Personalisierung als strategischer Wettbewerbsvorteil im Marketing
In einer Zeit, in der Kundenerlebnisse wichtiger sind als reine Produkteigenschaften, ist Personalisierung zum Eckpfeiler für erfolgreiche Kundeninteraktion geworden. 61 Prozent der Führungskräfte stufen sie bereits als Top-Priorität ein – dennoch gelingt es vielen Unternehmen nicht, personalisierte Erlebnisse im großen Maßstab umzusetzen. 72 Prozent der Marketing-Technologie-Verantwortlichen geben an, nicht über die nötigen Fähigkeiten zu verfügen, um nahtlose Customer Journeys über Kanäle und Touchpoints hinweg zu orchestrieren. Gleichzeitig erwarten Kunden mehr: 74 Prozent sehen eine konsistentes Erlebnis über Kanäle hinweg als entscheidend für Vertrauen, 73 Prozent fordern personalisierte Interaktionen entlang ihrer Journey. Zugleich ist der Erfolg von Personalisierung für Unternehmen messbar – 181 Prozent höhere Klickraten und zehn Prozentpunkte schnelleres Umsatzwachstum gegenüber Wettbewerbern sind nur zwei von vielen Beispielen. PwC unterstützt dabei, die Lücke zwischen Anspruch der Kunden und Umsetzung zu schließen – mit datengetriebenen Personalisierungsstrategien, die Vertrauen schaffen, skalierbar sind und nachhaltiges Wachstum ermöglichen
„Durch maßgeschneiderte Strategien, zukunftsfähige Technologien und die perfekte Zusammenarbeit von Menschen und KI bringen wir Personalisierung für sie auf das nächste Level.“
Die Vorteile von Personalisierung für die Customer Journey
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Der Schlüssel zu wirksamer Personalisierung
Um Kunden wirklich zu begeistern und Vertrauen aufzubauen, braucht es mehr als gute Intentionen – erfolgreiche Personalisierung basiert auf sechs zentralen Fähigkeiten.
Kunden identifizieren
Der erste Schritt erfolgreicher Personalisierung ist die eindeutige Identifikation von Kunden über alle Touchpoints hinweg. Erst die Verbindung von First-Party-Daten mit konsistenten Identifikatoren ermöglicht nahtlose Erlebnisse und bildet die Grundlage für alle weiteren Fähigkeiten.
Kundenverhalten verstehen
Auf dieser Basis gilt es, Datenquellen intelligent zusammenzuführen und auszuwerten. Nur so entsteht ein tiefes Verständnis für Präferenzen, Bedürfnisse und Verhaltensmuster – die Voraussetzung, um Personalisierung relevant und skalierbar zu gestalten.
Datenbasierte Entscheidungen treffen
Diese Erkenntnisse müssen in Entscheidungen übersetzt werden. Mithilfe von KI und Predictive Analytics lassen sich im richtigen Moment die passenden Botschaften und Empfehlungen ableiten und die Customer Journey aktiv steuern.
Testen & Lernen
Kontinuierliche Optimierung ist entscheidend: A/B/n-Tests und KI-gestützte Simulationen helfen, Hypothesen zu überprüfen, Szenarien zu validieren und die Wirksamkeit von Maßnahmen messbar zu steigern.
Konsistente Aktivierung
Erkenntnisse entfalten erst dann Wirkung, wenn sie konsequent in Kundenerlebnisse übersetzt werden. Durch die kanalübergreifende Orchestrierung von Daten und Content zu Journeys wird Personalisierung im Alltag der Kunden spürbar.
Differenzierung zum Wettbewerb
Langfristige Differenzierung gelingt, wenn Interaktionen einzigartig und kreativ gestaltet sind. Unternehmen, die über reine Automatisierung hinausgehen, schaffen Vertrauen, fördern Loyalität und sichern sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
Um diese Fähigkeiten nachhaltig in Organisationen zu verankern, nutzt PwC das bewährte 3+1 Framework.
Level 1 – Definition eines kundenorientierten Zielbildes
Im ersten Schritt wird ein klares Zielbild für Personalisierung definiert. Dazu gehören eine konsistente Vision, ein tiefes Verständnis der Customer Journey sowie die Entwicklung einer First-Party-Datenstrategie. Ziel ist es, ein solides Fundament zu schaffen, auf dem sich Personalisierungsinitiativen unternehmensweit skalieren lassen.
Level 2 – Realisierung von Kundenmehrwert
Darauf aufbauend werden konkrete Anwendungsfällte identifiziert, priorisiert und umgesetzt. Diese orientieren sich an relevanten „Moments of Truth“ entlang der Customer Journey und stellen sicher, dass Investitionen direkt in spürbaren Kundennutzen übersetzt werden. Gleichzeitig wird der Business Value durch klare KPIs und Erfolgsmessung transparent gemacht.
Level 3 – Aufbau der technischen Architektur – der Kunde im Fokus
Im dritten Schritt steht der Aufbau einer zukunftsfähigen, technischen Architektur im Fokus. Diese integriert Daten- und Content-Layer, stellt die Skalierbarkeit von Personalisierungsmaßnahmen sicher und ermöglicht eine effiziente Aussteuerung über alle Kanäle hinweg.
Realisierung durch ein maßgeschneidertes Operating Model
Erfolg gelingt durch langfristige Verankerung in der Organisation: Rollen, Prozesse, Governance und Skills werden angepasst, um Personalisierung nicht nur technologisch, sondern auch kulturell und operativ im Unternehmen nachhaltig abzusichern.
Unsere Erfolgsgeschichten
- First-Party-Data-Strategie
- Daten- und Legitimationsstrategie für SIGNAL IDUNA
- Business capability-driven Technologielandschaft
- AI Agent zur Strukturierung von Content
First-Party-Data-Strategie
Der Weg zur First-Party-Data-Strategie von Mercedes-Benz: Die Implementierung der OneExperiencePlatform
Im Rahmen unseres Projektes für die Mercedes-Benz AG wurde eine zentrale Datenplatform etabliert, welche es ermöglicht, Kundendaten aus verschiedenen Systemen in einem einzigen Datensatz zusammenzuführen und sich somit auf eine „cookie-less World“ vorzubereiten. Dadurch wurde die Fähigkeit der Mercedes-Benz AG verbessert, ihre Kunden gezielt anzusprechen und die Effizienz des Marketings zu steigern. Basierend auf einem einheitlichen Profil und den neuen Erkenntnissen werden die Kundeninteraktionen mit der Marke über alle Kontaktpunkte hinweg stark personalisiert.
Daten- und Legitimationsstrategie für SIGNAL IDUNA
Entwicklung einer konzernweiten Daten- und Legitimationsstrategie für SIGNAL IDUNA
Um den steigenden Kundenanforderungen gerecht zu werden, haben unsere Expert:innen SIGNAL IDUNA dabei unterstützt, das ungenutzte Potenzial ihrer Kundendaten und deren Einwilligungen stärker auszuschöpfen. Das PwC-Team konnte das Unternehmen für Versicherungs- und Finanzdienstleistungen mit einer konzernweiten Daten- und Legitimationsstrategie und standardisierten Frameworks wesentlich unterstützen.
Business capability-driven Technologielandschaft
Der Weg zu einer einheitlichen business capability-driven Technologielandschaft: Transparenz und Effizienzsteigerung bei einem Automobilhersteller
Ein führendes Unternehmen der Automobilbranche stand vor der Herausforderung, dass die fehlende Transparenz über die Fähigkeiten im Kundendatenökosystem zu doppelten Aufwänden, isolierten Investitionen und verpassten Konsolidierungschancen führte. Gemeinsam mit PwC wurde eine umfassende As-Is-Analyse durchgeführt, die durch Interviews und Workshops gestützt wurde. Auf dieser Basis entstand eine standardisierte Capability-Map, die Transparenz über bestehende Stärken, White Spots und Überschneidungen schafft. Durch die Priorisierung von Handlungsfeldern und die Entwicklung eines klaren Maßnahmenplans konnte ein konsistentes, unternehmensweites Vorgehen etabliert werden. Das Ergebnis: ein standardisierter Ansatz zur Erhebung und Bewertung von Capabilities, eine verbesserte Grundlage für strategische Entscheidungen sowie gesteigerte Effizienz durch die Nutzung von Synergien und die Reduktion unnötiger Kosten.
AI Agent zur Strukturierung von Content
Entwicklung eines AI Agents zur Strukturierung von Content
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass Assets & Content über zahlreiche Systeme verteilt sind und dadurch erheblicher Aufwand für Suche, Pflege und Tagging entsteht. Um diese Fragmentierung zu überwinden und ein konsistentes Fundament für Content Management zu schaffen entwickelte PwC einen Anbieter-agnostischen AI-Agent. Mit dessen Hilfe können bestehende Assets automatisch unternehmensweit erfasst, strukturiert und mit Metadaten angereichert werden. Das Ergebnis ist ein zentraler Katalog, der als verlässliche Informationsquelle dient, den manuellen Aufwand im Tagesgeschäft deutlich reduziert und die Umsetzung von Kampagnen erheblich beschleunigt. Gleichzeitig bildet die neue Struktur die Basis für weiterführende Analysen und eine nachhaltige Optimierung von Content-Prozessen.
AI Agents als Treiber einer neuen Personalisierungs-Ära
Die Integration von AI Agents markiert einen Wendepunkt in der Personalisierung: Statt isolierte Automatisierungsschritte zu ermöglichen, verbinden sie Datenintelligenz mit Echtzeit-Reaktionen und eröffnen so völlig neue Dimensionen der Kundeninteraktion. Unternehmen, die dieses Potenzial nutzen, schaffen hochrelevante Erlebnisse, steigern Effizienz und sichern sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
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