Kundenwünsche neu gedacht – Auf dem Weg zu datenbasierten Engagement-Triggers und Hyper-Personalisierung

Kundenwünsche neu gedacht – Auf dem Weg zu datenbasierten Engagement-Triggers und Hyper-Personalisierung
Mitschnitt-Länge: 50 Minuten
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Datenintegration, Use-Case-Priorisierung und Mindset: Das Panel diskutiert Wege zur wirtschaftlichen Personalisierung in B2B und B2C.

Fach- und Führungskräfte aus Customer Experience und Marketing diskutieren im Panel die Herausforderungen und Lösungsansätze datengetriebener Personalisierung in B2B- und B2C-Unternehmen. Die Diskussion beleuchtet Unterschiede in Datenlage und -integration zwischen den Branchen, thematisiert fragmentierte Systemlandschaften im B2B und die fortgeschrittene Datennutzung im B2C. Im Mittelpunkt stehen die Notwendigkeit eines veränderten Mindsets, die Rolle von Datenqualität sowie die Bedeutung klarer Use Cases für die wirtschaftliche Nutzung von Daten. Die Panelisten bringen Perspektiven aus Beratung, Marketing, Vertrieb und IT ein und adressieren die Verzahnung von Business-Bedarf und Datenstrategie, die Einbindung interner Stakeholder und die Priorisierung von Use Cases nach Wirtschaftlichkeit und Nutzerakzeptanz.

Im Austausch werden konkrete Herausforderungen wie die Integration von Offline-Daten, die Identifikation relevanter Datenpunkte für Vertrieb und Marketing sowie die Operationalisierung von Use Cases diskutiert. Die Panelteilnehmenden betonen, dass technische Lösungen wie Data Clouds oder Customer Data Platforms nur dann Mehrwert schaffen, wenn Datenqualität und Business-Ziele klar definiert sind. Praxisbeispiele aus der Versicherungsbranche und Empfehlungen zur interdisziplinären Zusammenarbeit verdeutlichen, wie datengetriebene Prozesse entlang der Customer Journey aufgebaut und priorisiert werden können. Die Diskussion schließt mit dem Appell, Kunden- und Anwenderperspektiven stärker in die Entwicklung datenbasierter Prozesse einzubeziehen und abteilungsübergreifende Ziele zu definieren, um Silos aufzubrechen und datengetriebene Kundenorientierung zu ermöglichen.

Personalisierung ist heute State of the Art – wir sprechen längst über Hyperpersonalisierung und brauchen dafür deutlich mehr verhaltensbasierte Daten, nicht nur klassische Transaktionsdaten. – Sergej Plovs

Die technische Entwicklung bei Data-Plattformen ist enorm, aber die größte Herausforderung bleibt, die richtigen Use Cases zu identifizieren und die Daten nutzbar zu machen. – Dr. Michaela Hamori-Satzinger

Wir haben eigentlich mehr Daten, als wir nutzen – entscheidend ist, welche Daten für den Business-Impact wirklich relevant sind und wie wir sie gezielt einsetzen. – Dr. Jörg Reinnarth

Der Hebel liegt darin, den Datenproduzenten zum Konsumenten zu machen – erst wenn der Vertriebler echten Mehrwert aus den eigenen Daten zieht, steigt auch die Datenqualität. – Martin Szugat

Im B2B fehlt oft das Bewusstsein, welche Daten für Sales wirklich relevant sind – bevor wir in Automatisierung investieren, müssen wir klären, welche Informationen den Unterschied machen. – Valerie Khalifeh

Automatisierte, datengetriebene Prozesse stecken im B2B noch in den Kinderschuhen – der Change gelingt nur, wenn wir Offline-Daten integrieren und konsequent auf Qualität prüfen. – Ines Alte

  • Viele Unternehmen verfügen über mehr Daten als sie tatsächlich nutzen, jedoch fehlt es häufig an klaren Use Cases und einer nutzerzentrierten Datenstrategie.

  • Hyperpersonalisierung ist ein Trendbegriff, der in der Praxis oft überschätzt wird; bereits mit Segmentierung und einfachen Scoring-Modellen lassen sich signifikante Uplifts erzielen.
  • Die größte Herausforderung liegt in der Integration und Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen sowie in der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit zwischen Marketing, IT und Fachbereichen.
  • Erfolgreiche datengetriebene Personalisierung erfordert ein Umdenken hin zu echten Kundenbedürfnissen und die konsequente Einbindung von Anwendern und Kunden in die Use-Case-Entwicklung.
  • Technische Lösungen wie KI und Data Clouds sind nur dann wirksam, wenn die Datenqualität stimmt und die Anwendungsfälle klar definiert und wirtschaftlich sinnvoll sind.

Datenbasierte Personalisierung steht exemplarisch für den Zielkonflikt zwischen technischer Machbarkeit und tatsächlichem Kundennutzen. Unternehmen investieren massiv in Datensammlung und Plattformen, doch der strategische Mehrwert bleibt häufig diffus, weil Use Cases und Business-Treiber nicht konsequent priorisiert werden. Die Diskussion legt offen, wie kulturelle Barrieren, fragmentierte Verantwortlichkeiten und ein fehlendes Verständnis für den Wert von Daten die Transformation ausbremsen. Besonders im B2B-Umfeld verhindern etablierte Silos und ein traditionelles Mindset, dass Datenintegration und -qualität als gemeinschaftliche Aufgabe verstanden werden. Gleichzeitig wird der Begriff Hyperpersonalisierung überschätzt und als Projektionsfläche für technologische Heilsversprechen genutzt, während operative Hürden wie Datenqualität, Interoperabilität und die Einbindung von Anwendern ungelöst bleiben. Die Panelisten machen deutlich, dass der blinde Glaube an technische Lösungen und die Delegation von Verantwortung an IT oder externe Anbieter zentrale Denkfehler sind, die nachhaltige Fortschritte verhindern.

Für die Praxis bedeutet das: Erfolgreiche datengetriebene Personalisierung erfordert ein radikales Umdenken in Richtung echter Kundenorientierung und interdisziplinärer Zusammenarbeit. Die Entwicklung relevanter Use Cases muss an konkreten Business-Problemen und Nutzerbedürfnissen ausgerichtet werden, statt sich an technologischen Trends zu orientieren. Unternehmen sind gefordert, Datenproduzenten zu Datenkonsumenten zu machen, Mehrwerte für interne und externe Stakeholder transparent zu machen und die Perspektive der Anwender systematisch einzubeziehen. Die Diskussion liefert damit einen klaren Reflexionsimpuls: Personalisierung ist kein Selbstzweck, sondern ein kontinuierlicher Aushandlungsprozess zwischen operativer Machbarkeit, strategischem Ziel und kulturellem Wandel. Wer nachhaltige Fortschritte erzielen will, muss Verantwortlichkeiten neu denken, Silos aufbrechen und datenbasierte Prozesse als Teil einer umfassenden Transformationsaufgabe begreifen.

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