KI-Personalisierung: 5 Beispiele + Herausforderungen für Unternehmen

Personalisierte Kundenerlebnisse sind zur Basis von Wettbewerbsvorteilen geworden. Es ist jedoch nicht damit getan, Menschen in E-Mails mit dem Vornamen anzusprechen. Konsumenten erwarten personalisierte Interaktionen und 76% von ihnen sind frustriert, wenn das nicht der Fall ist.

Für ein personalisiertes Erlebnis muss jeder physische und virtuelle Touchpoint so gestaltet sein, dass er den Kontakt direkt anspricht. Es kann aber schwierig sein, dies in großem Umfang umzusetzen. Aus diesem Grund überlegen 92% der Unternehmen, Personalisierung mithilfe von KI umzusetzen. Sie bringt Kunden mit den Inhalten in Verbindung, was sie wirklich wollen. So entstehen zahllose neue Möglichkeiten für mehr Umsatz – die Rentabilität steigt, das Wachstum beschleunigt sich.

Was ist KI-Personalisierung?

KI-Personalisierung nutzt demografische Daten und früheres Kundenverhalten – z. B. den Browser- und Kaufverlauf sowie Social Media Interaktionen – um spezifische Bedürfnisse und Vorlieben der Person zu ermitteln. Mit diesen Erkenntnissen kann die Technologie vorhersagen, wofür jemand sich interessieren könnte und dann Produktempfehlungen in Echtzeit geben.

Ein Beispiel für KI-Personalisierung ist die Rubrik "Kunden haben auch gekauft" auf einer Ecommerce-Website, die Kunden anregen soll, weitere Artikel zum Warenkorb hinzuzufügen. Dieses Feature wird für Unternehmen zunehmend unverzichtbar, da sie es ihnen ermöglicht, Interaktionen in großem Umfang anzupassen. Das steigert Kundenbindung, Konversionsraten und Umsatz.

Was ist Hyper-Personalisierung?

Bei der Hyper-Personalisierung geht die KI-Kundenerfahrung noch einen Schritt weiter: Unternehmen können mit Kunden persönlich in Kontakt zu treten. Das Marketingteam kann Botschaft, Inhalt, Angebote und Produktempfehlungen auf eine Person maßschneidern.

Eine Studie von McKinsey zeigt: Schnell wachsende Unternehmen erzielen 40% mehr Umsatz durch Hyper-Personalisierung im Vergleich zu langsamer wachsenden Wettbewerbern. Denn sie nutzen ihre Daten um zu bestimmen, wie sie ein bestimmtes Kundenbedürfnis zu einem bestimmten Zeitpunkt bestmöglich erfüllen können.

Wie KI das Kundenerlebnis verbessern kann

82% der Unternehmen verbessern das Kundenerlebnis mithilfe von KI-Personalisierung. Sie werden dafür mit einer 5- bis 8-fachen Rendite der Marketingausgaben belohnt. KI-Personalisierung ist deshalb eine gute Wahl, weil Unternehmen so die kleinen Details identifizieren und Kunden begeistern können. Diese Details lassen sich dann in großem Umfang nutzen, um den Umsatz zu steigern und Abwanderung an Konkurrenten zu verhindern.

Personalisierte Produktempfehlungen

Wenn Kunden zum ersten Mal etwas kaufen, sehen 67% relevante Produktempfehlungen als wichtigstes Kriterium für die Kaufentscheidung.

In einem umkämpften und lauten Markt ermöglicht es KI-Personalisierung große Mengen an historischen Daten zu sammeln und zu analysieren. Basierend darauf werden relevante Empfehlungen in Echtzeit generiert. Mithilfe dieser Methode steigerte die Kosmetikmarke Yves Rocher die Kaufrate um das 11-fache (im Vergleich zu einer Top-Seller-Empfehlung).

KI-gestützte Chatbots

Wenn Kunden auf Ihrer Website auf Probleme stoßen oder Fragen haben, brauchen Sie ein skalierbares Support-Angebot. Herkömmliche Chatbots waren eine einigermaßen funktionale Lösung, verursachten mit ihren vorprogrammierten, regelbasierten Antworten aber eigene Probleme. Glücklicherweise hat sie die KI in diesem Bereich stark weiterentwickelt. KI-Chatbots können Kundenanfragen heute deutlich besser verstehen und aus verangenen Konversationen lernen. Sie ahmen menschliche Konversationen nach und optimieren so das Online-Erlebnis.

The Thinking Traveller wurde fünf Jahre in Folge zum besten Villenvermieter der Welt gewählt. Das Unternehmen weiß, wie wichtig ein hervorragendes Kundenerlebnis ist und setzt daher Web-Optimierungstools als zentralen Bestandteil der Online-Strategie ein. Damit wurden 33% mehr Online-Buchungen erreicht.

Personalisierte Website-Inhalte

KI-Personalisierung ist nicht nur für Erstkäufer interessant; 78% der Kunden geben an, dass sie eher erneut kaufen, weil sie das Gefühl haben, dass das Unternehmen sie besser kennt. Mit KI-Personalisierung können Unternehmen ihren Kunden zum passenden Zeitpunkt genau jene Inhalte zeigen, die sie sehen wollen. Eine starke Web-Personalisierungsstrategie hilft Marketers dabei deutlich mehr zu erreichen, als rein breite Zielgruppen ansprechen und individuelle Erfahrungen anzubieten.

HP Tronic ist führender Anbieter für Unterhaltungselektronik und Haushaltsgeräte auf dem tschechischen und slowakischen Markt. Mithilfe von KI konnte das Unternehmen seine Website-Inhalte personalisieren und so die Konversionsrate für Neukunden um 136% steigern.

Personalisierte E-Mails

Von den Unternehmen, die KI für Personalisierung eingesetzt haben, taten dies 87% zur Verbesserung ihres E-Mail-Marketings. Organisationen brauchen bessere E-Mail-Marketing-Kampagnen, damit ihre Nachrichten nicht mehr als Spam eingestuft und ihre Domains gesperrt werden.

Von der Willkommens-E-Mail bis hin zu Follow-Ups nach dem Kauf: kontextbezogene Kommunikation garantiert, dass die richtige Nachricht zur richtigen Zeit an die richtige Person gesendet wird. Der britische Möbeleinzelhändler DFS nutzt die Vorteile der KI-Personalisierung im E-Mail-Marketing. Dadurch, dass das Senden der nächsten E-Mail auf der letzten Kundeninteraktion basierte, steigerte DFS die Konversionsrate um 4,2% und den Umsatz um 3,9%.

Personalisiertes Anzeigen-Targeting

Jeden Tag sieht die durchschnittliche Person 4.000-10.000 Anzeigen. Um wahrgenommen zu werden und in Erinnerung zu bleiben, müssen diese sich also von anderen abheben. Mit KI erstellen Unternehmen personalisierte Werbung nahezu in Echtzeit. Dabei werden wichtige demografische und verhaltensbezogene Daten – wie etwa Social-Beiträge, Kommentare, Likes und Shares – einebzogen. Vor dem Einsatz von KI war dies unmöglich.

Rapha Racing ist im umkämpften Markt für Fahrradbekleidung tätig. Um sich abzuheben, implementierte Rapha Racing in nur einer Stunde die personalisierte Anzeigenausrichtung von Bloomreach Engagement. So verbesserte sich der Überblick über die Marketingausgaben und die Kaufereignisse im Facebook Ads Manager stiegen um 31%.

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Herausforderungen bei der KI-Personalisierung

Der Markt boomt. Viele Unternehmen geben bereits mehr als die Hälfte ihres Budgets für KI-Personalisierung aus. Es gibt jedoch einige Herausforderungen, die Unternehmen beachten müssen, damit sie die Chancen von KI-Personalisierung optimal nutzen können.

Definition von Benutzersegmenten

Marketers wissen um die Bedeutung von Kundensegmentierung: Eine gute Segmentierung steigert das Verständnis von Kundenproblemen um 60% und erhöht die Wahrscheinlichkeit Kundenabsichten richtig einzuschätzen um 130%. Vielen Unternehmen fällt es jedcoh schwer sich auf auf einen Zielmarkt zu einigen. Schließlich gibt es viele Maßstäbe, nach denen man einen Markt segmentieren kann: unter anderem Demografie, Geografie, Psychogramme, Verhalten oder Werte.

Eine der effektivsten Segmentierungsmethoden ist die Erstellung von Buyer Personas. Wird ein Segment über eine fiktive Person und nicht über eine Aufzählung von Attributen definiert, erleichtert das die gesamte interne Kommunikation und stellt die Persona bei Entscheidungen in den Vordergrund.

Datenschutz

Trotz strenger Regulierungen wie der DSGVO vertrauen nur 51% der Kunden darauf, dass Unternehmen ihre Daten sicher aufbewahren und verantwortungsvoll nutzen. Es besteht also nach wie vor eine Diskrepanz zwischen der KI-Begeisterung in Unternehmen und dem Vertrauen der Kunden.

Bei der Einführung einer KI-Personalisierung muss hohe Transparenz Vorrang haben. Klare Datenschutzrichtlinien sollen erklären, welche Daten gesammelt werden und wie sie für die Personalisierung genutzt werden. So lässt sich das Vertrauen der Kunden wiederherstellen.

Wie Sie die Stimmung auf Kundenseite miteinbeziehen

Bei der KI-Personalisierung gibt es einen schmalen Grat zwischen relevanten Kundenerlebnissen und solchen, die eher unheimlich sind. So wurden in diversen Kampagnen beispielsweise Frauen per E-Mail zu ihrer Schwangerschaft beglückwünscht, ohne dass die Organisation davon hätte wissen dürfen. In einigen Fällen wussten die Frauen es selbst nicht. Hier ist KI-Personalisierung klar zu weit gegangen, weil sich die Art der Datennutzung aufdringlich anfühlt.

Nur weil eine Organisation bestimmte Daten hat oder aus diesen Schlussfolgerungen ziehen kann, sollte sie diese Daten noch lange nicht nutzen. Unternehmen sollten immer überlegen, welche Daten sie aus Kundensicht haben und Kampagnen anhand von Kundenfeedback verfeinern (oder bestenfalls Kampagnen auf Zero-Party-Daten basieren).

Kosten und Mittel für die Umsetzung

Laut Gartner ist die größte Herausforderung für Marketers bei der Umsetzung ihrer digitalen Strategien die Nutzung integrierter Kundendaten in Kampagnen. Insbesondere mangelnde Abstimmung zwischen internen Teams kann verhindern, dass die Kampagne eine klare Richtung findet.

Eine einheitliche KI-Personalisierungsstrategie kann kostspielig sein, insbesondere für kleinere Unternehmen mit begrenzten Mitteln. Den besten ROI erzielt ein Unternehmen, wenn es seine Absichten von Anfang an klar festlegt und kommuniziert – beginnend mit der Definition von Nutzersegmenten.

KI-Personalisierung als Wettbewerbsvorteil nutzen

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