Frictionless Customer Experience mit KI-Empfehlungen

Warum Empfehlungssysteme jetzt auch im Handel entscheidend sind

Österreichische Handelsunternehmen geben heute im Schnitt deutlich mehr für Kundengewinnung aus als noch vor fünf Jahren – und trotzdem fühlen sich Kund:innen oft schlecht beraten. Gleichzeitig erwarten laut aktuellen Studien über 70 % der Konsument:innen personalisierte Angebote, sind aber genervt von irrelevanter Werbung.

Genau hier kommen Empfehlungs­maschinen (Recommendation Engines) und künstliche Intelligenz ins Spiel. Was im Versicherungsbereich bereits intensiv genutzt wird – etwa bei Nationwide in den USA – lässt sich fast 1:1 auf den österreichischen Einzelhandel übertragen: Daten intelligent verbinden, Customer Journeys verstehen und in Echtzeit passende Angebote ausspielen. Ziel: eine frictionless Customer Experience, also ein Einkaufserlebnis ohne Reibungsverluste – online wie im Store.

In diesem Beitrag aus unserer Serie „KI im österreichischen Einzelhandel: Retail Innovation“ schauen wir uns an, was der Versicherungssektor bereits sehr gut macht und wie der Handel diese Ansätze konkret nutzen kann – von Recommendation Engines über Omnichannel-Strategien bis hin zu datengetriebener Kundenanalyse.

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1. Was der Handel von Versicherern über Personalisierung lernen kann

Die zentrale Lektion aus dem Versicherungsbeispiel: Relevanz schlägt Reichweite. Nationwide segmentiert seine Zielgruppen extrem fein – bestehende Kund:innen, potenzielle Neukund:innen, B2B-Partner – und steuert Botschaften nach Verhalten, Interesse, Region und aktueller Situation aus.

Für den österreichischen Einzelhandel bedeutet das:

• Nicht mehr „alle bekommen den gleichen Newsletter“
• Sondern: kontextbezogene Kommunikation, ausgelöst durch echtes Verhalten

Zero-Party- und First-Party-Daten richtig nutzen

Versicherer bewegen sich in einem stark regulierten Umfeld. Trotzdem – oder gerade deshalb – setzen sie auf sauber erhobene Daten:

• Zero-Party-Daten: Informationen, die Kund:innen aktiv geben (Präferenzen, Interessen, Style-Angaben, Markenvorlieben)
• First-Party-Daten: alles, was im Rahmen der Kundenbeziehung entsteht (Käufe, Klicks, Retouren, Servicekontakte)

Für Händler ist das Gold wert. Beispiele aus dem Retail:

• Modehändler fragt im Onboarding nach Stiltyp, Größen, Marken – und nutzt diese Angaben für individuelle Outfit-Empfehlungen.
• Lebensmitteleinzelhändler kombiniert Einkaufshistorie mit Ernährungspräferenzen (z.B. vegetarisch, glutenfrei) und spielt passende Rezeptvorschläge und Angebote aus.

Die Realität: Viele Handelsunternehmen sammeln zwar Daten, nutzen sie aber nicht konsequent für personalisierte Journeys. Versicherer wie Nationwide zeigen, wie stark Recommendation Engines werden, wenn sie kontinuierlich mit Zero- und First-Party-Daten „gefüttert“ werden.

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2. Frictionless Customer Experience: Vom Klick bis zur Kassa

Eine friktionsarme Customer Experience heißt: Kund:innen kommen möglichst ohne Hürden von ihrem Bedürfnis zur passenden Lösung. Versicherer mapen dafür jeden Schritt der Customer Journey – vom ersten Research bis zur Schadenmeldung – und platzieren digitale Touchpoints genau dort, wo sie gebraucht werden.

Der Handel kann das analog aufsetzen:

Typische Pain Points im österreichischen Einzelhandel

• Kund:innen finden sich im Online-Shop schlecht zurecht
• Keine konsistente Experience zwischen Webshop, App und Filiale
• Empfehlungen sind zu generisch („Bestseller“) oder unpassend
• Mitarbeiter:innen im Store sehen nicht, was Kund:innen online gemacht haben

Wie Empfehlungssysteme Reibung reduzieren

Eine gut integrierte Recommendation Engine kann an vielen Stellen eingreifen:

• Produktempfehlungen im Webshop: „Kund:innen mit ähnlichem Kaufverhalten haben auch gekauft …“ – aber basierend auf echten Mustern, nicht nur auf Kategorie-Zugehörigkeit.
• Personalisierte Startseiten: Wer häufig Babyprodukte kauft, sieht zuerst passende Aktionen, nicht allgemeine Elektronikangebote.
• Filialunterstützung: Mitarbeiter:innen sehen im CRM/App, welche Produkte online angesehen wurden, und können im Store treffsicher beraten.
• Service-Kommunikation: Wenn eine Bestellung verspätet ist oder eine Retoure läuft, erhält die Person nicht gleichzeitig aggressive Verkaufs-E-Mails, sondern situativ passende Informationen.

Versicherer nutzen solche Trigger schon lange, z.B. wenn eine Serviceanfrage läuft oder jemand ein Angebot begonnen, aber nicht abgeschlossen hat. Der Handel profitiert, wenn er ähnlich denkt: Was passiert gerade beim Kunden – und was ist jetzt der sinnvollste nächste Schritt?

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3. Empfehlungssysteme im Handel: Drei konkrete Use Cases

Empfehlungsmaschinen sind kein abstraktes KI-Thema, sondern sehr konkret umsetzbar. Drei Szenarien, die sich besonders gut für den österreichischen Einzelhandel eignen:

3.1 Cross-Selling und Warenkorbwert erhöhen

Versicherer nutzen Recommendation Engines, um zu erkennen, welches Zusatzprodukt zu welchem Kunden passt (z.B. Haftpflicht zur Haushaltsversicherung). Im Retail ist die Logik identisch:

• Beim Kauf eines Smartphones: passende Hülle, Panzerglas, Versicherung, Kopfhörer
• Beim Wocheneinkauf im Supermarkt: passende Zutaten für ein Rezept, Getränke, Desserts

Wichtig: Nicht jeder will alles. Ein gutes System analysiert:

• Kaufhistorie
• Preisniveau, mit dem Kund:innen typischerweise „komfortabel“ sind
• Reaktion auf frühere Empfehlungen

Dann entstehen Vorschläge, die nicht nerven, sondern tatsächlich helfen.

3.2 Omnichannel-Personalisierung: Online & Filiale verzahnen

Nationwide denkt Kundenerlebnisse konsequent kanalübergreifend (B2C und B2B). Genau das fehlt vielen Händlern noch. Ein moderner Ansatz:

• Kundin recherchiert am Sonntagabend im Webshop
• Am Dienstag betritt sie die Filiale
• Das Kassensystem oder die Store-App kennt ihre Wunschliste und zeigt Mitarbeiter:innen, womit sie weiterhelfen können

Dazu braucht es:

• Einheitliche Kund:innen-IDs über alle Kanäle
• Echtzeit-Synchronisation von Warenkorb, Merkliste, Käufen
• Eine Recommendation Engine, die kanalübergreifend lernt

3.3 Lifecycle-Marketing entlang von Lebensereignissen

Versicherer denken stark in Lebensphasen: Umzug, Familiengründung, neues Auto, Pensionierung. Händler können ähnlich vorgehen:

• Möbelhandel bei Umzug oder Renovierung
• Drogerie und Lebensmittel bei Geburt von Kindern
• Elektronikhandel bei Jobwechsel (Homeoffice, neue Ausstattung)

Mit KI-gestützter Kundenanalyse lassen sich solche Events über Signale erkennen, z.B.:

• Häufung bestimmter Käufe (Babyprodukte, Büromöbel)
• Lieferadressen-Wechsel
• Reaktionen auf bestimmte Kampagnen

Die Recommendation Engine schlägt dann passende Folgeangebote vor, statt beliebiger Massenmailings.

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4. Datenschutz, „zu viel Personalisierung“ und österreichische Realität

Viele Handelsmanager:innen in Österreich haben zwei Sorgen:

1. „Darf ich das rechtlich überhaupt?“
2. „Wann kippt Personalisierung ins Unangenehme?“

Der Blick in die Versicherungswelt hilft, den Rahmen zu verstehen.

Value Exchange klar machen

Versicherer arbeiten stark mit Opt-in und klaren Gegenleistungen: Wer z.B. Fahrdaten teilt, erhält einen Rabatt. Im Handel ist es ähnlich:

• Kund:innen geben Einkaufs- und Präferenzdaten
• Im Gegenzug bekommen sie Rabatte, exklusive Angebote, relevantere Empfehlungen

Wichtig ist Transparenz:

• verständliche Einwilligungstexte (kein Juristenkauderwelsch)
• klare Erklärung: „Wir verwenden Ihre Daten, um Ihnen passende Angebote zu machen und Sie nicht mit irrelevanter Werbung zu überhäufen.“

Wann wird es „creepy“?

Tatsächlich gibt es eine Grenze. Empfehlungssysteme sollten:

• auf plausiblen Signalen beruhen („Sie kaufen häufig Pasta, hier ein neues Pesto“)
• nicht mit zu sensiblen Attributen kokettieren (Gesundheit, politische Themen etc.)
• nicht das Gefühl erzeugen, jede Online-Aktion werde „überwacht“

Die Versicherungsbranche zeigt: Wer Personalisierung an Sicherheit, Ersparnis und Convenience koppelt, bekommt in der Regel hohe Akzeptanz. Händler sollten denselben Weg wählen: Weniger nervige Werbung, mehr echte Hilfe.

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5. So starten Handelsunternehmen mit KI-Empfehlungen – pragmatischer Fahrplan

Viele Projekte scheitern, weil sie zu groß gedacht werden. Die Versicherungsbeispiele zeigen: Es geht um iteratives Vorgehen – kleine, klar definierte Use Cases, die sich schnell messen lassen.

Schritt 1: Kundendaten konsolidieren

• Loyalty-Daten, Online-Shop, Kassa, Newsletter-System zusammenführen
• Ein einfaches Customer Data Model definieren (ID, Basisdaten, Kaufhistorie, Kanalnutzung)

Ohne saubere Datenbasis keine guten Empfehlungen.

Schritt 2: Einen klaren Use Case definieren

Zum Beispiel:

• „Produktempfehlungen auf der Warenkorb-Seite zur Erhöhung des Warenkorbwerts“
• „Personalisierte Startseite für eingeloggte Kund:innen“
• „Nachkauf-Erinnerungen für Verbrauchsartikel (z.B. Tierfutter, Pflegeprodukte)“

Wichtig: Ein KPI pro Use Case (z.B. Conversion-Rate, durchschnittlicher Warenkorbwert, Wiederkaufsrate).

Schritt 3: Passende Recommendation Engine auswählen

Versicherer achten stark auf Use-Case-Fit, nicht nur auf Features. Händler sollten ähnlich vorgehen:

• Kann die Lösung Online- und Offline-Daten verarbeiten?
• Gibt es fertige Retail-Algorithmen (z.B. „Kauften zusammen“, „ähnliche Produkte“)?
• Wie gut lässt sich das System in bestehende E‑Commerce- und Kassensysteme integrieren?

Schritt 4: Testen, messen, nachjustieren

• A/B-Tests: Version mit und ohne Empfehlung
• Segment-Analysen: Wie reagieren Stammkund:innen vs. neue Besucher:innen?
• Qualitatives Feedback aus Filialen: Fühlen sich Kunden besser verstanden oder bedrängt?

Die Realität: Gute Recommendation Engines lernen im Betrieb. Wer sie früh einführt und konstant optimiert, baut sich einen klaren Wettbewerbsvorteil gegenüber rein statischen Shops.

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6. Warum jetzt der richtige Zeitpunkt für österreichische Händler ist

Wir sind im Dezember 2025. Weihnachtsgeschäft, hohe Marketingausgaben, gleichzeitig Kostendruck und Konsumzurückhaltung. Viele Händler im DACH-Raum stehen vor der gleichen Frage wie Versicherer: Wie bleibe ich relevant, ohne mein Budget zu verbrennen?

Die Antwort ist selten „mehr Werbung“, sondern fast immer „bessere Relevanz“:

• weniger Streuverlust
• bessere Nutzung vorhandener Kundendaten
• konsequente Personalisierung über alle Kanäle

Empfehlungssysteme sind dafür eines der wirksamsten Werkzeuge. Der Versicherungssektor zeigt, wie es aussehen kann, wenn KI nicht nur als Trend, sondern als operatives Werkzeug für Akquise, Cross-Selling und Kundenbindung verstanden wird.

Für österreichische Handelsunternehmen bedeutet das:

• Jetzt mit klar abgegrenzten KI-Use-Cases starten
• Zero- und First-Party-Daten systematisch ausbauen
• Recommendation Engines nicht nur im Webshop, sondern auch im stationären Handel und im Service einsetzen

Wer das 2026 ernsthaft angeht, wird sich deutlich von Wettbewerbern absetzen, die weiterhin auf generische Kampagnen und Rabattschlachten setzen. Der Handel braucht keine lautere Werbung, sondern klügere Empfehlungen.