Wie Empfehlungssysteme das Versicherungserlebnis neu definieren

Warum Empfehlungssysteme jetzt zum Pflichtprogramm werden

88–90 % der Online-Shops weltweit setzen bereits Recommendation Engines ein. In vielen österreichischen Versicherungen liegt dieses Thema dagegen noch in der Schublade – obwohl die Marktsituation 2024/2025 brutal klar ist: hohe Prämien, steigende Schadenkosten, volatile Wetterextreme, wählerische Kund:innen und massiver Konkurrenzdruck durch InsurTechs.

Die Realität: Wer Kundenerlebnis nicht personalisiert, verliert – zuerst die jungen, digitalaffinen Zielgruppen, kurz danach alle anderen. Genau hier kommen Empfehlungssysteme und KI ins Spiel: Sie machen aus anonymen Kontakten konkrete, passende Angebote. Und sie helfen, Bestandskunden zu halten, statt jedes Jahr teuer neu einzukaufen.

In den USA zeigt Nationwide sehr deutlich, wie sich ein traditioneller Versicherer mit Daten, KI und Recommendation Engines neu aufstellt. Viele der Ansätze lassen sich 1:1 auf den österreichischen Markt übertragen – mit ein paar Anpassungen bei Regulierung, Vertrieb und Kundenerwartungen.

Dieser Beitrag zeigt

• was Empfehlungssysteme für Versicherungen konkret leisten,
• wie sie Kundenerlebnis, Cross-Selling und Schadenprävention verbessern,
• welche Daten- und Technologie-Bausteine Sie brauchen,
• und wie österreichische Versicherer jetzt pragmatisch starten können, ohne die Aufsicht zu verärgern.

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1. Was Empfehlungssysteme in der Versicherung wirklich bringen

Empfehlungssysteme sind kein Marketing-Gimmick. Richtig umgesetzt, werden sie zum stillen Wachstumsmotor – sowohl im Makler- und Partnervertrieb als auch im Direktgeschäft.

Drei harte Effekte auf das Versicherungsgeschäft

1. Mehr Abschlussquote im Vertrieb
   Wenn ein Makler oder Agent im Beratungstool relevante nächste Produkte vorgeschlagen bekommt (statt generischer Listen), steigt die Trefferquote spürbar. In vielen Projekten in Europa sieht man:

   • 10–25 % höhere Abschlusswahrscheinlichkeit bei passenden Next-Best-Offer-Empfehlungen
   • deutlich kürzere Beratungszeiten, weil das System Vorsortierung übernimmt

2. Höherer Kundenwert durch Cross- & Up-Selling
   Wer ein Auto versichert, ist oft auch offen für Rechtsschutz, Unfall oder Haushalt. Das Problem: Timing und Kontext. Eine Recommendation Engine erkennt z. B.:

   • Kunde hat ein neues Fahrzeug angemeldet ➝ Angebot für Kasko & Rechtsschutz im gleichen Flow
   • Kundin zieht um ➝ automatischer Anstoß für Haushalts- und Eigenheimversicherung

3. Bessere Kundenerfahrung „ohne Reibung“
   Kunden wollen keine Versicherungen „suchen“, sie wollen passende Lösungen finden. Empfehlungssysteme sorgen dafür, dass

   • im Portal immer die nächsten sinnvollen Schritte auftauchen,
   • Kommunikation zu Lebensereignissen passt,
   • Servicekontakt und Verkauf intelligent verknüpft werden (z. B. bei Schaden oder Beschwerde keine Cross-Sell-Ansprache, sondern Fokus auf Problemlösung).

Gerade für österreichische Anbieter, die mit deutschen Direktversicherern, Vergleichsportalen und neuen InsurTechs konkurrieren, ist das ein klarer Hebel: besser sitzen im gleichen Markt statt lauter schreien.

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2. Datenbasis: Ohne Zero- und First-Party-Daten kein Mehrwert

Das größte Missverständnis in vielen Häusern: Man glaubt, Empfehlungssysteme seien vor allem ein Medien- oder Kampagnenthema. Tatsächlich sind sie vor allem ein Datenthema.

Die drei relevanten Datenarten

• Zero-Party-Daten
  Daten, die Kund:innen aktiv geben – z. B. über Fragebögen, Kundenportale, Beratungsstrecken:

  • Risikobereitschaft
  • Interessen (z. B. E-Mobilität, Reisen, Haustiere)
  • Kommunikationspräferenzen

• First-Party-Daten
  Alles, was im laufenden Geschäft entsteht:

  • bestehende Polizzen, Laufzeiten, Summen
  • Zahlungs- und Schadenhistorie
  • Interaktionen im Portal, in der App oder im Call Center

• Third-Party-Daten
  Externe Quellen wie Geo- und Wetterdaten, Fahrzeugdatenbanken, Bonitätsinformationen. Hier werden rechtliche Rahmenbedingungen in Europa zunehmend strenger.

Wer wie Nationwide konsequent auf Zero- und First-Party-Daten setzt, ist regulatorisch klar besser unterwegs. Für Österreich heißt das: Datenschutz by Design und frühzeitige Einbindung von DPO und Compliance sind Pflicht, wenn Recommendation Engines zum Einsatz kommen.

Praktische Schritte für österreichische Versicherer

1. Bestandsaufnahme der Datenlandschaft

   • Welche Kundendaten liegen wo (Bestandsführung, CRM, Salesforce, Maklerverwaltungsprogramme …)?
   • Welche Felder sind verlässlich gepflegt, welche nur „theoretisch“ vorhanden?

2. Saubere Einwilligungslogik

   • Unterschied zwischen Vertragserfüllung, berechtigtem Interesse und expliziter Einwilligung klar ziehen.
   • Einwilligungen transparent im Portal UND im Vertrieb erklären („Dafür bekommen Sie wirklich bessere Angebote, nicht mehr Spam“).

3. Daten zuerst für Mehrwert nutzen, nicht für Kontrolle
   Kunden spüren sehr genau, ob Daten genutzt werden, um

   • ihnen Geld zu sparen / Sicherheit zu erhöhen oder
   • sie „auszutricksen“.
     Letzteres ist langfristig brandgefährlich – auch regulatorisch.

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3. Konkrete Use Cases: Von Telematik bis Smart Home

Die spannendsten Ansätze entstehen dort, wo Empfehlungssysteme Risikodaten mit Verhaltensdaten kombinieren. Nationwide liefert einige Vorlagen, die für Österreich hochrelevant sind.

3.1 Telematik als Basis für personalisierte Empfehlungen

Telematik-Programme wie „SmartRide“ (sicheres Fahren) oder „SmartMiles“ (niedrige Kilometerleistung) sind mehr als nur Rabattinstrumente. Sie sind kontinuierliche Datenquellen für Empfehlungssysteme:

• Sichere Fahrer:innen ➝ Empfehlung höherer Deckungen zu günstigen Konditionen
• Hohe Kilometerleistung ➝ Hinweis auf Inspektion, Reifenservice, Schutzbrief
• Wiederholte riskante Fahrmuster ➝ Coaching-Angebote oder Hinweise auf Präventionsservices

Übertragen auf Österreich:

• Kfz-Telematik-Tarife können mit Empfehlungen für Unfall- und Berufsunfähigkeitsversicherung verknüpft werden.
• Flottenversicherungen im KMU-Segment lassen sich mit Schulungs- und Wearable-Lösungen koppeln.

3.2 Smart Home & Schadenprävention

Nationwide kombiniert Smart-Home-Sensoren (z. B. Wasserleck, elektrische Brände, Einbruch) mit Versicherungsprodukten. Kunden erhalten:

• konkrete Präventionstipps,
• automatische Warnungen,
• und im Idealfall Rabatte, wenn sie Risiken nachweislich senken.

Für österreichische Haushalts- und Eigenheimversicherer ergibt sich ein ähnliches Spielfeld:

• Sensor meldet Wasserschadenrisiko ➝ Empfehlung: Installateurpartner, Anpassung der Deckung
• Wiederkehrende Alarme bei Stromkreisen ➝ Empfehlung Elektrocheck, ggf. Sanierungsfinanzierung in Kooperation mit Banken

Der Clou: Empfehlungssysteme priorisieren, welche Nachricht wann kommt. Nicht jede Push-Nachricht muss sofort kommen – entscheidend ist, dass sie im Kontext zum Verhalten des Kunden steht.

3.3 Digitaler Self-Service als Empfehlungskanal

Nationwide beschreibt sehr klar, wie wichtig Self-Service geworden ist: Kund:innen wollen

• Polizzen online anpassen,
• Schäden digital melden und verfolgen,
• Nachweise jederzeit abrufen.

Empfehlungssysteme können diese Journeys intelligent begleiten:

• Kunde ändert Fahrzeug ➝ System schlägt passende Zusatzdeckungen und Prämien-Varianten vor.
• Kundin meldet Sturm- oder Hochwasserschaden ➝ System erkennt regionale Häufung und bietet Hinweise auf bauliche Präventionsmaßnahmen.

Gerade im österreichischen Kontext mit häufigen Naturereignissen (Starkregen, Muren, Schneelasten) sind präventive Empfehlungen ein echter Service, nicht nur ein Upsell.

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4. Wie Versicherer Organisation, Vertrieb und Technologie ausrichten sollten

Technik allein bringt nichts, wenn Organisation und Vertrieb nicht mitziehen. Nationwide zeigt zwei zentrale Erfolgsfaktoren, die auf den DACH-Markt übertragbar sind.

4.1 B2B2C denken: Makler und Partner als Hauptnutzer

Nationwide hat sich stark in Richtung unabhängiger Vermittler entwickelt – ähnlich wie viele österreichische Versicherer, die mit Maklern, Agenturen und Banken arbeiten.

Das hat Konsequenzen:

• Empfehlungssysteme müssen für Vermittler benutzbar sein – nicht nur für das Direktportal.
• B2B-Marketing gewinnt massiv an Bedeutung:
  • gezielte Kampagnen für Makler, die z. B. Telematik noch nicht nutzen,
  • Beratungstools, die Next-Best-Offer-Vorschläge direkt in den Workflow integrieren,
  • Dashboards zur „Digitalreife“ von Agenturen (wie bei Nationwide), um gemeinsam Entwicklungspotenziale zu erkennen.

Wer in Österreich im Maklermarkt wachsen will, sollte Recommendation Engines bewusst als Service für Vertriebspartner positionieren: „Wir helfen dir, deine Kundenbeziehungen besser zu entwickeln – datenbasiert und compliant.“

4.2 Martech-Stack und Governance

Empfehlungssysteme brauchen einen gewissen Mindest-Stack:

• ein sauberes CRM bzw. eine Customer-Data-Plattform,
• integrierte Marketing-Automation (E-Mail, SMS, Push, Onsite),
• und Anbindung an Bestands- sowie Vertriebssysteme.

Genauso wichtig ist die Governance:

• Klar definieren, welche Use Cases erlaubt sind, welche tabu sind (z. B. Ausschlüsse auf Basis sensibler Merkmale).
• Fachbereiche (Produkt, Vertrieb, Marketing) und Compliance in einem Steuerkreis zusammenbringen.
• Fairness-Kriterien für KI-Modelle festschreiben und regelmäßig prüfen.

Gerade in Österreich, wo FMA und Datenschutzbehörde sehr genau hinschauen, wird „Responsible AI“ zum Wettbewerbsvorteil: Wer nachweisen kann, dass Empfehlungssysteme nachvollziehbar, fair und überprüfbar arbeiten, schafft Vertrauen – intern wie extern.

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5. Fahrplan: In 6 Schritten zu nutzbaren Recommendation Engines

Die gute Nachricht: Man muss nicht gleich das ganze Unternehmen umbauen. Ich habe bei Versicherern gesehen, dass ein pragmatischer Ansatz besser funktioniert als die große „KI-Transformation“ auf Folie 83.

Schritt 1: Geschäftsziel glasklar definieren

• Cross-Sell-Quote im Bestand um 15 % steigern?
• Stornoquote im ersten Jahr um 20 % senken?
• Abschlussquote im Online-Rechner um 10 % erhöhen?

Ohne klares Ziel wird jede Recommendation Engine zur teuren Spielerei.

Schritt 2: Einen fokussierten Use Case wählen

Beispiele für einen guten Start im österreichischen Markt:

• „Next Best Product“ für Kfz-Kund:innen mit nur einer Polizze
• Zusatzdeckungen bei Haushaltsversicherung vor Wintersaison
• Empfehlungen im Makler-Portal für unterversicherte KMU

Schritt 3: Daten minimal, aber sauber einsammeln

• Nur die Daten nutzen, die für den konkreten Use Case nötig sind.
• Datenqualität prüfen, bevor Modelle gebaut werden.
• Einwilligungen dokumentieren und im Frontend transparent machen.

Schritt 4: Pilot mit klaren KPIs

• Begrenzte Zielgruppe (z. B. ein Bundesland, ein Maklernetzwerk).
• A/B-Tests: Standardangebot vs. KI-Empfehlung.
• Messen: Abschlussquote, Warenkorbwert, Zufriedenheit (NPS), Beschwerderate.

Schritt 5: Vertrieb und Kundendienst aktiv einbinden

• Makler und Agenturen früh in die Gestaltung holen.
• Schulungsunterlagen und kurze Erklärvideos bereitstellen.
• Feedback-Schleifen einbauen: Wo passen Empfehlungen, wo nicht?

Schritt 6: Skalieren und Governance nachziehen

• Erfolgreiche Piloten ausrollen.
• Tech-Stack und Modelle iterativ erweitern.
• Regulatorische Anforderungen regelmäßig überprüfen, gerade im Bereich KI.

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Fazit: Empfehlungssysteme sind kein Luxus, sondern Überlebensstrategie

Empfehlungssysteme in der Versicherung sind kein Nice-to-have mehr, sondern eine Antwort auf drei gleichzeitige Entwicklungen:

1. Kund:innen erwarten personalisierte Erlebnisse – genauso wie bei Streaming, Banking oder E-Commerce.
2. Margen stehen unter Druck – wer Bestand nicht aktiv entwickelt, verliert.
3. Regulierung wird strenger – saubere Zero- und First-Party-Daten sind der beste Schutzschild.

Für österreichische Versicherer, die sich im InsurTech-Umfeld behaupten wollen, lautet die eigentliche Frage nicht mehr „Ob“, sondern „Wie schnell und wie verantwortungsvoll“ Recommendation Engines eingeführt werden.

Wer heute anfängt, mit einem klar definierten Use Case, guter Datengrundlage und enger Einbindung von Vertrieb und Aufsicht, baut sich einen nachhaltigen Vorsprung auf:

• Kund:innen bekommen relevantere Angebote,
• der Vertrieb arbeitet effizienter,
• und die Marke positioniert sich als moderner, verlässlicher Partner.

Der nächste logische Schritt: Identifizieren Sie einen Geschäftsbereich, in dem Personalisierung kurzfristig Ertrag bringt – und testen Sie eine erste Recommendation Engine dort. Alles andere wird danach deutlich einfacher.