KI für das Einzelhandelsmarketing

In einer Welt, in der Kunden über zahllose Kanäle mit Marken interagieren, wird es für den Einzelhandel immer wichtiger, relevante und personalisierte Erfahrungen zu bieten – und das möglichst in Echtzeit.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Spielregeln: Sie ermöglicht es Unternehmen, nicht nur auf Kundenverhalten zu reagieren, sondern es vorherzusagen. Das schafft völlig neue Möglichkeiten der Automatisierung und Individualisierung. Doch der Nutzen dieser Systeme hängt entscheidend von der Qualität der Daten ab, mit denen sie gefüttert werden. Nur präzise, aktuelle und relevante Daten führen zu verlässlichen Vorhersagen – unvollständige oder verzerrte Informationen hingegen können zu fehlerhaften Personalisierungen oder diskriminierenden Mustern führen. Mit LLMs und Gen-AI wächst also auch die Verantwortung im Umgang mit Daten.

Make it Personal: One-to-One-Marketing neu definiert

Traditionelles Marketing zielte oft auf demografische Gruppen oder Marktsegmente ab. Mit KI verschiebt sich der Fokus hin zum Behavioral Targeting: jeder Kunde erhält eine maßgeschneiderte Botschaft basierend auf seinem Verhalten, seiner Kaufhistorie und seinen Interessen. Algorithmen analysieren riesige Datenmengen in Echtzeit und generieren personalisierte Produktempfehlungen, dynamische Preise oder individualisierte Newsletter-Inhalte– inklusive bevorzugter Marken, Preisniveau oder sogar dem idealen Versandzeitpunkt. KI ermöglicht es Marketingteams, Inhalte über mehrere Touchpoints hinweg automatisch zu personalisieren. Studien zeigen, dass solche Maßnahmen die Conversion-Rate um bis zu 41 % steigern können.

In einer kürzlich durchgeführten Fallstudie hat künstliche Intelligenz Kaufmuster aufgedeckt, die, sobald sie als Werbeangebote in LAGO ausgedrückt wurden, zu erheblichen Umsatzsteigerungen führten. Mit anderen Worten: KI kann Ihre vorhandenen Daten in direkte, relevante Kommunikation mit Ihren Kunden umwandeln.

Dem TTMS-Artikel zufolge ist die KI-gestützte Personalisierung für B2B-Vermarkter mittlerweile unverzichtbar. Sie ermöglicht hochgradig adaptive, dynamisch zugeschnittene Inhalte und Botschaften auf der Grundlage von Kundenverhalten, Firmendaten und Absichtssignalen. Anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen, helfen prädiktive Analysen und KI-gesteuerte Segmentierung den Teams, die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Zielgruppe zu übermitteln. Dieser Ansatz steigert das Engagement, verbessert die Qualität der Leads und rationalisiert die Marketing- und Vertriebsaktivitäten. Diese Effizienz führt oft zu einem schnelleren Verlauf der Pipeline und höheren Konversionsraten.

Mit dem Produktinformationsmanagement (PIM) von Comosoft LAGO, das in den Marketing-Stack integriert ist, können Hersteller sicherstellen, dass jedes Produktdetail korrekt ist und in die KI-gesteuerten Personalisierungs-Engines eingespeist werden kann, um präzise, kontextbezogene Nachrichten in großem Umfang zu liefern.

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Comosoft LAGO ermöglicht es Einzelhändlern bereits, außergewöhnliche Wochenprospekte und Flyer zu planen, zu verwalten und zu produzieren, einschließlich der Versionierung nach Region, Sprache und Demografie. Der Ansatz der Datenautomatisierung führt zu einer Senkung der Arbeitskosten um bis zu sechzig Prozent und verkürzt die Markteinführungszeit um bis zu dreißig Prozent. Aber LAGO ist nicht auf gedruckte Materialien oder eine enge „One-to-many“-Messaging-Formel beschränkt.

KI ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Berührungspunkten zu einem ganzheitlichen Kundenprofil zu verbinden. So kann z. B. ein Nutzer, der auf Instagram Interesse an einem Produkt zeigt, wenige Stunden später beim Besuch der Website gezielte Empfehlungen oder exklusive Rabatte erhalten. Diese Art der kanalübergreifenden Personalisierung steigert nicht nur die Relevanz, sondern auch die Kundenbindung. Laut einer Studie von McKinsey (2021) erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs um das 3- bis 5-Fache, wenn Unternehmen datengetriebene Personalisierung auf mehreren Kanälen einsetzen.

Make it Respectful: Die Schattenseite der Datennutzung

So leistungsfähig KI im Marketing auch ist – sie wirft auch kritische Fragen auf. Der Grat zwischen nützlicher Personalisierung und übergriffiger Überwachung ist schmal. Viele Konsumenten empfinden es als unangenehm, wenn Marken scheinbar „zu viel“ über sie wissen.

Eine Studie der University of Pennsylvania und des Center for Digital Democracy (2020) zeigt: die meisten Befragten fühlen sich unwohl dabei, wenn Unternehmen ihr Online-Verhalten umfassend analysieren, selbst wenn es zu ihrem eigenen Nutzen geschieht. Besonders problematisch wird es, wenn personalisierte Werbung auf sensiblen Informationen basiert, etwa Gesundheitsdaten oder politischen Ansichten.

Der Schlüssel liegt daher in einer verantwortungsvollen Datennutzung. Transparente Kommunikation, echte Einwilligung und ein klarer Nutzen für den Kunden müssen im Zentrum jeder KI-Strategie stehen. Nur so lassen sich Vertrauen und langfristige Kundenbeziehungen aufbauen.

Make It Meaningful: Relevanz statt Reizüberflutung

Personalisierung ist nur dann wirkungsvoll, wenn sie auch einen echten Mehrwert für den Kunden bietet. Zu viele Marken setzen zwar auf KI-gestützte Ansprache, verfehlen jedoch den individuellen Kontext oder treffen irrelevante Empfehlungen. Der Kunde fühlt sich dann nicht verstanden, sondern eher belästigt.

„Meaningful Personalization“ bedeutet, nicht nur datenbasiert zu handeln, sondern nutzerzentriert zu denken: Welche Information ist im Moment der Interaktion wirklich hilfreich? Welche Inhalte passen zur aktuellen Lebenssituation des Kunden? Wer etwa im Urlaub ist, will keine Angebote für Filialbesuche – sondern vielleicht passende Reiseprodukte oder einen verzögerten Versandzeitpunkt. Der Fokus muss auf Relevanz, Timing und emotionalem Kontext liegen. Nur so entsteht echte Resonanz.

Behavioral Targeting: Den Kundenbedürfnissen einen Schritt voraus sein

Eine der leistungsstärksten Anwendungen von KI in der B2B-Fertigung ist die prädiktive Analytik. Durch die Analyse früherer Verhaltensweisen, der Kaufhistorie und von Marktsignalen kann KI künftige Kaufmuster vorhersagen und potenzialstarke Interessenten identifizieren, noch bevor sie sich zu Wort melden.

Eine Studie von Frontiers in AI aus dem Jahr 2024 zeigt, dass B2B-Firmen mit starken KI-Kompetenzen, wie z. B. fortschrittliche Analytik und Automatisierung, ihre Marketingprozesse verbessert haben, insbesondere in den Bereichen Informationsmanagement und Implementierung. Diese Verbesserungen erhöhten den Customer Lifetime Value erheblich, indem sie die langfristige Bindung und das Engagement erhöhten.

Für Hersteller, die komplexe Produktkataloge, saisonale Schwankungen oder regionale Anforderungen verwalten, ist dieses Maß an Voraussicht unglaublich wertvoll. In Kombination mit einem zentralisierten System wie LAGOs PIM können diese Vorhersagen schnell umgesetzt werden, um sicherzustellen, dass Ihre Marketing- und Vertriebsbemühungen immer einen Schritt voraus sind.