Das sind die Themen:

Mindestens 10.000 Kunden für sinnvolle KI-Nutzung Ohne ausreichende Datenbasis funktioniert KI-gestütztes Marketing nicht. Die kritische Masse liegt bei 10.000 Kunden mit verwertbarer Transaktionshistorie. Erst dann liefern Machine-Learning-Modelle belastbare Vorhersagen zu Kaufbereitschaft, Abwanderungsrisiko oder Customer Lifetime Value. Unternehmen sollten vor einem KI-Projekt ihre Datenlage ehrlich prüfen: Quantität und Qualität der First-Party-Daten entscheiden über Erfolg oder Scheitern.

80 Prozent Abwanderungsprävention statt nachträglicher Analyse Ein ukrainischer Telekom-Anbieter konnte nur bei 10 Prozent der abgewanderten Kunden nachvollziehen, warum sie gegangen sind. Mit Predictive Analytics identifizierte das Unternehmen 80 Prozent gefährdeter Kunden im Vorfeld. Der Unterschied: Statt reaktiv zu agieren, können Marketing-Teams proaktiv mit personalisierten Retention-Maßnahmen gegensteuern. Diese Früherkennung spart Akquisitionskosten und stabilisiert den Kundenstamm.

Zwei Datentöpfe für echte Personalisierung Effektive Hyperpersonalisierung benötigt zwei Datenquellen: historische Kundendaten (Bestellungen, Retouren, Newsletter-Interaktionen) und strukturierte Produktinformationen aus dem PIM-System. Die Kombination ermöglicht präzise Empfehlungen und personalisierte Kommunikation. Datenschutz ist gewährleistet durch Anonymisierung über User-IDs. Die Unternehmen behalten die Zuordnung zu realen Personen, externe Dienstleister arbeiten ausschließlich mit pseudonymisierten Daten.

Gen.AI ergänzt, ersetzt aber nicht Analytics Generative KI erstellt skalierbar Content und steuert Shopping-Assistenten. Für die Datenauswertung selbst ist sie jedoch ungeeignet. Machine Learning analysiert Verhaltensmuster und liefert numerische Wahrscheinlichkeiten, Gen.AI übersetzt diese Insights in personalisierte Texte und Kommunikationsstrategien. Diese klare Aufgabenteilung verhindert fehlerhafte Empfehlungen und unsinnige Vorschläge, die entstehen, wenn Gen.AI Tausende Kundendatensätze interpretieren soll.

Markenaufbau wird zur KI-Überlebensstrategie Wenn Kunden künftig ChatGPT nach Produkten fragen statt direkt in Online-Shops zu suchen, verlieren Händler Traffic und Kontrolle. Die Antwort: strukturierte Produktdaten für bessere KI-Auffindbarkeit, Content auf externen Plattformen und vor allem Investitionen in Kundenbindung. Wer loyale Bestandskunden hat, die direkt die Website ansteuern, macht sich unabhängiger von KI-Vermittlern wie ChatGPT und behält die direkte Kundenbeziehung.