Junge Nutzer wenden sich von großen Social-Media-Plattformen ab. Wie KI-gestütztes Marketing Banken und Vermögensverwaltern hilft, Gen Z trotzdem wirksam zu erreichen.
Junge Nutzer kehren großen Plattformen den Rücken – und was das für Marketing bedeutet
68 Prozent der 16- bis 18-Jährigen in Deutschland nutzen noch Instagram und YouTube – aber alle großen Plattformen verlieren in dieser Zielgruppe Reichweite. TikTok fällt von 66 auf 54 Prozent, WhatsApp von 73 auf 65 Prozent. Das zeigt die aktuelle Postbank-Befragung vom 11.12.2025.
Für Marketing und Vertrieb ist das kein Randdetail, sondern ein Weckruf. Wer Gen Z (und bald Gen Alpha) erreichen will, kann sich nicht mehr auf „die großen fünf“ verlassen. Gleichzeitig wächst der Wunsch nach weniger Stress, weniger Hass und mehr Relevanz in Feeds und Kanälen.
Genau hier wird KI im Marketing spannend: Nicht als Gimmick, sondern als Werkzeug, um Zielgruppenverhalten früh zu erkennen, Kampagnen dynamisch anzupassen und Inhalte radikal zu personalisieren – auch und gerade für Finanzdienstleister wie Schweizer Banken und Vermögensverwalter.
In diesem Beitrag geht es darum,
- was die Postbank-Studie über die Nutzung von Social Media durch Jugendliche verrät,
- warum klassische Social-Media-Strategien ins Leere laufen,
- wie KI-gestützte Personalisierung und Predictive Analytics helfen, junge Zielgruppen trotzdem effektiv anzusprechen – auf Social Media und darüber hinaus.
Was die Postbank-Befragung wirklich zeigt
Die Kernaussage der Studie: Junge Menschen nutzen große Social-Media-Plattformen seltener und bewusster.
Die wichtigsten Zahlen (16–18 Jahre, Deutschland):
- Instagram: Nutzung 68 %, leichter Rückgang
- YouTube: Nutzung 68 %, Rückgang um 5 Prozentpunkte
- WhatsApp: von 73 % auf 65 %
- TikTok: von 66 % auf 54 %
- Snapchat: ebenfalls rückläufig (laut Studie)
- Facebook: nur noch 20 % Nutzung
- Einziger Gewinner: Pinterest mit leichtem Plus
Gleichzeitig gilt:
- 75 % der Jugendlichen sagen, sie hätten Freunde, die süchtig nach Social Media sind.
- 56 % haben bereits Kanäle verlassen, weil dort zu viel Hass, Aggression oder Falschinformationen vorkamen.
- 41 % haben schon ihr eigenes Profil bei einer Plattform deaktiviert – aus genau diesen Gründen.
- Und dennoch: 48 % finden es gut, sich online auch einmal aufregen zu dürfen.
Die Kombination aus Rückzug und gleichzeitigem Bedürfnis nach emotionalem Austausch zeigt:
Die Jugend verabschiedet sich nicht von Social Media, sondern von schlechten Social-Media-Erfahrungen.
Für Marken – insbesondere regulierte Branchen wie Banken und Vermögensverwalter – ist das eine Chance: Wer verlässliche, hochwertige, personalisierte Inhalte bietet, setzt sich von Lärm, Drama und Desinformation ab.
Warum klassische Social-Media-Strategien bei Gen Z scheitern
Die meisten Unternehmen machen im Social Media grob gesagt drei Dinge falsch:
-
Sie denken in Plattformen, nicht in Bedürfnissen.
„Wir brauchen mehr Reichweite auf Instagram“ ist kein Ziel. „Wir wollen 18- bis 25-Jährige im Studium mit Finanzbildung unterstützen“ dagegen schon. Gen Z ist kanalübergreifend unterwegs – und wechselt schnell, wenn sich die Plattform toxisch anfühlt. -
Sie spielen Massencontent statt Relevanz.
Einheitsbrei-Posts („5 Spartipps“ in Stock-Optik) funktionieren vielleicht als Pflichtprogramm, bauen aber keine echte Beziehung auf. Junge Nutzer sortieren gnadenlos aus, was nicht zu ihnen passt. -
Sie optimieren für Likes, nicht für Vertrauen.
Gerade im Finanzbereich zählt nicht die höchste Klickrate, sondern die höchste Glaubwürdigkeit. Wenn 56 % der Jugendlichen Kanäle wegen Hass und Falschinfos verlassen, wird „seriös, evidenzbasiert, verständlich“ plötzlich zu einem echten Differenzierungsmerkmal.
Die Realität:
Ohne Datenverständnis und KI-Unterstützung ist es kaum möglich, junge Zielgruppen bedarfsgerecht, risikoarm und gleichzeitig effizient zu bedienen.
KI als Navigationssystem: Was sich aus den Daten ableiten lässt
Für Marketing- und Vertriebsverantwortliche – insbesondere in der Schweizer Finanzbranche – ist die Postbank-Studie vor allem eines: ein Datensatz, den man mit KI-Modellen weiterdenken kann.
1. Frühindikatoren für Plattformwechsel erkennen
Wenn TikTok in einem Jahr 12 Prozentpunkte verliert, ist das kein Detail. Ein KI-gestütztes Monitoring kann solche Trends deutlich früher abbilden:
- Erkennung sinkender Engagement-Raten je Altersgruppe
- Analyse, auf welche Plattformen einzelne Kohorten abwandern
- Prognosen („Wann lohnt sich TikTok für 16–18-Jährige nicht mehr?“)
Praxisbeispiel für Banken/Vermögensverwalter:
Ein Schweizer Institut beobachtet, dass:
- Interaktion bei TikTok-Finanzclips von 18–21-Jährigen sinkt,
- gleichzeitig YouTube-Views von längeren Erklärvideos zur Altersvorsorge steigen.
Ein KI-Modell kann hier empfehlen, Budget von Kurz-Clips zu Longform-Content umzuschichten – bevor die Konkurrenz reagiert.
2. Sentiment und Sicherheit als strategische Kennzahlen
Wenn 56 % der Jugendlichen Kanäle wegen Hass und Falschinformationen verlassen, reicht „Brand Safety“ als Schlagwort nicht mehr. Sie wird zur KPI.
KI-basierte Sentiment-Analyse und Content-Moderation können:
- Kommentare clustern (positiv, neutral, negativ, toxisch),
- Hate Speech und Desinformation erkennen,
- kritische Trends (z.B. Misstrauen gegenüber Banken) früh melden.
Wer im Finanzmarketing glaubwürdig bleiben will, nutzt diese Auswertungen, um:
- Themenfelder zu identifizieren, bei denen Aufklärung nötig ist (z.B. Fake-News rund um Banking-Apps),
- Community-Management zu priorisieren (wo lohnt sich ein menschliches Follow-up?),
- Risikoinhalte konsequent auszublenden.
3. Mikrosegmente statt „die Jugend“
„Die Jugend“ existiert nicht – erst recht nicht im Finanzkontext. Eine 19-jährige KV-Lernende mit Nebenjob hat andere Bedürfnisse als ein 24-jähriger Informatikstudent mit Krypto-Interesse.
KI-gestützte Segmentierung hilft, solche Unterschiede greifbar zu machen:
- Bildung, Einkommen, Finanzwissen, Risikoneigung,
- bevorzugte Kanäle (z.B. YouTube vs. Reddit-Community),
- inhaltliche Interessen (z.B. Sparziele, Nachhaltigkeit, Trading).
Wer diese Segmente mit CRM- und Interaktionsdaten verknüpft, kann:
- Kampagnen pro Segment statt pro Plattform planen,
- Inhalte dynamisch anpassen (Bildsprache, Tonalität, Beispiele),
- Conversion-Pfade für jedes Segment gezielt testen.
Drei konkrete Hebel: Wie KI-Marketing junge Zielgruppen trotzdem erreicht
Aus der Kombination aus Studie und KI-Praxis lassen sich drei klare Handlungsfelder ableiten.
1. KI-gestützte Personalisierung von Content und Angeboten
Junge Nutzer erwarten keine perfekten Hochglanzkampagnen, sondern Inhalte, die zu ihrer Lebenssituation passen. KI kann hier enorme Vorarbeit leisten.
Mögliche Ansätze für Banken und Vermögensverwalter:
- Dynamische Video-Empfehlungen: Ein KI-System schlägt auf YouTube oder in der eigenen Mediathek genau jene Erklärvideos vor, die zur aktuellen Lebensphase passen (Ausbildung, Studium, erster Job, Auswanderungspläne, Selbstständigkeit).
- Personalisierte Landingpages: Je nach Herkunftskanal und Verhalten werden Inhalte anders gewichtet – etwa Fokus auf Budgetplanung statt auf langfristige Anlagen.
- KI-gestützte Chatbots mit Kontext: Bots, die nicht nur FAQs abspulen, sondern das bisherige Verhalten (z.B. angeklickte Inhalte zu ETFs) in ihre Antworten einbeziehen.
Die Kunst besteht darin, Personalisierung nicht creepy wirken zu lassen. Transparente Kommunikation („Wir passen Inhalte an Ihr Nutzungsverhalten an, um Sie nicht mit irrelevanten Themen zu überhäufen“) ist hier Pflicht – gerade im Schweizer Regulierungsumfeld.
2. Predictive Analytics für Kampagnenplanung und Budgetsteuerung
Die Postbank-Zahlen zeigen: Plattformen können in einem Jahr zweistellig verlieren. Wer seine Mediaplanung noch mit starren Jahresplänen betreibt, rennt dieser Dynamik hinterher.
Predictive Analytics kann unter anderem:
- Kontaktfrequenzen optimieren (wann nervt ein Kanal mehr, als er nützt?),
- Abwanderungsrisiken einzelner Segmente erkennen,
- Umsatzpotenziale pro Kanal simulieren.
Konkrete Anwendung für die Schweizer Finanzbranche:
- Prognosemodelle schätzen, welche Zielgruppen in den nächsten zwölf Monaten verstärkt direkte Kanäle (App, Newsletter, Webinare) statt Social Media nutzen werden.
- Anzeigenbudgets werden automatisch verschoben – z.B. von überlaufenen Social-Plattformen hin zu Owned Media und Community-Formaten.
So werden Budgets nicht nach Bauchgefühl verteilt, sondern nach erwartetem ROI je Segment und Kanal.
3. Community statt Reichweite: KI-gestütztes Community-Management
Wenn Jugendliche Kanäle wegen Aggression und Unwahrheiten verlassen, profitieren diejenigen Marken, die sichere, konstruktive Räume schaffen.
Mit KI lässt sich Community-Management skalieren, ohne unpersönlich zu wirken:
- Vorfilterung von Kommentaren: KI sortiert toxische Inhalte automatisch aus oder markiert sie für das Moderationsteam.
- Antwortvorschläge für Social-Teams: Modelle schlagen empathische, faktenbasierte Antworten vor, die der Mensch nur noch prüft und freigibt.
- Themenerkennung: KI erkennt, welche Themen in der Community hochkochen (z.B. Sorgen um Inflation, Hypothekarzinsen, Jobunsicherheit) und speist diese Insights direkt in Contentplanung und Produktentwicklung.
Gerade in Banken und Vermögensverwaltung gibt es eine große Chance: seriöse, dialogorientierte Communities werden zur Alternative zu lärmigen Feeds – ob in geschlossenen Gruppen, in der eigenen App oder in spezialisierten Foren.
Was das für Schweizer Banken und Vermögensverwalter konkret heißt
Für die Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ lässt sich aus der Postbank-Studie eine klare Perspektive ableiten:
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Social Media bleibt wichtig, wird aber unkomfortabler.
Weniger Reichweite, mehr Reibung, höhere Sensibilität für toxische Inhalte. -
Owned Channels und KI-gestützte Personalisierung gewinnen an Gewicht.
Apps, Kundenportale, Newsletter, Learning-Hubs und digitale Beratungstools können das auffangen – vorausgesetzt, sie sind wirklich auf die Lebensrealität junger Nutzer zugeschnitten. -
Regulierung ist kein Nachteil, sondern ein Vorteil.
Wenn viele Jugendliche Social Media wegen Falschinfos satt haben, sind regulierte Institute mit klaren Compliance-Regeln plötzlich attraktiv – sofern sie verständlich, transparent und dialogbereit auftreten.
Die strategische Empfehlung:
Nutzen Sie KI nicht nur für Fraud Detection und Robo-Advisory, sondern als Kern Ihrer Marketing- und Vertriebssteuerung bei jungen Zielgruppen.
Das bedeutet ganz praktisch:
- Datenstrukturen aufbauen, die Kundensignale kanalübergreifend erfassen,
- KI-Modelle in Kampagnenplanung, Content-Produktion und Community-Management integrieren,
- Social Media nicht als Selbstzweck sehen, sondern als Zubringer in eigene, kontrollierte Umgebungen.
Wer diese Schritte jetzt geht, muss sich weniger vor rückläufigen Plattformzahlen fürchten – und gewinnt etwas, das in Gen-Z-Zielgruppen immer knapper wird: Aufmerksamkeit, Vertrauen und Relevanz.