Wie Versicherer KI-Empfehlungssysteme für frictionless Customer Experience nutzen – und was der österreichische Einzelhandel daraus für Omnichannel, Pricing und Loyalty lernen kann.
Warum Empfehlungssysteme den Unterschied machen – auch im Handel
Österreichische Versicherer und Händler stehen vor demselben Problem: Kund:innen sind überflutet mit Botschaften, Tarifen und Angeboten. Gleichzeitig erwarten sie personalisierte Erlebnisse, egal ob sie eine Haushaltsversicherung abschließen oder in einem Onlineshop einkaufen. Wer heute noch mit Gießkannen-Marketing arbeitet, zahlt dafür mit hohen Akquisekosten und schwindender Loyalität.
Hier setzt das Thema dieser Serie „KI im österreichischen Einzelhandel: Retail Innovation“ an: KI-gestützte Empfehlungssysteme und datengetriebene Customer Journeys. Die Podcast-Einblicke von Nationwide (einem großen US‑Versicherer) lassen sich erstaunlich gut auf den österreichischen Markt übertragen – und zwar nicht nur auf Versicherungen, sondern direkt auf den Einzelhandel und Omnichannel-Commerce.
In diesem Beitrag geht es darum, wie Sie mit Recommendation Engines, Daten und KI eine reibungslosere Customer Experience schaffen – und was Versicherer bereits vormachen, das der Handel sich abschauen sollte.
1. Relevanz statt Lautstärke: Warum Personalisierung zur Pflicht wird
Der Kern der Aussagen von Nationwide-Marketingchefin Tiffany Grinstead ist klar: Die größte Herausforderung ist nicht Reichweite, sondern Relevanz. Kund:innen sind mit Botschaften übersättigt, KI wird das Volumen weiter erhöhen. Entscheidend ist, wer zur richtigen Zeit was zu sehen bekommt.
Für Versicherer heißt das:
- Segmentierung nach Verhalten, Produkten, Region und Interessen
- Trigger-basierte Kommunikation, z.B. bei Serviceproblemen oder kurz vor Vertragsablauf
- Personalisierte Inhalte je nach Kanal (E-Mail, Social, Website, Agenturportal)
Für den österreichischen Einzelhandel ist die Logik identisch:
- Produkt‑ und Content-Empfehlungen auf Basis von Kaufhistorie und Browsing-Verhalten
- Individuelle Angebote, wenn Warenkörbe abgebrochen werden
- Kontextbezogene Kampagnen (z.B. Wetter, Region, Saison, Filialbesuche)
Relevanz schlägt Budget. Wer seine Kund:innen versteht und ihnen im richtigen Moment das passende Angebot macht, braucht deutlich weniger Werbedruck.
Zero-, First- und Third-Party-Daten sinnvoll nutzen
Tiffany unterscheidet klar zwischen Datenarten, und das ist für Retail genauso wichtig:
- Zero-Party-Daten: Daten, die Kund:innen aktiv geben (Präferenzen, Größen, Lieblingsmarken)
- First-Party-Daten: Alle Daten aus den eigenen Systemen (Käufe, Klickpfade, Servicekontakte)
- Third-Party-Daten: Externe Daten, die durch Datenschutz und Cookieregeln zunehmend eingeschränkt werden
Im Handel sollten Recommendation Engines deshalb vor allem auf Zero- und First-Party-Daten setzen, etwa:
- Kundenkonto mit Interessenprofil
- Bonusclub- oder Loyalty-Programm
- Newsletter-Präferenzen
- Klick- und Suchverhalten im Onlineshop
- Kassenbons und RFID-/App-Daten aus der Filiale
Wer diese Daten sauber erhebt und sinnvoll kombiniert, kann echte Omnichannel-Personalisierung aufbauen – ohne sich auf unsichere Third-Party-Daten zu verlassen.
2. Was Versicherer vormachen: Customer Journey kartieren und automatisieren
Nationwide beschreibt sehr detailliert, wie sie Customer Journeys kartieren – von der ersten Recherche über den Abschluss bis zum Schadenfall. Übertragen auf den Handel heißt das: nicht mehr nur „Besuch im Shop“, sondern ein fein aufgelöster Pfad aus Kontaktpunkten.
Customer Journey Mapping – über Versicherungen hinaus
Im Versicherungsbeispiel werden für jede Phase passende digitale Touchpoints definiert:
- SEO und Paid Search für die Recherchephase
- Vergleichsrechner und Angebotsstrecken für die Abschlussphase
- Self-Service-Portale, Apps und Chatbots für Service und Schaden
Der Handel kann ähnlich vorgehen:
- Awareness: Social Ads, Influencer, Google-Suche
- Consideration: Produktseiten, Vergleichsfunktionen, Bewertungen
- Purchase: Express-Checkout, Click & Collect, mobile Payment
- Post-Purchase: Retourenabwicklung, Pflegehinweise, Cross‑Sell-Kampagnen
Die Kunst liegt darin, an jedem Punkt die nächste hilfreiche Aktion zu empfehlen – und genau hier kommen Empfehlungssysteme und KI ins Spiel.
Recommendation Engines als roter Faden der Journey
Eine Recommendation Engine sollte nicht nur „Kunden kauften auch“ anzeigen, sondern als zentrales Gehirn für Angebotslogik dienen:
- Im Onlineshop: dynamische Produktempfehlungen pro Session
- In E-Mails: Inhalte und Angebote individualisiert je nach letzter Aktion
- In der App: kontextbezogene Push-Nachrichten (Ort, Zeit, Wetter)
- Am POS: personalisierte Coupons am Bon oder auf der Kundenkarte
Versicherer nutzen solche Engines bereits, um Cross-Sell (z.B. Haushaltsversicherung nach Autopolice) und Up-Sell (erweiterte Deckungen) zu steuern. Der Handel kann analog denken:
- Nach Kauf eines Smartphones: Hülle, Versicherung, Kopfhörer
- Nach Kauf von Laufschuhen: Funktionskleidung, Laufanalyse in der Filiale
- Nach Kinderkleidung: Größenerinnerungen einige Monate später
Die Recommendation Engine ist das Bindeglied zwischen Daten, Kundenverhalten und konkreten Angeboten – im Versicherungs- genauso wie im Handelsgeschäft.
3. „Frictionless“ im Alltag: Von Self-Service bis Claims-Tracking
Ein starkes Motiv im Podcast ist die Idee der reibungslosen Erfahrungen: Kund:innen wollen Dinge schnell und selbst erledigen, ohne Hotline-Warteschleife.
Versicherer reagieren mit:
- digitalen Self-Service-Portalen
- Apps zum Ändern von Daten und Verträgen
- Chatbots für häufige Fragen
- Claim-Tracking, ähnlich wie Paket-Tracking
Für den österreichischen Einzelhandel lässt sich das 1:1 übersetzen:
- Self-Service im Kund:innenkonto: Rechnungen, Garantien, Retourenlabels, Stammfiliale ändern
- Bestell- und Liefertracking: Status der Lieferung auf einen Blick, inklusive Abholung in der Filiale
- Service-Chatbots: Fragen zu Verfügbarkeit, Öffnungszeiten, Rückgaberegeln
- Service-Automatisierung: automatische Benachrichtigung, wenn ein Produkt wieder verfügbar ist
Frictionless heißt nicht, die menschliche Beratung zu ersetzen. Es heißt, Routineaufgaben zu automatisieren, damit Mitarbeitende Zeit für echte Beratung haben – ob in der Versicherung oder im Store.
4. Empfehlungssysteme, die wirklich verkaufen – ohne creepy zu sein
Tiffany adressiert eine Sorge, die auch im Handel immer wieder auftaucht: „Kann es zu persönlich werden?“ Ja – wenn Empfehlungen wie Überwachung wirken oder Kund:innen das Gefühl bekommen, sie hätten keine Kontrolle über ihre Daten.
Der richtige Grad an Personalisierung
Was gut funktioniert:
- Empfehlungen, die klar aus dem sichtbaren Verhalten abgeleitet sind (angesehene Produkte, Kaufhistorie)
- Rabatte, die logisch wirken (Treuebonus, Mengenrabatt, saisonale Angebote)
- Transparente Opt-ins für erweiterte Daten (z.B. Fitness- oder Smart-Home-Daten für Versicherungsrabatte)
Was problematisch wirkt:
- Rückschlüsse auf sensible Themen (Gesundheit, Finanzen) ohne explizite Einwilligung
- „Überraschende“ Kenntnisse, die Kund:innen nicht bewusst geteilt haben
Die Lösung: Zero-Party-Daten aktiv einholen und Mehrwert sofort sichtbar machen. Im Handel z.B.:
- Größenberater, der gespeicherte Maße nutzt
- Stilprofil im Fashion-Bereich
- Ernährungspräferenzen im Lebensmittelhandel
Praxisbeispiel aus der Versicherung – übertragbar auf den Handel
Nationwide nutzt Telematik-Daten („SmartRide“, „SmartMiles“), um sichere Fahrer:innen mit Rabatten zu belohnen. Die Kund:innen stimmen dieser Datennutzung bewusst zu, weil der Nutzen klar ist: weniger zahlen, sicherer unterwegs.
Im Handel können ähnliche Modelle funktionieren:
- Fitness-Daten in einer Sporthandels-App für Challenges und exklusive Rabatte
- Smart-Home-Daten für Energie-Sparprogramme mit passenden Produktvorschlägen
- Connected-Car-Daten für Werkstatt-Services, Reifenwechsel und Zubehör
Der gemeinsame Nenner: Daten gegen klaren Mehrwert, transparent kommuniziert.
5. KI im Marketing: Vom Textbaustein zur Entscheidungsmaschine
Tiffany ist überzeugt, dass KI das Marketing grundlegend verändert – nicht nur in Versicherungen. Der spannende Punkt für den Handel: Wir sprechen nicht mehr nur von „besseren Bannern“, sondern von KI als Steuerungsschicht des gesamten Marketing-Ökosystems.
Konkrete Einsatzfelder im Retail-Marketing
-
Content-Erstellung
KI kann Produkttexte, Betreffzeilen, Social-Posts und FAQs generieren, die dann von Menschen feinjustiert werden. Das beschleunigt Tests und Varianten enorm. -
Segmentierung und Scoring
Statt starrer Zielgruppen (Alter, Geschlecht, Region) berechnet KI dynamische Wahrscheinlichkeiten:- Wer kauft mit hoher Chance innerhalb der nächsten 7 Tage?
- Wer reagiert eher auf Rabatt, wer auf exklusive Inhalte?
- Wer droht abzuspringen?
-
Empfehlungssysteme & Preisoptimierung
KI-Modelle erkennen, welche Produkte gemeinsam gekauft werden, wie Preissensitivität aussieht und wie sich Nachfrage saisonal und regional entwickelt. Das hilft bei:- Cross‑Sell-Logik im Onlineshop
- Dynamischer Preisgestaltung (innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen)
- Bestandsmanagement, um Überbestände und Out-of-Stock zu vermeiden
-
Self-Optimizing Journeys
Kampagnen, die sich selbst verbessern: Betreffzeilen, Versandzeitpunkte, Angebotskombinationen – alles wird laufend getestet und angepasst.
Die Realität: KI ersetzt keine Marketer:innen. Sie verschiebt den Fokus von „Werbetexte tippen“ zu Orchestrierung, Strategie und Markenführung.
6. Was der österreichische Einzelhandel jetzt konkret tun sollte
Wer aus den Erfahrungen der Versicherer lernen will, sollte nicht mit dem größten KI-Projekt starten, sondern mit klar umrissenen Use Cases, die Umsatz und Kundenzufriedenheit sichtbar verbessern.
Schritt 1: Datenbasis und Consent klären
- Einheitliche Kund:innen-IDs über Online- und Offline-Kanäle hinweg schaffen
- Consent-Management sauber aufsetzen (DSGVO-konforme Opt-ins)
- Zero-Party-Daten aktiv sammeln (Präferenzen, Interessen, Größen, Stil)
Schritt 2: Recommendation Engine einführen oder schärfen
- Start mit 1–2 klaren Anwendungsfällen, z.B.:
- „Ähnliche Produkte“ + „Wird oft zusammen gekauft“ im Onlineshop
- Personalisierte Produktempfehlungen im Newsletter
- Erfolgsmessung über:
- Conversion Rate
- Durchschnittlichen Warenkorb
- Wiederkaufrate
Schritt 3: Omnichannel denken
- Empfehlungen nicht nur online, sondern auch:
- in der App (z.B. digitale Einkaufsliste mit Vorschlägen)
- in der Filiale (POS-Terminal, personalisierte Bons)
- im Contact Center (Mitarbeitende sehen Next-Best-Offer)
Schritt 4: Frictionless Services aufbauen
- Retouren und Reklamationen maximal einfach machen
- Sendungsverfolgung und Statusanzeigen nach Vorbild von Paket- und Claim-Tracking
- FAQ-Chatbots einführen, um Service-Hotlines zu entlasten
Wer so vorgeht, merkt schnell: Empfehlungssysteme sind kein „Nice to have“ mehr, sondern die Grundlage für loyale Kund:innen und effiziente Marketingbudgets – in der Versicherung wie im heimischen Handel.
Fazit: Was Versicherer dem Handel über KI voraus haben – und wie Sie aufholen
Versicherer wie Nationwide zeigen, wie weit man mit datengetriebenen Customer Journeys, Recommendation Engines und KI kommen kann: von hyperpersonalisiertem Marketing über Self-Service bis hin zu innovativen Modellen der Risikobewertung.
Für den österreichischen Einzelhandel bedeutet das eine klare Chance: Wer KI nicht nur für bunte Kampagnen nutzt, sondern für konkrete, messbare Verbesserungen in Bestandsmanagement, Preisoptimierung, Kundenanalyse und Omnichannel-Strategien, hebt sich deutlich vom Wettbewerb ab.
Die Frage lautet nicht mehr, ob Sie KI-gestützte Empfehlungssysteme einsetzen sollten, sondern wo Sie beginnen: Bei personalisierten Produktempfehlungen, dynamischen Preisen, Omnichannel-Loyalty – oder gleich bei einem ganzheitlichen „Next Best Action“-Ansatz.
Wenn Sie heute eine Sache anstoßen: Wählen Sie einen spezifischen Use Case, definieren Sie klare KPIs und testen Sie ein Empfehlungssystem in kleinem Rahmen. Die Ergebnisse werden meist schneller sichtbar, als viele denken – und bilden die Basis für den nächsten Ausbauschritt.