Mehr Abschlüsse im Versicherungsvertrieb mit GenAI

2024 hat eine österreichische Komposit-Versicherung ihre Online-Leads um nur 12 % gesteigert – die Zahl der Abschlüsse stieg aber um 41 %. Der Unterschied kam nicht aus mehr Werbebudget, sondern aus einem neu aufgesetzten, KI-gestützten Lead- und Touchpoint-Prozess.

Genau da liegt der Hebel: Generative AI (GenAI) + intelligente Touchpoints entscheiden zunehmend darüber, ob Leads im Nirwana versanden oder zu profitablen Kund:innen werden.

Dieser Beitrag zeigt praxisnah, wie Versicherungen im DACH-Raum – speziell in Österreich – GenAI nutzen können, um:

• Leads besser zu qualifizieren,
• Beratung und Online-Strecken zu personalisieren,
• Abschlussquoten zu steigern und
• Abschluss- sowie Servicekosten zu senken.

Warum klassische Lead-Prozesse im Versicherungsmarkt scheitern

Die meisten Versicherer haben kein Problem, Leads zu generieren. Das Problem ist, die richtigen Leads schnell und passend zu bearbeiten.

Typische Schwachstellen:

• unvollständige oder veraltete Kundendaten
• starre Formulare, die Kund:innen unterwegs abbrechen
• uneinheitliche Qualifikationsregeln zwischen Marketing, Callcenter und Vertrieb
• lange Reaktionszeiten, weil vieles manuell passiert

Für Kund:innen fühlt sich das so an: Sie geben Daten ein, bekommen generische Standardtexte zurück und werden dann vielleicht Tage später angerufen – ohne Bezug zu ihrer eigentlichen Situation.

Die Folge:

• hohe Absprungraten,
• frustrierte Berater:innen, die „schlechte“ Leads bearbeiten müssen,
• steigende Akquisitionskosten pro Vertrag.

Die Realität? Versicherer, die ihre Touchpoints nicht personalisiert und datengestützt steuern, verlieren die Vergleichbarkeit gegen Direktanbieter und InsurTechs.

Wie Generative AI personalisierte Kampagnen im Versicherungsvertrieb möglich macht

GenAI ist im Versicherungsumfeld dann sinnvoll, wenn sie konkrete, wiederkehrende Kommunikationsaufgaben automatisiert – und zwar individuell pro Kund:in.

Personalisierte Empfehlungen statt generischer Kampagnen

Mit GenAI lassen sich auf Basis eines Recommendation Engines zum Beispiel automatisch erstellen:

• personalisierte E-Mail-Texte pro Segment oder sogar pro Person
• „Next Best Question“ auf Landingpages oder im Chat, um gezielt Zero-Party-Daten zu sammeln
• „Next Best Product“ oder „Next Best Offer“ – also dynamische Produkt- und Tarifempfehlungen

Das funktioniert so:

1. CRM- und Bestandsdaten, Verhaltenssignale (Website, App, E-Mail) und externe Daten (z.B. Wetter, regionale Risiken) fließen in eine Empfehlungs-Engine.
2. GenAI nutzt diese Insights, um passende Texte, Fragen und Angebote zu generieren.
3. Kund:innen sehen nicht mehr eine Standardseite, sondern eine auf ihren Kontext zugeschnittene Botschaft.

Beispiel aus der Praxis:

• Eine Kundin aus Graz ruft eine Landingpage auf, nachdem sie eine E-Mail zum Thema Wohngebäudeversicherung geöffnet hat.
• Die Seite erkennt: Bestandspolizze > 10 Jahre alt, Region mit steigender Hagelhäufigkeit, kein Elementarbaustein.
• GenAI generiert on the fly einen Text wie: „Ihr Haus ist bereits gut abgesichert – allerdings nehmen Hagel- und Starkregenereignisse in Ihrer Region deutlich zu. Prüfen Sie in 2 Minuten, ob ein Update Ihres Vertrages sinnvoll ist.“

Statt „Jetzt Angebot anfordern“ gibt es eine präzise, relevante Ansprache – und damit deutlich höhere Conversion.

Kampagnen in Minuten statt Wochen aufsetzen

Ein weiterer Vorteil: Speed. Mit generativen Modellen können Marketing-Teams in wenigen Minuten:

• Landingpage-Varianten für unterschiedliche Zielgruppen erzeugen,
• Betreffzeilen, Teasertexte und Call-to-Actions testen,
• FAQ-Texte und Erklärungen zu Produkten generieren.

Damit wird „Test & Learn“ realistisch: Statt zwei Kampagnen pro Quartal sind zehn Varianten pro Monat möglich – und das bei gleichbleibendem oder sogar geringerem Ressourceneinsatz.

Intelligente Touchpoints entlang der gesamten Customer Journey

Starke Lead-Konversion passiert nicht an einem einzigen Punkt, sondern in einer Kette von gut orchestrierten Touchpoints – von der ersten Recherche bis zur Vertragsverlängerung.

Dynamische Landingpages als Lead-Turbo

Dynamische, KI-gestützte Landingpages reagieren in Echtzeit auf:

• Herkunft des Traffics (z.B. Google Ads vs. Partner-Portal),
• Verhaltenssignale (Scroll-Tiefe, geklickte Elemente),
• bereits bekannte Bestandsdaten.

Die Seite passt dann u.a. an:

• Einstiegstext und Visuals,
• gezeigte Produktvarianten,
• die nächste Frage im Funnel („Haben Sie Kinder?“ vs. „Besitzen Sie eine Immobilie?“).

Der Effekt: Relevanz bei jedem Klick. Leads beantworten lieber 3 passende Fragen als 15 generische.

Zero-Party-Daten als Goldstandard für Personalisierung

Ein riesiger Hebel sind Zero-Party-Daten – also Informationen, die Kund:innen aktiv und bewusst zur Verfügung stellen (z.B. über Formulare, Chats oder Beratergespräche).

Mit GenAI lassen sich diese Daten viel gezielter abfragen:

• nicht mit starren Formularen, sondern über smarte Dialoge,
• in der Sprache und Tonalität der Zielgruppe,
• nur dann, wenn die nächste Frage wirklich Mehrwert für das Angebot liefert.

Beispiele für Zero-Party-Daten im Versicherungsbereich:

• geplante Lebensereignisse (Heirat, Kinder, Pensionseintritt)
• Präferenzen (Kontaktkanal, Beratungsintensität, Nachhaltigkeitsfokus)
• Risikoeinschätzung (z.B. Sicherheitsbedürfnis, Vorsorgeprioritäten)

Wichtig: Wer solche Daten abfragt, muss sie auch spürbar nutzen. Kund:innen erwarten, dass sich Angebote, Kommunikation und Beratung anschließend sichtbar an ihren Angaben orientieren.

Bessere Kundeneinblicke: Data Marketplace & Segmentierung für Versicherer

Gute Personalisierung scheitert selten an der KI – sondern fast immer an den Daten. Ohne aktuelle, vielfältige Datenbasis bleiben auch die besten Modelle blind.

Datenquellen, die für Versicherer wirklich zählen

Moderne Plattformen für Versicherungen bieten heute API-basierte Data Marketplaces, über die sich zusätzliche Datenquellen einfach anbinden lassen, z.B.:

• Risiko- und Wetterdaten (Hagel, Hochwasser, Sturmzonen)
• demografische Daten zu Regionen oder Mikromilieus
• Daten von Auskunfteien (Bonität, Zahlungsverhalten)
• Marktforschungs- und Branchenreports (Trends, Wettbewerbsverhalten)
• Marketing- und Intent-Daten (Interaktionen mit Kampagnen, Webseitennutzung)

Mit diesen Signalen lassen sich Kund:innen weit präziser segmentieren – nicht nur nach „Alter, Region, Produkt“, sondern nach Lebenssituation, Risikoexposition und Affinitäten.

Smarte Segmentierung statt Gießkanne

Ein praktischer Ansatz ist die Segmentierung entlang von Lebensereignissen und Lifestyle-Änderungen:

• Berufseinstieg, Heirat, Geburt eines Kindes
• Hauskauf, Umzug, Unternehmensgründung
• Pensionseintritt, Vermögensübertragungen

GenAI kann:

• aus unstrukturierten Daten (z.B. Notizen im CRM, E-Mail-Texte) Signale für solche Events erkennen,
• passende Cross- und Upsell-Ideen generieren,
• Kampagnenvorschläge pro Segment ausarbeiten.

Beispiel: Eine Kundin meldet die Geburt eines Kindes im Rahmen der Krankenversicherung. Das System erkennt den Trigger und schlägt automatisch Kampagnen oder Beratungsanlässe zu:

• Risiko- und Lebensversicherung,
• Unfallversicherung für Kinder,
• Spar- und Vorsorgelösungen.

So wird aus einem Servicekontakt ein hochrelevanter Beratungsanlass – ohne „Hard Selling“.

Echtzeit-Monitoring: So optimieren Versicherer ihre Customer Journey laufend

Wer Lead-Konversion ernst nimmt, braucht laufende Messung und Steuerung – nicht monatliche PDFs.

Was Versicherer in Echtzeit sehen sollten

Ein gutes Analytics-Setup zeigt u.a.:

• Views, Klicks und Interaktionsraten pro Empfehlung oder Landingpage
• Conversion Rates pro Kanal, Segment und Touchpoint
• Abbruchpunkte in Formularen oder Online-Strecken
• Antwortquoten auf bestimmte Fragen (z.B. im Chat oder im Formular)

Diese Kennzahlen sind die Basis, um GenAI-gestützte Kampagnen kontinuierlich zu justieren.

Datenqualität als Erfolgsfaktor für GenAI

GenAI verstärkt alles – auch schlechte Daten. Deshalb gehört zur Strategie immer ein Data-Quality-Layer, der:

• Lücken und Inkonsistenzen in Stammdaten sichtbar macht,
• veraltete oder widersprüchliche Informationen markiert,
• Vorschläge zur Anreicherung (interne oder externe Quellen) bietet.

Praxisnah gesagt: Wenn bei 30 % der Leads kein aktueller Familienstand oder keine Telefonnummer hinterlegt ist, hilft die beste personalisierte Ansprache wenig. Mit einem Monitoring der Datenqualität kann der Fachbereich gezielt

• Pflichtfelder anpassen,
• Touchpoints zum Nachfassen einbauen,
• Kampagnen priorisieren, die Datenlücken schließen.

Konkrete Schritte für österreichische Versicherer

Wer nicht bei der Technologie, sondern beim Geschäftsziel startet, hat die besseren Karten. Ein möglicher Fahrplan:

1. Use Case definieren
   Beispiel: „Steigerung der Abschlussquote bei Online-Kfz-Leads um 20 % bis 31.12.2026“.

2. Bestehende Journey analysieren
   Wo brechen Interessent:innen ab? Wo warten sie zu lange? Wo wirkt Kommunikation generisch?

3. Pilot mit GenAI-Touchpoints aufsetzen

   • 1–2 dynamische Landingpages,
   • personalisierte E-Mails,
   • „Next Best Question“-Logik zur Zero-Party-Datensammlung.

4. Externe Datenquellen anbinden
   Zuerst dort, wo der Hebel am größten ist (z.B. Wetter- und Risikodaten bei Sach, Bonität bei Konsumkreditversicherungen).

5. Live-Monitoring etablieren
   Dashboards für Marketing, Vertrieb und Management mit klaren KPIs (Lead-to-Quote, Quote-to-Bind, Cost per Acquisition).

6. Skalierung auf weitere Sparten
   Nach einem erfolgreichen Pilot: Übertragung der Architektur auf Haushalts-, Unfall-, Lebens- oder Pensionsprodukte.

Wer so vorgeht, reduziert das Risiko von „KI-Spielereien“ und baut stattdessen einen skalierbaren, messbaren Vertriebs-Baustein auf.

Fazit: GenAI ist der neue Motor für profitable Lead-Konversion

GenAI im Versicherungsvertrieb ist kein Selbstzweck, sondern ein Produktivitäts- und Wachstumswerkzeug. Versicherer, die:

• personalisierte Empfehlungen automatisiert ausspielen,
• Zero-Party- und Drittanbieterdaten sinnvoll kombinieren,
• ihre Customer Journey in Echtzeit optimieren,

erzielen nachweisbar höhere Abschlussquoten – bei niedrigeren Akquisitionskosten.

Für den österreichischen Markt, der stark reguliert und gleichzeitig von neuen InsurTech-Angeboten geprägt ist, kann der kluge Einsatz von GenAI zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal werden: weg von reinen Preisvergleichen, hin zu relevanter, proaktiver Beratung.

Wer heute beginnt, seine Lead- und Touchpoint-Strategie KI-fähig zu machen, sichert sich in den nächsten Jahren nicht nur mehr Abschlüsse, sondern auch stabilere, wertigere Kundenbeziehungen.

---

Hinweis für Verantwortliche in Vertrieb, Marketing oder IT: Wenn Sie Ihren Lead-Prozess neu denken wollen, starten Sie mit einem klar umrissenen Use Case und einer Pilotstrecke. Die Technologie ist reif – der Wettbewerb wartet nicht.