Generative KI im Vertrieb: Next-Best-Experience fĂĽr Versicherte

KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden••By 3L3C

Generative KI und Recommendation Engines verwandeln Customer Insights in Next-Best-Experiences – und steigern so Marketing-ROI und Vertriebserfolg von Versicherern.

generative KICustomer InsightsVersicherungsvertriebPersonalisierungInsurTechMarketing-ROI
Share:

Warum KI-gestĂĽtzte Customer Insights jetzt zur Pflicht werden

Österreichische Versicherer investieren so viel in Marketing und Vertrieb wie noch nie – und trotzdem verhässern die Abschlussquoten in manchen Sparten, während die Kosten pro Lead steigen. Gleichzeitig erwarten Kund:innen heute personalisierte, digitale Erlebnisse wie bei Streaming- oder E‑Commerce-Plattformen.

Der Knackpunkt: Viele Häuser haben CRM, Data Warehouse und Analytics-Tools eingeführt, arbeiten aber immer noch mit statischen Zielgruppen, generischen Newslettern und „One size fits all“-Kampagnen. Das Ergebnis sind niedrige Klick- und Abschlussraten, frustrierte Vertriebsteams und ein Marketing-ROI, der schwer zu rechtfertigen ist.

Genau hier setzt generative KI in Kombination mit Recommendation Engines an. Sie verbindet Kundenwissen, Produktlogik und Kontext in Echtzeit – und erzeugt daraus Next-Best-Experiences: also das jeweils sinnvollste nächste Erlebnis, Angebot oder Gespräch für jede einzelne Person.

Dieser Beitrag gehört zur Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ und überträgt die Kernerkenntnisse aktueller Studien und InsurTech-Praxis auf den österreichischen Versicherungsmarkt.

Von Customer Analytics zu echten Next-Best-Experiences

Der entscheidende Schritt ist der Wechsel von rückwärtsgewandter Analyse zu zukunftsorientierten Handlungsempfehlungen. Viele Versicherer werten zwar Daten aus, setzen die Erkenntnisse aber kaum situationsbezogen im Vertrieb ein.

Next-Best-Experience heißt: Das System schlägt in jedem Touchpoint konkret vor, was jetzt als nächstes passieren sollte – für diese eine Person, in diesem Moment.

Typische Ausprägungen im Versicherungskontext:

  • Welche Police ist jetzt fĂĽr diese Kundin wirklich relevant?
  • Welcher Kommunikationskanal (E‑Mail, SMS, Makler, Portal) hat die höchste Erfolgswahrscheinlichkeit?
  • Welche Argumente und Formulierungen passen zu ihrer Situation und Historie?
  • Ist Beratung wichtiger als ein Produktangebot (z. B. bei Schaden oder KĂĽndigungsgefahr)?

Klassische Analytics liefern oft nur Segmente: „Junge Familien“, „KMU in Wien“, „Best Ager 50+“. Generative KI geht eine Stufe tiefer und erzeugt

  • konkrete Inhalte,
  • individuelle Kampagnenvarianten und
  • dialogfähige Journeys

– auf Basis dieser Insights.

Wie generative KI Customer Insights in Umsatz verwandelt

1. KI schlägt Inhalte und Bausteine für Customer Journeys vor

Statt Kampagnen komplett von Hand zu konzipieren, können Marketing-Teams die Produktlogik und Ziele vorgeben – die KI generiert daraus passende Journey-Bausteine:

  • Betreffzeilen und Teasertexte fĂĽr E‑Mails
  • Varianten von Landingpages fĂĽr unterschiedliche Zielgruppen
  • Formulierungen fĂĽr Banner, Push-Nachrichten oder SMS
  • Vorschläge fĂĽr Folgeaktionen je nach Kundenreaktion

Für einen österreichischen Kompositversicherer könnte das so aussehen:

  • Ausgangslage: Fokus auf Haushalts- und Eigenheimversicherungen im Herbst/Winter, verstärktes Schadenaufkommen durch Sturm und Hochwasser.
  • Input an die KI: Produktkatalog, Zielgruppen (Mieter:innen, EigentĂĽmer:innen, Hausverwaltungen), regionale Risikodaten.
  • Output der KI:
    • unterschiedliche Landingpage-Versionen fĂĽr urbane Mieter vs. ländliche Hausbesitzer,
    • passende Visual- und Textbausteine fĂĽr Social Ads,
    • argumentativ abgestimmte E‑Mail-Strecken.

Marketing verschiebt sich damit weg von „Wir basteln alles von Null“ hin zu „Wir kuratieren und testen KI-Vorschläge“. Das spart Zeit und bringt mehr Varianten in A/B-Tests – ein direkter Hebel für besseren Marketing-ROI.

2. Personalisierte Outbound-Kampagnen statt Massenmailings

Viele Versicherer kämpfen mit E‑Mail-Öffnungsraten unter 20 % und Klickraten um die 1–2 %. Hauptgrund: Inhalte, die nicht zum Moment des Kunden passen.

Mit generativer KI können Versicherer:

  1. First-Party- und Lead-Daten sicher hochladen (z. B. aus Maklerpools, Vergleichsportalen, Website-Formularen).

  2. Diese Daten mit weiteren Signalen anreichern (Produktbestand, KĂĽndigungsrisiko, Cross-Selling-Potenzial, Response-Historie).

  3. Personalisierte Kampagnen erstellen, bei denen:

    • Betreffzeile,
    • Angebot,
    • Call-to-Action und
    • Tonalität

    individuell variieren – je nach Profil.

Praktisches Beispiel aus dem Lebensversicherungsbereich:

  • Lead: 38‑jähriger Angestellter in Graz, bestehende Unfallversicherung, zwei Kinder.
  • KI-Empfehlung: Schwerpunkt auf Absicherung der Familie (Risiko-LV) statt Vorsorge fĂĽrs Alter; Tonalität weniger technisch, mehr emotional; Call-to-Action auf Online-Beratung statt Sofortabschluss.

So entsteht ein maßgeschneiderter Kontakt, der sich für den Lead deutlich relevanter anfühlt – und nachweislich für höhere Abschlussquoten sorgt.

Daten als Motor: Foundation Models und Zero-Party-Strategien

Generative KI lebt von Daten. Aber es geht nicht darum, „möglichst viele Daten“ zu sammeln, sondern die richtigen Datenarten gut zu orchestrieren.

Foundation Models: Komplexe Daten sinnvoll auswerten

Moderne KI-Systeme nutzen sogenannte Foundation Models (FMs): groĂźe Modelle, die auf enormen Datenmengen trainiert wurden und sich fĂĽr viele Aufgaben einsetzen lassen, ohne jedes Mal von Grund auf neu trainiert zu werden.

FĂĽr Versicherer heiĂźt das:

  • Unstrukturierte Daten wie Schadenberichte, Freitext in E‑Mails, Chat-Transkripte oder Maklernotizen werden automatisch analysiert.
  • Die KI erkennt Muster: Häufige Einwände im Vertrieb, Pain Points im Schadenprozess, KĂĽndigungsgrĂĽnde.
  • Daraus entstehen konkrete Handlungsempfehlungen: Welche Botschaften wirken? Wo hakt der Prozess? Welche Kundengruppen sind besonders abwanderungsgefährdet?

Dieser „Datenrecycling-Effekt“ ist enorm wertvoll – aus bereits vorhandenen Informationen entsteht kontinuierlich neues Wissen für Marketing und Vertrieb.

Zero-Party-Daten: Kunden fragen statt nur beobachten

Ein oft unterschätzter Hebel ist der bewusste Aufbau einer Zero-Party-Datenstrategie. Zero-Party-Daten sind Informationen, die Kund:innen aktiv und freiwillig geben, z. B. über:

  • kurze Frage-Widgets im Kundenportal,
  • Bedarfschecks im Online-Rechner,
  • Chatbots oder Beratungsstrecken,
  • mikrosegmentierte Umfragen nach einem Schadenfall.

Der Vorteil im Versicherungsumfeld:

  • Kund:innen sind es gewohnt, sensible Daten zu teilen, wenn sie den Mehrwert verstehen (bessere Angebote, passgenauere Absicherung, schnellere Schadenbearbeitung).
  • Regulierung (DSGVO, IDD) fordert Transparenz – Zero-Party-Daten sind hier deutlich unkritischer als heimlich getrackte Third-Party-Daten.

Generative KI hilft, diese Fragen kontextbezogen und „menschlich“ zu formulieren. Statt eines sperrigen Formularblocks bekommen Nutzer:innen:

  • kurze, verständliche Fragen,
  • persönliche Ansprache,
  • direkt sichtbaren Nutzen („Wir zeigen Ihnen in 2 Minuten, ob Ihre Familie optimal abgesichert ist“).

So entstehen kontinuierlich neue, hochwertige Daten – und damit präzisere Customer Insights.

Praxisleitfaden: In 5 Schritten zur KI-gestĂĽtzten Next-Best-Experience

Viele österreichische Versicherer stehen gerade vor der Frage: Wo fangen wir an? Hier ein pragmatischer Fahrplan, der zu diesem Leitfaden „KI für Marketing & Vertrieb“ passt.

Schritt 1: Klarer Business Case statt Technikprojekt

Starten Sie nicht mit dem Tool, sondern mit einer konkreten Vertriebs- oder Marketing-Herausforderung, z. B.:

  • Erhöhung der Cross-Selling-Quote in KFZ um 15 %
  • RĂĽckgewinnung gefährdeter Bestandskund:innen in der Haushaltsversicherung
  • Verbesserung der E‑Mail-Performance im Maklervertrieb

Darauf bauen Sie KPI und Erfolgsmessung auf (z. B. Conversion Rate, Cost per Lead, Stornoquote).

Schritt 2: Datenquellen konsolidieren

Identifizieren und verbinden Sie die wichtigsten Quellen:

  • Bestandsdaten aus Bestandssystemen
  • CRM- und Kampagnendaten
  • Web- und Portaltracking (privacy-konform)
  • Schaden- und Servicekontakte

Wichtig: Es braucht nicht sofort das perfekte Data Warehouse. FĂĽr einen Pilot reichen oft einige saubere, gut definierte Datenfeeds.

Schritt 3: Recommendation Engine + generative KI auswählen

Technologisch bewährt hat sich die Kombination aus:

  • Recommendation Engine fĂĽr das „Was“ (welches Produkt, welche Aktion, welcher Kanal?),
  • generativer KI fĂĽr das „Wie“ (welche Botschaft, welche Story, welche Tonalität?).

Ob Sie eine spezialisierte InsurTech-Lösung oder eine interne Plattform einsetzen, hängt von Größe, Budget und IT-Strategie ab. Wichtig ist:

  • Erklärbarkeit der Vorschläge (Stichwort: Vertriebsakzeptanz),
  • DSGVO-Konformität und Datenresidenz in der EU,
  • saubere Rollen- und Rechtekonzepte fĂĽr Marketing, Vertrieb, IT und Compliance.

Schritt 4: Pilotjourney aufsetzen und testen

Wählen Sie eine überschaubare Journey mit hohem Hebel, z. B.:

  • „Neukunde KFZ – Cross-Selling Unfall“
  • „Bestandskunde Haushalt – Eigenheimsanierung erkannt – Up-Selling Wohngebäude“

Definieren Sie:

  • Zielgruppe und Ausschlusskriterien
  • Contact Policy (z. B. maximal 2 Kontakte pro Monat)
  • A/B-Tests: KI-generierte Inhalte vs. manuelle Standardtexte

Nach 6–12 Wochen haben Sie belastbare Zahlen, wie stark sich KI-gestützte Personalisierung auf Öffnungs-, Klick- und Abschlussraten auswirkt.

Schritt 5: Skalieren und in Organisation verankern

Wenn der Pilot trägt, geht es darum, die Learnings breiter auszurollen:

  • weitere Journeys hinzufĂĽgen (Schaden, KĂĽndigungsprävention, Vorsorgeberatung),
  • Inhalte wiederverwendbar machen (Bausteinbibliothek),
  • Vertrieb und Makler aktiv einbinden (z. B. KI-Empfehlungen im Beratertool sichtbar machen).

Langfristig wird KI so zu einem fixen Bestandteil Ihres Vertriebs- und Marketingprozesses, nicht zu einem „Sonderprojekt“.

Was das für den österreichischen Versicherungsmarkt bedeutet

Die aktuelle Marktphase mit hoher Wechselbereitschaft, zunehmendem Online-Abschluss und starkem Druck durch Vergleichsportale spielt InsurTechs in die Hände, die genau diese KI-Fähigkeiten beherrschen.

Versicherer, die heute in KI-gestĂĽtzte Customer Insights und Next-Best-Experiences investieren,

  • senken nachhaltig ihre Akquisitionskosten,
  • steigern Cross- und Up-Selling-Potenziale im Bestand,
  • erhöhen Zufriedenheit und Loyalität,
  • und machen ihre Marke im Markt spĂĽrbar „kundenzentrierter“.

Im Rahmen unseres Serienleitfadens „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ ist dieses Thema der logische nächste Schritt: Nachdem grundlegende Analytics und Automatisierung etabliert sind, entscheidet die Qualität der Personalisierung über den tatsächlichen Geschäftserfolg.

Wer heute startet, erlebt 2026 keine böse Überraschung durch noch aggressivere Vergleichsportale, sondern hat eine eigene, starke Antwort:

Jede Kundin und jeder Kunde bekommt in jedem Kontakt das Erlebnis, das im Moment wirklich passt – datenbasiert, KI-gestützt und vertriebsorientiert.

Nächster Schritt: Prüfen Sie, für welche 1–2 Journeys in Ihrem Haus eine KI-gestützte „Next-Best-Experience“-Logik den größten Hebel hätte – und holen Sie Marketing, Vertrieb, IT und Compliance an einen Tisch. Wer diesen Schulterschluss hinbekommt, macht aus KI kein Hype-Thema, sondern messbaren Vertriebserfolg.