Kollaboration im Office
AI  | 20 Jun 2024

Personalisierung mit künstlicher Intelligenz

Wer entwickelt sich schneller: KI oder CDP?

Boris Bohn

Die personalisierte Ansprache von Nutzer:innen auf digitalen Kanälen ist schon lange technisch möglich – allerdings scheiterte dies in der Vergangenheit zumeist an fehlenden Inhalten und Daten. Mit Hilfe von KI sind diese Inhalte heute beliebig granular personalisiert verfügbar – aber: Nun fehlt es an der Datenbasis. Was lässt sich gegen dieses Dilemma tun? 

Die erste Welle der Personalisierung blieb hinter den Erwartungen zurück

Seit den frühen 2000er Jahren wird über die personalisierte Ansprache von Kund:innen und Nutzer:innen im Internet gesprochen. Die ersten Softwarelösungen kamen ca. 2010 auf den Markt und ermöglichten die Definition von Nutzersegmenten – zum Beispiel basierend auf Basis der zuvor besuchten Websites und weiterer gesammelter Daten. Dadurch ergaben sich für Marketinginitiativen plötzlich ungeahnte Möglichkeiten für die Optimierung von Customer Journeys.  

 

In der Realität stellte sich damals aber schnell heraus, dass die Zielgruppe durch die Granularität der gebildeten Segmente gar nicht dediziert bespielt werden konnte. Die Verfügbarkeit segmentspezifischer Inhalte war stark limitiert und konnte prozessual bzw. organisatorisch nicht abgebildet werden. Die Content-Erstellung war die Arbeit von Redakteur:innen und diese konnten aus Zeit- und Kostengründen die einzelnen Inhalte nicht auf so kleinteilig aufgesetzte Segmente angepasst schreiben. Die Konsequenz: Halbherzig umgesetzte Datensammlungen in Silos ohne Anspruch auf eine wirklich personalisierte Ansprache. 

Das alte Dilemma: Technisch verfügbare Möglichkeiten zur Personalisierung können nicht genutzt werden, weil die passenden personalisierten Inhalte auf Redaktionsseite fehlen.

Typischerweise mündete die Personalisierung dementsprechend häufig in fragmentierten E-Mail-Newslettern, in denen die Nutzer:innen auf Basis von definierten Merkmalen entsprechende Teilmengen von verfügbaren Textbausteinen erhielten. 

Der Status quo: Fehlende Gesamtsicht auf die Zielgruppe

Die oben beschriebenen Restriktionen auf der redaktionellen Seite führten dazu, dass der erste Hype der personalisierten Kundenkommunikation abflachte. Die Personalisierung wurde nicht als Grundlage aller digitalen Kundenbeziehungen verstanden und ausgebaut, sondern häufig nur punktuell für wenige, isolierte Anwendungsfälle (bspw. Abverkaufsaktionen) eingesetzt. Im Resultat bestehen heute bei vielen Unternehmen immer noch eine Reihe von Insellösungen, die Kundendaten in unterschiedlicher Qualität nach unterschiedlichen Kriterien sammeln, um im besten Fall darauf basierend dedizierte Inhalte für grob strukturierte Segmente auszuspielen. Eine konsolidierte Datenbasis (Customer Data Platform), in der alle Daten zentral gesammelt und verarbeitet werden, fehlt in den meisten Unternehmen.  

KI stellt die bisherige Situation auf den Kopf

KI, insbesondere GenAI, eröffnet auf einen Schlag unendlich viele Möglichkeiten in der Content-Erstellung. Texte und Bilder können on the fly in unterschiedlichen Varianten, Nuancen und Tonalitäten generiert werden. Je mehr Daten über eine/n Nutzer:in verfügbar sind, um so passgenauer können die durch GenAI erzeugten Inhalte diese/n Nutzer:in in der aktuellen Lebens- oder Gefühlslage ansprechen. Produktbeschreibungen können so generiert werden, dass das Storytelling und die Bildwelt eine maximale Deckung mit den Präferenzen der Zielgruppe haben – für jede/n Nutzer:in individuell.  

 

In der Praxis fehlt zum heutigen Zeitpunkt zumeist die benötigte Datenbasis aufgrund der oben beschriebenen Historie: Nutzen- und Kundendaten sind fragmentiert, liegen in unterschiedlichen Systemen und unterschiedlichen Qualitäten vor und nicht selten inkonsistent. Darüber hinaus sind sie bei weitem nicht ausreichend granular erfasst, um eine 1:1-Ansprache durch eine KI darauf aufzubauen.  

Das neue Dilemma: Die Personalisierung ist mit KI quasi unendlich feingranular möglich, aber die Datenbasis ist nicht ausreichend, um Segmente bis aufs Kleinste runterzubrechen.

GenAI hat das Dilemma in der Personalisierung also umgedreht – während früher technischen Möglichkeiten, das inhaltlich machbare deutlich überstiegen, fehlt es nun an einer ausreichend granularen Datenbasis um das inhaltlich Mögliche auch entsprechend zu füttern. 

Wie weit ist GenAI wirklich?

„Moment! Das stimmt doch nicht!“ werden sicher einige Leser an dieser Stelle denken. „GenAI ist noch nicht so weit. Die von GenAI generierten Texte können nicht ohne menschliche Kontrolle ausgespielt werden. Das ist zu riskant, denn da hat niemand den Überblick, welche Kund:innen wie angesprochen werden.“ Und ja, diese Einwände sind absolut berechtigt. Wir stehen noch am Anfang dieser neuen Ära. Rückblickend auf die letzten 24 Monate wird jedoch deutlich, wie schnell die Entwicklungen im Feld der GenAI sind, und welche immensen Fortschritte in der Qualität der GenAI-Inhalte gemacht wurden. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis die Qualität der von GenAI generierten Inhalte durchaus so gut ist, dass ein menschliches Lektorat nicht mehr benötigt wird.  

Das Rennen hat begonnen

Die Challenge für Unternehmen ist nun, Ihre Datenbasis in einer einheitlichen Customer Data Platform (CDP) zu konsolidieren und auszubauen, um eine maximal gute Grundlage zu schaffen. Die Datenbasis muss zur Verfügung stehen, sobald die GenAI den nächsten Reifegrad erreicht hat.  

Angesichts der organisatorischen Komplexität und der vorhandenen technischen Legacy eine Mammut-Aufgabe.  



Die Zeit, um zu handeln, ist jetzt – wenn man zukünftig das volle Potential von GenAI und den damit abbildbaren personalisierten Kundenerlebnissen vollumfänglich nutzen möchte.  

 

 

Trotz der genannten Herausforderungen hat die rasante Entwicklung von Generative AI die digitale Transformation in allen Industrien stark beschleunigt. Viele Organisationen stehen nun vor der Herausforderung, die Chancen von Künstlicher Intelligenz für sich zu erkennen und konkret für ihre spezifischen Bedürfnisse zu nutzen. Welchen Mehrwert bringen KI-basierte Lösungen für Ihr Unternehmen? Wir helfen Ihnen dabei, diese Frage zu beantworten und die richtige Lösung für Sie zu finden – mit einem einzigartigen Ansatz. 

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Boris Bohn

Boris ist seit 2023 als Head of Consulting ein wichtiger Teil von diva-e. Mit über 25 Jahren Erfahrung und umfassender Expertise in der digitalen Beratung unterstützt er gemeinsam mit seinem Team Unternehmen bei der erfolgreichen digitalen Transformation. Sein Fokus liegt dabei auf der Entwicklung und Umsetzung innovativer Digital Experience Strategien für eine Vielzahl von Branchen und Kunden. 

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