Personalisierte Angebote durch smarte Algorithmen sind längst gängige Verkaufspraxis. Besonders bei der Nutzung von Social-Media-Plattformen fällt das den meisten vermutlich auf: Man erkundigt sich auf seinem Smartphone nach einem gewissen Produkt, und wenig später tauchen zahllose thematisch passende Anzeigen im eigenen Feed auf. Ein Umstand, der oftmals als störend oder gar aufdringlich empfunden wird. Aber was, wenn derartige Angebote genau das Gegenteil bewirken würden – wenn es sich so anfühlen würde, als hätte jemand zugehört und verstanden, was man wirklich braucht, und dann genau das liefert?
Eben das wollen Unternehmen durch sogenannte "Hyper-Personalisierung" erreichen. Hier ermitteln Algorithmen mittels Künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und präziser Datenanalysen in Echtzeit, was Kund:innen bewegt, und schaffen Angebote, die so individuell sind wie ihre Empfänger:innen. Dies geschieht durch eine Kombination aus hochwertigen Daten, relevanten Inhalten und einer präzisen, kanalgenauen Ausspielung. So will man Wünsche nicht nur erkennen, sondern sie auch unmittelbar erfüllen – mit dem Ziel, eine völlig neue Art der Kundenbeziehung zu schaffen, die von Relevanz und Nähe geprägt ist.
Hyper-Personalisierung in Aktion
Hyper-Personalisierung ist längst nicht mehr nur ein Konzept, sondern bereits gelebte Praxis. Laut Lisa Reith, Director Market Retail beim Marketingtechnologie-Anbieter Premedia, passiert das etwa bei der Personalisierung von Finanzprodukten. So erhält eine junge Absolventin, die gerade ihr Studium beendet hat, personalisierte Vorschläge für Reisen und Freizeitaktivitäten, während einer Familie Produkte für langfristige Sicherheit und Familienvorsorge maßgeschneidert präsentiert werden.
Und auch im Einzelhandel zeige sich laut Reith das Potenzial der Hyper-Personalisierung: "Mit KI-Technologien können Unternehmen Kaufverhalten in Echtzeit analysieren und dynamisch reagieren." Im Unterschied zu klassischen Empfehlungssystemen liefere Hyper-Personalisierung dabei passgenaue Vorschläge, die nicht nur ähnliche Produkte zeigen, sondern den aktuellen Suchkontext berücksichtigen – etwa durch ergänzende Artikel wie passende Accessoires oder Alternativen, die individuell auf Standort, Wetter, Tageszeit oder das bisherige Verhalten der Kund:innen zugeschnitten sind.
Technologie als Schlüssel
Was vielversprechend klingt, ist natürlich erst durch entsprechende Technologie, wie Generative KI, umsetzbar. Diese ermöglicht es, Inhalte individuell und effizient zu erstellen, indem sie Texte, Bilder und Videos basierend auf Kundendaten perfekt abgestimmt generiert. "Ohne KI ist Hyper-Personalisierung schlicht nicht skalierbar", weiß Manuel Mayr, Director Impact Lab bei Premedia, der seit über 15 Jahren Entscheider:innen aus Marketing & Vertrieb bei der erfolgreichen Umsetzung von Digitalisierungsstrategien unterstützt.
Darüber hinaus müssen aber Unternehmen aber auch sicherstellen, dass ihre Datenmanagementsysteme – wie Content-Management-Systeme (CMS) und Customer-Data-Plattformen (CDP) – optimal integriert sind. "Entscheidend ist, dass Daten und Inhalte nicht als getrennte Silos behandelt werden – sie müssen im Prozess aufeinander abgestimmt sein. Nur so entsteht eine Customer Journey, die sich für Nutzer:innen tatsächlich relevant anfühlt", so Mayr.
Chancen und Herausforderungen
Dass Hyper-Personalisierung wirtschaftlich Sinn macht, zeigen auch aktuelle Studien, die darauf hindeuten, dass die Conversion-Rate um bis zu 40 Prozent steigt. Zudem präferieren bereits heute rund 80 Prozent der Konsument:innen personalisierte Erlebnisse. "Hyper-Personalisierung ist nicht länger nur eine technologische Option – sie wird zum Maßstab für moderne Kundenkommunikation", meint Lisa Reith. "Wer es schafft, Datenintelligenz mit relevanten Inhalten und kanaladäquater Ausspielung zu verbinden, wird nicht nur besser wahrgenommen, sondern kann echte Begeisterung auslösen." Die Frage sei dementsprechend nicht mehr, ob Unternehmen auf Hyper-Personalisierung setzen sollten, sondern wie schnell sie die Weichen dafür stellen können.
Wer diese Chancen für sich nutzen will, müsse aber auch die damit einhergehenden Herausforderungen bedenken. So ist etwa die Einhaltung der DSGVO und anderen Regularien jedenfalls essenziell. Zudem darf nicht automatisch jedes von der KI generierte Ergebnis übernommen werden – sind erzeugte Inhalte minderwertig, unpassend oder nicht der Markenidentität entsprechend, kann dies problematisch sein. Skalierbare KI-Prüfmechanismen und besseres KI-Training sind hier erforderlich. Um der Nachfrage der Kund:innen an schnelle Reaktionen gerecht zu werden, braucht es zudem Technologien wie Edge Computing, effiziente Workflows sowie Automatisierungstools.
www.premedia.at
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