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Empfehlungen, dynamische Inhalte und Kontext-Anpassung

Karin Bacher | 25.06.2025 11:00
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<p><strong>Empfehlungssysteme</strong> sind eines der bekanntesten Gesichter der Personalisierung. Ob &bdquo;Kunden, die X angesehen haben, kauften auch&hellip;&ldquo; bei Amazon oder personalisierte Filmvorschl&auml;ge bei Netflix &ndash; solche Systeme sind mittlerweile im digitalen Alltag verankert. 2025 sind sie noch intelligenter und breitfl&auml;chiger im Einsatz. KI-gest&uuml;tzte Empfehlungen haben sich zu einem wahren <strong>&bdquo;Booster&ldquo; im E-Commerce</strong> entwickelt. Unternehmen analysieren das Kundenverhalten mit KI, erkennen Muster und erstellen pers&ouml;nliche Produktvorschl&auml;ge sowie Shopping-Erlebnisse. Besonders <strong>Hyperpersonalisierung</strong> hebt das auf die n&auml;chste Stufe: Hier werden Empfehlungen in <strong>Echtzeit optimiert</strong>, kontinuierlich getestet und dynamisch angepasst. Beispielsweise kann die Reihenfolge der empfohlenen Produkte sich live &auml;ndern, wenn der Nutzer ein bestimmtes Produkt l&auml;nger betrachtet &ndash; das System lernt sofort aus diesem Signal.</p>
<p><strong>Dynamische Content-Anpassung</strong> stellt sicher, dass jeder Empf&auml;nger genau die Botschaft, das Angebot oder das Produkt sieht, das f&uuml;r ihn am relevantesten ist. Technisch werden hierzu Platzhalter in Kampagnen (E-Mails, Webseiten, Anzeigen) mit individuellen Inhalten aus dem CRM oder aus Echtzeit-Produktfeeds gef&uuml;llt. Ein klassisches Beispiel sind <strong>personalisierte Produktempfehlungen</strong> im E-Commerce: Basierend auf der bisherigen Browsing- und Kaufhistorie werden automatisch diejenigen Produkte in einer Mail oder auf der Startseite angezeigt, die zum individuellen Geschmack passen (z.B. <em>&bdquo;&Auml;hnlich wie Ihr letzter Kauf&ldquo;</em> oder <em>&bdquo;Empfohlen f&uuml;r Sie&ldquo;</em>-Sektionen). Auch Preise oder Rabatte k&ouml;nnen personalisiert werden &ndash; etwa exklusive Loyalty-Angebote f&uuml;r Vielk&auml;ufer. Im Reise- und Tourismus-Marketing sieht man z.B. dynamische Angebote, die vergangene Urlaube des Kunden aufgreifen (&bdquo;Wir haben neue Traumstr&auml;nde f&uuml;r Sie, passend zu Ihrer letzten Reise nach Thailand&ldquo;). <strong>Kontextuelle Personalisierung</strong> ber&uuml;cksichtigt zudem den aktuellen Kontext des Nutzers: Wetter, Standort, Uhrzeit oder Ger&auml;tetyp. So k&ouml;nnte ein Entertainment-Streamingdienst tags&uuml;ber andere Empfehlungen highlighten (Familienfilme f&uuml;r die Kinder am Nachmittag) als sp&auml;tabends (Serien f&uuml;r Erwachsene), abh&auml;ngig davon, wer wahrscheinlich gerade schaut.</p>
<p>Eine besonders wirkungsvolle Variante ist die Nutzung von <strong>personalisierten Medien</strong>: Dynamisch generierte <strong>Grafiken oder Videos</strong>, die f&uuml;r jeden Nutzer einzigartige Elemente enthalten (z.B. Name, vergangene Aktivit&auml;ten, Treuepunkte-Stand, pers&ouml;nliche Angebote). Solche individualisierten visuellen Inhalte stechen ins Auge und erh&ouml;hen nachweislich die Interaktion. All dies passiert automatisiert im Moment der Interaktion. Hier kommt die <strong>KI-Technologie</strong> ins Spiel (dazu mehr im n&auml;chsten Abschnitt): Mit Machine Learning l&auml;sst sich aus unz&auml;hligen Datenpunkten in Millisekunden entscheiden, welcher Content f&uuml;r diesen einen User gerade optimal ist. Im Ergebnis verschwimmt die Grenze zwischen Marketingkampagne und individuellem Beratungsgespr&auml;ch &ndash; <strong>jede Ausspielung wird zum Unikat</strong>, abgestimmt auf den jeweiligen Empf&auml;nger und seinen Kontext.</p>
<p>F&uuml;r <strong>Cross-Selling</strong> (erg&auml;nzende Produkte anbieten) und <strong>Upselling</strong> (h&ouml;herwertige Produkte anbieten) sind solche personalisierten Empfehlungen Gold wert. Ein Kunde bekommt idealerweise genau die Zusatzangebote, die f&uuml;r ihn relevant sind, was die Wahrscheinlichkeit eines Zusatzkaufs deutlich erh&ouml;ht. So zeigt etwa Spotify personalisierte Playlisten-Vorschl&auml;ge an (Cross-Sell von mehr Content), oder ein B2B-Softwareanbieter empfiehlt im Kunden-Dashboard passende Zusatzmodule basierend auf der aktuellen Nutzung (Upsell). Unternehmen, die hier erfolgreich hyperpersonalisieren, treffen laut Studien viel eher den Geschmack der Kunden und <strong>regen Kaufabsichten st&auml;rker an</strong>.</p>
<p>Wichtig ist dabei die <strong>KI-gest&uuml;tzte kontinuierliche Optimierung</strong>. Zufriedene Kunden kommen wieder &ndash; was direkt den Customer Lifetime Value steigert. Beispielsweise hat Starbucks durch KI-personalisierte Angebote in seiner App erreicht, dass Kunden sich individuell abgeholt f&uuml;hlen &ndash; mit &uuml;ber 400 000 Varianten an Nachrichten, die je nach Vorlieben und Kaufhistorie ausgespielt werden. Die Kunden &bdquo;sp&uuml;ren&ldquo;, dass die Marke sie versteht, was Loyalit&auml;t schafft. Auch kleinere Unternehmen k&ouml;nnen via KI inzwischen sehr spezifische Empfehlungen generieren, etwa auf Basis von <strong>&Auml;hnlichkeitsmodellen</strong> (&bdquo;Du k&ouml;nntest diesen Wein m&ouml;gen, weil er dem von dir bewerteten &auml;hnelt&ldquo;). Eine Weinhandels-Plattform TastryAI geht sogar so weit, Kunden per KI <strong>Weine nach individuellem Geschmack</strong> zu empfehlen &ndash; nach einem kurzen Quiz werden Weine, die dem Profil entsprechen, vorgeschlagen, was die Kundenbindung massiv erh&ouml;ht hat.</p>
<p>Die strategische Entwicklung hierbei: Empfehlungen werden nicht mehr isoliert in einem Kanal betrachtet, sondern <strong>ganzheitlich</strong>. Die &bdquo;Next Best Offer&ldquo; kann &uuml;ber E-Mail, Website oder Chatbot ausgespielt werden &ndash; je nachdem, wo der Kunde grade aktiv ist (womit wir wieder bei Omnichannel w&auml;ren). Somit verzahnt sich Cross-/Upselling mit Journey-Orchestration. Klar ist, dass personalisierte Empfehlungen zu den <strong>umsatzst&auml;rksten Personalisierungsma&szlig;nahmen</strong> geh&ouml;ren. Damit solche Systeme erfolgreich bleiben, ist jedoch <strong>Vertrauen</strong> wichtig: Die Empfehlungen m&uuml;ssen hilfreich wirken, nicht manipulierend. Transparenz (&bdquo;Empfohlen aufgrund Ihres Kaufes von X&ldquo;) kann hier dazu beitragen, dass Kunden die Personalisierung als Mehrwert und nicht als Bevormundung empfinden.</p>