Wie KI Marketing & Vertrieb neu denkt: Lessons von Luisa-Victoria Boll

KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung••By 3L3C

Was Banken und Vermögensverwalter von Luisa-Victoria Boll über KI, Customer Experience und zielgruppenspezifisches Marketing lernen können.

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Warum KI-getriebenes Marketing jetzt Führungsaufgabe ist

Über 5.000 Teilnehmerinnen, mehr als 100 Filial-Events, zwei Jahre Aufbauarbeit: Die Deutsche-Bank-Initiative „Female Finance“ zeigt, wie konsequent kundenzentriertes Marketing wirken kann – wenn Strategie, Psychologie und Technologie zusammenspielen.

Genau hier wird es spannend für Banken und Vermögensverwalter in Deutschland und der Schweiz: Wer Kundenerlebnisse so präzise orchestriert, kommt an Künstlicher Intelligenz (KI) nicht mehr vorbei. KI ist nicht nur ein Automatisierungswerkzeug, sondern ein strategischer Hebel für Marketing, Vertrieb und Customer Experience.

In diesem Beitrag schauen wir uns am Beispiel von Luisa-Victoria Boll, Marketing Strategy and Experience Manager bei der Deutschen Bank und „Future Marketing Leader 2025“, an:

  • wie eine moderne Marketingführungskraft denkt,
  • wie sich Customer Experience strategisch aufbauen lässt,
  • wo KI heute im Marketing von Banken und Vermögensverwaltern den Unterschied macht,
  • und was das konkret für Häuser in der Schweizer Finanzbranche bedeutet.

1. Was moderne Marketingführung heute ausmacht

Moderne Marketingführung ist datenbasiert, psychologisch fundiert und radikal kundenzentriert. Luisa-Victoria Boll steht ziemlich exemplarisch für dieses Profil.

Sie hat ihren Weg „von der Pike auf“ gemacht: von der Bankkauffrau im Filialvertrieb über verschiedene Zentralfunktionen bis ins Marketing. Parallel dazu studiert sie Psychologie. Das ist mehr als ein Nice-to-have – es ist ein klares Statement: Menschen verstehen, bevor man sie anspricht.

„Marken- und Customer-Experience-Strategien zu entwickeln, die Purpose, Emotion und Wirkung verbinden“ – so beschreibt Boll ihre Leidenschaft.

Für Marketing- und Vertriebsentscheider:innen heißt das:

  • Marketing ist kein Deko-Thema mehr, sondern gestaltet die strategische Ausrichtung von Bank und Vermögensverwalter aktiv mit.
  • Customer Experience (CX) ist Kern des Geschäftsmodells – nicht nur Design der Kampagnen.
  • KI und Datenanalytik werden zu unverzichtbaren Werkzeugen, um dieses Verständnis skalierbar zu machen.

In der Schweizer Finanzbranche – mit hoher Regulierung, hohem Beratungsanspruch und anspruchsvoller Klientel – ist genau diese Kombination entscheidend: fachlich stark, psychologisch präzise, technologisch versiert.

2. Customer Experience als System – nicht als Projekt

Bolls Karriereweg zeigt deutlich: Wer CX ernst nimmt, fängt nicht in der Marketingabteilung an, sondern beim tatsächlichen Kundenerlebnis – am Schalter, in der Beratung, im Contact Center.

Sie kennt diesen Blick aus dem Filialvertrieb und überträgt ihn heute in konzernweite CX-Strategien. Für Banken und Vermögensverwalter bedeutet das:

  1. Customer Experience muss Ende-zu-Ende gedacht werden
    Vom ersten Awareness-Kontakt über Onboarding, Beratung, Self-Service bis hin zu Beschwerdemanagement und Loyalisierung.

  2. CX braucht ein Betriebssystem – und KI ist Teil davon

    • Daten aus allen Kontaktpunkten (Filiale, App, E‑Banking, Callcenter, Relationship Management) müssen zusammengeführt werden.
    • KI-Modelle priorisieren Leads, erkennen Churn-Risiken, schlagen nächste beste Angebote vor (Next Best Action).
    • Marketing & Vertrieb erhalten Entscheidungsassistenz in Echtzeit.

  3. Marke, Purpose und Emotion sind messbar
    Früher war „Markenwahrnehmung“ ein weicher Faktor. Heute lässt sich mit KI-gestützter Sentiment-Analyse, Journey-Analytics und A/B-Testing ziemlich genau messen, welche Botschaft welche Wirkung hat.

Boll beschreibt Marketing als „strategischen Hebel, um die Ausrichtung eines Unternehmens nachhaltig zu verändern“. Dabei ist KI das Werkzeug, das die Hebelwirkung verstärkt: weniger Bauchgefühl, mehr dateninformierte Entscheidungen.

3. Fall „Female Finance“: Wie Segmentierung + CX + KI zusammenlaufen

Die Initiative „Female Finance“ ist ein Musterbeispiel für zielgruppenspezifisches, wirkungsorientiertes Marketing – und ein Blaupause-Case für die DACH-Finanzbranche.

3.1 Das Problem: Jahrezehntelang vernachlässigte Zielgruppe

Banken haben Frauen als Zielgruppe für Finanzanlagen, Vorsorge und Vermögensaufbau historisch unteradressiert. Die Folgen kennen viele Institute:

  • geringere Produktdurchdringung,
  • niedrige Aktivität bei Investmentprodukten,
  • fehlende emotionale Bindung an die Marke.

3.2 Der Ansatz: Zwei Jahre konsequente Arbeit

Zwischen erster Idee und bundesweitem Rollout lagen zwei Jahre – inklusive Pilot, Learnings, Skalierung. Ergebnis:

  • Events in über 100 Filialen,
  • 5.000+ Teilnehmerinnen,
  • eine deutlich sichtbarere Positionierung im Segment Frauen & Finanzen.

Solche Programme funktionieren nicht aus dem Bauch heraus. Sie leben von Daten:

  • Welche Kundinnen sind bereits aktiv, welche nicht?
  • Wer zeigt digitales Interesse (Website, Newsletter, App-Nutzung)?
  • Welche Inhalte triggern Vertrauen und Abschlussbereitschaft?

Genau hier setzen KI-Ansätze an, wie sie auch in der Schweizer Vermögensverwaltung immer relevanter werden:

  • Segmentierung & Scoring: KI analysiert Kundendaten (Transaktionen, Vermögen, Interaktionen) und identifiziert Zielgruppen mit hoher Relevanz für bestimmte Themen (z.B. Vorsorge, Nachhaltigkeit, Nachfolgeplanung).
  • Personalisierte Inhalte: Content-Recommendation-Engines schlagen passende Artikel, Webinare oder Anlagevorschläge vor.
  • Event-Optimierung: Algorithmen helfen bei Standortwahl, Terminierung und Auswahl der Fokus-Themen für Veranstaltungen.

Bolls wichtigste Erkenntnis aus „Female Finance“: Veränderung braucht Zeit und Ausdauer. KI beschleunigt Entscheidungen, ersetzt aber nicht das Durchhaltevermögen im Change.

„Wirkung entsteht durch Überzeugung und Leidenschaft – nicht durch den schnellen Erfolg.“

4. KI im Marketing von Banken & Vermögensverwaltern – was konkret möglich ist

Für deutsche und Schweizer Institute ist KI im Marketing inzwischen weit mehr als ein Experiment. Sie wird zum Produktivwerkzeug entlang der gesamten Customer Journey.

4.1 Vier praxisnahe Einsatzfelder

  1. Personalisierte Kundenkommunikation

    • KI-Modelle analysieren Kontonutzung, Portfolio, Lebenssituation und Interaktionshistorie.
    • Auf dieser Basis werden E‑Mails, In-App-Nachrichten und Website-Inhalte personalisiert ausgespielt.
    • Ergebnis: höhere Öffnungsraten, mehr Beratungstermine, bessere Conversion.

  2. Robo-Advisory und hybride Beratung

    • In der Vermögensverwaltung kombinieren immer mehr Häuser Robo-Advisory mit persönlicher Beratung.
    • KI erstellt Vorschläge; Relationship Manager übernehmen Feintuning und Emotion.
    • Marketing steuert, wie diese Angebote positioniert und erklärt werden – und welche Zielgruppen sie ansprechen.

  3. Lead-Scoring für Vertrieb & Private Banking

    • KI bewertet, welche Kontakte besonders abschlusswahrscheinlich sind.
    • Vertrieb fokussiert auf Leads mit hohem Potenzial – zeitlich wie volumenmäßig.
    • Besonders im Schweizer Private Banking kann so die knappe Ressource „Beraterzeit“ deutlich effizienter eingesetzt werden.

  4. Customer Experience Monitoring

    • Natural Language Processing (NLP) wertet Beschwerden, Calls, Chatbot-Dialoge und Social-Media-Feedback aus.
    • Muster zu Pain Points werden sichtbar: lange Onboarding-Prozesse, unklare Gebühren, technische Hürden.
    • CX-Teams können priorisieren: Wo müssen Prozesse zuerst verbessert werden?

4.2 Compliance, Swiss Finish & Regulierung im Griff behalten

Gerade in der Schweiz mit FINMA-Regulierung und hohem Datenschutzlevel stellt sich die Frage: Wie geht KI-konformes Marketing?

Die Antwort ist weniger spektakulär, als viele denken:

  • Saubere Daten-Governance: klare Regeln, wer welche Daten wofür nutzen darf.
  • Transparente Modelle: erklärbare KI (Explainable AI) statt Blackbox-Entscheidungen.
  • Privacy by Design: Datensparsamkeit, Pseudonymisierung, saubere Einwilligungen.

Wer diese Hausaufgaben macht, kann KI-gestützte Personalisierung, Scoring und Robo-Advisory anbieten – ohne in regulatorische Fallen zu laufen.

5. Marke als Erlebnis: Sponsoring, Partnerschaften & KI

Boll und ihr Team arbeiten daran, die Marke Deutsche Bank in neue Lebenswelten zu tragen – etwa über den „Deutsche Bank Park“ in Frankfurt. Sport, Entertainment und Freizeit kommen dort zusammen: Fußball, Konzerte, Kletterpark.

Für Marketingverantwortliche in Banken und Wealth Management ist das ein wichtiger Punkt: Marke entsteht nicht nur im Kontoauszug, sondern in Erlebnissen.

KI verstärkt auch hier die Wirkung:

  • Event-Datenanalyse: Welche Besuchergruppen kommen zu welchem Event? Welche Schnittmenge gibt es mit Bestandskunden oder gewünschten Zielsegmenten?
  • Personalisierte Aktivierung: VIP-Einladungen, Upgrades, exklusive Inhalte – ausgelöst durch Verhaltensdaten und Präferenzen.
  • Brand-Impact-Messung: Sentiment-Analyse, Social Listening und Funnel-Tracking zeigen, welche Sponsoring-Engagements wirklich Markenstärke aufbauen.

Für Schweizer Banken mit Engagements im Sport, in Kunst, Kultur oder im lokalen Sponsoring öffnet KI damit eine neue Ebene: Vom reinen Logo-Sponsoring hin zur datenbasierten Erlebnisstrategie.

6. Was Finanzinstitute von Luisa-Victoria Boll lernen können

Aus der Geschichte von Luisa-Victoria Boll lassen sich für Marketing- und Vertriebsverantwortliche klare Handlungsimpulse ableiten – gerade, wenn sie KI strategisch verankern wollen.

6.1 Drei Führungs-Prinzipien, die funktionieren

  1. Vom Kunden aus denken – nicht von der Kampagne
    Erst das reale Kundenerlebnis verstehen (Filiale, App, Beratung), dann CX-Strategie bauen, dann KI einsetzen, um diese Strategie skalierbar zu machen.

  2. Psychologie + Daten + KI kombinieren
    Nur Daten zu haben reicht nicht. Nur Stories auch nicht. Wirkung entsteht, wenn Verhaltenspsychologie, Datenanalytik und KI-Modelle zusammenkommen.

  3. Veränderung als Marathon sehen
    „Female Finance“ brauchte zwei Jahre von Idee bis Rollout. KI-Programme in Marketing & Vertrieb folgen der gleichen Logik: klein starten, testen, lernen, skalieren.

6.2 Konkrete nächste Schritte für Banken & Vermögensverwalter

Wer sich in Deutschland oder der Schweiz jetzt besser aufstellen will, kann mit diesen Schritten starten:

  • CX-Landkarte erstellen: Alle Kontaktpunkte für ein Kernsegment (z.B. vermögende Privatkunden, Unternehmerinnen, Next Gen) erfassen und Pain Points markieren.
  • Datenquellen verbinden: CRM, Kernbankensystem, E‑Banking, Marketing-Automation, Eventdaten – zumindest für ein Pilotsegment integrieren.
  • KI-Pilot definieren: z.B. Next-Best-Action-Modell für Anlagevorschläge, Churn-Scoring im Vermögensverwaltungsgeschäft oder personalisierte Content-Strecke für ein Nischen-Segment wie „Female Finance“ oder „Next Gen Entrepreneurs“.
  • Interdisziplinäres Team aufsetzen: Marketing, Vertrieb, IT/Data, Compliance an einen Tisch holen – sonst bleibt KI eine Insellösung.

Fazit: KI, Kundenzentrierung und Führung – jetzt ist der richtige Moment

Die Geschichte von Luisa-Victoria Boll zeigt ziemlich klar, wohin sich Marketing in Banken und Vermögensverwaltung entwickelt: weg vom Kampagnenfunk, hin zum systematisch gestalteten Kundenerlebnis, das mit KI skaliert, aber von Menschen geführt wird.

Für die Schweizer Finanzbranche ist das eine Chance: Wer jetzt in Customer Experience, Datenkompetenz und KI investiert, wird in drei bis fünf Jahren nicht nur effizienter sein, sondern auch die stärkeren Kundenbeziehungen haben – gerade in sensiblen Themen wie Vermögensaufbau, Vorsorge oder Nachfolge.

Die Frage ist deshalb weniger, ob KI in Marketing und Vertrieb kommt, sondern wer sie konsequent genug nutzt, um wirklich Wirkung zu erzielen.

Teil der Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ – mit konkreten Perspektiven aus Führung, Technologie und Praxis.