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Personalisierung vs. Hyperpersonalisierung

Björn Radde | 23.06.2025 13:00
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<p><strong>Personalisierung</strong> bedeutet im Kern, Marketinginhalte an die Bed&uuml;rfnisse und Merkmale definierter Zielgruppen anzupassen &ndash; klassisch etwa durch Segmentierung nach Demografie oder das Ansprechen mit Namen. <strong>Hyperpersonalisierung</strong> geht jedoch einen gro&szlig;en Schritt weiter: Hier werden mithilfe fortgeschrittener <strong>Datenanalysen und KI</strong> individuelle Vorlieben automatisch erkannt und bedient. Kunden sollen Angebote erhalten, die sie begeistern &ndash; <strong>ohne</strong> ihre W&uuml;nsche zuvor selbst ge&auml;u&szlig;ert haben zu m&uuml;ssen. M&ouml;glich wird dies durch die Kombination umfangreicher <strong>Echtzeitdaten</strong>, <strong>Kontext-Informationen</strong> (etwa aktueller Standort, Uhrzeit, Wetter) und sogar <strong>psychografischer Merkmale</strong>. W&auml;hrend einfache Personalisierung fr&uuml;her z.B. durch <strong>psychografisches Targeting</strong> versucht hat, Zielgruppenwerte aus ihrem digitalen Verhalten abzuleiten, l&auml;sst sich dies nun durch KI weitaus pr&auml;ziser und automatisierter umsetzen. Hyperpersonalisierung bedeutet also <strong>&bdquo;Segment-of-One&ldquo;</strong>: Im Idealfall erh&auml;lt jeder einzelne Kunde ein <strong>einzigartiges Erlebnis</strong>, das in Echtzeit auf ihn zugeschnitten wird.</p>
<p>Dabei geht es z.B. um <strong>Predictive Analytics</strong> &ndash; Algorithmen analysieren Verhalten und sagen etwa mit Wahrscheinlichkeit X einen Kaufabbruch oder einen Produktwunsch voraus, woraufhin pr&auml;ventiv eine passende Aktion erfolgt. Auch komplexe Eigenschaften wie Stilpr&auml;ferenzen, Lebensumst&auml;nde oder momentane Stimmungen k&ouml;nnen KI-Modelle aus den Daten ableiten, um die Kommunikation noch feiner zuzuschneiden. So w&uuml;rde traditionelle Personalisierung vielleicht einem Modekunden auf Basis seines letzten Wintermantel-Kaufs wieder einen Mantel empfehlen; <strong>KI-basierte Hyper-Personalisierung</strong> hingegen erkennt aus diversen Datenpunkten (Favoritfarben, Gr&ouml;&szlig;e, Wetter am Wohnort, Social-Media-Trends), dass der Kunde diesen Herbst vermutlich eher eine bestimmte Jacke bevorzugt &ndash; und zeigt genau diese im Banner an.</p>
<p>Die <strong>Kan&auml;le</strong>, auf denen personalisierte Kommunikation heute stattfindet, sind vielf&auml;ltig. <strong>Webseiten</strong> bieten l&auml;ngst dynamische Inhalte: Je nach Besucherprofil k&ouml;nnen Startseiten-Elemente, empfohlene Produkte oder sogar Textelemente variieren. Auch im <strong>E-Mail-Marketing</strong> hat sich Personalisierung zum Standard entwickelt. Statt Einheitsnewsletter erhalten Abonnenten zunehmend <strong>individuell zusammengestellte Inhalte</strong>. Moderne E-Mail-Tools erm&ouml;glichen dynamische Content-Bl&ouml;cke innerhalb einer Vorlage, sodass unterschiedliche Empf&auml;ngergruppen (oder sogar jeder Empf&auml;nger) andere Produkte, Angebote oder Betreffzeilen sehen. <strong>Hyper-personalisierte Newsletter</strong> nutzen das Verhalten des Empf&auml;ngers &ndash; z.B. zuletzt angesehene Artikel oder fr&uuml;here K&auml;ufe &ndash; um passgenaue Empfehlungen auszusenden. <strong>Anzeigen</strong> werden ebenfalls personalisiert, etwa durch dynamische Display-Ads, die k&uuml;rzlich betrachtete Produkte zeigen (Retargeting) oder je nach Nutzerprofil unterschiedliche Bilder und Botschaften enthalten. <strong>Dynamic Creative Optimization (DCO)</strong>, angetrieben von KI, spielt hier eine wachsende Rolle, um Anzeigen in Echtzeit an Zielgruppen-Merkmale anzupassen. Insgesamt geht der Trend dahin, <strong>einen einheitlichen roten Faden</strong> &uuml;ber alle Touchpoints zu spannen: Vom ersten Werbebanner bis zur Zielseite und E-Mail folgt der Content dem individuellen Interesse des Nutzers und schafft so ein konsistentes Erlebnis.</p>