Personalisierte Kommunikation: Mehr Relevanz im Kontakt mit Kund:innen

Streamingdienste, Online-Shops und soziale Netzwerke machen es vor: Deren Empfehlungen passen sich an das Verhalten ihrer Nutzer:innen an. Auch andere Unternehmen können dieses Prinzip nutzen, um Inhalte und Angebote relevanter zu gestalten und den Kontakt mit Kund:innen gezielter auszurichten.

Personalisierung kann dabei helfen, Aufmerksamkeit zu gewinnen, Kaufentscheidungen zu erleichtern und Serviceangebote passender zu machen. Entscheidend ist nicht die Menge an Technik, sondern ob eine Information zum jeweiligen Bedarf und zum richtigen Zeitpunkt passt.

Ein einfaches Beispiel ist der Online-Handel: Wer einen Laptop kauft, kann anschließend eine passende Tasche oder Maus brauchen und daher angezeigt bekommen. Grundlage für diese Empfehlungen sind häufig frühere Käufe anderer Kund:innen mit ähnlichen Interessen.

Bei Content funktioniert das Prinzip ähnlich. Podcast-Apps können berücksichtigen, welche Folgen Nutzer:innen auswählen, vollständig anhören oder abbrechen. Daraus lassen sich Empfehlungen ableiten, die besser zu den bisherigen Interessen passen.

So kann die App Account-Inhaber:innen immer die neueste ungehörte Folge ihres liebsten Business-Podcasts oder weitere für sie relevante Themen empfehlen. Gleichzeitig wird Irrelevantes weniger prominent dargestellt.

Personalisierung beginnt außerdem nicht erst nach einem Kauf. Schon ein Website-Besuch, eine Newsletter-Anmeldung, ein Whitepaper-Download oder eine Anfrage im Chatbot kann Hinweise auf Interessen und Bedürfnisse liefern.

Unternehmen können diese Informationen nutzen, um Inhalte gezielter auszuspielen. Wer beispielsweise ein bestimmtes Thema auf einer Website recherchiert, kann so anschließend passende Informationen im Newsletter oder bei einem weiteren Besuch erhalten.

Digitale Tools erleichtern es, solche Prozesse zu strukturieren und teilweise zu automatisieren. CRM-Systeme, Newsletter-Software, Shopsysteme und Content-Management-Systeme können dafür bereits viele Funktionen bereitstellen.

KI-Tools und maschinelles Lernen können darüber hinaus Muster in großen Datenmengen erkennen und Empfehlungen verfeinern. Sie sind jedoch keine Voraussetzung für jede Form der Personalisierung. Oft reichen einfache Regeln und gut gepflegte Kundendaten aus.

Je größer die Zahl der Kontaktpunkte und Datenquellen, desto wichtiger werden klare Strukturen. Unternehmen sollten wissen, welche Informationen vorliegen, wo sie gespeichert sind und wie sie sinnvoll miteinander verknüpft werden können.

Ein System kann zwar erkennen, was eine Person getan hat. Es versteht aber nicht zwangsläufig, warum sie es getan hat oder ob dieses Verhalten auch künftig relevant bleibt.

Bestellt eine Person beispielsweise einen Laptop, braucht sie nicht einen zweiten, weshalb weitere Laptop-Angebote nicht sinnvoll sind. Gute Personalisierung muss solche Zusammenhänge berücksichtigen. Auch bei Content kann eine falsche Empfehlung den gegenteiligen Effekt haben. 

Der Kontext entscheidet daher wesentlich darüber, ob Personalisierung als hilfreich oder störend wahrgenommen wird. Unternehmen sollten nicht nur vergangenes Verhalten betrachten, sondern auch Zeitpunkt, Situation und den möglichen aktuellen Bedarf.

Technik kann Muster erkennen und Prozesse automatisieren. Welche Daten sinnvoll sind, welche Inhalte ausgespielt werden und an welchen Stellen Personalisierung einen Mehrwert bietet, müssen Unternehmen jedoch selbst definieren.

Dafür braucht es Fachwissen aus verschiedenen Bereichen. Marketing, Vertrieb, Kundenservice und IT sollten gemeinsam festlegen, welche Ziele verfolgt werden und wie Daten, Inhalte und Prozesse dafür zusammenspielen.

Personalisierung kann an vielen Stellen zum Einsatz kommen. Auf Websites lassen sich Inhalte an unterschiedliche Zielgruppen anpassen. Newsletter können nach Interessen oder bisherigen Interaktionen segmentiert werden.

Auch im Kundenservice sind personalisierte Prozesse möglich. Ein Chatbot kann beispielsweise Informationen aus dem bisherigen Gespräch berücksichtigen. Im Vertrieb lassen sich Angebote stärker an bekannten Interessen und bisherigen Kontakten ausrichten.

Zudem sind Cross- und Up-Sellings relevant: Statt beliebige Zusatzprodukte anzubieten, können Unternehmen Empfehlungen stärker am bisherigen Verhalten und am vermuteten Bedarf ausrichten.

Personalisierung braucht Vertrauen. Unternehmen sollten transparent mit der Verwendung von Kundendaten umgehen und nur Informationen einsetzen, die für den jeweiligen Zweck tatsächlich benötigt werden.

Zu viel Personalisierung kann schnell als unangenehm empfunden werden. Wenn Kund:innen das Gefühl bekommen, dass ein Unternehmen jeden einzelnen Schritt beobachtet, kann aus einem Servicevorteil ein Vertrauensproblem werden.

Auch die Qualität der Daten ist entscheidend. Veraltete, fehlerhafte oder falsch zugeordnete Informationen führen zu unpassenden Inhalten. Deshalb gehören Datenpflege und regelmäßige Kontrolle ebenso zur Personalisierung wie die technische Umsetzung.

Personalisierte Kommunikation ist kein Selbstzweck und auch kein Synonym für möglichst viel Technik. Sie ist dann erfolgreich, wenn Kund:innen schneller finden, was für sie relevant ist. Unternehmen sollten deshalb mit klaren Zielen, passenden Daten und kleinen, messbaren Anwendungsfällen starten. So kann aus Personalisierung ein echter Servicevorteil werden.

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