Der 4–Schritte–Fahrplan: Wie du KI im Marketing richtig einsetzt und Kundennähe schaffst

1. Schritt 1: Das Fundament schaffen – Schluss mit Bauchgefühl
2. Schritt 2: Die Relevanz-Lücke schließen – clever mit Daten umgehen
3. Schritt 3: KI als Beschleuniger – präsent sein, wo Entscheidungen reifen
4. Schritt 4: Vertrauen als Wettbewerbsvorteil – Transparenz, Kontrolle, Nutzen
5. Fazit: Jetzt ist der Moment – und Tempo entscheidet

Trotz großem Hype wissen viele Marketeers immer noch nicht, wie sie KI wirklich strategisch im Marketing integrieren können. Dabei gibt es vor allem im E-Commerce ein Feld, das unglaubliches Potenzial bietet: Personalisierung. Das hat auch Tchibo erkannt und setzt bereits viele Maßnahmen um, um Millionen von Kund*innen pro Quartal abzuholen, Kundennähe zu schaffen und im Multikanalsystem – bestehend aus eigenen Filialen, den Regalen im Lebensmittelhandel und dem Online-Shop – ein personalisiertes Shoppingerlebnis zu bieten. Denn wenn diese Maßnahmen funktionieren, generierst auch du einen echten USP und Wettbewerbsvorteil. Wir zeigen in vier Schritten, wie du das jetzt mit dem richtigen Einsatz von KI im Personalisierungs-Marketing erreichst.

Sparen – aber nicht verzichten. So lässt sich das derzeitige Konsumklima in Deutschland zusammenfassen. Menschen achten auf den Preis, erwarten aber gleichzeitig Qualität, Nachhaltigkeit und Komfort. Dieses Spannungsfeld ist das "deutsche Konsum-Paradoxon" – und sorgt dafür, dass reine Rabatt-Logik immer seltener funktioniert. Was stattdessen zählt, ist Relevanz: Angebote, die zur Lebenssituation passen. Einkaufserlebnisse, die Zeit sparen, statt Zeit zu fressen.

Aber wie erzeugst du diese Relevanz? Mit Personalisierung. Eine gemeinsame Studie von Google und Kantar¹ geht dem auf den Grund. Mehr als ein Drittel der Befragten geben hier an, Händler als einzigartig wahrzunehmen, wenn sie Personalisierung bieten – vor klassischen Markenversprechen wie Produktqualität oder Sortimentsbreite. Aber: Personalisierung ist immer noch eine riesige Herausforderung. Viele verstehen Personalisierung immer noch als das Versenden von individuellen Rabatten oder Produktempfehlungen. Die Lösung für das Problem liefert eine strategische Integration von KI in euer Marketing, so wie Tchibo es schon vormacht. Damit erreichst du die Relevanz, die deine Kund*innen heute erwarten. Konkret ergeben sich daraus vier Schritte, mit denen du mithilfe von KI Personalisierung in relevantere Kundenbeziehungen verwandelst, denn...

Schritt 1: Das Fundament schaffen – Schluss mit Bauchgefühl

Erfolgreiche KI im Marketing beginnt mit einer grundlegenden Datenhygiene. Viele Unternehmen verlassen sich noch stark auf veraltete Forecast-Modelle, die im heutigen Rauschen aus Suchanfragen, Scrolls und Streams schlicht zu grob sind. Moderne Modelle arbeiten mit multiplen Signalen: Was wurde gesehen, gesucht, gespeichert, in den Warenkorb gelegt? Erst wenn diese Signale verlässlich vorliegen – einheitlich, dedupliziert, verknüpft – kann KI tun, was sie am besten kann: Muster erkennen, Absichten verstehen, Wirkung vorhersagen.

Das klingt trocken, ist aber dein Hebel für Profitabilität. Denn eine gute Datenbasis sorgt nicht nur für bessere Empfehlungen, sondern für bessere Entscheidungen im Media-Mix, in der Angebotssteuerung, in der Sortierung von Produktlisten. "Kontext schlägt Klischee" lautet dabei die wichtigste Regel: Deutsche Konsument*innen bevorzugen laut der Google-Kantar-Studie¹ Personalisierung auf Basis von eigenem Verhalten und aktueller Situation – nicht auf Basis starrer demographischer und persönlicher Daten (Wohnort, Alter, etc.). Wer also seine Kundendaten aus verschiedenen Quellen sauber aufsetzt, Consent-Entscheidungen respektiert und Lücken mit modellierten Conversions schließt, legt den Grundstein für messbare Effekte – ohne die Hoheit der Nutzenden über ihre Daten zu untergraben. Erst dann lohnt der nächste Schritt.

Ein gutes Beispiel liefert hier Tchibo, wie Erik Hofstädter beim Handelskongress in Berlin betonte: “Ein großer Schritt zu Personalisierung war die bereits 2007 eingeführte Tchibo Card die seit 2012 auch digital ist und seit einigen Jahren auch als native App immer weiterentwickelt wird. Das ermöglicht uns, dass wir in Deutschland über neun Millionen Tchibo Card-Kund*innen haben und viele davon bereits seit über 10 oder 15 Jahren. Damit haben wir natürlich eine sehr gute Datengrundlage, um Kund*innen so persönlich wie möglich anzusprechen. Unsere Newsletter und der damit verbundene Uplift in allen Vertriebskanälen profitieren klarerweise von dieser Grundlage.”

Schritt 2: Die Relevanz-Lücke schließen – clever mit Daten umgehen

Was viele noch als Personalisierung verstehen, fühlt sich für andere Menschen immer noch wie ein hartnäckiger Verkäufer an, der dieselbe Frage drei Mal stellt. Gute Personalisierung dagegen erinnert eher an den netten Laden um die Ecke: Du wirst erkannt, aber nicht durchleuchtet. Du bekommst Hinweise, aber keinen Druck. Und du sparst Zeit. Diese Lücke im Verständnis für die Kundenbedürfnisse zeigt sich in der Personalisierungsstudie¹ von Google und Kantar eindrucksvoll. Während 89 Prozent der Retailer Rabatte per App für hilfreich halten, sind es bei den Konsument*innen nur 60 Prozent. Produktempfehlungen halten 84 Prozent der Händler für sinnvoll, aber nur 49 Prozent der Käufer*innen. Erik Hofstädter sagt dazu: “Um jetzt wirklich relevant zu sein und zu bleiben, braucht es Kundennähe – wir wollen immer in Reichweite des Kund*innen sein. [...] 32 Prozent der Kund*innen in Deutschland erwarten eine Personalisierung. Sie erwarten heute explizit ein auf ihre Bedürfnisse und Präferenzen zugeschnittenes Angebot. Personalisierung ist damit der wichtigste Faktor, um sich als Händler zu differenzieren.”

Hier entfaltet KI ihre Stärke. Sie lernt, wie sich Nachfrage bildet – nicht linear, sondern im Wechsel aus Suchen, Scrollen, Streamen und Shoppen. Sie merkt, wenn Nutzende für eine Produktkategorie offen sind, priorisiert verfügbare Größen oder blendet Varianten aus, die erfahrungsgemäß zu Retouren führen. Und sie variiert Inhalte: ein fokussierteres Bild hier, eine kürzere Copy dort, ein Video-Snippet statt eines statischen Assets. Das Ergebnis: passender Content zur richtigen Zeit. Tipp: Priorisiere Effizienz, Einfachheit, Relevanz im Kaufprozess. Die KI liefert dabei relevante, nicht-repetitive Vorschläge basierend auf Kaufhistorie und Kontext.

Schritt 3: KI als Beschleuniger – präsent sein, wo Entscheidungen reifen

Kaufentscheidungen entstehen heute selten in einem einzigen Moment, sondern entlang vieler kleiner Entscheidungen: Menschen recherchieren, scrollen durch Feeds, sehen Videos, vergleichen Preise, kaufen später – oft auf einem anderen Gerät. Diese vielen kleinen Schritte bilden das 4S-Verhalten: Suchen, Scrollen, Streamen, Shoppen. KI kann helfen, diese Übergänge zu verstehen und dort präsent zu sein, wo Interesse zur Handlung wird.

Wie das funktioniert, zeigt das Beispiel von Tchibo. Der wichtigste Schritt war gleich am Anfang, mit dem Zusammenführen aller Kundendaten – aus App, Filialen, der Tchibo Card und dem Webshop. Erst dadurch konnte das Unternehmen KI nutzen, um personalisierte Empfehlungen und dynamische Inhalte zu erstellen. Das Ergebnis: messbar höhere Interaktions- und Kaufquoten. KI ist also kein Selbstzweck – sie wirkt dann am stärksten, wenn die Grundlagen stimmen und klare Ziele gesetzt sind.

Was heißt das für dich konkret?

• Mach zuerst deine Kanäle messbar und verknüpfe sie. Website, App, Newsletter und stationäre Daten (z.B. Loyalty-Programme) müssen zusammenspielen. Nur so entsteht ein vollständiges Bild der Kundenreise.

• Reduzierte Reibung in der Journey. Schau dir zum Beispiel an, wo Menschen abspringen. KI-gestützte Kampagnen wie Performance Max helfen dir, Anzeigen dort zu platzieren, wo die Wahrscheinlichkeit für eine Conversion am höchsten ist – automatisch über YouTube, Maps, Shopping oder die Google Suche hinweg. Bei Suchkampagnen gibt es mit AI Max zusätzlich die Möglichkeit, die reine Such-Performance zu optimieren und mehr Transparenz zu schaffen. Zusammen mit Demand Gen bilden diese das "Retail-Power-Pack" für noch mehr und präzisere Reichweite.

• Wenn du im oberen Funnel arbeiten möchtest, nutze Demand Gen, um Zielgruppen früh zu erreichen, bevor der Kaufimpuls entsteht. So baust du Reichweite auf, ohne Streuverluste zu riskieren.

• Und schließlich: Nutze generative KI, um Content schneller zu erstellen. Du kannst Produkttexte oder kurze Videos an unterschiedliche Zielgruppen anpassen – etwa technische Varianten für Detailorientierte und visuelle für Schnellentscheider*innen. Das spart Zeit, ohne Qualität zu verlieren.

Schritt 4: Vertrauen als Wettbewerbsvorteil – Transparenz, Kontrolle, Nutzen

Am Ende entscheidet Vertrauen darüber, ob Personalisierung funktioniert. Mehr als die Hälfte der Deutschen teilt Daten nur, wenn sie den Mehrwert versteht¹. Das bedeutet für dich: Du musst zeigen, dass sich Personalisierung für deine Kund*innen auszahlt – und zwar sofort.

• Gib Kontrolle ab, um Vertrauen zu gewinnen. Biete den Nutzenden einfache Möglichkeiten, die Personalisierung selbst zu steuern – zum Beispiel über einen gut sichtbaren Schalter. 22 Prozent der Konsument*innen wünschen sich genau das. Denn wenn Menschen selbst entscheiden können, fühlen sie sich ernst genommen.

• Erkläre, was passiert. Ein kurzer Hinweis wie "Diese Empfehlung basiert auf deinen letzten Käufen" reicht oft schon, damit Personalisierung als hilfreich empfunden wird. Damit signalisierst du: Wir hören zu, aber wir übertreiben es nicht.

• Zeig den Nutzen. Wenn Daten dazu führen, dass jemand schneller das richtige Produkt findet, weniger Fehlkäufe macht oder weniger Werbung sieht, sag es. Kund*innen sind bereit, ihre Daten zu teilen, wenn sie spüren, dass es ihnen Zeit spart oder den Einkauf vereinfacht.

• Nutze Tools, die Vertrauen technisch absichern. Mit dem Consent Mode von Google kannst du Einwilligungen respektieren und trotzdem messen, wie deine Kampagnen wirken – anonymisiert und modelliert. Für größere Analysen, etwa die Budgetverteilung zwischen Kanälen, helfen cookie-unabhängige Modelle wie Meridian. So bleibt dein Marketing steuerbar, ohne Datenschutz zu gefährden.

Wenn du diese Punkte umsetzt, entsteht ein Kreislauf aus Vertrauen, Relevanz und Wirkung: Kund*innen verstehen, warum sie etwas sehen, empfinden es als nützlich – und geben dir die Zustimmung, die du brauchst, um KI langfristig einzusetzen.

Fazit: Jetzt ist der Moment – und Tempo entscheidet

Der deutsche Markt steht an einem Wendepunkt. Menschen wollen sparen, aber nicht verzichten. Sie erwarten gute Produkte, faire Preise und Kommunikation, die sie ernst nimmt. Wer weiter nur auf Rabatte setzt, verliert an Differenzierung. Wer stattdessen in Relevanz investiert, schafft Loyalität – und Wachstum.

Künstliche Intelligenz ist dabei kein Buzzword, sondern ein Werkzeug, das dir hilft, diese Relevanz systematisch aufzubauen. Entscheidend ist, die Schritte in der richtigen Reihenfolge zu gehen und sie konsequent umzusetzen:

1. Fundament schaffen: Räume deine Datenbasis auf, verknüpfe Systeme und konzentriere dich auf verhaltens- und kontextbezogene Informationen.

2. Relevanz-Lücke schließen: Nutze KI, um Kund*innen relevante Inhalte anzubieten – nicht mehr, sondern passender.

3. KI als Beschleuniger nutzen: Verbinde Kanäle, reduziere Reibung und experimentiere mit Tools wie Demand Gen oder Performance Max, und speziell neu für Suchkampagnen mit AI Max. 

4. Vertrauen zum Wettbewerbsvorteil machen: Erkläre transparent, wie Personalisierung funktioniert, und gib Nutzer*innen Kontrolle über ihre Daten.

Erfolgreiche Beispiele wie Tchibo zeigen, dass sich dieser Weg auszahlt. Der entscheidende Faktor ist nicht Technologie allein, sondern Geschwindigkeit. Testen, lernen, anpassen – statt auf Perfektion zu warten. Oder wie Erik Hofstädter im Gespräch mit Dr. Jannika Bock sagte: "Der Markt verzeiht vieles, aber nicht das Warten."

KI ist am Ende kein Ersatz für unternehmerisches Denken, sondern dessen Verstärker. Sie liefert Daten, Ideen und Tempo. Aber die Richtung bestimmst du. Wenn du heute startest, wird Personalisierung zu dem, was sie sein soll: ein echter Wettbewerbsvorteil.

Quelle: 

¹ "Personalization in German Retail 2025", Studie von Google und Kantar, Oktober 2025.