Mehr Abschlüsse in der Assekuranz mit Generativer KI

Warum Generative KI plötzlich ein Vertriebsthema ist

Österreichische Versicherer geben im Schnitt Millionen für Marketing und Vertrieb aus – und trotzdem landen viel zu viele Leads im Niemandsland. Laut Branchenstudien schaffen es in der Finanz- und Versicherungsbranche oft weniger als 20 % der Marketing-Leads überhaupt in eine ernsthafte Beratungssituation. Der Rest versandet zwischen unklarer Qualifizierung, Standardkommunikation und zu langen Reaktionszeiten.

Hier kommt Generative KI ins Spiel. Nicht als Spielerei im Innovations-Lab, sondern als sehr konkretes Werkzeug, um Lead-Qualität, Conversion-Rate und Kundenerlebnis gleichzeitig zu verbessern. Wer das Thema 2025 noch ignoriert, verschenkt Marktanteile – gerade im hochkompetitiven österreichischen Markt mit starken Vergleichsportalen und preisfokussierten Kund:innen.

In diesem Beitrag geht es darum, wie Versicherungen Generative KI praxisnah nutzen können, um:

• Leads schneller zu qualifizieren und zu priorisieren,
• hochrelevante Touchpoints in Echtzeit auszuspielen,
• und ihre Vertriebs- und Marketingteams spürbar zu entlasten.

Kernprinzip: Von Kampagnen hin zu KI-getriebenen Touchpoints

Der wichtigste Wechsel ist strategisch: Erfolgreiche Versicherer denken nicht mehr in einzelnen Kampagnen, sondern in kontinuierlichen, KI-gestützten Touchpoints über den gesamten Kundenlebenszyklus.

Statt: „Wir schicken eine E-Mail-Kampagne zur Kfz-Versicherung im Frühjahr.“

Besser: „Unsere KI erkennt auf Basis von Daten, wer gerade ein Auto kauft, und spielt diesem Segment automatisch passende Angebote, Fragen und Landingpages aus – kanalübergreifend.“

Generative KI sorgt dabei für drei Hebel:

1. Personalisierte Inhalte in Sprache und Tonalität der Zielgruppe
2. Dynamische Journeys, die sich dem Verhalten des Kunden anpassen
3. Kontinuierliche Optimierung über Echtzeit-Analysen

Genau diese drei Hebel schauen wir uns nun im Detail an.

1. Personalisierte Kampagnen mit Generativer KI aufbauen

Generative KI kann heute weit mehr als Standardtexte formulieren. Richtig eingesetzt wird sie zu einem Produktivitätsbooster für Marketing, Vertrieb und Customer Service.

Was Generative KI konkret im Versicherungsvertrieb leistet

Mit einem modernen Empfehlungssystem, das Generative KI (z.B. via Large Language Models) integriert, können Versicherer:

• Personalisierte Botschaften für verschiedene Segmente automatisch erzeugen (z.B. junge Familien, Selbstständige, Pensionist:innen)
• „Next Best Questions“ formulieren, um gezielt Lücken im Schutz oder in den Kundendaten zu identifizieren
• Tarif- und Produktvorschläge als leicht verständliche, rechtssichere Texte ausgeben

Ein Beispiel aus der Praxis:

Eine 32-jährige Kundin aus Linz besucht eine Landingpage zur Wohngebäudeversicherung. Die KI erkennt anhand vorhandener Daten und ihres Klickverhaltens, dass sie auch ein Kind hat und zur Zielgruppe „Junge Familie im Eigenheim“ gehört. Statt generischer Produkttexte erhält sie:

• eine kurze Erklärung zu Unterversicherung bei Kinderzimmer-Einrichtung,
• eine Empfehlung zur Kombination Gebäude + Haushalt,
• und 2–3 Rückfragen zur Lebenssituation, aus denen Zero-Party-Daten entstehen.

Kampagnen in Minuten statt Wochen

Ein typischer Schmerzpunkt in österreichischen Versicherungshäusern: Time-to-Market. Bis Marketing, Produktmanagement, Recht und IT eine Kampagne abgestimmt haben, ist der Impuls oft vorbei.

Mit Generativer KI lassen sich:

• neue Varianten von Landingpages, Mailings oder In-App-Bannern
• kanal- und segmentgerechte Texte (E-Mail, SMS, Chat, Portal)

in wenigen Minuten erzeugen, testen und ausrollen – natürlich immer auf Basis von zuvor definierten Richtlinien (Compliance, Wording, Produktregeln).

Wichtig ist: KI ersetzt nicht die Fachabteilung, sie nimmt die Fleißarbeit ab. Menschen definieren Strategie, Zielbilder und Grenzen. Die KI skaliert dann Varianten und Personalisierung.

2. Dynamische, KI-gestützte Landingpages für mehr Abschlüsse

Statische Landingpages, auf denen alle dasselbe sehen, sind 2025 Vertriebsbremse. Erfolgreiche InsurTech- und Versicherungsunternehmen setzen auf dynamische Seiten, die sich anhand von Daten in Echtzeit anpassen.

Wie eine „smarte“ Versicherungs-Landingpage funktioniert

Eine generative, datengetriebene Landingpage reagiert auf:

• Herkunft des Traffics (z.B. Vergleichsportal, Social Media, Newsletter)
• bekannte Kundendaten (Bestandskunde vs. Prospect)
• Verhalten auf der Seite (Scrolltiefe, Klicks, Abbruchpunkte)

Darauf basierend passt die Seite automatisch an:

• Claim und Einstiegstext (z.B. Fokus Preis vs. Fokus Leistung)
• Reihenfolge der Argumente (Sicherheit, Flexibilität, Nachhaltigkeit)
• „Next Best Questions“, um Zero-Party-Daten zu gewinnen
• Produktvorschläge (z.B. statt nur Kfz auch Rechtsschutz bei Vielfahrer:innen)

So werden Lead-Qualifizierung und Beratungsvorbereitung bereits auf der Landingpage erledigt – bevor der Kontakt im Call-Center oder beim Makler landet.

Zero-Party-Daten: Gold wert für Versicherungen

Versicherungen arbeiten traditionell stark mit Dritt- und Stammdaten. Doch der wirkliche Hebel liegt in Zero-Party-Daten – also Informationen, die Kund:innen bewusst und freiwillig angeben.

Mit Generativer KI lassen sich diese Daten elegant abfragen, z.B. über:

• dialogorientierte Formulare („Wie würden Sie Ihre aktuelle Lebenssituation beschreiben?“)
• intelligente Quiz-Elemente („Welcher Schutz passt zu Ihrer Familie?“)
• Mikro-Umfragen nach einem Schadenfall oder einer Beratung

Diese Zero-Party-Daten ermöglichen:

• deutlich präzisere Cross- und Upselling-Empfehlungen
• weniger Streuverluste in Marketingkampagnen
• persönlichere Beratung, auch im Makler- oder Agenturbetrieb

3. Kundeneinblicke mit Daten-Marktplatz und Smart Segmentation vertiefen

Personalisierung ohne solide Datenbasis ist bloß Kosmetik. Wer Generative KI ernsthaft im Lead Management nutzen will, braucht eine breite Datenbasis und intelligente Segmentierung.

Erweiterte Datenquellen für die Assekuranz

Moderne Plattformen bringen einen Data Marketplace mit, der speziell auf Versicherungen ausgerichtet ist. Darüber können Sie via API u.a. einbinden:

• Risikodaten (z.B. Naturgefahren für bestimmte Regionen in Österreich)
• Wetterdaten für Präventionskampagnen oder Schadenprognosen
• Bonitäts- und Zahlungsdaten zur smarteren Underwriting-Entscheidung
• öffentliche Registerdaten, um Risikoprofile zu schärfen
• Marktforschungs- und Intent-Daten zu Trends und Wechselbereitschaft

Kombiniert mit Ihren Bestandsdaten entstehen reichhaltige Kundenprofile, die Generative KI nutzt, um passgenaue Inhalte und Angebote zu erstellen.

Smart Segmentation: Von „Alter + PLZ“ zu „Lebensereignissen“

Die meisten Versicherer segmentieren noch sehr grob: Alter, Region, Produktbestand. Damit bleiben riesige Potenziale ungenutzt.

Smart Segmentation setzt an bei:

• Lebensereignissen (Heirat, Geburt, Hauskauf, Pensionseintritt)
• Lifestyle-Indikatoren (z.B. Carsharing, E-Bike, Remote Work)
• Risikoprofilen (z.B. Hochwassergefährdung, Beruf, Mobilitätsverhalten)

Generative KI kann dann für jedes Segment maßgeschneiderte Storylines entwickeln:

• Für junge Eltern: Fokus auf Absicherung der Familie, Unfall- und Ablebensversicherung
• Für Neo-Selbstständige: Fokus auf Einkommensabsicherung, Betriebshaftpflicht
• Für Pensionist:innen: Fokus auf Gesundheit, Pflege, Anpassung bestehender Verträge

Das Ergebnis: relevantere Touchpoints, weniger Spam-Gefühl, höhere Conversion-Raten.

4. Echtzeit-Monitoring: Kampagnen steuern wie einen Trading-Desk

Wer Generative KI im Vertrieb nutzt, braucht Transparenz. Sonst bleibt der Effekt im Bauchgefühl hängen. Moderne Plattformen bieten Live-Dashboards, die Marketing und Vertrieb gemeinsam nutzen können.

Welche Kennzahlen wirklich zählen

Statt sich im Reporting zu verlieren, haben sich für Versicherungen fünf Kernmetriken bewährt:

1. View-to-Lead-Rate: Wie viele Besucher:innen einer Seite werden zu Leads?
2. Lead-to-Quote-Rate: Wie viele Leads schaffen es zu einem konkreten Angebot?
3. Quote-to-Bind-Rate: Wie viele Angebote werden tatsächlich abgeschlossen?
4. Time-to-First-Contact: Wie schnell reagiert Vertrieb/Call-Center auf neue Leads?
5. Cost per Bound Policy: Akquisekosten pro abgeschlossener Polizze.

Generative KI hilft, diese Kennzahlen in Echtzeit zu beeinflussen, indem sie Inhalte, Fragen und Empfehlungen dynamisch anpasst.

Datenqualität aktiv managen

Viele Versicherer unterschätzen, wie stark Datenqualität ihre KI-Ergebnisse beeinflusst. Gute Plattformen zeigen nicht nur Performance, sondern auch:

• wo Kundendaten unvollständig sind,
• welche Attribute besonders häufig zu guten Abschlüssen führen,
• wo Datenquellen inkonsistent oder veraltet sind.

So wird Datenmanagement vom IT-Thema zum klaren Vertriebshebel: Jede geschlossene Datenlücke erhöht die Präzision der Empfehlungen und verbessert die Kundenerfahrung.

5. Was österreichische Versicherer jetzt konkret tun sollten

Theorie ist nett, aber was heißt das für eine Versicherung in Wien, Graz oder Innsbruck, die 2025 ernsthaft mit Generativer KI im Vertrieb starten will?

Schritt 1: Use Cases fokussieren

Statt „Wir machen jetzt überall KI“ empfehle ich 2–3 klar umrissene Use Cases:

• Kfz-Wechselkampagne (z.B. vor 01.01.)
• Cross-Selling Lebens- oder Ablebensversicherung bei Hauskauf
• Kundenrückgewinnung nach Kündigung oder Nicht-Verlängerung

Für jeden Use Case definieren Sie:

• Ziel-KPIs (z.B. +20 % Lead-to-Quote-Rate)
• Zielsegmente
• relevante Touchpoints (Mail, Portal, Makler, Call-Center)

Schritt 2: Technische Basis schaffen

Sie brauchen keine komplette IT-Transformation, aber:

• eine Plattform, die Generative KI mit Recommendation Engine verbindet,
• saubere Schnittstellen zu CRM, Bestandsführung, Marketing-Automation,
• und klare Governance (Datenschutz, Compliance, Freigabeprozesse).

Gerade im regulierten Umfeld lohnt sich die Zusammenarbeit mit spezialisierten InsurTech-Anbietern, die bereits für Versicherungen zertifizierte Lösungen mitbringen.

Schritt 3: Vertrieb und Marketing einbinden

Die besten Modelle bringen nichts, wenn sie am Vertrieb vorbei entwickelt werden. Erfolgreiche Projekte zeichnen sich dadurch aus, dass:

• Makler:innen und Agent:innen früh Feedback zu Inhalten geben,
• Call-Center-Teams in der Nutzung von KI-Empfehlungen geschult werden,
• Marketing Verantwortung für Testen und Optimieren übernimmt.

Generative KI ist dann kein „IT-Projekt“, sondern ein gemeinsames Vertriebs- und Marketingtool.

Fazit: Generative KI macht Versicherungen beratungsstärker – nicht überflüssig

Generative KI im Lead Management ist kein Selbstzweck. Ihr Nutzen für österreichische Versicherer liegt darin, Beratung besser vorzubereiten, Prozesse zu beschleunigen und Kundenkontakt relevanter zu machen.

Wer heute:

• personalisierte Empfehlungen mit Generativer KI einführt,
• Zero-Party-Daten über intelligente Touchpoints sammelt,
• Datenquellen über einen Versicherungs-Datenmarktplatz anreichert,
• und seine Kampagnen in Echtzeit steuert,

hat realistische Chancen, Akquisitionskosten zu senken und Abschlussquoten deutlich zu erhöhen – ohne zusätzliche Belastung für Vertrieb und Service.

Die spannende Frage für die kommenden Jahre lautet daher nicht mehr: „Brauchen wir Generative KI?“ sondern: „Wie schnell bringen wir sie produktiv in unsere Vertriebsprozesse?“ Wer darauf 2025 eine klare Antwort hat, sichert sich einen spürbaren Vorsprung im österreichischen Versicherungsmarkt.