Generative KI macht aus Versicherungsdaten echte „Next Best Experiences“ – personalisiert, skalierbar und ROI-stark. So setzen DACH-Versicherer jetzt an.
Generative KI im Versicherungsmarketing: Vom Insight zur „Next Best Experience“
Die meisten Versicherer in Deutschland und Österreich sitzen heute auf riesigen Datenmengen – und trotzdem fühlen sich Kundinnen und Kunden oft nicht wirklich verstanden. Laut diversen Marktstudien nutzen zwar über 70 % der Versicherer bereits irgendeine Form von Analytics, aber nur ein Bruchteil schafft es, daraus wirklich personalisierte Erlebnisse abzuleiten.
Hier liegt der Knackpunkt: Kundenanalyse allein reicht nicht. Entscheidend ist, ob aus Insights im richtigen Moment die nächste beste Erfahrung für den Kunden wird – automatisiert, kanalübergreifend und messbar. Genau hier verändert generative KI gerade das Spielfeld im Versicherungsmarketing.
In der Serie „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ geht es darum, wie Sie Ihren Marketing-ROI mit KI-gestützter Kundenanalyse, Content-Automatisierung und Predictive Analytics erhöhen. In diesem Beitrag fokussieren wir uns auf Versicherungen und zeigen, wie generative KI den Sprung von Customer Insights zu echten „Next Best Experiences“ möglich macht – und wie das ganz praktisch in Kampagnen, Beratung und Bestandskundenpflege aussieht.
Warum klassische Kundenanalyse im Versicherungsmarkt zu kurz greift
Die zentrale Erkenntnis aus aktuellen Analystenreports ist klar: Selbst ambitionierte, „customer-obsessed“ Unternehmen scheitern oft an internen Silos und Marketing-Myopie. Die Folge: jede Menge Reports, aber zu wenig Wirkung beim Kunden.
Typische Probleme im heutigen Versicherungsmarketing
Versicherer im DACH-Raum kämpfen meist mit denselben Mustern:
- Kanal-Silos: E-Mail-Marketing, Callcenter, Maklervertrieb und Portale arbeiten mit unterschiedlichen Datenständen.
- Standardkampagnen: Jahresendmailing, Geburtstagsgrüße, Cross-Sell-Versuche – oft generisch, selten wirklich relevant.
- Geringe Conversion-Raten: Öffnungsraten um 20 %, Klickraten im niedrigen einstelligen Bereich sind keine Seltenheit.
- Langsame Kampagnenproduktion: Jede Landingpage, jedes Mailing, jede Zielgruppe muss manuell definiert werden.
Die Realität: Kund:innen erleben die Branche als austauschbar. Wer ernsthaft mit KI für Marketing & Vertrieb arbeiten will, muss weg von „mehr vom Gleichen“ hin zu individualisierten Next Best Experiences in Echtzeit.
Was sich mit generativer KI ändert: Vom Datensatz zum Erlebnis
Generative KI macht aus bestehenden Kunden- und Produktdaten automatisch Vorschläge für passende Inhalte, Angebotskombinationen und Journey-Elemente – und das in einer Tiefe, die manuell kaum zu schaffen wäre.
Der Kern: Recommendation Engines werden durch generative Modelle erweitert. Aus „Kunde A bekommt Produkt B angeboten“ wird „Kunde A erhält im perfekten Moment ein inhaltlich passendes, sprachlich personalisiertes Angebot über seinen bevorzugten Kanal“.
Vier Hebel, mit denen generative KI Versicherer nach vorne bringt
Im Folgenden übersetzen wir die im Originalartikel beschriebenen Ansätze in konkrete Use Cases für den österreichischen und deutschen Markt.
1. KI schlägt Bausteine für Customer Journeys vor
Statt jede Kampagne von Null an zu planen, kann eine KI-Plattform:
- das Produktportfolio (Haftpflicht, Kfz, Wohngebäude, Cyber, bAV …) analysieren,
- historische Abschlussdaten und Stornoquoten einbeziehen,
- das Verhalten in digitalen Kanälen (Portale, Apps, E-Mails) berücksichtigen,
- daraus Journey-Bausteine und Inhalte vorschlagen.
Praktisches Beispiel:
Ein österreichischer Kompositversicherer möchte junge Familien ansprechen. Die KI identifiziert Kund:innen mit jüngsten Umzügen, Kindern unter 6 Jahren und aktiver Kfz-Police und schlägt eine Journey vor: personalisierte Landingpage „Sicher ins neue Zuhause“, kombiniert mit Hausrat- und Unfallversicherung, ausgespielt per E-Mail und In-App-Banner.
Vorteile:
- Marketer verbringen weniger Zeit mit manuellen Setups und mehr mit Steuerung und Teststrategie.
- Kampagnen lassen sich in Tagen statt Wochen aufsetzen.
- Inhalte können laufend getestet und optimiert werden (A/B-Varianten der Texte, Bilder, Argumentationslinien).
2. Generative KI erstellt personalisierte Outbound-Kampagnen
E-Mail-Kampagnen scheitern oft, weil sie wie Massenware klingen. Generative KI kann für:
- Segmente,
- Mikrozielgruppen oder sogar
- individuelle Kund:innen
maßgeschneiderte Betreffzeilen, Textvarianten und Call-to-Actions verfassen – abgestimmt auf Lebenssituation, Bedarf und bisherige Interaktionen.
Konkreter Use Case für den DACH-Markt:
- Ein Krankenversicherer lädt Bestandskunden zur Digitalisierung ihrer Gesundheitsdokumente ein.
- Die KI erzeugt unterschiedliche E-Mail-Texte für:
- junge, digitalaffine Singles,
- Familien mit Kindern,
- ältere Kund:innen mit hoher Arztfrequenz.
- Jeder Text spricht andere Motive an (Komfort, Sicherheit, Übersicht, Entlastung der Angehörigen).
Die KI nutzt dabei First-Party-Daten im sicheren Umfeld des Versicherers und kann diese mit Marktdaten im Data-Marktplatz anreichern (z. B. regionale Gesundheitskosten, Unwetterrisiken, Lebenshaltungskosten). Ergebnis: höhere Relevanz, bessere Klickraten, mehr Conversions.
Daten als Treibstoff: Foundation Models und Zero-Party-Strategie
Je besser die Datenbasis, desto präziser wird jede „Next Best Experience“. Generative KI bringt hier zwei wichtige Dimensionen ins Spiel: Foundation Models und Zero-Party Data.
Foundation Models: Komplexe Daten sinnvoll nutzbar machen
Foundation Models sind große KI-Modelle, die auf enormen Datenmengen trainiert werden und danach sehr flexibel für neue Aufgaben genutzt werden können. Für Versicherer bedeutet das:
- Unstrukturierte Daten wie Schadenberichte, E-Mail-Korrespondenz, Chatprotokolle oder PDF-Dokumente können automatisiert analysiert werden.
- Die KI erkennt Muster und Auslöser, z. B. wiederkehrende Beschwerdegründe in einer Region oder typische Lebensereignisse vor Vertragswechseln.
- Diese Insights fließen wieder in Recommendation Engines ein: Welcher Kunde sollte wann welche Information oder welches Angebot erhalten?
Ich habe in Projekten gesehen, dass allein die strukturierte Auswertung von Freitextschäden:
- die Bearbeitungszeit um 30–40 % senken kann,
- gleichzeitig völlig neue Segmente für Präventionskampagnen sichtbar macht (z. B. „Wasserschäden in Altbauten ab Baujahr X in bestimmten Regionen“).
Zero-Party Data: Freiwillig geteilte Informationen sinnvoll nutzen
Gerade Versicherungen haben einen Vorteil: Kund:innen sind es gewohnt, detaillierte Informationen preiszugeben, wenn sie den Mehrwert erkennen. Zero-Party Data meint genau diese Daten, die Kund:innen aktiv und bewusst teilen.
Mit generativer KI lässt sich das elegant einbauen:
- personalisierte Fragen in Portalen oder Apps,
- dynamische Formulare im Antrag,
- kurze „Check-ins“ per E-Mail oder Chat („Was hat sich bei Ihnen verändert?“).
Ein Beispiel aus der Praxis:
Eine Kundin schließt vor 5 Jahren eine Kfz-Versicherung ab. Die KI erkennt durch Fahrzeugalter, Kilometerleistung im Telematik-Tarif und Wohnortwechsel, dass sich ihr Bedarf wahrscheinlich verändert hat. Statt direkt ein neues Produkt zu pitchen, erhält sie eine kurze, persönlich formulierte Nachricht mit 3 einfachen Fragen zu Fahrprofil, Stellplatz und Zweitwagen. Die Antworten fließen als Zero-Party Data zurück und ermöglichen ein zielgenaues, fair wirkendes Angebots-Update.
Das Entscheidende: Transparenz und Nutzen. Wer klar erklärt, warum welche Fragen gestellt werden und welchen Vorteil die Kund:innen davon haben, kann Zero-Party Data in der Versicherungsbranche sehr wirksam nutzen – ohne den Datenschutzrahmen zu strapazieren.
So setzen österreichische Versicherer generative KI sinnvoll ein
Für Versicherer in Österreich, die jetzt einsteigen oder skalieren wollen, empfiehlt sich ein pragmatischer Ansatz in mehreren Stufen.
1. Klaren Use Case definieren: Von ROI denken, nicht von der Technologie
Statt „Wir brauchen KI“, lieber konkret werden:
- Zielgröße: Abschlussquote erhöhen, Storno reduzieren, Cross-Sell steigern, NPS erhöhen?
- Segment: Neukunden, Bestandskunden, bestimmte Produkte (Kfz, Haushalt, Lebensversicherung)?
- Kanal: E-Mail, Webportal, Maklerpost, Callcenter-Skripte?
Ein typischer Einstieg: Next Best Offer für Bestandskunden in Kfz, Haushalt oder Unfall – hier sind Daten gut vorhanden und der ROI schnell messbar.
2. Datenbasis prüfen und konsolidieren
Bevor generative KI wirklich wirkt, braucht es:
- saubere Kundensegmente (Person, Haushalt, Verträge, Schäden),
- Klarheit über Einwilligungen (DSGVO, E-Privacy, Werbeeinwilligungen),
- eine minimal konsolidierte 360°-Sicht auf Kund:innen über relevante Systeme.
Oft reichen für den Start schon wenige Kernfelder:
- Alter, Haushaltssituation,
- Produktbestand,
- letzte Interaktionen,
- relevante Ereignisse (Schäden, Umzug, Auto-/Hauskauf).
3. Generative KI in bestehende Prozesse integrieren
Statt einen Big Bang anzukündigen, wirkt es besser, generative KI in bestehende Marketing- und Vertriebsprozesse einzubetten:
- Kampagnenmanagement: KI schlägt Betreffzeilen, Textvarianten und Journey-Bausteine vor.
- Berater- und Maklerunterstützung: KI generiert Gesprächsleitfäden und „Next Best Action“-Hinweise auf Basis der Kundensituation.
- Self-Service-Portale: KI personalisiert Hinweise, Produktempfehlungen und Präventionsinhalte.
Wichtig: Der Mensch bleibt im Lead. Marketer und Underwriter entscheiden, was ausgerollt wird – die KI liefert Vorschläge und Varianten.
4. Messen, lernen, skalieren
Wer generative KI in Marketing & Vertrieb einsetzt, sollte von Beginn an klare KPIs definieren:
- Öffnungs-, Klick- und Conversion-Raten,
- Abschlussquoten je Segment,
- Cross-Sell-Umsätze pro Kampagne,
- Servicekennzahlen (z. B. Anrufvolumen nach proaktiven Infos).
Erfolgreiche Versicherer verwenden hier eine einfache Regel: Nichts produktiv ausrollen ohne Kontrollgruppe. So wird schnell sichtbar, welchen inkrementellen Beitrag die KI wirklich leistet.
Governance, Ethik und Regulierung: Was Versicherer beachten müssen
Generative KI im Versicherungsumfeld funktioniert nur nachhaltig, wenn Vertrauen und Compliance mitgedacht werden – gerade im deutschsprachigen Raum mit starker Regulierung.
Wichtige Leitplanken:
- Transparenz: Klar kennzeichnen, wo KI im Einsatz ist (z. B. bei Beratungsskripten oder Chatbots).
- Fairness: Keine diskriminierenden Muster in Daten und Modellen akzeptieren; regelmäßige Audits der Modelle.
- Datenschutz: DSGVO, österreichisches Datenschutzgesetz und branchenspezifische Vorgaben strikt einhalten.
- Erklärbarkeit: Fachbereiche müssen verstehen können, warum eine „Next Best Experience“ vorgeschlagen wurde.
Die gute Nachricht: Moderne KI-Plattformen fürs Versicherungsumfeld berücksichtigen viele dieser Anforderungen bereits technisch – wichtig ist, dass Fach- und Rechtsbereiche früh eingebunden werden.
Warum jetzt handeln – und wie es in unserer Leitfaden-Serie weitergeht
Wer aktuell in Österreich oder Deutschland Versicherungsprodukte vertreibt und generative KI ignoriert, riskiert, in wenigen Jahren nur noch über Preis zu konkurrieren. Die künftigen Marktführer sind jene Häuser, die Customer Insights konsequent in „Next Best Experiences“ übersetzen – personalisiert, effizient und datenbewusst.
Für die Serie „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ heißt das: Generative KI ist kein isoliertes Thema, sondern der Beschleuniger für alles, worüber wir sprechen – von Predictive Analytics über Content-Automatisierung bis hin zu KI-gestützter Vertriebssteuerung.
Wenn Sie in Ihrem Haus konkret werden wollen, lautet eine sinnvolle nächste Frage:
Welche drei Kundenmomente würden sich bei Ihnen heute am stärksten verbessern, wenn Sie wüssten, was die nächste beste Erfahrung für diesen Kunden ist?
Genau dort sollte Ihre erste generative-KI-Initiative starten.