Personalisierung im Versicherungsmarketing mit GenAI

Warum „Next Best Experience“ jetzt über Abschlussquoten entscheidet

78 % der Versicherungskund:innen in Europa erwarten laut aktuellen Studien individuelle Angebote – bekommen aber meist Standard-Mails, generische Landingpages und anonyme Callcenter-Skripte. Das passt nicht mehr zu einem Markt, in dem Vergleichsportale in Sekunden den günstigsten Tarif anzeigen und Kund:innen in wenigen Klicks zur Konkurrenz wechseln.

Hier liegt der Hebel: KI-gestützte Kundenanalyse und Generative AI ermöglichen Versicherern, den nächsten besten Schritt für jede einzelne Person zu erkennen – und ihn automatisch in Marketing, Vertrieb und Service auszuspielen. Genau darum geht es in diesem Beitrag der Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ – diesmal mit Fokus auf Versicherungen im DACH‑Markt.

Ich zeige, wie Sie Customer Insights so nutzen, dass aus „Next Best Offer“ tatsächlich „Next Best Experience“ wird: spürbare Mehrwerte für Kund:innen, messbarer ROI für Marketing & Vertrieb.

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Von Customer Insights zu „Next Best Experience“ – worum es wirklich geht

Der Kern ist simpel: Wer relevante, aktuelle Kundeninformationen mit KI auswertet, kann jedem Kontaktpunkt – ob E‑Mail, Portal, Maklergespräch oder Service-Hotline – eine passende Aktion zuordnen.

Was sich ändert

Früher:

• statische Zielgruppensegmente
• starre Kampagnenkalender
• Bauchgefühl im Vertrieb

Heute – mit KI für Marketing & Vertrieb:

• dynamische, individuelle Profile auf Basis von Verhaltens- und Bestandsdaten
• Echtzeit-Empfehlungen („Next Best Action“) während eines Gesprächs oder einer Online-Session
• Generative AI, die automatisch Inhalte und Angebote personalisiert

Forrester hat das 2023 treffend beschrieben: Viele Unternehmen wollen kundenzentriert sein, scheitern aber an interner Silotrennung und Marketing-Myopie. Man schaut auf Klickzahlen, aber nicht auf die erlebte Qualität des Kontakts.

Die bessere Frage lautet: Wie fühlt sich der nächste Kontakt für die Kundin an? Hilfreich, relevant, wertschätzend – oder wie Spam?

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Vier Hebel, wie Generative AI Versicherungsmarketing konkret besser macht

Generative AI ist kein Buzzword, sondern ein Werkzeugkasten. Besonders spannend sind aktuell vier Anwendungsfelder, die auch in der Zelros-Logik gut beschrieben sind und die ich hier auf den DACH-Markt übertrage.

1. KI-gestützte Kampagnen: Customer Journeys automatisch „zusammenbauen“

Was passiert? Ein KI-System kennt Produktportfolio, Tarife, Zielgruppen und bisherige Kampagnenergebnisse. Auf dieser Basis schlägt es optimale Kampagnenelemente vor:

• passende Produkte pro Segment und Person
• geeignete Kanäle (E‑Mail, SMS, Portal, App, Makler-Mailings)
• optimale Frequenz und Kontaktzeitpunkt
• Varianten für Betreffzeilen, Teaserbilder, Call-to-Actions

Statt Wochen im Kampagnenkonzept zu versenken, sieht Ihr Team konkrete Vorschläge – und entscheidet, was live geht.

Warum das den ROI hebt:

• Weniger Streuverlust: Kampagnen erreichen nur noch Kund:innen, bei denen die Abschlusswahrscheinlichkeit hoch ist.
• Schnellere Testzyklen: Varianten entstehen automatisch, A/B-Tests lassen sich kontinuierlich fahren.
• Bessere Zusammenarbeit Marketing/Vertrieb: Alle arbeiten auf denselben Insights.

Gerade für österreichische Versicherer mit kleineren Marketingteams ist das spannend: Mit derselben Mannschaft lassen sich mehr, besser personalisierte Journeys fahren.

2. Personalisierte Outbound-Kampagnen mit Generative AI

E‑Mail-Kampagnen im Versicherungsbereich leiden chronisch an Öffnungsraten im Bereich 15–20 % und Klickraten oft unter 3 %. In vielen Fällen, weil der Inhalt austauschbar ist.

So hilft Generative AI:

• Sie spielen First-Party-Daten (z.B. Bestände, Schadenhistorie, Produktnutzung) oder Leads in eine sichere Umgebung ein.
• Ein Modell analysiert Muster: Wer reagiert auf welche Themen, welche Ansprachen, welche Trigger?
• Darauf basierend erzeugt die KI individuelle E‑Mails, SMS oder Portal-Banner, abgestimmt auf
  • Lebenssituation (Familiengründung, Umzug, Firmenwachstum …)
  • Risiko- und Bedarfslage
  • bevorzugte Tonalität

Ein Beispiel aus der Praxis:

• Statt „Jetzt Kfz-Versicherung wechseln und sparen!“ erhält eine Kundin mit neuem E‑Auto:
  „Ihr neues E‑Auto ist da – aber was passiert im Schadenfall mit Akku und Wallbox? Hier ist ein Tarif, der genau dieses Risiko abdeckt.“

Ergebnis: Mehr Relevanz, mehr Klicks, mehr qualifizierte Leads für den Vertrieb.

3. Mehr Daten, bessere Modelle: Foundation Models als Motor

Generative AI basiert oft auf sogenannten Foundation Models – großen Modellen, die auf gewaltigen Datenmengen trainiert wurden und neue Aufgaben ohne aufwendiges Feintuning lösen können.

Für Versicherer heißt das:

• Komplexe, unstrukturierte Daten (Beratungsnotizen, E‑Mails, PDFs, Chatverläufe) werden automatisch analysiert.
• Relevante Inhalte werden extrahiert: Kündigungsabsichten, Cross-Selling-Potenzial, unklare Prozesse, wiederkehrende Einwände.
• Daraus entstehen strukturiere Insights, die in Kampagnen, Pricing oder Produktentwicklung einfließen.

Es entsteht eine Art Daten-Kreislauf:

1. KI generiert personalisierte Inhalte.
2. Kund:innen reagieren darauf – positiv oder negativ.
3. Diese Reaktionen fließen zurück ins Modell.
4. Das Modell verfeinert seine Vorhersagen und Empfehlungen.

Je konsequenter Sie Marketing & Vertrieb mit KI unterstützen, desto schneller lernen die Systeme – und desto präziser werden „Next Best Experience“-Empfehlungen.

4. Zero-Party-Data-Strategie: Kunden fragen statt nur zu tracken

Ein oft unterschätzter Hebel im deutschsprachigen Markt ist Zero-Party-Daten: Informationen, die Kund:innen bewusst und freiwillig teilen.

Beispiele:

• kurze Bedarfstests im Kundenportal („Was ist Ihnen bei Ihrer Altersvorsorge am wichtigsten?“)
• interaktive Schaden- oder Risiko-Checks
• Mikroumfragen nach Servicekontakten („Was hat Ihnen gefehlt?“)

Mit Generative AI lassen sich solche Fragebögen, Konfiguratoren oder Chatdialoge individuell formulieren, je nach Profil und Kontext. Der Vorteil gegenüber reinem Tracking:

• Transparenz: Kund:innen wissen, welche Daten sie teilen.
• Relevanz: Die Antworten fließen direkt in konkrete Empfehlungen ein.
• Compliance: Zero-Party-Daten passen gut zu DSGVO- und Einwilligungsanforderungen.

Gerade Versicherungen genießen noch immer ein gewisses Vertrauen – wer das mit klarer Kommunikation verbindet („Wir fragen, damit wir wirklich nur das vorschlagen, was zu Ihnen passt“), stärkt Beziehung und Abschlussquote gleichzeitig.

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So setzen Versicherer in DACH KI-gestützte Personalisierung pragmatisch um

Die Theorie klingt attraktiv, der Alltag ist komplex: Legacy-IT, Datensilos, Datenschutz, Fachbereich vs. IT. Aus Projekten mit Versicherern kristallisieren sich drei Erfolgsfaktoren heraus.

1. Klein starten – aber mit echtem Business Case

Statt „KI-Strategie in 12 Monaten“, besser:

1. Konkretes Ziel definieren, z.B.
   • +20 % Cross-Selling-Quote in der Bestandskampagne
   • +30 % Klickrate in Kfz-Wechselkampagnen
   • -15 % Churn in jungen Zielgruppen
2. Einen klar abgegrenzten Use Case wählen:
   • z.B. Personalisierung der E‑Mail-Strecke zur Wohngebäudeversicherung.
3. Pilot mit Generative AI fahren, Kampagnen A/B testen und Ergebnisse messen.

Wenn dieser Pilot nachweislich mehr Abschlüsse bringt, entsteht intern schnell Rückenwind – auch für größere Integrationsprojekte.

2. Datenqualität und Governance ernst nehmen

KI für Marketing & Vertrieb steht und fällt mit der Datenbasis.

Worauf österreichische und deutsche Versicherer achten sollten:

• Single Customer View: Alle relevanten Datenpunkte pro Person zusammenführen (Verträge, Schäden, Kontakte, Beschwerden).
• Einwilligungen sauber dokumentieren: Wer darf wofür kontaktiert werden? Über welche Kanäle? Mit welchen Tracking-Optionen?
• Ethik & Fairness: Keine diskriminierenden Modelle, klare Regeln für Tarifempfehlungen und Ablehnungsgründe.

Gute Nachricht: Moderne InsurTech-Plattformen bringen oft vorkonfigurierte Data-Governance-Funktionen mit – inklusive Rollenrechten, Audit-Trails und DSGVO-konformer Protokollierung.

3. Mensch & Maschine klug kombinieren

Generative AI nimmt niemandem den Job weg, der wertvolle Kundengespräche führen kann. Sie nimmt vor allem das ab, was Berater:innen und Marketer ohnehin frustriert:

• manuelles Selektieren von Zielgruppen
• Textvarianten schreiben
• Daten aus verschiedenen Systemen zusammensuchen

Der sinnvollste Ansatz:

• KI schlägt vor (z.B. nächste beste Aktion, Textbausteine, Gesprächsleitfäden).
• Mensch entscheidet (passt das zum Kunden, zur Situation, zur eigenen Beratungshaltung?).
• Feedback fließt zurück ins System und verbessert die Modelle.

So wird aus KI kein Black Box-Orakel, sondern ein Co-Pilot für Marketing & Vertrieb.

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Warum sich jetzt zu handeln lohnt – und was Ihr nächster Schritt sein sollte

Versicherer, die heute Generative AI für Kundenanalyse, Content-Automatisierung und Predictive Analytics einsetzen, sichern sich einen Vorsprung, der sich schwer einholen lässt. Sie lernen schneller, welche Next Best Experiences Kund:innen wirklich schätzen – und etablieren Prozesse, die skalierbar sind.

Im Rahmen unseres Leitfadens „KI für Marketing & Vertrieb“ stellt dieser Beitrag den Baustein Personalisierung in der Versicherung dar. Ergänzend dazu sollten Sie sich folgende Fragen stellen:

• Wo in meinem Marketing- und Vertriebsfunnel entstehen aktuell die größten Reibungsverluste?
• Welche First-Party- und Zero-Party-Daten habe ich schon – und nutze sie noch nicht für Personalisierung?
• Welche 1–2 Kampagnen könnte ich innerhalb von 90 Tagen KI-gestützt testen?

Wer diese Fragen ehrlich beantwortet und dann konsequent einen Pilot startet, wird schnell merken: Der Schritt von „Next Best Offer“ zu „Next Best Experience“ ist kleiner, als viele denken – aber er macht den Unterschied zwischen reiner Preiswettbewerb-Positionierung und echter Kundenbeziehung.

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Kurze Q&A: Häufige Fragen aus der Praxis

Ist Generative AI im Versicherungsmarketing mit der DSGVO vereinbar?
Ja, wenn

• nur Daten mit Rechtsgrundlage verarbeitet werden,
• Modelle in sicheren, klar regulierten Umgebungen laufen und
• Kund:innen transparent über Zwecke und Vorteile informiert werden.

Brauche ich ein eigenes Data-Science-Team?
Nicht zwingend. Viele InsurTech-Lösungen bringen vortrainierte Modelle und No-Code-Oberflächen mit. Ein zentrales Analytics-/IT-Team bleibt wichtig, aber Marketing & Vertrieb können viel mehr selbst in die Hand nehmen.

Wie schnell sehe ich Ergebnisse?
In gut aufgesetzten Piloten sind messbare Effekte nach 8–12 Wochen realistisch – etwa höhere Öffnungs- und Klickraten oder mehr Abschlüsse in Bestandskampagnen.