Jedes Unternehmen sammelt Kundendaten. Doch viele Unternehmen wissen nicht, wie sie diese Daten so nutzen, dass sie ihre Entscheidungen darauf basieren können. Durch Data Science im Marketing lassen sich wichtige Informationen aus dem Berg von Kundendaten extrahieren und nutzen. Langfristig kann dadurch die Effektivität von Marketingkampagnen maximiert werden, digitale Kundenerfahrungen werden verbessert und allgemeine Geschäftsergebnisse gezielter gemessen.
In diesem Artikel erkläre ich, wie Data Science im Marketing funktioniert und wie die Anwendungsfälle Next Best Offer, Customer Lifetime Value und Kundensegmentierung Ihr Marketing optimieren.
Data Science im Marketing – Das Wichtigste auf einen Blick:
- Data Science beschreibt die systematische Extraktion von Wissen aus Daten, sodass sich daraus Handlungsempfehlungen ableiten lassen
- Im Marketing wird Data Science eingesetzt, um das Kaufverhalten vorherzusagen oder Empfehlungen hinsichtlich der Verwendung des Marketingbudgets abzuleiten
- Anwendung findet Data Science im Marketing zur Kundenstrukturanalyse, Kundensegmentierung oder der Optimierung von Marketingkampagnen
- Seit 2025/2026 kommt ein weiterer Bereich hinzu, in dem KI-Systeme zunehmend selbstständig Marketingaufgaben übernehmen, wie zum Beispiel Kampagnenanalysen oder das Erstellen von Anzeigentexten
Was bedeutet Data Science?
Data Science beschreibt, wie sich aus großen Datenmengen gezielt Wissen gewinnen lässt. Dafür nutzt man Verfahren aus der Softwareentwicklung, Machine Learning sowie Statistik und Mathematik. Data Science gilt als Schnittpunkt verschiedener Kerndisziplinen, wie das nachfolgende Venn-Diagramm zeigt.
Jeder Data Scientist unterscheidet sich natürlich in dem Anteil und den individuellen Fähigkeiten der drei Grunddisziplinen, doch im Endeffekt bieten diese Disziplinen die Grundlage von Data Science:
- Informatik und Programmieren zum einen,
- Mathematik bzw. Statistik zum anderen und
- das branchenspezifische Fachwissen als dritte Disziplin.
In der Mitte steht damit Data Science als eine Disziplin, die alle drei Kenntnisse miteinander vereint.
Update 2026: Dieses Modell gilt weiterhin als fachlich anerkannte Grundlage, allerdings ist in den letzten Jahren ein weiterer Schwerpunkt hinzugekommen. Viele Data Scientists im Marketing prüfen generative künstliche Intelligenz und passen sie an unternehmenseigene Daten an. Dabei stellen sie sicher, dass die damit erzeugten Inhalte fachlich korrekt bleiben.
Einen kompletten Artikel über Data Science und die Aufgaben eines Data Scientist findest du hier.
Wenn du mehr über Data Science im Allgemeinen wissen möchtest, klicke hier.
Welchen Einfluss hat Data Science auf das Marketing?
Data Science im Marketing bedeutet, dass wichtige Informationen für die gezieltere Vermarktung aus den vorhandenen Kunden- und Verhaltensdaten extrahiert werden. So lassen sich verborgene Muster und Erkenntnisse aus den Kundendaten identifizieren, um die Entscheidungsfindung im Marketing zu unterstützen.
Data Science kann in folgenden vier Bereichen im Marketing unterstützen:
- Innerhalb der explorativen Analyse von Kundenkaufverhalten und Kampagnenergebnissen
- Automatisierung von Prozessen
- In der Vorhersage von Kundenverhalten
- In der Übersetzung in konkrete Businessanwendungen
Die Bedeutung von Data Science im Marketing wächst stetig. Mittlerweile haben laut einer Salesforce-Studie (Februar 2026) 75 Prozent der Marketingverantwortlichen Künstliche Intelligenz in ihre Arbeit eingeführt, nutzen sie aber häufig noch für generische statt individuell zugeschnittene Kampagnen. Durch Data Science wird es somit zunehmend möglich, zeitintensive Arbeit in gewissem Maße zu automatisieren und damit den Effizienzgrad im Marketing deutlich zu steigern.
Update 2026: Ein wachsender Teil dieser Automatisierung läuft heute über selbstständig arbeitende KI-Systeme, sogenannte KI-Agenten. Sie übernehmen zum Beispiel die Auswertung von Kampagnendaten, das Erstellen von Anzeigentexten oder die Steuerung mehrerer Werbekanäle, ohne dass jeder einzelne Schritt von Hand freigegeben werden muss. Laut Gartner ist die Nachfrage nach solchen Systemen zwischen 2024 und 2025 sprunghaft gestiegen. Erste Zahlen zeigen aber auch, dass nicht jede Einführung auf Anhieb gelingt. Ein erheblicher Teil wird innerhalb der ersten drei Monate wieder eingestellt, meist wegen unklarer Ziele oder mangelhafter Datenqualität.
Ein Data Scientist im Marketing kann folgende Fragen gezielt beantworten:
- Welcher Kunde hat welche Kaufwahrscheinlichkeit für welches Produkt?
- Wie viel Umsatz macht jeder einzelne Kunde in den nächsten 12 Monaten?
- Wie viel Marketingbudget sollte ich in welchen Kunden investieren?
- Welche Kampagne sollte welcher Kunde bekommen?
- Und viele weitere Fragen…
Data-Science-Beratung für Ihr Marketing
Erfahren Sie, wie Sie aus Ihren Kundendaten konkrete Kaufempfehlungen, Kundensegmente und Abwanderungsrisiken ableiten, ohne monatelang eigene Modelle von Grund auf zu entwickeln.
Data Science und die Zusammenarbeit mit dem Marketingteam
Erst durch die enge Zusammenarbeit mit dem Marketingteam wird Data Science im Marketing erfolgreich. Marketing Manager und Data Scientists arbeiten sehr eng zusammen und müssen sich kontinuierlich über Ziele und Kampagnen abstimmen.
Ein Marketing-Manager kennt sich in der Regel nicht gut in der Datenverarbeitung aus, wohingegen der Data Scientist kein Spezialist des Marketings ist. Jeder von beiden hat andere Stärken und dennoch arbeiten Sie am gleichen Ziel. Sie müssen fachübergreifend miteinander kommunizieren, um angebotene Leistungen und Produkte bestmöglich zu verkaufen.
Der Data Scientist hingegen muss die Bedürfnisse und Herausforderungen des Marketers wissen und genauso sollte der Marketer ein Grundverständnis mitbringen, um die entwickelte Software des Data Scientists zu verstehen.
Update 2026: Diese Aufgabenteilung hat sich mittlerweile leicht verschoben, da einfache Auswertungen jetzt auch von Marketing-Mitarbeitenden ohne Data-Science-Ausbildung und mit einfach zu bedienenden KI-Tools durchgeführt werden können. Die Rolle des Data-Scientists verschiebt sich dabei stärker in Richtung komplexer Fragestellungen und strategischer Beratung.
Welche Anwendungsbereiche für Data Science gibt es im Marketing?
Mit jedem Klick und jedem Kauf wächst die Datenmenge für jeden einzelnen Kunden in der Datenbank. Eine intelligente Verarbeitung ist notwendig, um unterschiedliche, kundenindividuelle Kampagnen auszusteuern. Dabei entstehen unterschiedliche Anwendungsbereiche, welche im nachfolgenden Text näher erklärt werden.
Kundenstrukturanalyse
Eine Kundenstrukturanalyse basiert grundlegend auf einfachen statistischen Auszählungen und zählt zu einer grundlegenden Aufgabe von Data Science im Marketing. In der Fachsprache ist auch häufig von einer „explorativen Datenanalyse“ die Rede. Es geht also darum, explorativ Informationen in den Daten zu finden, ohne konkrete Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.
Welche Fragestellungen damit beantwortet werden, hängt dabei sehr stark vom Unternehmen und dessen Geschäftsmodell ab. Auf Grundlage von Einkaufsgewohnheiten, der sozio-demografischen Struktur des Kundenstamms und der Analyse des kundenindividuellen Verhaltens können die Daten strukturiert und somit gezielt Wissen abgeleitet werden, sodass wichtige Businessfragen beantwortet und Entscheidungen getroffen werden können.
Update 2026: Eine Besonderheit hat sich mittlerweile verändert. Cookies von Drittanbietern werden in vielen Browsern inzwischen standardmäßig blockiert. Die Kundenstrukturanalyse stützt sich deshalb heute stärker auf eigene Kundendaten aus CRM-System und Vertrieb statt auf eingekaufte oder über Drittanbieter gesammelte Daten.
Die Kundenstrukturanalyse ist also ein einfaches Beispiel, das aufzeigt, dass Data Science bereits bei simplen Auszählungen von Kunden- und Nutzungsdaten sowie deren Zusammenfassung beginnt.
Mit einer Kundensegmentierung Kundengruppen verstehen
Durch die geschickte Analyse lassen sich Muster und Ähnlichkeiten innerhalb von Daten erkennen und ähnliche Kunden in Kundensegmenten zusammenfassen. Diese Kundensegmente verkörpern eine Kundengruppe, die sich durch ein gleiches Kaufverhalten, gleiche Bedürfnisse oder auch gleiche soziodemographische Eigenschaften auszeichnet.
Eine Kundensegmentierung kann helfen, bestimmte Marketingkampagnen ausschließlich an relevante Segmente auszuspielen. Da sich die Eigenschaften und Bedürfnisse einzelner Kunden im Laufe der Zeit ändern, ist es wichtig regelmäßig die Segmentierungslogik neu anzuwenden und gegebenenfalls die Zuordnung der Kunden anzupassen.
Update 2025/2026: Eine SSRN-Studie zur KI-gestützten Kundensegmentierung im Einzelhandel (Februar 2025) zeigt, dass moderne, lernende Verfahren zur Segmentierung deutlich genauere Ergebnisse liefern als klassische statistische Methoden. Genannt werden Genauigkeitswerte von rund 85 Prozent gegenüber etwa 60 Prozent bei traditionellen, rein demografiebasierten Ansätzen.
Ein neuerer Trend geht außerdem von festen, wenige Mal im Jahr aktualisierten Kundensegmenten weg und hin zu einer laufenden Neueinteilung in Echtzeit auf Basis des aktuellen Verhaltens. So können beispielsweise mehr Klicks und Käufe zu erzielt werden als bei der bisherigen, statistischen Segmentierung.
Es bietet sich an, ein kontinuierliches Monitoring der Kundensegmente einzurichten und so dem CRM einen Echtzeit-Monitor der „Customer Health“ an die Hand zu geben.
Sie wollen mehr zum Thema Kundensegmentierung wissen? Dann schauen Sie sich unsere Lösungsseite an.
Mit Next Best Offer die Kaufwahrscheinlichkeit vorhersagen
Was gefällt Ihren Kunden? Wo liegen die Präferenzen? Welches Produkt wird als nächstes gekauft? Next Best Offer Modelle basieren auf Machine Learning Algorithmen, mit denen auf Grundlage historischer Kundendaten Empfehlungen für zukünftige Käufe abgeleitet werden. Viele Anbieter setzen inzwischen zusätzlich generative KI-Systeme ein, die sowohl dass passende Produkt vorschlagen als auch einen passenden und persönlich formulierten Angebotstext dazu erstellen.
Mit Next Best Offer Strategien können Sie so für jeden Kunden das richtige Angebot automatisiert bestimmen. Auf diese Weise können individuelle Kundenbedürfnisse ermittelt und personalisierte Angebote und Produktempfehlungen ausgespielt werden.
Sie wollen mehr zum Thema Next Best Offer wissen? Dann schauen Sie sich auf unserer Lösungsseite zu Next Best Offer um.
Kundensteuerung mit dem Predictive Customer Lifetime Value
Der Customer Lifetime Value (CLV) beschreibt den Kapitalwert des Gewinns, welcher vom Kunden über den Zeitraum seiner Kundenbeziehung zum Unternehmen generiert wird. Der CLV kann zum einen als Durchschnittswert für den gesamten Kundenstamm berechnet werden, zum anderen spezifisch für einzelne Kunden.
Dabei hat der CLV die Aufgabe zukünftige Potentiale hinsichtlich des Gewinns zu erkennen. Grundlegend dient der Customer Lifetime Value für folgende Bereiche:
- Bestimmung des Gesamtwertes eines Kundenbestands und des Shareholder Value eines Unternehmens
- Einschätzung des Budgets für die Neukundenakquise und Marketingausgaben
- Dient als Steuerungsinstrument jeglicher Marketingmaßnahmen, um die Effizienz der Ausgaben zu steigern
- Fokus auf profitable Kunden sowie Ausrichtung von Marketingmaßnahmen und Neukundenakquise auf ähnliche Kundenprofile
Update 2025/2026: Die Berechnung selbst hat sich mittlerweile weiterentwickelt. Statt den Customer Lifetime Value einmalig und rückblickend zu berechnen, nutzen viele Unternehmen lernende Prognosemodelle, die den Wert eines Kunden laufend und auf Basis aktueller Daten neu einschätzen und dabei deutlich genauere Ergebnisse liefern als klassische statistische Verfahren (Elsevier 2025).
Der so berechnete, laufend aktualisierte Kundenwert wird zunehmend auch direkt zur Steuerung genutzt. Budget, Ansprachehäufigkeit und die Auswahl des Kanals richten sich dann automatisch danach, wie wertvoll ein einzelner Kunde aktuell eingeschätzt wird.
Der CLV ist schlussendlich eine Kennzahl, die dem Unternehmen einen objektiven Wert an die Hand gibt, um die optimale Höhe der Investitionen in Neukundenakquise und Kundenbindung zu bestimmen. Somit kann das Unternehmen langfristig das Potential eines Kunden ausschöpfen und den Umsatz steigern.
Mit Churn Prediction Kundenabwanderung gezielt vermeiden
Welche Kunden kündigen möglicherweise bald? Wie zufrieden sind Ihre Kunden? Eine intensive Churn Analyse hilft bei der Beantwortung dieser Fragen.
Durch Churn Prediction können Sie prognostizieren, welche Kunden Ihnen mit einer hohen Wahrscheinlichkeit treu bleiben oder kündigen. Algorithmen erkennen schnell ein solches Verhalten in den gesammelten Daten Ihrer Kunden. Bleiben Käufe aus oder gab es häufiger Beschwerden? Durch Anwendung von Churn Predicition Ansätzen und Data Science lassen sich Kündigungen frühzeitig erkennen.
Update 2025/2026: In den letzten beiden Jahren hat sich hier ein wichtiger Fortschritt ergeben. Moderne Verfahren liefern nicht mehr nur eine Wahrscheinlichkeit für die Kündigung, sondern erklären zusätzlich, welche Faktoren bei einzelnen Kunden ausschlaggebend waren, beispielsweise Vertragstyp, Kundenbindungsdauer und technischer Support. Das erleichtert es Marketing-Teams ohne technischen Hintergrund, gezielt gegenzusteuern.
Optimierung von Marketingkampagnen
Das generierte Wissen aus allen Use Cases können Sie schließlich nutzen, um sämtliche Marketing Kampagnen personalisierter und zielgerichteter zu realisieren.
Dies steigert insbesondere die Effizienz von einzelnen Kampagnen und Marketingmaßnahmen. In der Praxis bedeutet dies, dass das jeweilige Marketingbudget für die richtigen und profitablen Kunden investiert wird. Erhalten relevante Kundengruppen die richtigen Inhalte zum richtigen Zeitpunkt, so kann dies zu einer Reduzierung von Streuverlusten führen.
Update 2026: Da Cookies von Drittanbietern inzwischen in vielen Browsern standardmäßig blockiert werden, erreicht klassisches Retargeting deutlich weniger Nutzer als noch vor einigen Jahren. Kampagnenoptimierung stützt sich daher heute stärker auf eigene Kundendaten, serverseitige Messungen und übergreifende Wirkungsmodelle, die auch ohne Cookies zuverlässige Aussagen liefern.
Außerdem gewinnen KI-Agenten hier an Bedeutung. Sie planen, testen und optimieren Kampagnen zunehmend eigenständig. Zusätzlich wird durch generative KI eine deutlich schnellere Erstellung personalisierter Inhalte möglich. Trotzdem kommen Inhalte, die von Menschen überarbeit wurden, bei Lesenden nachweislich besser an als vollständig automatisiert erzeugte Texte.
Gleichzeitig werden durch den effizienteren Einsatz des Marketingbudgets Kosten gespart, was langfristig den Erfolg des Unternehmens verbessert. Zudem ist es wichtig, den Kunden und seine Bedürfnisse zu verstehen. Erhält der Kunde Angebote, welche seinem Interesse entsprechen, so lassen sich zufriedene und langanhaltende Kundenbeziehungen aufbauen.
Sie wollen mehr zum Thema Kampagnenoptimierung wissen? Dann schauen Sie sich unseren Artikel dazu an.
Benötigen Sie Unterstützung?
Gemeinsam finden wir KI Use Cases, um Ihre Marketingstrategie zu optimieren.
Fazit: Data Science im Marketing
Data Science ist eine Schnittmenge aus Mathematik, Informatik und branchenspezifischem Fachwissen und wird im Marketing immer wichtiger. Es kann gezielt genutzt werden, um durch konkrete Vorhersagen pro Kunde die Effektivität im Marketing zu verbessern. Somit lassen sich langfristig Kosten senken sowie Streuverluste vermeiden. Zudem wird der Wert einzelner Kundenbeziehungen verbessert, sodass Umsatzsteigerungen und langanhaltende Kundenbeziehungen erreicht werden können.
Dabei sind vor allem personalisierte Angebote und individueller Content wichtige Resultate von Data Science und wichtige Bestandteile, damit Unternehmen ihre Umsätze steigern und Kunden langfristig binden können. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, dass Marketer sich vermehrt mit Data Science auseinandersetzen, um aus ungenutzten Daten aussagekräftige Trends und Muster der Zukunft ableiten zu können.
Zunehmend übernehmen dabei auch selbstständig arbeitende KI-Systeme einzelne Schritte, von der Datenauswertung bis hin zur automatisierten Kampagnenerstellung. Die strategische Auswertung bleibt dabei weiterhin Aufgabe des Menschen.
FAQ: Wichtiges auf einen Blick
Data Science im Marketing bezeichnet die systematische Auswertung von Kunden- und Verhaltensdaten, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen für die Vermarktung von Produkten und Dienstleistungen abzuleiten. Dabei kombiniert man Methoden aus der Informatik, der Statistik und dem branchenspezifischen Fachwissen, um verborgene Muster in den vorhandenen Daten zu erkennen. Im Marketing wird dieses Wissen genutzt, um das Kaufverhalten einzelner Kunden vorherzusagen, das Marketingbudget gezielter einzusetzen und Kampagnen zu personalisieren. Typische Anwendungsfälle sind die Kundensegmentierung, Next Best Offer, die Berechnung des Customer Lifetime Value und die Vorhersage von Kundenabwanderung. Seit 2025 können KI-Systeme einzelne dieser Aufgaben zunehmend selbstständig übernehmen. Für Unternehmen bedeutet das, wer die vorhandenen Kundendaten strukturiert auswertet, kann Marketingentscheidungen auf eine belastbarere Grundlage stellen, statt sich auf das Bauchgefühl zu verlassen.
Zu den wichtigsten Anwendungsfällen zählen die Kundenstrukturanalyse, die Kundensegmentierung, Next Best Offer, der Customer Lifetime Value und die Churn Prediction. Bei der Kundenstrukturanalyse werden Kaufgewohnheiten und Kundenmerkmale ausgewertet, ohne bereits eine konkrete Vorhersage zu treffen. Die Kundensegmentierung fasst Kunden mit ähnlichem Verhalten zu Gruppen zusammen, damit Kampagnen gezielter ausgespielt werden können. Next Best Offer sagt vorher, welches Produkt ein einzelner Kunde als nächstes kaufen könnte, während der Customer Lifetime Value den langfristigen Wert eines Kunden für das Unternehmen beziffert. Churn Prediction erkennt frühzeitig, welche Kunden möglicherweise abwandern könnten. Alle diese Anwendungsfälle greifen ineinander. Wer seine Kunden segmentiert und ihren Wert kennt, kann Marketingbudget gezielter auf die profitabelsten Kunden verteilen und Streuverluste deutlich reduzieren.
Next Best Offer nutzt historische Kundendaten, um vorherzusagen, welches Produkt oder welches Angebot für einen einzelnen Kunden im nächsten Schritt am wahrscheinlichsten passt. Früher übernahmen dabei überwiegend klassische, lernende Algorithmen die Berechnung der Kaufwahrscheinlichkeit. Inzwischen setzen viele Anbieter zusätzlich generative KI-Systeme ein, die nicht nur das passende Produkt auswählen, sondern gleich einen persönlich formulierten Angebotstext dazu erstellen, inklusive passender Ansprache und Zeitpunkt. Für Unternehmen bedeutet das: Next Best Offer wird nicht nur genauer, sondern auch schneller einsetzbar, weil die Erstellung der eigentlichen Kundenkommunikation zum Teil mit übernommen wird. Wichtig bleibt dabei, die von der KI erzeugten Texte stichprobenhaft zu prüfen, damit die Kommunikation weiterhin zur Marke passt.
Der Customer Lifetime Value, kurz CLV, beschreibt den Gewinn, den ein einzelner Kunde über die gesamte Dauer seiner Geschäftsbeziehung zum Unternehmen erwirtschaftet. Er kann als Durchschnittswert für den gesamten Kundenstamm oder individuell für einzelne Kunden berechnet werden und dient als Grundlage für Entscheidungen über Marketingbudget, Neukundenakquise und Kundenbindung. Früher wurde der CLV meist einmalig und rückblickend anhand vergangener Käufe berechnet. Inzwischen nutzen viele Unternehmen lernende Prognosemodelle, die den Wert eines Kunden laufend auf Basis aktueller Daten neu einschätzen und dabei genauere Ergebnisse liefern als die klassische, statische Berechnung. Unternehmen können dadurch ihr Marketingbudget gezielter auf die Kunden konzentrieren, die aktuell den größten langfristigen Wert versprechen.
Churn Prediction erkennt anhand von Mustern in den Kundendaten, etwa ausbleibenden Käufen oder gehäuften Beschwerden, frühzeitig, welche Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit kündigen werden. Moderne Verfahren liefern dabei nicht mehr nur eine reine Wahrscheinlichkeit, sondern erklären zusätzlich, welche Faktoren bei einem einzelnen Kunden ausschlaggebend waren, etwa der Vertragstyp, die Kundenbindungsdauer oder der technische Support. Diese Erklärbarkeit ermöglicht es Marketing-Teams ohne technischen Hintergrund, gezielt gegenzusteuern, statt nur eine abstrakte Risikozahl zu erhalten. Eine hundertprozentige Genauigkeit erreicht kein Modell, die Qualität hängt stark von der Datengrundlage ab. Der erste sinnvolle Schritt ist deshalb meist, die eigene Datenbasis zu prüfen, bevor ein Modell aufgebaut wird.
Da Cookies von Drittanbietern in vielen Browsern inzwischen standardmäßig blockiert werden, reicht es nicht mehr aus, sich für die Kundenanalyse auf eingekaufte oder über Drittanbieter gesammelte Daten zu verlassen. Stattdessen rücken die eigenen Kundendaten aus CRM-System, Vertrieb und Kundenservice in den Vordergrund, ergänzt durch serverseitige Messung der eigenen Website. Diese Datenbasis ist zwar kleiner als die früher verfügbaren, dafür aber verlässlicher und rechtlich unproblematischer, weil sie direkt vom Kunden stammt. Für die Praxis bedeutet das, dass Unternehmen, die frühzeitig eine saubere, eigene Kundendatenbasis aufbauen, bei Kundensegmentierung, Next Best Offer und Churn Prediction klar im Vorteil sind.
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
