KI-Einsatz: Next Best Action, Next Best Offer und Adaptive Content
Markus Wuebben | 27.06.2025 10:00
<p><strong>Künstliche Intelligenz (KI)</strong> ist der Enabler, der viele der genannten Trends überhaupt erst praktikabel macht. 2023/2024 hat KI im Marketing nochmals einen Schub erfahren – nicht zuletzt durch den Hype um generative KI (ChatGPT & Co.). Im Bereich Personalisierung wird KI auf mehrere Arten eingesetzt: zur <strong>Datenanalyse</strong>, zur <strong>Entscheidungsfindung</strong> (Next Best Action) und zur <strong>Content-Erstellung</strong>. Über 70 % der Marken stimmen darin überein, dass KI-Technologien Personalisierung und Marketingstrategien fundamental verändern werden.</p>
<p>Ein wesentliches Feld ist die <strong>Next Best Action (NBA)</strong> bzw. <strong>Next Best Offer (NBO)</strong>. Hierbei nutzt man Machine-Learning-Modelle, um für jeden Kunden in jedem Moment die optimale Aktion abzuleiten. Das kann die Empfehlung eines bestimmten Produkts sein, die Auswahl des geeignetsten Kommunikationskanals oder der beste Zeitpunkt für die Ansprache. McKinsey berichtet beispielsweise von KI-Modellen, die das <strong>optimale Produkt, den Marketing-Kanal und das Timing</strong> für die Kundenkommunikation empfehlen. Damit wird personalisiertes Marketing quasi zum <strong>individuellen Kampagnenmanager</strong> auf Kundenebene. In der Praxis sieht das so aus, dass etwa ein Kunde auf der Website ein bestimmtes Verhalten zeigt und das System in Sekundenbruchteilen entscheidet: <em>„Als nächstes zeigen wir ihm Angebot X via Pop-up an, weil die Wahrscheinlichkeit zu kaufen am höchsten ist.“</em> Oder im E-Mail-Bereich: <em>„Kunde Y hat auf die letzten zwei Newsletter nicht reagiert – als nächstes am besten kein Angebot, sondern ein Feedback-Gewinnspiel schicken.“</em> Diese Entscheidungen trifft die KI anhand gelernter Muster. Wichtig dabei ist, dass sie <strong>stetig dazulernt</strong>: Die Reaktion des Kunden fließt wieder ins Modell ein (Reinforcement Learning-Ansatz).</p>
<p><strong>Adaptive Content</strong> meint Inhalte, die sich automatisch an den Nutzer anpassen. KI kann hier zwei Rollen spielen: Entweder werden aus einem Pool von vorbereiteten Inhalten die passendsten ausgewählt (regelbasierte Personalisierung mit KI-Unterstützung) oder KI generiert Inhalte dynamisch neu. Letzteres ist durch generative KI (Texterstellung, Bildgenerierung) deutlich realistischer geworden. Beispielsweise kann ein Online-Shop mittels KI <strong>individualisierte Produktbeschreibungen</strong> erstellen, die je nach Kundensegment unterschiedlich ausfallen – z.B. technisch detailliert für Experten vs. emotional-inspirierend für Lifestyle-Käufer. Generative KI kann auch massenhaft <strong>Varianten von Werbemitteln</strong> produzieren, die dann per Testing und Algorithmus optimiert werden. So könnte theoretisch jeder Kunde seine eigene Version einer Anzeige sehen, zugeschnitten auf seine Persona. Ein Beispiel, wie KI Content dynamisch anpasst: Ein Modehändler könnte mithilfe von KI erkennen, welche Farbe der Nutzer bevorzugt (aus früheren Käufen oder Klicks) und automatisch die Hauptbanner der Website in dieser Farbwelt präsentieren – <strong>ohne</strong> dass ein Designer das manuell gestaltet.</p>
<p>Die Integration von KI hat neben den Chancen auch Herausforderungen. <strong>Transparenz der Algorithmen</strong> wird gefordert: Marketer müssen in der Lage sein zu erklären, warum KI-Systeme bestimmte Empfehlungen oder Aktionen auslösen, um Vertrauen aufzubauen. Ebenso sind <strong>Bias und Overfitting</strong> Themen: KI-Modelle können Verzerrungen in den Daten übernehmen und unfaire oder unerwünschte Empfehlungen ausspielen. Hier ist Wachsamkeit und regelmäßiges Monitoring nötig. Die gute Nachricht: Moderne AI-Personalisierungs-Plattformen bieten meist Kontrollmechanismen, z.B. Regeln, um bestimmte Kombinationen auszuschließen (z.B. keine hochpreisigen Upsells an Kunden mit geringem Budget). Dennoch gilt es, KI nicht völlig ungezügelt agieren zu lassen, sondern als <em>Assistenz</em> des Marketers.</p>
<p>In Summe ist KI 2024 der <strong>Hebel, der Personalisierung auf Skalenniveau</strong> bringt. Was früher mit manueller Segmentierung und Content-Erstellung kaum machbar war – z.B. tausende verschiedene Nachrichtenvarianten für ein Millionenpublikum – erledigt heute ein KI-System in Sekunden. Unternehmen sollten aber sicherstellen, dass sie <strong>saubere Daten</strong> haben und die KI-Ausgaben kontinuierlich evaluieren, um den maximalen Nutzen zu ziehen. Dann kann KI tatsächlich die versprochene „Next Best Action“ liefern – und jeder Kunde fühlt sich individuell umsorgt.</p>
<p>Ein wesentliches Feld ist die <strong>Next Best Action (NBA)</strong> bzw. <strong>Next Best Offer (NBO)</strong>. Hierbei nutzt man Machine-Learning-Modelle, um für jeden Kunden in jedem Moment die optimale Aktion abzuleiten. Das kann die Empfehlung eines bestimmten Produkts sein, die Auswahl des geeignetsten Kommunikationskanals oder der beste Zeitpunkt für die Ansprache. McKinsey berichtet beispielsweise von KI-Modellen, die das <strong>optimale Produkt, den Marketing-Kanal und das Timing</strong> für die Kundenkommunikation empfehlen. Damit wird personalisiertes Marketing quasi zum <strong>individuellen Kampagnenmanager</strong> auf Kundenebene. In der Praxis sieht das so aus, dass etwa ein Kunde auf der Website ein bestimmtes Verhalten zeigt und das System in Sekundenbruchteilen entscheidet: <em>„Als nächstes zeigen wir ihm Angebot X via Pop-up an, weil die Wahrscheinlichkeit zu kaufen am höchsten ist.“</em> Oder im E-Mail-Bereich: <em>„Kunde Y hat auf die letzten zwei Newsletter nicht reagiert – als nächstes am besten kein Angebot, sondern ein Feedback-Gewinnspiel schicken.“</em> Diese Entscheidungen trifft die KI anhand gelernter Muster. Wichtig dabei ist, dass sie <strong>stetig dazulernt</strong>: Die Reaktion des Kunden fließt wieder ins Modell ein (Reinforcement Learning-Ansatz).</p>
<p><strong>Adaptive Content</strong> meint Inhalte, die sich automatisch an den Nutzer anpassen. KI kann hier zwei Rollen spielen: Entweder werden aus einem Pool von vorbereiteten Inhalten die passendsten ausgewählt (regelbasierte Personalisierung mit KI-Unterstützung) oder KI generiert Inhalte dynamisch neu. Letzteres ist durch generative KI (Texterstellung, Bildgenerierung) deutlich realistischer geworden. Beispielsweise kann ein Online-Shop mittels KI <strong>individualisierte Produktbeschreibungen</strong> erstellen, die je nach Kundensegment unterschiedlich ausfallen – z.B. technisch detailliert für Experten vs. emotional-inspirierend für Lifestyle-Käufer. Generative KI kann auch massenhaft <strong>Varianten von Werbemitteln</strong> produzieren, die dann per Testing und Algorithmus optimiert werden. So könnte theoretisch jeder Kunde seine eigene Version einer Anzeige sehen, zugeschnitten auf seine Persona. Ein Beispiel, wie KI Content dynamisch anpasst: Ein Modehändler könnte mithilfe von KI erkennen, welche Farbe der Nutzer bevorzugt (aus früheren Käufen oder Klicks) und automatisch die Hauptbanner der Website in dieser Farbwelt präsentieren – <strong>ohne</strong> dass ein Designer das manuell gestaltet.</p>
<p>Die Integration von KI hat neben den Chancen auch Herausforderungen. <strong>Transparenz der Algorithmen</strong> wird gefordert: Marketer müssen in der Lage sein zu erklären, warum KI-Systeme bestimmte Empfehlungen oder Aktionen auslösen, um Vertrauen aufzubauen. Ebenso sind <strong>Bias und Overfitting</strong> Themen: KI-Modelle können Verzerrungen in den Daten übernehmen und unfaire oder unerwünschte Empfehlungen ausspielen. Hier ist Wachsamkeit und regelmäßiges Monitoring nötig. Die gute Nachricht: Moderne AI-Personalisierungs-Plattformen bieten meist Kontrollmechanismen, z.B. Regeln, um bestimmte Kombinationen auszuschließen (z.B. keine hochpreisigen Upsells an Kunden mit geringem Budget). Dennoch gilt es, KI nicht völlig ungezügelt agieren zu lassen, sondern als <em>Assistenz</em> des Marketers.</p>
<p>In Summe ist KI 2024 der <strong>Hebel, der Personalisierung auf Skalenniveau</strong> bringt. Was früher mit manueller Segmentierung und Content-Erstellung kaum machbar war – z.B. tausende verschiedene Nachrichtenvarianten für ein Millionenpublikum – erledigt heute ein KI-System in Sekunden. Unternehmen sollten aber sicherstellen, dass sie <strong>saubere Daten</strong> haben und die KI-Ausgaben kontinuierlich evaluieren, um den maximalen Nutzen zu ziehen. Dann kann KI tatsächlich die versprochene „Next Best Action“ liefern – und jeder Kunde fühlt sich individuell umsorgt.</p>