geht einen Schritt weiter, indem sie Technologien wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Echtzeitdaten nutzt, um viel präzisere und individuellere Erlebnisse zu schaffen. Diese Strategie ermöglicht es Unternehmen, subtile Vorlieben und Verhaltensmuster der Kunden zu berücksichtigen und Inhalte oder Angebote in Echtzeit anzupassen.

Vergleichstabelle zwischen herkömmlicher Personalisierung und Hyper-Personalisierung in verschiedenen Aspekten wie Datenbasis, Technologieeinsatz, Reaktionsfähigkeit, Anpassungsgrad und Komplexität.

Eine Tabelle, die die Unterschiede zwischen herkömmlicher Personalisierung und Personalisierung durch KI vergleicht, indem sie Aspekte wie Datenbasis, Technologieeinsatz, Reaktionsfähigkeit, Anpassungsgrad und Komplexität gegenüberstellt.

Allerdings bringt die Hyper-Personalisierung auch Herausforderungen mit sich. Eine übermäßige Personalisierung kann als aufdringlich empfunden werden und das Vertrauen der Kunden untergraben. Zudem stellt sich die Frage, wie Unternehmen sicherstellen können, dass sie die Balance zwischen einer nützlichen Personalisierung und dem Schutz der Privatsphäre der Nutzer wahren. Die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und die transparente Kommunikation darüber, wie Kundendaten genutzt werden, sind hier entscheidend.

Personalisierung durch KI: In der Anwendung

Künstliche Intelligenz bringt das ganze nun auf die nächste Ebene, indem sie Big Data analysiert und Muster im Kundenverhalten erkennt. KI-Algorithmen können in Echtzeit Daten verarbeiten, um personalisierte Inhalte und Empfehlungen bereitzustellen. Durch Maschinelles Lernen können Unternehmen präzise Verhaltensvorhersagen treffen und ihre Marketingstrategien entsprechend anpassen. Technologietrends wie Adaptive Technologie ermöglichen es, Inhalte dynamisch an die Präferenzen der Nutzer anzupassen.

Hyper-Personalisierung im Mittelstand: Maßgeschneiderte Lösungen für kleine und mittlere Unternehmen

Neben den bekannten Anwendungen großer Player, wie Amazon, Netflix, Spotify und co. bietet die Hyper-Personalisierung auch für den Mittelstand erhebliche Vorteile. Dennoch stehen kleinere Unternehmen oft vor der Herausforderung, ausreichende Datenmengen zu generieren und die nötige technische Infrastruktur bereitzustellen. Hier können spezialisierte Dienstleister und maßgeschneiderte KI-Lösungen eine Brücke schlagen, indem sie dem Mittelstand ermöglichen, ihre Personalisierungsstrategien effizient und kostengünstig umzusetzen. Durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Echtzeitdatenanalyse können Unternehmen maßgeschneiderte Erlebnisse schaffen, die speziell auf die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden zugeschnitten sind. Hier einige Anwendungsbeispiele, die zeigen, wie mittelständische Unternehmen von Hyper-Personalisierung profitieren können

Warum das Ende der „dummen“ Loyalty-Programme gekommen ist

Die traditionelle Form von Loyalty-Programmen hat ihre Grenzen erreicht. Diese Programme basieren auf begrenzten Datensätzen und bieten daher nur eingeschränkte Möglichkeiten zur Personalisierung, da sie hauptsächlich auf einfache Kaufdaten angewiesen sind. Diese Datenarmut schränkt die Wirksamkeit dieser Programme erheblich ein.

Die Zukunft gehört intelligenten KI-Assistenten

Intelligente KI-Assistenten verändern dieses Bild grundlegend. Sie nutzen moderne Technologien wie Maschinelles Lernen und Big Data, um umfassende Kundensegmentierung zu erstellen, die weit über einfache Transaktionsdaten hinausgehen. Auf diese Weise können sie Verhaltensmuster erkennen und personalisierte Erlebnisse in Echtzeitbieten. Diese KI-Personalisierung übertrifft herkömmliche Loyalty-Programme bei weitem und schafft ein maßgeschneidertes Kundenerlebnis, das die Kundenbindung deutlich stärkt.

Anonyme Datenplattformen: Datenschutz und Personalisierung vereint

Datenschutz und Privatsphäre sind zentrale Aspekte bei der KI-basierten Personalisierung. Plattformen wie Perfect-ID ermöglichen es den Nutzern, ihre Daten selbst zu verwalten und bewusst freizugeben, während Unternehmen von präzisen Personalisierungsstrategien profitieren, die den Datenschutzvorschriften entsprechen.

Integration und Optimierung bestehender Programme

Ein weiterer Vorteil dieser KI-Assistenten ist ihre einfache Integration in bestehende Programme. Unternehmen können diese Technologien nahtlos hinzufügen, um bestehende Programme durch tiefere Datenanalyse und individuellere Feedback-Schleifen zu erweitern.

Fazit

Die Zukunft der Kundenbindung liegt in intelligenten KI-Assistenten, die traditionelle Loyalty-Programme ablösen. Diese Technologien bieten Unternehmen die Möglichkeit, maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen, die nicht nur effektiv, sondern auch ethisch und rechtlich einwandfrei sind.

Es ist wichtig zu betonen, dass diese Technologien letztendlich Werkzeuge sind. Wie gut sie funktionieren, hängt stark davon ab, wie sie eingesetzt werden. Die Qualität der Personalisierung hängt von der richtigen Kombination aus Daten, Algorithmen und menschlicher Expertise ab. Unternehmen müssen sich darüber im Klaren sein, dass es nicht nur darum geht, die modernste Technologie zu haben, sondern sie auch verantwortungsvoll und zielgerichtet einzusetzen. Lasst uns diese Technologien nutzen, um wirklich wertvolle Erlebnisse zu schaffen, die den Kunden dienen und gleichzeitig ethische und rechtliche Standards einhalten. Lasst uns etwas Gutes daraus machen.

Wie beurteilen Sie diese Entwicklung? Könnte Ihr Unternehmen von diesen Technologien profitieren? Kontaktieren Sie uns.