Abstract
Diese Forschungsstudie untersucht den Einfluss von KI-gestützter Personalisierung auf die Erlebnisqualität entlang zentraler Touchpoints in der Customer Journey. Basierend auf einer quantitativen Erhebung mit 1.121 Probanden wurde analysiert, inwiefern individuell zugeschnittene Inhalte, Empfehlungen und Interaktionen das wahrgenommene Kundenerlebnis, die Zufriedenheit sowie die Bereitschaft zur weiteren Interaktion erhöhen.
Die Ergebnisse zeigen, dass dynamisch angepasste Informationen und serviceorientierte KI-Anwendungen zu einer deutlich positiveren Wahrnehmung der Customer Journey führen. Gleichzeitig unterstreichen die Befunde die Bedeutung, KI-Technologien so einzusetzen, dass Kunden einen unmittelbaren Mehrwert in Form von Relevanz, Orientierung und Inspiration erfahren. Abschließend werden Empfehlungen für Unternehmen formuliert, um ein ansprechendes, passgenaues Erlebniskonzept entlang der gesamten Customer Journey zu realisieren.
1. Einleitung
Die Digitalisierung hat die Art und Weise, wie Kunden mit Unternehmen interagieren, grundlegend verändert. Konsumenten bewegen sich heute mühelos zwischen verschiedenen Kanälen und erwarten dabei nahtlose, motivierende und inspirierende Erlebnisse – von der ersten Markenwahrnehmung bis hin zur langfristigen Kundenbeziehung [1][2]. KI-gestützte Personalisierung verspricht hier einen entscheidenden Mehrwert: Anstatt statische, generische Inhalte auszuliefern, können dynamisch generierte Empfehlungen, kontextsensitive Hinweise und individuell zugeschnittene Angebote das Kundenerlebnis maßgeblich steigern [3][4].
Insbesondere in komplexen Customer Journeys mit vielfältigen Berührungspunkten kann KI dabei helfen, Orientierung zu bieten und die Relevanz der Interaktionen aus Kundensicht zu erhöhen. Ziel der vorliegenden Studie ist es, empirisch fundiert aufzuzeigen, inwiefern KI-basierte Individualisierungsstrategien entlang zentraler Touchpoints zu einem qualitativ hochwertigeren Erlebnis führen – und damit auch Zufriedenheit, Markenverbundenheit und Interaktionsbereitschaft positiv beeinflussen.
2. Theoretischer Hintergrund
Der theoretische Rahmen der Studie orientiert sich an Erkenntnissen aus dem Bereich des Experience Management und des Relationship Marketings. Individuell zugeschnittene Erlebnisse fördern das Gefühl, dass Kundenbedürfnisse verstanden, respektiert und wertgeschätzt werden [5][6]. KI-Technologien bieten dabei die Möglichkeit, große Datenmengen in Echtzeit auszuwerten, um Nutzern direkt relevante Inhalte, sinnvolle Produktempfehlungen oder nützliche Servicetipps anzubieten [7][8].
Vorangegangene Forschung zeigt, dass ein hohes Maß an Erlebniskonsistenz und Situationsangemessenheit die emotionale Bindung an eine Marke erhöht. Kunden, die sich kompetent informiert, inspiriert und positiv überrascht fühlen, sind eher geneigt, eine tiefergehende Beziehung zur Marke aufzubauen und wiederholt mit ihr zu interagieren [2][9].
3. Methodik
3.1 Stichprobe und Datenerhebung
Die Datenerhebung erfolgte im Rahmen einer Online-Befragung von insgesamt 1.121 Probanden. Die Teilnehmenden wurden aus einem breiten Panel rekrutiert und wiesen eine Vielfalt in Bezug auf Alter, Geschlecht und Vorerfahrungen mit digitalen Angeboten auf. Hauptkriterium war eine regelmäßige Nutzung digitaler Services, um sicherzustellen, dass Erfahrungen mit personalisierten Inhalten vorhanden oder vorstellbar waren.
3.2 Untersuchungsdesign
Die Befragten erhielten verschiedene Szenarien, in denen KI-gestützte Personalisierung zum Einsatz kam. Dies umfasste:
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Personalisierte Produktempfehlungen auf Websites: Dynamische Listen, die auf bisherigen Interaktionen, Klickmustern und offensichtlichen Interessen basieren.
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Chatbot-Interaktionen: KI-basierte Dialogsysteme, die Kunden gezielt beraten, kontextrelevante Informationen liefern und damit ein schnelles, reibungsloses Support-Erlebnis ermöglichen.
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Individuelle Angebots- und Content-Anpassungen: Kuration von Inhalten (z. B. passende Artikel, Tutorials oder Inspirations-Galerien), die auf die aktuelle Nutzungssituation abgestimmt sind.
Die Probanden beurteilten pro Szenario, wie stark sie sich angesprochen fühlten, wie hilfreich und inspirierend sie die Angebote fanden und inwieweit diese einen persönlichen Mehrwert schufen.
3.3 Messinstrumente
Die Befragung nutzte mehrdimensionale Skalen, um den Erlebnisfaktor zu messen. Dazu gehörten:
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Wahrgenommene Relevanz: „Die Inhalte sind genau auf meine Interessen und Bedürfnisse zugeschnitten.“
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Orientierung und Klarheit: „Ich finde schneller, was ich suche, und fühle mich gut informiert.“
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Inspiration und Emotion: „Ich fühle mich angeregt, Neues auszuprobieren und die Marke zu entdecken.“
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Zufriedenheit und Interaktionsbereitschaft: „Ich würde auch zukünftig mit diesem Angebot interagieren und es weiterempfehlen.“
3.4 Datenanalyse
Mittels Varianzanalysen (ANOVA) und Strukturgleichungsmodellen (SEM) wurden Zusammenhänge zwischen personalisierten Touchpoints und dem wahrgenommenen Erlebniskonzept untersucht. Cluster-Analysen halfen dabei, unterschiedliche Nutzertypen zu identifizieren, die auf Personalisierung besonders positiv oder weniger stark reagieren.
4. Ergebnisse
4.1 Höhere Erlebnisqualität durch KI-Personalisierung
Die Mehrheit der Probanden bewertete personalisierte Inhalte als klaren Mehrwert. Rund 72% gaben an, sich durch individuelle Empfehlungen besser zurechtzufinden. Besonders bei anspruchsvollen Kaufentscheidungen oder Informationssuche erwies sich die KI-basierte Navigation als zeitsparend und effizient. Gleichzeitig bewerteten 64% die Inhalte als inspirierend, was zu einer gesteigerten Entdeckerlust führte.
4.2 Inspiration und Interaktion
Höhere Relevanz durch KI-getriebene Empfehlungen korrelierte signifikant mit verstärkter Interaktionsbereitschaft (β = .41, p < .001). Personen, die ein intensives Gefühl von Passgenauigkeit und Orientierung empfanden, zeigten auch eine höhere Bereitschaft, neue Inhalte auszuprobieren, weitere Leistungen des Unternehmens kennenzulernen und sich intensiver mit der Marke auseinanderzusetzen.
4.3 Segmentierung nach Erlebniserwartung
Die Clusteranalyse identifizierte drei Hauptgruppen:
5. Diskussion
Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass KI-gestützte Individualisierung von Touchpoints entlang der Customer Journey den wahrgenommenen Erlebnisfaktor signifikant erhöhen kann. Kunden fühlen sich wertgeschätzt, besser orientiert und zum Entdecken motiviert. Dabei wirkt die KI-gestützte Relevanzsteigerung wie ein persönlicher Assistent, der den Kunden begleitet, inspiriert und Zeit spart.
Die Befunde verdeutlichen, dass ein hochwertiges Nutzererlebnis nicht nur darauf abzielt, Informationen korrekt darzustellen, sondern diese so aufzubereiten, dass Kunden ein emotional positives, inspirierendes und orientierungsstiftendes Umfeld vorfinden. KI kann hier unterstützen, indem sie heterogene Datenströme nutzt, um kontextsensitive Inhalte in Echtzeit anzupassen und damit Erlebnisse deutlich aufzuwerten [6][8].
6. Handlungsempfehlungen
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Kontextsensitivität stärken:
Unternehmen sollten KI-Modelle so trainieren, dass sie sowohl situative Faktoren (z. B. Tageszeit, Gerätekontext) als auch Nutzerhistorien berücksichtigen. Dadurch lassen sich Erlebnisse schaffen, die zum richtigen Zeitpunkt den passenden Content liefern.
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Balance zwischen Inspiration und Effizienz finden:
Während einige Kunden vor allem Zeitersparnis und Übersicht schätzen, legen andere Wert auf inspirierende Inhalte. Eine segmentierte Aussteuerung von Angeboten ermöglicht es, beiden Bedürfnissen gerecht zu werden.
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Visuelle und interaktive Elemente integrieren:
KI kann helfen, nicht nur textliche, sondern auch visuelle Inhalte passgenau auszuwählen. Hochwertige Bilder, Videos oder interaktive Features steigern die emotionale Anziehungskraft.
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Konsequente Weiterentwicklung der Modelle:
Da sich Kundenbedürfnisse und Nutzungsszenarien stetig ändern, sollten KI-Systeme laufend aktualisiert und verbessert werden. Kontinuierliches Feedback ist entscheidend, um Erlebnisse dauerhaft auf höchstem Niveau zu halten.
Fazit
Die Studie zeigt, dass KI-gestützte Personalisierung entlang der Customer Journey den Erlebniseffekt signifikant steigern kann. Individuell angepasste Inhalte, inspirierende Empfehlungen und sinnvolle Hilfestellungen vermitteln Kunden das Gefühl, verstanden und begleitet zu werden. Dies führt zu einer intensiveren Beschäftigung mit der Marke, höheren Zufriedenheitswerten und langfristig zu einer stärkeren Bindung. In einer zunehmend dynamischen, digitalisierten Welt werden KI-basierte Personalisierungsstrategien somit zu einem Schlüsselelement, um aus Daten echte, erlebbare Mehrwerte für Kunden zu schaffen.
Literatur (Auswahl)
[1] Chen, Y., & Zhang, Y. (2020). Data-Driven Personalization in Marketing. Journal of Marketing Analytics, 8(2), 45–56.
[2] Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding Customer Experience Throughout the Customer Journey. Journal of Marketing, 80(6), 69–96.
[3] Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing Analytics for Data-Rich Environments. Journal of Marketing, 80(6), 97–121.
[4] Tam, C., & Ho, C. (2019). Understanding the Impact of Personalized Content on Customer Engagement. International Journal of Information Management, 47, 109–119.
[5] Pansari, A., & Kumar, V. (2017). Customer Engagement: The Construct, Antecedents, and Consequences. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(3), 294–311.
[6] Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2020). Engaged to a Robot? The Role of AI in Service. Journal of Service Research, 23(2), 155–172.
[7] Grewal, D., Roggeveen, A. L., & Nordfält, J. (2017). Shopper Marketing and the Role of the Sales Associate. Journal of Interactive Marketing, 42, 81–95.
[8] Hildebrand, C., et al. (2021). Algorithmic Decision Making and Customer Journeys. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 615–637.
[9] Pansari, A., & Kumar, V. (2017). Customer Engagement Marketing. Customer Engagement Marketing, 63–84.
