Einsatz von KI zur wahren Personalisierung

Das sind die Themen:

KI-Personalisierung funktioniert im analytischen Bereich bereits profitabel

Die Commerzbank steigerte durch KI-gestützte Kampagnenoptimierung ihre Klickraten um das Dreifache und generierte 130 Millionen Euro Mehrertrag. Dabei wuchs die Kampagnenfrequenz von 23 Kampagnen pro Quartal auf 300 täglich. Solche Erfolge zeigen: Analytische KI ist längst marktreif und rechnet sich konkret.

Generative KI bleibt trotz Hype noch experimentell

Während alle von KI-generierten Kampagnen sprechen, überzeugen die Ergebnisse noch nicht. Oft ist der manuelle Aufwand für KI-Kampagnen höher als traditionelle Produktionswege. Der Grund: Generative KI liefert durchschnittliche Qualität, da sie auf durchschnittlichen menschlichen Daten trainiert wurde.

One-to-Few schlägt One-to-One bei Kosten-Nutzen-Analyse

Hyperpersonalisierung klingt verlockend, rechnet sich aber selten. Die meisten Unternehmen fahren mit intelligenter Segmentierung (One-to-Few) besser als mit individueller Ansprache. Der Uplift von echter 1:1-Personalisierung ist oft statistisch nicht mehr messbar und rechtfertigt die Kosten nicht.

Datenqualität entscheidet über KI-Erfolg mehr als Algorithmus-Wahl

"Garbage in, garbage out" bleibt das Hauptproblem. Viele Unternehmen investieren in komplexe Deep-Learning-Modelle, während simple lineare Regressionen bei sauberen Daten bessere Ergebnisse liefern würden. Die Kunst liegt nicht in der Tool-Auswahl, sondern in der Datenpflege und -integration.

Prozessuale Agilität bestimmt KI-Implementierung mehr als Unternehmensgröße

Erfolgreiche KI-Integration hängt nicht von Ressourcen ab, sondern von Beweglichkeit. Start-ups profitieren von ihrer Flexibilität, während etablierte Unternehmen oft an Freigabeprozessen scheitern. Selbst technisch perfekte Lösungen versanden, wenn sie nicht in agile Arbeitsabläufe eingebettet werden.