In diesem Beitrag zeigen wir, welche Rolle Daten für gelungene Personalisierung spielen und wie datenbasierte Relevanz automatisiert entlang der gesamten Customer Journey funktioniert – unter Einhaltung höchster Datenschutzstandards. 

Datenqualität ist der Schlüssel 

Viele Unternehmen verfügen über große Datenmengen, nutzen sie aber nur oberflächlich. Personalisierte Ansprache basierend auf qualitativ hochwertigen Daten kann laut der Studie die Umsätze um bis zu 40% gegenüber dem Marktdurchschnitt steigern. 

Gute Datenqualität bedeutet:

• Aktualität – Echtzeitdaten oder regelmäßige Aktualisierung
• Konsistenz – Einheitliche Formate über Systeme hinweg
• Vollständigkeit – Informationen über Verhalten, Transaktionen und Interessen
• Rechtskonformität – DSGVO?konforme Erhebung und dokumentierte Einwilligung 

Nur mit hochwertigen Daten lassen sich automatisierte Inhalte generieren, die im richtigen Moment ausgespielt Kunden wirklich erreichen – und aktivieren. 

Vier zentrale Bausteine für erfolgreiche Personalisierung

1. Alignment aller Datenquellen

Eine einheitliche, systemübergreifende Datenbasis ist das Fundament jeder Personalisierungsstrategie. Statt monolithischer, starrer Plattformen setzen immer mehr Unternehmen auf Composable-Architekturen – also den modularen Aufbau ihrer MarTech-Landschaft, mit gut integrierten Systemen und Datenflüssen. Composable setzt auf Best-of-Breed-Services bzw. -Komponenten, die jeweils einen klar definierten, spezialisierten Funktionsbereich abdecken – anstelle einer monolithischen Lösung, die versucht, alle Anforderungen gleichzeitig zu erfüllen.

Diese Services lassen sich flexibel kombinieren und schaffen so eine agile, skalierbare und leistungsstarke Commerce-Architektur. Unternehmen können dadurch schnell auf sich wandelnde Marktbedingungen reagieren und innovative Kundenerlebnisse entwickeln – ohne große, komplexe Systeme betreiben und warten zu müssen. Laut Gartner?Partnerstudie (via Houlikan Lokey) berichten 78% der Unternehmen mit Composable MarTech Stacks von schnelleren Innovationszyklen und deutlich geringeren Integrationshürden („Composable Commerce & MACH Architecture Study“, 2024).  

2. First- & Zero-Party-Daten

Aktiv geteilte Kundeninformationen sind präzise, freiwillig und DSGVO-konform. 92% der Unternehmen geben an, dass Zero?Party?Daten die Relevanz ihrer Kampagnen signifikant steigern („The 2024 State of Personalization“, Twilio Segment). Beispiele sind Präferenzabfragen im Onboarding, interaktive Umfragen in Newslettern oder Quiz-Formate auf der Website. In Kombination mit First?Party?Verhaltensdaten – wie Warenkorbabbrüche oder Klickpfade – lassen sich hochrelevante Inhalte automatisiert entlang der gesamten Customer Journey ausspielen, vom Willkommens-Trigger bis zur Reaktivierungskampagne.

3. AI Insights & Audience Discovery

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Dimensionen der Zielgruppenanalyse. Mit AI Audience Discovery können Unternehmen ihre Zielgruppen präziser identifizieren und verstehen als je zuvor. KI-gestützte Analysen verarbeiten große Datenmengen aus verschiedenen Quellen, erkennen verborgene Muster im Verhalten und segmentieren Nutzer anhand relevanter Merkmale wie Interessen, Kaufverhalten oder Interaktionshistorie. So lassen sich nicht nur bestehende Kundensegmente genauer definieren, sondern auch neue, bislang unentdeckte Zielgruppen aufspüren. Zusätzlich können durch KI-gestütztes, multivariates Testing auch Inhalte, beispielsweise Betreffzeilen oder CTAs in der E-Mail-Kommunikation, an die Bedürfnisse der jeweiligen Segmente angepasst werden. Das Ergebnis: personalisierte Marketingstrategien, die gezielter ansprechen, Streuverluste minimieren und die Customer Experience auf ein neues Level heben.

4. Privacy-by-Design

Datenschutz ist kein Hindernis, sondern die Basis für nachhaltige Kundenbeziehungen. Privacy-by-Design bedeutet, dass Datenschutzmaßnahmen von Beginn an fest in alle Prozesse und Technologien integriert werden. Die „Data Privacy Benchmark Study 2024“ (Cisco) belegt: 94% der Verbraucher kaufen eher bei Marken, die transparente Datenschutzrichtlinien kommunizieren. Wer Datenschutz sichtbar macht – etwa durch gut zugängliche Präferenzcenter, transparente Einwilligungsprozesse und klare Opt?out?Möglichkeiten – erhöht nicht nur die Compliance, sondern auch das Vertrauen und damit die Öffnungs- und Klickraten seiner Kampagnen. 

Fazit 

Personalisierung ist das Ergebnis hochwertiger Daten und intelligenter Technologien. Wer seine Kunden wirklich kennt – auf Basis konsolidierter Daten und im Kontext ihres digitalen Verhaltens – kann entlang der gesamten Customer Journey relevante, personalisierte Inhalte automatisieren. 

Die ersten Schritte von der Strategie zur Umsetzung liegen oft näher, als man denkt. Für einen schnellen Start helfen Fragen wie:

• Welche Daten liegen bereits vor?
• Welche Use Cases lassen sich kurzfristig realisieren? (z. B. Newsletter-Varianten, dynamische Produktempfehlungen, Onboarding-Strecken)
• Welche Signale (z. B. Scrollverhalten oder Klickmuster) können genutzt werden, um Timing und Inhalte zu optimieren?