Sie möchten mehr personalisieren? Dann stellen Sie mehr Mitarbeiter ein und planen Sie längere Abende im Büro ein.
Das ist die unausgesprochene Annahme hinter vielen Personalisierungsprogrammen. Mehr Segmente bedeuten mehr Zielgruppenregeln, die erstellt werden müssen. Mehr Produkte bedeuten mehr Auswahlentscheidungen. Mehr Kanäle bedeuten mehr Kampagnen, die koordiniert werden müssen. Und wenn die Arbeit weiterhin manuell erledigt wird, kann „Personalisierung im großen Maßstab“ schnell so aussehen, als würde lediglich der Arbeitsaufwand wachsen.
Aber sollte bessere Personalisierung wirklich ein größeres Team und längere Arbeitszeiten erfordern?
Marketingfachleute wissen bereits, wie relevante Erlebnisse aussehen sollten. Das Problem ist, genügend davon zu erstellen. In Salesforces Bericht State of Marketing aus dem Jahr 2026 gaben 78 % der Marketingfachleute an, dass sie mehr personalisierte Inhalte benötigen, als sie derzeit erstellen können. Für die Studie wurden weltweit 4.450 Marketingfachleute befragt.
Warum können Marketingfachleute also nicht genug davon bereitstellen?
Marketingfachleute müssen nicht erst davon überzeugt werden, dass Personalisierung wichtig ist. Die schwierigere Frage lautet, ob die Systeme, auf die sie sich verlassen, Personalisierung tatsächlich in großem Maßstab und über alle Kundenkontaktpunkte hinweg ermöglichen können, ohne sie zu einer weiteren manuellen Aufgabe zu machen.
Das klingt weniger nach mangelnder Vorstellungskraft als nach Problemen bei der Umsetzung. Marketingfachleute wissen, wie relevante Erlebnisse aussehen sollten. Doch allzu oft sorgen die dafür vorgesehenen Tools (vor allem Marketing-Automation- und CDP-Plattformen) und Prozesse für mehr Arbeit, statt sie zu ermöglichen.
Wenn Personalisierungstools selbst zum Arbeitsaufwand werden
Im E-Commerce bieten Marketing-Automation-Systeme (MA) und Customer-Data-Plattformen (CDPs) wertvolle Funktionen. Doch die Plattformen zu besitzen, ist nicht dasselbe wie wirklich individuelle Erlebnisse zu schaffen.
Teams müssen möglicherweise weiterhin manuell Segmente erstellen, Kampagnenregeln festlegen, Produkte für jede Zielgruppe auswählen und separate Versionen einer Botschaft für verschiedene Kanäle koordinieren. So kann ein komplexes System entstehen, mit dem Marketingfachleute zwar mehr Kampagnen versenden können, bei dem aber weiterhin Menschen entscheiden müssen, wer was, wo und wann sieht.
Ist das Personalisierung im großen Maßstab? Oder ist es die manuelle Produktion von Kampagnen mit zusätzlicher Technologie?
Ein Segment wie „Kunden, die in den vergangenen sechs Monaten Laufschuhe gekauft haben“ kann nützlich sein. Doch es fasst weiterhin viele Menschen zusammen. Eine Person sucht vielleicht nach Winter-Trailschuhen, eine andere läuft möglicherweise gar nicht mehr. Wenn Marketingfachleute jeden relevanten Unterschied vorhersehen und dafür ein Segment oder eine Regel erstellen müssen, übersteigt die Zahl der Ausnahmen schnell die Kapazitäten des Teams.
Personalisierung sollte sich am Kunden orientieren, nicht am Kanalplan
Kunden erleben eine Marke nicht als Ansammlung von Marketingkanälen. Sie besuchen vielleicht eine Produktseite, verlassen sie ohne Kauf, öffnen später eine E-Mail und kehren über eine Anzeige zurück. Wenn jeder Kanal separat geplant und optimiert wird, kann das Erlebnis zusammenhanglos wirken – selbst wenn jede einzelne Interaktion technisch gesehen „personalisiert“ war.
Salesforces Bericht zufolge arbeiten Marketingfachleute mit durchschnittlich 10 Kanälen. Außerdem zeigt er, dass Websites bei der individuellen Personalisierung hinter einigen anderen Kanälen zurückliegen. Das wirft eine wichtige Frage auf: Warum sollte das Erlebnis für Kunden weniger relevant werden, sobald sie ihren Posteingang verlassen?
Personalisierung sollte das Erlebnis überall dort prägen können, wo Kunden mit der Marke interagieren: auf der Website, in E-Mails und mobilen Nachrichten, bei Produktempfehlungen und über weitere Kanäle. Das konkrete Produkt, der Inhalt oder das Angebot sollte den aktuellen Kontext der jeweiligen Person widerspiegeln – und nicht nur ein vorab erstelltes Segment aus Sicht der Marketingfachleute.
Von manuell gesteuerten Kampagnen zu autonomen Entscheidungen
Der nächste Schritt besteht nicht einfach darin, dem bestehenden Arbeitsablauf KI hinzuzufügen. Es geht darum, zu verändern, wer oder was die wiederkehrenden Entscheidungen trifft.
Ein autonomes Personalisierungssystem sollte verfügbare Kunden- und Produktsignale nutzen können, um in Echtzeit zu entscheiden, was für jede Person am relevantesten ist und welcher Kanal oder Zeitpunkt sich dafür eignet. Im E-Commerce bedeutet das, auszuwählen, welche Produkte auf einer Seite präsentiert werden, Empfehlungen anzupassen, während jemand stöbert, und diese Entscheidungen mit anschließender Kommunikation abzustimmen.
Das Ziel sollte sein, wiederkehrende manuelle Arbeit zu vermeiden – etwa endlose Segmente zu erstellen, für jede Kampagne Produktlisten auszuwählen und separate Regeln für jeden Kanal zu pflegen. Marketingfachleute sollten die Ziele, Markenrichtlinien und Geschäftsregeln festlegen; das System sollte innerhalb dieses Rahmens die individuellen Entscheidungen treffen und umsetzen.
Das bedeutet nicht, die Verantwortung der Menschen abzuschaffen. Teams müssen weiterhin festlegen, wie gute Ergebnisse aussehen, das Kundenerlebnis schützen und die Leistung überwachen. Sie sollten jedoch nicht jede Interaktion mit einzelnen Kunden manuell koordinieren müssen, damit Personalisierung möglich wird.
6 Fragen, die sich Marketingfachleute stellen sollten
Die Produktionslücke von 78 % erinnert daran, dass Marketingfachleute den Bedarf an mehr Relevanz bereits erkannt haben. Die Herausforderung besteht darin, ein Betriebsmodell zu entwickeln, das diese Relevanz ermöglicht, ohne für jedes Segment, jede Produktauswahl und jeden Kanal erneut manuelle Arbeit zu erfordern. 6 Fragen, die sich Marketingfachleute stellen sollten:
- Personalisieren wir für einzelne Kunden oder unterteilen wir sie lediglich in immer mehr Segmente?
- Wie viel Zeit verbringt das Team damit, Zielgruppen, Produkte und Kampagnenvarianten manuell auszuwählen?
- Können unsere Systeme koordinierte Entscheidungen über Website, E-Mail, Mobilgeräte und weitere Kanäle hinweg treffen?
- Verringert unsere CDP- oder MA-Plattform den betrieblichen Aufwand, oder beschert sie uns vor allem mehr Regeln und Workflows, die verwaltet werden müssen?
- Können wir messen, ob das Erlebnis für jeden einzelnen Kunden relevant war – und nicht nur, ob eine Kampagne im Durchschnitt erfolgreich war?
- Wofür würde unser Team die gewonnene Zeit nutzen, wenn routinemäßige Personalisierungsentscheidungen automatisiert würden?
Entscheidend ist nicht, ob ein Unternehmen KI, eine CDP oder Marketing-Automation einsetzt. Entscheidend ist, ob diese Systeme zusammenarbeiten können, um für jeden Kunden sinnvolle und zeitnahe Entscheidungen zu treffen – und zwar über das gesamte Kundenerlebnis hinweg. Darin liegt der entscheidende Unterschied zwischen einer CDP- oder MA-Plattform und einer KI-Empfehlungsmaschine.
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