{"id":270,"date":"2026-10-01T03:01:00","date_gmt":"2026-10-01T03:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.quarticon.com\/de\/?p=270"},"modified":"2026-10-01T03:01:00","modified_gmt":"2026-10-01T03:01:00","slug":"ueber-cdp-hinaus-wie-empfehlungs-engines-relevanz-schaffen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.quarticon.com\/de\/ueber-cdp-hinaus-wie-empfehlungs-engines-relevanz-schaffen\/","title":{"rendered":"\u00dcber CDP hinaus: Wie Empfehlungs-Engines Relevanz schaffen"},"content":{"rendered":"

Personalisierung wird h\u00e4ufig als Qualit\u00e4tsfrage diskutiert: Verwenden Marken die richtigen Daten? Sind Empfehlungen relevant? Sind Erlebnisse hilfreich statt aufdringlich? Doch es gibt eine weitere Frage, die ebenso wichtig ist: F\u00fcr wie viele Kundinnen und Kunden kann eine Marke tats\u00e4chlich personalisieren?<\/p>\n

Customer-Data-Plattformen sind leistungsstark, weil sie Informationen \u00fcber bekannte Kundinnen und Kunden zusammenf\u00fchren. Sie k\u00f6nnen Kaufhistorie, Surfverhalten, Loyalit\u00e4tsaktivit\u00e4ten, E-Mail-Interaktionen, demografische Merkmale und abgeleitete Interessen miteinander verkn\u00fcpfen, um ein umfassenderes Kundenprofil zu erstellen. Die Einschr\u00e4nkung besteht darin, dass diese Daten in der Regel identifizierbaren Kundinnen und Kunden zugeordnet sind – Personen, die sich registriert, angemeldet, ein Abonnement abgeschlossen oder der Marke anderweitig eine dauerhafte Identit\u00e4t gegeben haben.<\/p>\n

In vielen Unternehmen macht das nur einen kleinen Teil des gesamten Traffics aus, manchmal etwa 5 %. Die \u00fcbrigen Besucherinnen und Besucher sind anonym oder nur teilweise identifiziert. Sie k\u00f6nnen dennoch stark engagiert sein, Produkte aktiv vergleichen und kurz vor einem Kauf stehen, profitieren aber nicht von der gesamten Tiefe eines CDP-basierten Erlebnisses.<\/p>\n

Deshalb geht es bei der Zukunft der Personalisierung nicht darum, sich zwischen Relevanz und Reichweite zu entscheiden. Es geht darum, Relevanz im gro\u00dfen Ma\u00dfstab zu schaffen.<\/p>\n

Personalisierung sollte \u00fcber bekannte Kundinnen und Kunden hinausreichen<\/h2>\n

Aktuelle Verbraucherforschung aus Amperity’s 2026 Consumer Priorities Report<\/em> zeigt, dass Personalisierung f\u00fcr Verbraucherinnen und Verbraucher wichtig ist. Der Bericht ergab, dass 93,6 % der Erwachsenen in den USA personalisierte Erlebnisse bei der Wahl einer Marke als zumindest einigerma\u00dfen wichtig erachten. Gleichzeitig sind Verbraucherinnen und Verbraucher vorsichtig, wenn Personalisierung \u00fcbertrieben oder invasiv wirkt. Mehr als die H\u00e4lfte sch\u00e4tzt Marken, die sich an ihre Pr\u00e4ferenzen erinnern, w\u00e4hrend viele von Erlebnissen abgeschreckt werden, die sich \u201eunheimlich“ anf\u00fchlen.<\/p>\n

Das er\u00f6ffnet eine wichtige Chance. Marken m\u00fcssen Personalisierung relevanter gestalten, sie aber auch \u00fcber die vergleichsweise kleine Zielgruppe hinaus ausweiten, die in ihren Kundendatenbanken vertreten ist.<\/p>\n

Eine CDP kann einer Marke helfen, bekannte Kundinnen und Kunden zu verstehen. Eine Empfehlungs-Engine kann einer Marke helfen, auf nahezu alle zu reagieren.<\/p>\n

Anonyme Besucherinnen und Besucher k\u00f6nnen Empfehlungen erhalten, die auf ihrem Verhalten in der aktuellen Sitzung basieren: auf den Produkten, die sie ansehen, den Kategorien, die sie erkunden, den Suchbegriffen, die sie verwenden, oder den Artikeln, die sie in einen Warenkorb legen. Das System kann auch aggregierte Verhaltensmuster nutzen, etwa welche Produkte andere Besucherinnen und Besucher in \u00e4hnlichen Situationen angesehen oder gekauft haben.<\/p>\n

Eine Anmeldung ist nicht erforderlich. Ein vollst\u00e4ndiges Kundenprofil ist nicht notwendig. Das Erlebnis wird relevanter, weil es auf die aktuelle Absicht reagiert.<\/p>\n

Der Wert unmittelbarer Verhaltenssignale<\/h2>\n

Das aktuelle Verhalten einer Kundin oder eines Kunden ist oft n\u00fctzlicher als eine umfangreiche Sammlung historischer Daten.<\/p>\n

Wer sich Laufschuhe ansieht, ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise keine Empfehlung, die auf der gesamten Kundenhistorie basiert. Die wertvollsten Signale k\u00f6nnten einfach die Art des Schuhs sein, f\u00fcr die sich die Person interessiert, die Preisspanne, die sie in Betracht zieht, oder die Produkte, die andere K\u00e4uferinnen und K\u00e4ufer daneben verglichen haben.<\/p>\n

Diese Art von Empfehlung ist sowohl skalierbar als auch verst\u00e4ndlich. \u201eKundinnen und Kunden, die dieses Produkt angesehen haben, haben sich auch diese Produkte angesehen“ bietet den Besucherinnen und Besuchern einen hilfreichen n\u00e4chsten Schritt, ohne den Eindruck zu erwecken, dass die Marke ein detailliertes Profil \u00fcber sie erstellt hat.<\/p>\n

Dieser Unterschied ist wichtig. Das Ziel besteht nicht darin, den Umfang der Personalisierung zu verringern. Es geht darum, mehr Menschen Personalisierung zug\u00e4nglich zu machen und gleichzeitig die Logik relevant f\u00fcr die jeweilige Interaktion zu halten.<\/p>\n

CDP und Empfehlungs-Engine erf\u00fcllen unterschiedliche Aufgaben<\/h2>\n

CDP und Empfehlungs-Engine sollten nicht als konkurrierende Technologien betrachtet werden. Sie l\u00f6sen unterschiedliche Teile der Herausforderung bei der Personalisierung.<\/p>\n

Die CDP liefert Kundenwissen f\u00fcr bekannte Nutzerinnen und Nutzer. Sie kann dabei helfen, Pr\u00e4ferenzen, Berechtigungen, Ausschl\u00fcsse, Kaufhistorie und Kommunikationsregeln festzulegen.<\/p>\n

Die Empfehlungs-Engine verwandelt verf\u00fcgbare Signale in ein zeitnahes Erlebnis. Sie kann CDP-Daten nutzen, wenn diese verf\u00fcgbar sind, aber auch mit anonymem und sitzungsbasiertem Verhalten arbeiten, wenn dies nicht der Fall ist.<\/p>\n

Diese Kombination erm\u00f6glicht es Marken, \u00fcber die gesamte Kundenbasis hinweg zu personalisieren:<\/p>\n