Künstliche Intelligenz (KI) kann mit einfachen Methoden effektiv im Marketing eingesetzt werden. Für Unternehmen bietet KI gerade im Marketing enorme Optimierungspotenziale. Konversionsraten können gesteigert, Kundenverhalten vorhergesagt und personalisierte Werbung ausgespielt werden.
Künstliche Intelligenz wird seit Jahren erfolgreich im Marketing eingesetzt. Gleichzeitig stehen viele Unternehmen noch ganz am Anfang und wissen nicht, wie sie konkret vorgehen sollen.
In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, was Künstliche Intelligenz ist, welche Chancen ihr Einsatz im Marketing bietet und welche Erfahrungen wir als Data Science Beratung in den letzten Jahrzehnten und über 100 erfolgreichen Projekten in diesem Bereich sammeln konnten.
Künstliche Intelligenz im Marketing – Das Wichtigste auf einen Blick:
- Künstliche Intelligenz bietet dem Marketing eine Reihe von Vorteilen in Bezug auf die Kundenzentrierung.
- Darüber hinaus können mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Umsatzsteigerungen erzielt und Marketingkosten gesenkt werden.
- Die Anwendungsfelder von KI im Marketing sind vielfältig und reichen von der Preisoptimierung über Chatbots bis hin zu Verfahren zur Kündigungsprävention.
- Seit 2025 sind außerdem generative KI, die selbstständig Texte, Bilder oder Angebote erstellen kann, und KI-Agenten, die Aufgaben eigenständig übernehmen können, hinzugekommen.
Was bedeutet Künstliche Intelligenz im Marketing?
Künstliche Intelligenz (KI) im Marketing bedeutet, vorhandene Kundendaten mit Hilfe von Algorithmen nach interessanten Mustern und Zusammenhängen zu durchsuchen, um Vorhersagen über zukünftiges Kunden- und Kaufverhalten zu treffen.
Diese Vorhersagen und Empfehlungen können dann gezielt eingesetzt werden, um durch Personalisierung mehr Umsatz zu generieren und durch gezielte Steuerung der Marketingaktivitäten Kosten zu sparen.
Update 2026: In dieser Definition wird klassische, vorhersagbare künstliche Intelligenz beziehungsweise predictive AI beschrieben. Mittlerweile kommen generative KI und KI-Agenten als weitere Formen hinzu. Während generative KI selbstständig Bilder, Texte oder Angebote erstellt, können Agenten Aufgaben eigenständig planen, Entscheidungen treffen und durchführen. Ein Beispiel dafür wäre eine Kampagne von der Idee bis zur Auswertung umzusetzen.
Sie möchten noch tiefer ins Thema KI eintauchen:
Welche Vorteile ergeben sich durch Künstliche Intelligenz im Marketing?
Eine Google-Studie zeigt, dass die erfolgreichen Marketingexperten mehr als doppelt so oft in KI und maschinelles Lernen investieren, als andere Marketingexperten. Dieser Fakt zeigt, wie wichtig KI im Marketing ist.
Laut Gartner setzten Anfang 2025 nur rund 27 Prozent der Marketingverantwortlichen generative KI in Kampagnen nur sehr eingeschränkt oder gar nicht ein. Am häufigsten wird sie bisher für die Entwicklung von Kreativideen genutzt. McKinsey berichtet außerdem, dass Umsatzsteigerungen am häufigsten im Bereich Marketing und Vertrieb erzielt werden.
Künstliche Intelligenz im Marketing hat folgende 4 Vorteile für Unternehmen:
- Kundenbedürfnisse entlang des kompletten Kundenlebenszyklus werden besser verstanden und durch personalisiertes Marketing individuell adressiert. Dies führt zu zielgenauem Marketing und einer stärkeren Kundenbindung.
- Marketingbudget wird für die richtigen Kunden ausgegeben, welche über einen hohen Kundenwert verfügen.
- Kaufverhalten der Kunden kann präzise vorhergesagt werden und proaktiv mit Kampagnen zur richtigen Zeit bedient werden.
- Kritische Muster, wie bspw. Customer Churn, werden frühzeitig erkannt. So sind Sie in der Lage rechtzeitig zu handeln und den Kunden langfristig zu binden.
Die wichtigsten Vorteile von KI im Marketing sind in folgendem Video zusammengefasst:
Wie kann KI die Marketingkosten senken?
Die genannten Punkte führen durch relevante Kommunikation zu einer verbesserten Customer Journey für die Kunden.
Gleichzeitig können Unternehmen Marketingkosten sparen, in dem der Einsatz des Marketingbudgets in Kundengruppen fließt, welche über einen höheren Kundenwert verfügen. Eine durchgehende, KI-gestützte Steuerung von Marketingmaßnahmen kann laut McKinsey (2026) bis zu 30 Prozent mehr Rendite aus dem eingesetzten Marketingbudget herausholen.
Dies führt dazu, dass bei gleichbleibendem Marketingbudget der Umsatz gesteigert werden kann.
Wie kann KI den Umsatz steigern?
Nicht nur innerhalb der Marketingkanäle können Vorteile durch Künstliche Intelligenz erzielt werden. Auch im E-Mail-Marketing oder On-Site im Webshop lassen sich die Methoden von Künstlicher Intelligenz nutzen, um die Customer Journey zu personalisieren.
Dieses kundenzentrierte Marketing, welches genau auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten ist, führt ebenfalls zu Umsatzsteigerungen und verbessert die Kundenbindung.
Häufig kommen sogenannte Empfehlungssysteme zum Einsatz, die die richtigen Produktangebote für E-Mail-Kampagnen generieren oder On-Site im Webshop angezeigt werden.
Update 2026: Mittlerweile kann generative KI auch die Erstellung dieser personalisierten Inhalte selbst beschleunigen. Google Cloud berichtet, dass Werbe- und Kampagnentexte mit generativer KI ungefähr 46 Prozent schneller entstehen und eine um 63 Prozent verbesserte Kundenerfahrung erzielen.
Künstliche Intelligenz optimiert Marketing und Vertrieb
In 6 Fallstudien erfahren Sie:
- Wie Sie 29% mehr Umsatz pro Kampagne machen.
- Wie Sie durch KI und Automatisierung mehr Zeit gewinnen.
- Wie Sie 300% mehr Conversions zur richtigen Zeit machen.
Unsere 9 wichtigsten Praxisbeispiele für Unternehmen
Künstliche Intelligenz wird im Marketing für verschiedene Aufgaben eingesetzt, unter anderem
- um die Marketingprozesse zu optimieren,
- das Targeting zielgenau auf die Bedürfnisse der Kunden anzupassen
- und zur richtigen Zeit das richtige Angebot zu machen.
Wir haben für Sie die wichtigsten 9 Anwendungsfälle aus unserem Beratungsalltag zusammenfasst:
- Anwendungsfall #1: Customer Lifetime Value Progonose
- Anwendungsfall #2: Kündigungsprävention durch künstliche Intelligenz
- Anwendungsfall #3: Chatbots und KI-Verkaufsagenten
- Anwendungsfall #4: Preisoptimierung durch KI
- Anwendungsfall #5: Kaufverhalten vorhersagen und Kampagnen agentisch steuern
- Anwendungsfall #6: Personalisierung im Marketing
- Anwendungsfall #7: Kundensegmentierung für Marketingzielgruppen
- Anwendungsfall #8: Sentiment Analyse in Social Media
- Anwendungsfall #9: Retouren-Optimierung
Anwendungsfall #1: Customer Lifetime Value Prognosen
Der Customer Lifetime Value (CLV) oder Kundenwert ist ein bekanntes Konzept aus dem Marketingcontrolling. Der CLV umfasst die Bewertung von Kunden nach ihrer Profitabilität und ihren offenen Potenzialen.
Jetzt denken Sie sicher: Was hat der CLV mit KI zu tun?
Ganz einfach:
Für einen guten CLV müssen Prognosen für die Zukunft gemacht werden, das basiert auf maschinellem Lernen und gehört zur KI.
Ein gut modellierter CLV kann sehr genau vorhersagen, wie sich ein Kunde in den nächsten 12 Monaten entwickeln wird. Darauf aufbauend können Marketingbudgets und Aktionen viel genauer geplant werden.
Dieser Prognosehorizont von 12 Monaten ist allerdings nur ein gängiges Beispiel und keine feste Regel. Viele Unternehmen legen ihn je nach Branche und Geschäftsmodell unterschiedlich fest und verknüpfen den CLV immer häufiger direkt mit automatisierten Kampagnen-Systemen.
Einige Unternehmen gehen noch einen Schritt weiter und berechnen einen CLV oder eine Umsatzprognose für jede Kombination aus Kunde und Warengruppe. So können Cross-Selling– und Up-Selling-Potenziale in bestimmten Warengruppen erkannt und genutzt werden.
Folgende Fragen beantwortet ein Kundenwert:
- Welches Potenzial hat der Kunde im nächsten Jahr?
- Welchen Umsatz erwarte ich vom Kunden in der Zukunft?
- Welches Marketingbudget sollte für den Kunden ausgegeben werden?
- Gibt es Kunden, die nicht profitabel sind und wenig Potenzial haben?
Ein Customer Lifetime Value (CLV) setzt sich aus diesen Komponenten zusammen:
- Deckungsbeitrag (und Vorhersage für zukünftige Umsätze)
- Aktivitätsquote oder Retention Rate
- Akquisitionskosten
Ein maschinell gestützter Kundenwert ist ein sehr hilfreiches Marketing-Steuerungselement. Jeder einzelne Kunde bekommt einen bestimmten Wert zugeordnet, nach dem anschließend Marketingaktivitäten individuell gesteuert werden.
Anwendungsfall #2: Kündigungsprävention durch Künstliche Intelligenz
Das frühzeitige Erkennen von Kündigungen ist insbesondere für vertrags- und abonnementbasierte Geschäftsmodelle von großer Bedeutung.
Das Gewinnen von Neukunden ist in der Regel sehr kostenintensiv, sodass diese Geschäftsmodelle häufig nur dann profitabel sind, wenn der Customer Lifetime Value hoch ist.
Dies wird durch lange Kundenbeziehungen erreicht.
Ein interessanter Anwendungsfall für Künstliche Intelligenz im Marketing ist die Vorhersage von Customer Churn, also von Kunden, die das Unternehmen verlassen könnten.
KI hier kann für diese zwei Anwendungsfälle hilfreich sein:
- Kundenabwanderung
- Kundenrückgewinnung.
Vorhersage von Kundenabwanderung
Im Detail wird versucht, durch maschinelles Lernen aus dem Verhalten in der Vergangenheit und den sich daraus ergebenden Mustern auf Kündigungen zu schließen.
Aus diesen Mustern und Zusammenhängen wird dann aktiven Kunden eine Kündigungswahrscheinlichkeit zugeordnet.
Kunden mit einer hohen Kündigungswahrscheinlichkeit, d.h. einer hohen Wahrscheinlichkeit, die Kundenbeziehung zu beenden, werden präventiv mit einem attraktiven Angebot angesprochen.
So können diese Kunden wieder langfristig gebunden werden. Vor allem im Vertragsgeschäft wie Telekommunikation, Versicherungen, Banken etc. ist dies ein beliebter Anwendungsfall.
Natürlich gibt es auch Geschäftsmodelle, die zu einer kurzfristigeren Bindung tendieren wie z.B. monatlich kündbare Dienste oder Prepaid basierte Nutzung. Auch hierfür lässt sich mit ähnlicher Vorgehensweise eine Vorhersage treffen.
Update 2026: Diese Ausspielung wird zunehmend auch von KI-Agenten übernommen. Sie können automatisch den passenden Kanal wählen, das passende Angebot heraussuchen und den richtigen Zeitpunkt für die Kundenrückgewinnung festlegen.
Weil das Thema Churn so wichtig ist, haben wir einen sehr ausführlichen Artikel darüber geschrieben: Churn Prediction: Prognosen zur Kundenabwanderung.
Und einen Artikel zur Auswirkung der Churn Rate auf die Profitabilität für Unternehmen.
Erfahren Sie mehr über unsere Churn-Prognose Lösungen.
Vorhersage von Kundenrückgewinnung
Auch die Kundenrückgewinnung, die häufig mit hohen Kosten verbunden ist, kann durch KI unterstützt werden:
- Wen muss ich aktiv durch Rückgewinnungsmaßnahmen kontaktieren?
- Welchen Kunden muss ich für eine Vertragsverlängerung nur eine E-Mail schreiben?
- Welcher Rabatt führt zur Vertragsverlängerung?
Die Beantwortung dieser Fragen, ist durch KI datengestützt und genau möglich. So können Sie die Kundenrückgewinnung effizent durchführen.
Wo könnten KI-Agenten bei Ihnen den größten Unterschied machen?
Das finden wir gemeinsam heraus
Anwendungsfall #3: Chatbots und KI-Verkaufsagenten
Durch leistungsstarke KI-Algorithmen ist es möglich, Chatbots als Kundenberater und zur Verkaufsvorbereitung zu nutzen. Chatbots können Kunden im E-Commerce beraten und ihnen durch gezielte Rückfragen passende Produkte vorschlagen.
Das hat zum einen den Vorteil, dass man mehr Daten im Verkaufsprozess sammeln kann und zum anderen helfen die Chatbots so den Kunden das richtige Produkt zu finden.
Wenn der Chatbot intelligent genug und sogar mit einem Empfehlungssystem kombiniert ist, dann kann dies für Shopbesucher zu einem individuellen Einkaufserlebnis werden.
Erfahren Sie mehr über unsere Recommender-Systeme.
Update 2026: Vom Chatbot zum Verkaufs-Agenten
Seit 2025 entwickeln sich Chatbots zu eigenständigen Verkaufs- und Einkaufs-Agenten weiter. OpenAI beispielsweise ermöglicht es Nutzenden in den USA, Produkte direkt im ChatGPT-Chat einzukaufen, unter anderem bei mehr als einer Million Shopify-Händlern. Microsoft beschreibt ähnliche „Marken-Agenten“, die auf Webseiten Fragen beantworten und Produkte empfehlen, ohne dass Kundinnen und Kunden selbst lange suchen und klicken müssen
Ein Praxisbeispiel: Für einen Handelskunden mit über 60.000 Produkten haben wir gemeinsam mit unserem Technologiepartner Databricks einen KI-gestützten Sales-Support-Chatbot entwickelt. Dieser basiert auf einem Sprachmodell mit RAG-Ansatz (Retrieval Augmented Generation) und durchsucht die Produktdatenbank in natürlicher Sprache, um dem Vertriebsteam die passenden Produkte vorzuschlagen. Dabei sank die Antwortzeit von 15–30 Minuten auf 2–5 Minuten, was eine Zeitersparnis von bis zu 86 Prozent ergeben kann.
Mehr zu der Case Study finden Sie hier.
Anwendungsfall #4: Preisoptimierung durch KI
Dass sich Produktpreise bei Amazon der Nachfrage anpassen oder sich die Preise auf großen Hotelportalen innerhalb von Minuten ändern, ist heute ganz normal.
Dahinter steckt Künstliche Intelligenz, die Preise nicht nur zeitabhängig, sondern auch individuell an die Zahlungsbereitschaft der Nutzer anpasst.
Grundlage für die individuelle Preisgestaltung sind große Datenmengen, die in Big-Data-Systemen gespeichert sind und als Einflussfaktoren in die Analyse einfließen. Neben Informationen zur Preisentwicklung einzelner Produkte fließen auch kundenindividuelle Merkmale (z.B. Kaufhistorie, Standort, Online-Nutzung etc.) in das maschinelle Lernverfahren ein.
Anhand dieser Merkmale wird die Preisakzeptanz jedes einzelnen Kunden analysiert und vorhergesagt, was zu einer Optimierung der Verkaufswahrscheinlichkeit führt.
Update 2026: Seit 2025 gelten strengere EU-Auflagen für personenbezogene Preise und Empfehlungen. Daher müssen Profiling und personalisierte Angebote transparent gemacht werden. Außerdem sollten Nutzende die Möglichkeit haben, eine nicht-personalisierte Alternative zu erhalten.
Erfahren Sie mehr über unsere Predictive Pricing-Lösungen.
Anwendungsfall #5: Kaufverhalten vorhersagen und Kampagnen agentisch steuern
Viele Unternehmen investieren viel Zeit in die Optimierung von Kampagnen über komplexe Regelwerke.
Oft funktioniert das bis zu einem gewissen Grad sehr gut, doch irgendwann kann man mit einfachen Regeln keinen Mehrwert mehr erzielen.
Künstliche Intelligenz hilft durch intelligente Datenanalysen das Marketing-Budget gezielt einzusetzen und so die Effizienz zu steigern.
Im Marketing lässt sich die Künstliche Intelligenz für folgende Anwendungsfälle nutzen:
- Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Kunde in einer bestimmten Warengruppe einen Kauf im nächsten Monat tätigt?
- Welches Werbemittel ist das passende für den Kunden?
- Wann muss ich den Kunden ansprechen, damit es in seinen Kaufzyklus passt?
- In welches Produkt oder Vertrag kann ich den Kunden einbinden?
- Welchem Kunden muss ich einen Rabatt geben, damit er kauft?
Diese Fragen (und viele weitere) lassen sich mit relativ einfachen Ansätzen beantworten.
Ein Beispiel aus der Praxis: Für einen Finanz- und Vermögensverwalter mit über 500.000 Vertragsnehmern haben wir 15 Next-Best-Offer-Modelle entwickelt, die die Abschlusswahrscheinlichkeit pro Kunde und Produktkategorie vorhersagen. Bei den 10 Prozent der Kunden mit der höchsten Affinität wurden im Schnitt fünfmal so viele Anträge gestellt wie bei einer zufälligen Auswahl und in der Kategorie Kfz-Versicherung sogar sechsmal so viele. Zur Case Study
Update 2026: Agentische Kampagnensteuerung
Bisher musste jede Optimierung, wie Regeln definieren, Ergebnisse auswerten oder Regeln anpassen, von Hand angestoßen werden. Bei der agentischen Kampagnensteuerung übernehmen KI-Agenten diesen Kreislauf selbstständig und das durchgehend anstatt nur punktuell. Sie werten Kennzahlen in Echtzeit aus, testen neue Werbetexte oder Bildvarianten, verschieben Budget zwischen den Kanälen und setzen diese Entscheidungen direkt in der laufenden Kampagne um. McKinsey nennt dieses Prinzip „Always-on-Orchestrierung“ und beschreibt es als Zusammenspiel von Mensch und KI-Agent. Die KI übernimmt dabei die laufende Optimierung, während Menschen Ziele, Marken-Leitplanken und Freigaben vorgeben.
So kann die Umsetzung in der Praxis aussehen:
Ein KI-Agent erkennt, dass eine Anzeige bei einer bestimmten Zielgruppe schlechter läuft als erwartet, schlägt automatisch eine alternative Formulierung vor, verschiebt das Budget zu besser laufenden Kanälen und dokumentiert die Änderung für das Marketingteam. Der Mensch bleibt dabei in der Verantwortung, muss aber nicht mehr jede einzelne Anpassung manuell auslösen.
McKinsey sieht durch diese Always-on-Orchestrierung ein Renditepotenzial von bis zu 30 Prozent, während die Boston Consulting Group davon ausgeht, dass agentische KI Marketing-Rendite, Geschwindigkeit und Kampagnenvolumen im Zeitverlauf verdreifachen kann, mit 5 bis 10 Prozent mehr Umsatzwachstum und 15 bis 20 Prozent geringeren Kosten.
Für den Einstieg braucht es dabei keinen kompletten Systemumbau. Wichtig sind vor allem eine saubere Datenbasis und klare Regeln, in welchem Rahmen die KI-Agenten selbstständig handeln dürfen. Genau dabei unterstützen wir Unternehmen im Rahmen unserer Agentic AI Beratung.
Mehr zu dem Thema unter Next Best Offer (NBO).
Anwendungsfall #6: Personalisierung im Marketing
Die Personalisierung im E-Commerce ist ein bekannter Anwendungsfall für künstlicher Intelligenz. Auch 2025 wird sich der Trend der personalisierten Kundenansprache mit dem richtigen Angebot weiterhin fortsetzen und als ein Wachstumsfaktor für Unternehmen dienen.
Auch der Einstieg in Künstliche Intelligenz im Marketing passiert häufig über Empfehlungssysteme als Use Case.
Die Vorteile von Personalisierung liegen auf der Hand und lassen sich einfach über einfache Tests messen:
- Stärkere Kundenbindung
- Mehr Cross-Selling
- Steigerung von Long-Tail-Umsätzen
- Steigerung der Aktivität
Die Implementierung ist oft etwas komplexer, da die Prozesse stark automatisiert sein müssen.
Wir glauben der kombinierte Effekt von personalisierten Empfehlungen, spart uns mehr als eine Milliarde Dollar pro Jahr.
Carlos A. Gomez-Uribe
Unternehmen wie Netflix, Spotify, Amazon und Meta gehören zu den absoluten Vordenkern im Bereich der Personalisierung.
Update 2026: Mittlerweile lassen sich Angebote mit generativer KI in Echtzeit auf einzelne Personen zuschneiden. Dadurch soll die Kundenzufriedenheit nach McKinsey um 15 bis 20 Prozent gestiegen sein, während 5 bis 8 Prozent mehr Umsatz erzielt und bis zu 30 Prozent geringere Servicekosten erreicht wurden. Seit Ende 2025 kann dabei sogar die Art, wie Menschen mit der KI sprechen, als Signal für die Personalisierung genutzt werden.
Auch Anbieter wie Databricks bieten mit ihrer Kundendatenplattform inzwischen Funktionen an, um Kundendaten, Zielgruppenbildung und Kampagnenauslieferung direkt auf einer Plattform verbinden zu können.
Anwendungsfall #7: Kundensegmentierung für Marketingzielgruppen
Kundensegmentierungen durch Cluster-Algorithmen sind weitere wichtige Anwendungsbeispiele (Hier gibt es mehr Informationen zur Kundensegmentierung).
Ein Clusterverfahren ist eine unüberwachte Machine Learning Methode.
Das Clusterverfahren unterteilt den Kundenbestand anhand verschiedensten (Verhaltens-) Variablen in eine bestimmte Anzahl von möglichst homogenen Subgruppen.
Diese Subgruppen lassen sich durch charakteristische Muster voneinander unterscheiden. So kann ein Kundenbestand in bspw. 10-20 gut erklärbare Gruppen unterteilt werden.
Genau beschriebene Kundensegmente geben dem Marketing tiefe Einblicke in die Eigenschaften und Verhaltensmuster der Zielgruppengruppen, daher lassen sich diese gut für Kampagnen-Optimierungen einsetzen.
Update 2026: Heute werden Cluster-Analysen zunehmend durch dynamische Kundendatenplattformen ergänzt. Diese können Zielgruppen stetig aktualisieren und automatisch für Kampagnen aktivieren.
Die Kundensegmentierung habe ich an einem Beispiel in Python in diesem Beitrag beschrieben.
Erfahren Sie mehr über unsere Lösungen zur Kundensegmentierung.
Anwendungsfall #8: Sentiment-Analyse
Sentiment-Analyse ist die Auswertung von unstrukturierten Daten wie Text, Bild oder Ton. Im Marketing wird die KI-Sentiment-Analyse (auch Text Mining) häufig eingesetzt, um Kommentare, Beiträge, E-Mails und Bewertungen im Internet zu analysieren.
Die Sentiment-Analyse wird im Marketing auch als Stimmungsanalyse bezeichnet. So können Manager häufig auftretende Probleme bei einzelnen Produkten schneller erkennen oder Kundenbeschwerden im Service schneller bearbeiten.
Grundlage hierfür ist das Verstehen natürlicher Sprache (engl.: Natural Language Processing). Dabei trainieren wir die KI darauf, unsere Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Der Fokus liegt dabei vor allem auf Texten, während für Bilder, Audio und Video zusätzlich multimodale KI-Modelle eingesetzt werden, die mehrere Datenarten gleichzeitig auswerten können.
Erfahren Sie mehr über unsere NLP-Lösungen.
Anwendungsfall #9: Retouren-Optimierung mit künstlicher Intelligenz
Ein weiterer Anwendungsfall für Künstliche Intelligenz ist die Retouren-Optimierung. Retouren sind besonders im Handel ein großes Problem.
Für den gesamten deutschen Online-Handel liegt die Retourenquote laut aktuellen Zahlen (2025) bei rund 24 Prozent der Pakete. Ca. 90 Prozent aller zurückgeschickten Artikel stammen dabei aus der Modebranche.
Wie hilft KI die Retouren zu reduzieren?
Retouren reduzieren im E-Commerce durch maschinelles Lernen
Durch den Einsatz von Machine Learning werden dem Kunden genaue Empfehlungen zu passenden Größen, präferierten Farben, Stilen und Schnitten gegeben. Im Verkaufsprozess wird so eingegriffen, um die Retourenquote zu senken.
Zum Einsatz von maschinellem Lernen haben wir bereits einen Artikel. Schauen Sie dazu gerne hier.
Durch Transaktionsdaten aus Webshop-, ERP- und Kassen Systemen, können wir mithilfe von maschinellem Lernen Muster erkennen, die eine individuelle Retouren-Wahrscheinlichkeit pro Produkt bestimmen. Die nachfolgende Optimierung des Verkaufsprozesses, durch alternative Angebote für den Kunden, ermöglicht dem Anbieter, die Retouren nachhaltig zu senken.
Letztlich möchte man den Kunden ja einen guten Service bieten. Durch einen solchen Ansatz kann man dem Kunden entsprechende Empfehlungen geben. Dies hat neben der deutlichen Reduktion von Retouren, auch einen positiven Effekt auf das Einkaufserlebnis.
Update 2026: Besonders in der Mode helfen inzwischen auch KI-gestützte Beratungs-Agenten, die passende Größe oder den passenden Schnitt direkt im Chat zu empfehlen und auf diese Weise Retouren zu vermeiden.
Fazit
Weltweit nutzen Marketingexperten KI im Marketing, um ihre Kunden besser zu verstehen, zu bedienen und zu binden. Insbesondere die Weiterentwicklung von Produkten, der Customer Journey und von Marketingkampagnen führt durch Verbesserungen zu Umsatzsteigerungen.
Künstliche Intelligenz entwickelt sich sehr schnell. Viele Möglichkeiten ergeben sich aber erst durch die intelligente Sammlung von Kundendaten. Kundendaten sind der Treibstoff der KI. Je effizienter Marketing-Manager diese Daten nutzen, desto besser können Sie Maßnahmen einsetzen, um Kundenbedürfnisse zu verstehen.
Update 2026: Mit dem zunehmenden Einsatz von KI im Marketing wachsen auch die rechtlichen Anforderungen. Das europäische KI-Gesetz und die Datenschutzregeln für personalisierte Werbung verlangen mehr Transparenz und klarere Regeln für den Umgang mit Kundendaten. An diesem Punkt sollten Marketingverantwortliche von Anfang an mitdenken.
Benötigen Sie Unterstützung?
Wenn Sie Hilfe bei der Planung und Umsetzung von KI im Marketing haben, dann melden Sie sich bei uns.
Es gibt keinen Pauschalpreis. Die Kosten hängen stark vom gewählten Anwendungsfall und der vorhandenen Datenbasis ab. Ein einzelner, klar abgegrenzter Anwendungsfall wie eine Kundensegmentierung oder eine Churn-Prognose lässt sich meist deutlich günstiger und schneller umsetzen als eine unternehmensweite KI-Plattform. Für den Einstieg empfiehlt sich daher oft ein kompakter KI-Workshop, in dem die passenden Anwendungsfälle priorisiert werden, bevor größere Investitionen anstehen.
Grundsätzlich ja, aber mit Auflagen. Seit 2025 verlangt das europäische KI-Gesetz mehr Transparenz beim Einsatz von KI-Systemen, und personenbezogene Kundendaten sollten nicht ungeprüft in öffentliche KI-Tools eingegeben werden. Für den Einsatz im Kundenkontakt empfiehlt sich daher meist eine eigene, datenschutzkonforme Lösung auf Basis eines Sprachmodells, wie im Sales-Support-Chatbot-Beispiel weiter oben, statt der öffentlichen ChatGPT-Oberfläche.
Am einfachsten mit einem einzelnen, gut abgegrenzten Anwendungsfall auf Basis vorhandener Kundendaten, statt gleich das gesamte Marketing umzustellen. Ein Beispiel wäre eine Kundensegmentierung oder Churn-Prognose. So lassen sich erste Ergebnisse schnell zeigen, bevor größere Vorhaben wie eine agentische Kampagnensteuerung angegangen werden.
Beide Plattformen bilden die technische Grundlage, um Kundendaten aus CRM, Webshop und weiteren Quellen an einem Ort zusammenzuführen, was die Voraussetzung für nahezu alle in diesem Artikel beschriebenen Anwendungsfälle ist. Databricks bietet mit seiner Kundendatenplattform (Agentic CDP) inzwischen fertige Bausteine für Segmentierung, Personalisierung und Kampagnenauslieferung und Microsoft Fabric eignet sich besonders für Unternehmen, die bereits stark auf Microsoft-Technologien setzen. Wir unterstützen Unternehmen bei der Auswahl und dem Aufbau der passenden Plattform und bieten eine Databricks Beratung und eine Microsoft Fabric Beratung an.
Lassen Sie uns sprechen und Ihr Potenzial entdecken.
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
