KI wird bereits von 75% Marketingfachleuten eingesetzt, doch die Personalisierung kommt nicht richtig in Gang

Künstliche Intelligenz ist in Marketingteams längst kein “futuristisches” Thema mehr. Sie ist bereits Realität, in die alltäglichen Arbeitsabläufe integriert, in großem Maßstab getestet und wird oft als Allheilmittel präsentiert: schneller produzieren, gezielter ansprechen, auf Wunsch personalisieren. Dennoch gibt es ein immer deutlicher werdendes Paradoxon: Die Akzeptanz nimmt zu, doch das Kundenerlebnis hält nicht immer Schritt.

Laut einer aktuellen Studie zum Stand des Marketings, drei Viertel der Fachkräfte geben an, KI zu nutzen. Auf dem Papier ist das eine enorme Zahl. In der Praxis konzentrieren sich viele Anwendungsfälle jedoch nach wie vor auf relativ allgemeine Aufgaben: die Beschleunigung der Content-Erstellung, die Entwicklung verschiedener Kampagnenvarianten, das Vorschlagen von Werbeslogans und die Automatisierung bestimmter Schritte. Das ist nützlich, reicht aber nicht aus, um das wichtigste Versprechen einzulösen, das jeder mit KI verbindet: eine detaillierte, konsistente Personalisierung in Echtzeit.

Was die Verbraucher wirklich erwarten

Der Standard hat sich geändert. Kunden wollen nicht mehr nur Nachrichten “empfangen”, sondern interagieren. Sie erwarten einen schnellen, manchmal sogar sofortigen Austausch, der vor allem auf ihre Situation zugeschnitten ist: Kaufhistorie, aktuelle Bedürfnisse, genutzter Kanal, Kontext (Lieferung, Kundendienst, Verfügbarkeit im Geschäft usw.). Kurz gesagt: Sie erwarten einen reibungslosen Dialog, so als würde die Marke sie erkennen und verstehen, was sie gerade erleben.

Doch zwischen den Erwartungen und der Realität steht ein ganz konkretes Hindernis: die Daten.

Das eigentliche Hindernis: verstreute und unvollständige Daten

KI mag zwar leistungsfähig sein, aber sie kann keine Wunder vollbringen. Um eine individuelle Anpassung vorzunehmen, benötigt sie Kontext: Wer ist der Kunde, was hat er getan, was möchte er, was ist in den anderen Abteilungen passiert? In vielen Unternehmen sind die Informationen jedoch auf verschiedene Systeme verteilt, die nur schlecht miteinander kommunizieren:

• Kundendienstdaten einerseits (Tickets, Rücksendungen, Kontaktgründe),
• Vertriebsdaten des anderen (CRM, Verkaufschancen, Segmentierung),
• E-Commerce-Daten aus anderen Bereichen (Navigation, Warenkorb, Einkäufe),
• und manchmal auch noch “lokale” Tools – je nach Land, Team oder Marke.

Ergebnis: Selbst mit guten KI-Modellen beschränkt sich die Personalisierung oft auf einfache Regeln (“Wenn der Kunde X gekauft hat, Y vorschlagen”) oder auf etwas “schönere”, aber nicht wirklich relevantere Nachrichten.

Und genau da wird klar, warum manche Teams zwar angeben, KI einzusetzen … aber gleichzeitig zugeben, dass sie nicht schnell genug reagieren, ihnen der Überblick über die Customer Journey fehlt oder sie Schwierigkeiten haben, ihre Kanäle zu koordinieren.

Individuelle Anpassung bedeutet auch, mehr zu produzieren … und das in besserer Qualität

Ein weiterer Punkt sticht deutlich hervor: Der Druck in Bezug auf die Inhalte nimmt explosionsartig zu. Die Teams müssen mehr Kanäle, mehr Formate, mehr Varianten und mehr Tests bedienen. Viele geben an, dass sie mehr Inhalte, als sie produzieren können. Die KI wird so zu einer logischen Stütze: Sie hilft dabei, Entwürfe zu erstellen, Varianten schneller zu entwickeln und Blickwinkel vorzuschlagen.

Aber Vorsicht vor der Falle: Mehr zu produzieren bedeutet nicht automatisch, relevanter zu produzieren. Ohne zuverlässige Daten läuft man vor allem Gefahr, “durchschnittliche” Inhalte vermehren”, die sich kaum voneinander unterscheiden und das Nutzererlebnis nicht verbessern. Die KI wird so zu einem Motor für das Volumen, nicht für den Mehrwert.

Teams, die “voraus sind”, haben eines gemeinsam

Der Bericht hebt eine Gruppe besonders leistungsstarker Teams hervor, die den Rückstand verringern. Der Unterschied liegt nicht im Zugang zu außergewöhnlicher Technologie. Der Unterschied liegt in der Organisation: Sie haben die schwierige, undankbare, aber entscheidende Arbeit geleistet, ihre Daten zusammenstellen.

Wenn die Daten vereinheitlicht sind, kann KI endlich mehr sein als nur ein Textgenerator. Sie kann:

• dazu beitragen, regelmäßig und einheitlich zu reagieren,
• den Teams sinnvolle Maßnahmen vorschlagen (nächste Nachricht, besseres Angebot, besserer Kanal),
• die Koordination verbessern (wann man spricht, was man sagt, an wen und warum),
• schwache Signale erkennen (Unzufriedenheit, Abwanderungsrisiko, Chancen).

Kurz gesagt: Die KI wird zu einem operativen “Akteur” und ist nicht mehr nur ein Redaktionsassistent.

Die Regeln der Suchmaschinenoptimierung ändern sich: weniger Klicks, mehr Antworten

Gleichzeitig tritt ein weiterer wichtiger Effekt ein: Die Art und Weise, wie Produkte und Informationen entdeckt werden, verändert sich. Suchergebnisse enthalten zunehmend KI-generierte Zusammenfassungen, was die Sichtbarkeit von Marken verringern und die Klicks auf Websites einschränken kann. Gleichzeitig beeinflussen Chatbots die Kaufentscheidungen zunehmend.

Konkret zwingt dies die Marketingteams dazu, ihren Ansatz zu überdenken: Es geht nicht mehr nur darum, auf einer Suchergebnisseite gut platziert zu sein, sondern darum, “empfehlenswert” und “zitierfähig” durch Systeme, die direkt auf den Nutzer reagieren.

Das verändert die Erstellung von Inhalten: mehr Klarheit, mehr Struktur, mehr Belege, mehr direkte Antworten. Und es verändert auch die Messung: Wir werden nicht nur Impressionen und Klicks verfolgen, sondern auch die Präsenz in den Antworten, die wahrgenommene Markenqualität und die Leistung auf kürzeren Customer Journeys.

Das Wichtigste auf einen Blick (und was am Montagmorgen zu tun ist)

Da KI bereits von 75% der Marketingfachleute genutzt wird, lautet die Frage nicht mehr “Soll man den Schritt wagen?”. Die Frage lautet nun: “Wie schafft man den Übergang von der Massen-KI zur personalisierten KI?”.

Drei Prioritäten zeichnen sich deutlich ab:

1. Relevante Daten zusammenführen (Service, Vertrieb, Handel, Web) und deren Qualität zu verbessern.
2. Den Kontext definieren die die KI verwenden soll: Regeln, Segmente, Kataloge, Einschränkungen, Tonfall, Ziele.
3. Die Content- und SEO-Strategie anpassen in einem Internet, in dem KI-basierte Antworten die Entdeckungsmöglichkeiten einschränken und die Chancen auf Aufmerksamkeit verringern.

KI kann vieles beschleunigen. Doch um das Kundenerlebnis zu verändern, braucht sie dasselbe wie jede gute Marketingstrategie: fundierte Kenntnisse über den Kunden und saubere Grundlagen.