Mit Generativer KI mehr Leads für Versicherungen gewinnen

Österreichische Versicherer geben inzwischen jährlich Millionen in Online-Marketing aus – aber viele Häuser wandeln weniger als 5–10 % ihrer Leads tatsächlich in Policen um. Der Rest versickert in langen Wartezeiten, unklaren Angeboten und generischen Kampagnen.

Die Realität: Nicht der Traffic ist das Problem, sondern die Conversion. Wer heute im InsurTech-Umfeld vorne sein will, braucht einen anderen Ansatz für Lead-Qualifizierung und Kundenansprache – und genau hier spielt Generative KI ihre Stärken aus.

Dieser Beitrag zeigt praxisnah, wie Versicherungen in Österreich Generative AI nutzen können, um

• hochpersonalisierte Kampagnen aufzusetzen,
• Zero-Party- und externe Daten sinnvoll einzubinden,
• den gesamten Customer Journey in Echtzeit zu optimieren
• und so Abschlussquoten spürbar zu steigern und Akquisitionskosten zu senken.

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Warum Generative KI die Lead-Konversion in der Versicherung verändert

Generative KI beschleunigt die Lead-Konversion, weil sie zwei zentrale Probleme klassischer Vertriebsarbeit löst: Zeitmangel und Datenlücken.

Statt dass Marketing, Callcenter und Vertrieb mühsam manuell

• Segmente definieren,
• Inhalte formulieren,
• Leads vorqualifizieren

kann eine KI heute in Sekundenbruchteilen:

• passende Botschaften je Kundentyp texten,
• relevante Fragen zur Bedarfserhebung generieren,
• auf Basis von Daten konkrete Produktvorschläge ableiten.

Für österreichische Versicherer, die mit starker Konkurrenz – von Direktversicherer bis Vergleichsplattform – kämpfen, bedeutet das: schnellere Reaktion auf Anfragen, mehr Relevanz pro Kontaktpunkt und deutlich weniger Streuverlust.

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Personalisierte Kampagnen mit Generativer KI aufbauen

Der effizienteste Hebel für bessere Lead-Konversion sind personaliserte Touchpoints, die sich „wie von Mensch zu Mensch“ anfühlen – aber technisch von KI unterstützt werden.

1. KI-gestützte Texte, Fragen und Empfehlungen

Generative KI kann für jede Zielgruppe automatisch Inhalte generieren:

• Personalisierte Nachrichten: E-Mails, SMS, App-Nachrichten oder Chat-Texte, die Alter, Lebenssituation und bisheriges Verhalten berücksichtigen.
• Next-Best-Questions: Fragen, die im Online-Formular oder im Chat gestellt werden, um gezielt Informations- und Versorgungslücken zu erkennen.
• Policen-Empfehlungen: Kombination aus Tarifen und Modulen, die aus Kundenprofilen, Signaldaten und historischen Abschlüssen abgeleitet werden.

Ein praktisches Beispiel aus österreichischer Sicht:

Ein 32-jähriger Kunde aus Graz hat kürzlich eine Haushaltsversicherung abgeschlossen, besucht nun wiederholt die Kfz-Seiten. Die KI erkennt die Kaufabsicht und erzeugt automatisch eine kurze Nachricht mit einem auf seine Lebenssituation passenden Kfz-Angebot – inklusive 2–3 Rückfragen, um die Tarifauswahl zu verfeinern.

Der große Vorteil: Vertrieb und Marketing arbeiten mit vorqualifizierten Kontakten, statt jeden Lead von Null aufzubauen.

2. Dynamische Landingpages in Minuten statt Tagen

Ein häufiger Engpass in Versicherungen: Kampagnenidee steht, aber IT- oder Webteam braucht Wochen für die Umsetzung. Moderne KI-gestützte Tools erlauben es, Landingpages in 10–15 Minuten aufzusetzen und automatisch zu personalisieren.

Die Seite passt sich an:

• Herkunft des Traffics (Google Ads, Social Media, Newsletter),
• bekannte Kundendaten (Bestandskunde vs. Interessent),
• Verhalten auf der Seite (Scrolltiefe, Klickpfade).

Die KI generiert dynamisch:

• passende Headline und Argumentation,
• individuelle Fragen (Zero-Party-Daten),
• konkrete Produktvorschläge oder Terminoptionen für Beratung.

Ergebnis: Schnellere Kampagnen, geringere Kosten pro Lead und deutlich mehr qualifizierte Anfragen für den Außendienst oder das Contact Center.

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Smarte Segmentierung: Ohne Datenqualität ist jede Personalisierung wertlos

Viele Versicherer wollen „Personalisierung“, scheitern aber in der Praxis an einem simplen Punkt: Die Segmente sind zu grob oder falsch. Wer nur nach Alter und PLZ segmentiert, wird heute keinen Vorsprung mehr erzielen.

1. Segmentierung nach Lebensereignissen und Risiken

Ein moderner Ansatz setzt auf Life Events und Risikoindikatoren, zum Beispiel:

• Umzug, Heirat, Geburt eines Kindes
• Immobilienkauf oder -verkauf
• Unternehmensgründung / Selbstständigkeit
• steigendes Schadenrisiko (z.B. Unwetterregion, E-Auto, Photovoltaik)

Generative KI ist hier nicht das alleinige Wundermittel, aber sie hilft, komplexe Daten in praxistaugliche Segmente zu übersetzen und die passende Kommunikation je Segment zu formulieren.

2. Datenanreicherung via Data Marketplace

Der eigentliche Hebel liegt in der Anreicherung interner Daten mit externen Quellen. Spezialisierte Datenmarktplätze für die Versicherungsbranche stellen über APIs unter anderem bereit:

• Risikodaten (z.B. Wetter, Naturgefahren, Gebäudestruktur)
• demografische und verhaltensbezogene Daten
• Finanz- und Bonitätsinformationen
• Markt- und Trenddaten
• Marketing- und Intent-Daten (Interaktionen mit Kampagnen)

Damit entsteht ein deutlich vollständigeres Bild:

Aus einem „männlich, 45, Wien“ wird ein „Unternehmer mit E-Auto, Haus im Speckgürtel, hohes Unwetterrisiko, stark online-affin, reagiert auf nachhaltige Produktargumente“.

Auf dieser Basis kann Generative KI:

• relevante Nutzenargumente automatisch priorisieren,
• Up- und Cross-Selling-Chancen erkennen,
• individuelle Gesprächsleitfäden für Agenten erzeugen.

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Zero-Party-Daten: Das fehlende Puzzleteil für Ultra-Personalisierung

Third-Party-Cookies verschwinden, Datenschutzrecht (DSGVO) wird strenger, und Kund:innen in Österreich reagieren sensibel auf aggressive Datennutzung. Der Ausweg heißt Zero-Party-Daten – also Informationen, die Kund:innen bewusst und aktiv teilen.

1. Zero-Party-Daten gezielt einsammeln

Statt lange, trockene Formulare auszufüllen, können Interessent:innen über intelligente, KI-gestützte Dialoge Informationen preisgeben. Beispiele für solche Fragen:

• „Planen Sie in den nächsten 12 Monaten größere Anschaffungen (Auto, Haus, PV-Anlage)?“
• „Welche Themen sind Ihnen wichtiger: Prämie sparen, maximale Absicherung oder Nachhaltigkeit?“
• „Wie wichtig ist Ihnen die digitale Abwicklung von Schäden?“

Generative KI sorgt dafür, dass diese Fragen:

• in verständlicher, freundlicher Sprache formuliert sind,
• auf Antworten flexibel reagieren (Follow-up-Fragen),
• zum Kanal passen (Web, App, Chatbot, E-Mail).

2. Ultra-personalisierte Landingpages und Angebote

Aus den Zero-Party-Daten generiert die KI maßgeschneiderte Landingpages oder Angebotsseiten, die z.B. folgendes anpassen:

• Reihenfolge und Gewichtung der Argumente (z.B. Preis vs. Service),
• Beispiel-Szenarien (Familie, Single, Unternehmer),
• empfohlene Tarifkombinationen und Zusatzbausteine.

Für die Versicherung bedeutet das:

• höhere Abschlusswahrscheinlichkeit, weil sich Kund:innen verstanden fühlen,
• stärkere Bindung, weil Bedürfnisse ernst genommen werden,
• bessere Datenbasis für zukünftige Angebote – im Rahmen der Einwilligung.

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Echtzeit-Monitoring: Kampagnen laufend optimieren statt einmal planen

Wer KI im Vertrieb einsetzen will, muss kontinuierlich messen und nachjustieren. Viele Häuser werten Kampagnen noch im Monats- oder Quartalsrhythmus aus – viel zu langsam für digitale Leads.

1. Live-Analytics über den gesamten Funnel

Moderne Analytics-Dashboards liefern in Echtzeit Kennzahlen wie:

• Seitenaufrufe, Scrolltiefe, Absprungraten
• Anzahl Leads, Conversion-Rate pro Segment
• Klicks auf Empfehlungen, Öffnungs- und Antwortquoten

Diese Daten werden mit den Empfehlungen der KI verknüpft. So lässt sich erkennen:

• Welche Textvarianten funktionieren in Österreich in welcher Zielgruppe?
• Welche Fragen führen zu Abbrüchen – und welche zu mehr Abschlüssen?
• Welche Produkte werden online häufig angesehen, aber selten gekauft (Pricing-/UX-Problem)?

Auf dieser Basis kann die Generative KI selbstständig Varianten testen und verbessern (A/B/n-Tests, Multi-Armed-Bandit-Ansätze), während Fachbereiche die Strategie vorgeben.

2. Datenqualität laufend verbessern

Ein oft unterschätzter Vorteil: Gute Plattformen für KI-gestützte Empfehlungen zeigen Datenlücken und Qualitätsprobleme transparent an, etwa:

• fehlende Angaben zu Beruf oder Haushaltsgröße,
• veraltete Kontaktinformationen,
• widersprüchliche Informationen aus unterschiedlichen Systemen.

So erkennt das Data- bzw. IT-Team:

• welche Felder im CRM angepasst werden sollten,
• wo weitere Datenquellen eingebunden werden müssen,
• ob bestimmte Segmente systematisch unterversorgt sind.

Dadurch steigen sowohl Datenqualität als auch Treffsicherheit der KI-Empfehlungen – ein Kreislauf, der sich langfristig stark auf die Abschlussquoten auswirkt.

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Praxisleitfaden: In 5 Schritten zu KI-gestützter Lead-Konversion

Für österreichische Versicherer, die 2026 nicht mehr auf Kampagnen „nach Gefühl“ setzen wollen, hat sich ein klarer Einstiegspfad bewährt:

1. Use Cases priorisieren
   Mit 1–2 klaren Anwendungsfällen starten, z.B. Kfz-Neugeschäft und Haushaltsversicherung bei Bestandskund:innen.

2. Datenbasis klären
   CRM, Bestandssysteme und Marketingdaten verbinden; externe Risiko- und Marktdaten auswählen; Datenschutz und Rechtsabteilung früh einbinden.

3. Generative KI integrieren
   Eine spezialisierte Plattform für Versicherungen nutzen, die:

   • Textgenerierung,
   • Empfehlungssysteme,
   • Analytics und Datenqualität verbindet – statt Einzellösungen zu basteln.

4. Kampagnen pilothaft fahren
   Mit einem überschaubaren Segment testen (z.B. eine Region in Österreich), Ergebnisse messen, Inhalte anpassen, Vertrieb aktiv einbinden.

5. Skalieren und in Prozesse verankern
   Erfolgreiche Ansätze auf weitere Sparten und Kanäle ausrollen (Makler, Agenturen, Online-Direktabschluss, Callcenter) und in Schulungen, Leitfäden und KPIs fest verankern.

Wichtig: Vertrieb und Kundenservice müssen die KI als Unterstützung erleben, nicht als Konkurrenz. Gute Lösungen liefern transparente Begründungen zu Empfehlungen („warum genau diese Police?“) und lassen Berater:innen immer die letzte Entscheidung.

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Fazit: Wer Generative KI klug einsetzt, gewinnt das Rennen um den Kunden

Versicherungen, die Generative KI nur als Buzzword im Strategiepapier führen, werden im österreichischen Markt kaum spürbare Effekte sehen. Wer sie jedoch konsequent für personalisierte Touchpoints, bessere Daten und kontinuierliche Optimierung nutzt, verschiebt seine Kennzahlen dauerhaft:

• höhere Lead-zu-Abschluss-Quoten,
• geringere Akquisitionskosten pro Vertrag,
• zufriedenere Kund:innen und entlastete Mitarbeiter:innen.

Der sinnvollste nächste Schritt ist ein konkreter Pilot: ein klar definierter Use Case, eine Zielgruppe, ein Zeitraum – unterstützt von einer Plattform, die speziell für Versicherungen entwickelt wurde und Generative KI, Datenanbindung und Analytics vereint.

Wer heute damit startet, wird 2026 nicht mehr darüber diskutieren, ob KI im Vertrieb Mehrwert bringt – sondern wo man sie als Nächstes einsetzt.