Hyperpersonalisierung: Der nächste Schritt im modernen Marketing
In diesem Artikel erfährst du, warum Hyperpersonalisierung ein unverzichtbarer Erfolgsfaktor im modernen Marketing ist, wie sie funktioniert und welche Chancen und Herausforderungen sie mit sich bringt
- Was ist Hyperpersonalisierung und warum ist sie wichtig?
- Hyperpersonalisierung im Alltag: Ein Praxisbeispiel
- Wie unterscheidet sich Hyperpersonalisierung von traditioneller Personalisierung?
- Die Limitierungen traditioneller Personalisierung
- Hyperpersonalisierung: Flexibel, dynamisch, kontextbezogen
- Kundenerlebnisse auf einer neuen Ebene
- Wie funktioniert Hyperpersonalisierung?
- Welche Technologien ermöglichen Hyperpersonalisierung?
- Vorteile der Hyperpersonalisierung
- Herausforderungen bei der Umsetzung
- Trends und Zukunft der Hyperpersonalisierung
- Fazit: Warum ist Hyperpersonalisierung der Schlüssel zur Zukunft des Marketings?
Was ist Hyperpersonalisierung und warum ist sie wichtig?
Die Erwartungen von Kund*innen an Unternehmen sind in den letzten Jahren erheblich gestiegen. Produkte und Dienstleistungen müssen nicht nur qualitativ überzeugen, sondern auch exakt auf deren individuelle Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sein. Hyperpersonalisierung geht dabei weit über traditionelle Ansätze hinaus. Denn sie nutzt unter anderem Echtzeitdaten und KI-gestützte Technologien, um personalisierte und kontextbezogene Inhalte zu erstellen. Das Ziel dabei ist es, Menschen auf eine Weise anzusprechen, die so individuell wirkt, als würde das Unternehmen sie persönlich kennen.
Während sich die klassische Personalisierung häufig auf demografische Daten wie etwa Alter oder Geschlecht stützt, kombiniert Hyperpersonalisierung eine Vielzahl von Datenquellen. Dazu gehören Kaufhistorien, Verhaltensmuster, Echtzeitaktionen oder kontextuelle Informationen wie z. B. Standort oder Geräteeinstellungen. Diese umfassende Datenbasis ermöglicht es Unternehmen nicht nur, relevante Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen, sondern auch die Kommunikation exakt auf die aktuelle Situation einer Person abzustimmen.
Hyperpersonalisierung im Alltag: Ein Praxisbeispiel
Stell dir vor, du hast zwei Mobilfunkverträge für deine Kinder, jeweils mit einem Datenvolumen von 3 GB. Regelmäßig sind die Kontingente bereits vor Monatsende erschöpft – und das führt natürlich immer wieder zu Beschwerden seitens deiner Teenager. Du besuchst die Website deines Mobilfunkanbieters, um dich über Kündigungsfristen und alternative Tarifoptionen zu informieren. Und noch während du dich umschaust, erhältst du eine Push-Nachricht: „Erhöhen Sie das Datenvolumen für Ihre Kinder – ohne zusätzliche Kosten!“ Wenige Stunden später folgt eine weitere Nachricht mit einer detaillierten Verbrauchsanalyse: Basierend auf den letzten 12 Monaten wird dir empfohlen, das Datenvolumen auf 5 oder 6 GB pro Vertrag zu erhöhen.
Beim Abendessen diskutierst du die Situation mit deinen Kindern – und wirst mit einer ganzen Liste von Gründen konfrontiert, warum 10 GB pro Vertrag absolut notwendig seien. Obwohl du nicht überzeugt bist, siehst du Handlungsbedarf und überlegst dir eine Lösung.
Am nächsten Tag besuchst du erneut die Website deines Mobilfunkanbieters. Diesmal erscheint ein personalisiertes Banner mit einem exklusiven Angebot: „Verlängern Sie Ihre beiden Verträge um 24 Monate und sichern Sie sich 10 GB Datenvolumen pro Vertrag – ohne Mehrkosten!“ Alles ist bereits vorbereitet, und mit einem Klick kannst du die Verträge in deinem Kundenkonto anpassen und den Tarifwechsel abschließen.
Das ist Hyperpersonalisierung in Aktion: Deine individuellen Bedürfnisse werden erkannt, analysiert und proaktiv adressiert – ohne dass du selbst umfassende Recherchen anstellen oder auf den Anbieter zugehen musst. Dieses nahtlose, personalisierte Erlebnis schafft nicht nur Zufriedenheit, sondern auch Vertrauen und eine langfristige Bindung.
Wie unterscheidet sich Hyperpersonalisierung von traditioneller Personalisierung?
Hyperpersonalisierung ist die nächste Evolutionsstufe der modernen, fortgeschrittenen Personalisierungsansätze. Sie überwindet die Einschränkungen segmentbasierter Strategien und hebt die Kundenansprache auf ein vollkommen neues Niveau. Während die traditionelle Personalisierung oft auf statischen Daten und vorab definierten Zielgruppen basiert, berücksichtigt Hyperpersonalisierung die Dynamik, mit der sich Kundenbedürfnisse, Verhaltensweisen und Kontexte ändern. Sie reagiert in Echtzeit und nutzt fortschrittliche Technologien, um die Kommunikation so individuell wie möglich zu gestalten.
Die Limitierungen traditioneller Personalisierung
Traditionelle Personalisierung verwendet in der Regel Basisdaten wie Alter, Geschlecht oder Wohnort, um Kund*innen in Zielgruppen zu segmentieren. Diese Ansätze ermöglichen es Unternehmen, personalisierte E-Mails oder Produktempfehlungen zu erstellen, die auf breiten demografischen oder verhaltensbezogenen Mustern beruhen. So könnte eine Person, die kürzlich Sportschuhe gekauft hat, automatisch Vorschläge für passende Socken oder Sportbekleidung erhalten. Diese Form der Ansprache ist effektiv, bleibt jedoch begrenzt, da sie weder Echtzeitinformationen noch die aktuelle Situation der Kund*innen einbezieht.
Ein weiterer Nachteil segmentbasierter Personalisierung ist die fehlende Flexibilität. Kundenbedürfnisse entwickeln sich ständig weiter – sei es aufgrund veränderter Lebensumstände, neuer Interessen oder spontaner Aktionen. Doch die statische Natur traditioneller Ansätze macht es schwer, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten. Das Ergebnis: Botschaften werden irrelevant und die gewünschten Reaktionen bleiben aus.
Hyperpersonalisierung: Flexibel, dynamisch, kontextbezogen
Im Gegensatz dazu nutzt Hyperpersonalisierung Echtzeitdaten und KI-gestützte Algorithmen, um maßgeschneiderte Erlebnisse zu schaffen, die sich an die spezifischen Anforderungen jedes Einzelnen anpassen. Sie geht über demografische Daten hinaus und bezieht Faktoren wie den aktuellen Standort, verwendete Geräte, Klickverhalten, Tageszeit oder sogar die Stimmung der Kund*innen ein. Diese Kontextdaten werden unmittelbar in die Kommunikation integriert. So lassen sich Botschaften zum perfekten Zeitpunkt und auf den bevorzugten Kanälen übermitteln.
Kundenerlebnisse auf einer neuen Ebene
Durch eine grundlegende persönliche Ansprache (etwa die Verwendung des Kundennamens in einer E-Mail) kann traditionelle Personalisierung ein gewisses Maß an Kundenbindung schaffen. Hyperpersonalisierung hingegen geht viel tiefer. Sie vermittelt Kund*innen das Gefühl, verstanden, wertgeschätzt und als Individuen wahrgenommen zu werden. Dies führt nicht nur zu positiven Kundenerlebnissen, sondern stärkt auch die langfristige Zufriedenheit und damit die Loyalität.
Ein zentraler Aspekt ist dabei die emotionale Bindung: Kund*innen, die das Gefühl haben, dass ein Unternehmen ihre Bedürfnisse erkennt und aktiv auf sie eingeht, entwickeln eine stärkere Beziehung zu einer Marke. Dabei fühlen sich nicht nur als Konsument*innen, sondern als Partner*innen wahrgenommen. Damit entstehen Beziehungen, die weit über reine Transaktionen hinausgehen.
Wie funktioniert Hyperpersonalisierung?
Hyperpersonalisierung ist ein datengetriebener Prozess, der auf der intelligenten Integration von Technologie und Automatisierung basiert. Ihr Erfolg hängt davon ab, wie effektiv Unternehmen Daten nutzen, analysieren und in personalisierte Kundenerlebnisse umwandeln. Der Prozess lässt sich in vier Schritte gliedern, die nahtlos ineinandergreifen.
1. Daten sammeln und konsolidieren
Daten bilden die Grundlage jeder erfolgreichen Hyperpersonalisierungsstrategie. Unternehmen sammeln Informationen aus einer Vielzahl von Quellen wie CRM-Systemen, E-Commerce-Plattformen, Social-Media-Kanälen oder Web-Analysen. Diese Daten umfassen demografische Informationen, Kaufhistorien, Verhaltensdaten und Echtzeitinteraktionen. Um sie effektiv nutzen zu können, werden sie in einer zentralen Customer Data Platform (CDP) zusammengeführt.
2. Analyse und Vorhersage
Nachdem die Daten gesammelt und konsolidiert wurden, sind sie bereit zur Analyse. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) werden die Daten untersucht, um Muster, Zusammenhänge und Vorlieben zu erkennen. Diese Algorithmen gehen über einfache Statistiken hinaus: Sie lernen kontinuierlich dazu und verbessern ihre Genauigkeit mit jeder neuen Dateneingabe.
3. Entscheidungen in Echtzeit
Die nächste Phase ist die dynamische Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse in Echtzeit. Sobald ein Kunde mit einem Unternehmen interagiert – sei es durch den Besuch einer Website, das Öffnen einer E-Mail oder die Nutzung einer App – analysiert das System die aktuellen Daten und passt die Kommunikation und die Angebote sofort an.
4. Lernen und kontinuierliche Optimierung
Ein oft übersehener, aber wesentlicher Schritt ist das Lernen aus den umgesetzten Maßnahmen und die fortlaufende Optimierung der Hyperpersonalisierungsstrategie. Die Systeme analysieren, welche Ansätze erfolgreich waren und welche nicht. Darauf basierend passen sie die Algorithmen laufend an. Dies stellt sicher, dass die Personalisierung nicht statisch bleibt, sondern sich kontinuierlich an veränderte Kundenbedürfnisse und Marktbedingungen anpasst.
Der gesamte Prozess der Hyperpersonalisierung ist von einer reibungslosen technischen Infrastruktur abhängig. Denn ohne leistungsstarke Datenbanken, KI-Plattformen und Echtzeitsysteme ist es kaum möglich, die riesigen Datenmengen effizient zu verarbeiten und in Echtzeit umzusetzen. Unternehmen, die in diese Technologien investieren, schaffen die Voraussetzungen, um ihre Kund*innen nicht nur besser zu verstehen, sondern sie auch mit maßgeschneiderten Erlebnissen zu begeistern.
Welche Technologien ermöglichen Hyperpersonalisierung?
Der Erfolg von Hyperpersonalisierung hängt maßgeblich von der technischen Infrastruktur ab. Anders lässt sich dieses Potenzial nicht ansatzweise ausschöpfen. Die folgenden vier Technologien bilden das Fundament für die erfolgreiche Umsetzung von Hyperpersonalisierungsstrategien:
1. Customer Data Platform (CDP)
Eine Customer Data Platform ist das Herzstück jeder Hyperpersonalisierungslösung. Diese Plattformen aggregieren Daten aus unterschiedlichen Quellen – z. B. aus CRM-Systemen, Social-Media-Kanälen, E-Commerce-Plattformen oder mobilen Apps – und konsolidieren sie in einer zentralen Datenbank. Das Ziel ist es, eine einheitliche und umfassende Sicht auf jede Kundin bzw. jeden Kunden zu schaffen. Hersteller wie Salesforce bieten leistungsstarke CDP-Lösungen an, die Unternehmen helfen, ihre Daten optimal zu nutzen und ihren Kund*innen personalisierte Erlebnisse zu bieten.
CDPs ermöglichen es, Daten in Echtzeit zu analysieren und darauf basierende Aktionen auszuführen. Durch die Bereitstellung eines zentralen „Customer Golden Record“ lassen sich personalisierte Inhalte und Angebote präzise und zielgerichtet erstellen.
Ein Beispiel: Ein Einzelhändler, der ein persönliches Kundenportal oder einen Member-Club anbietet, könnte mithilfe der in einer Customer Data Platform (CDP) gesammelten Insights erkennen, dass ein Kunde regelmäßig bestimmte Sportschuhe kauft. Dies deutet darauf hin, dass der Kunde Interesse an einer entsprechenden Sportart zeigt, individuelle Markenpräferenzen hat oder bestimmte Farbvorlieben bevorzugt. Basierend auf diesen Daten kann der Händler dem Kunden entweder online oder im Geschäft die neueste Kollektion vorschlagen oder ein farblich abgestimmtes Laufshirt als passendes Angebot unterbreiten.
2. Künstliche Intelligenz und Machine Learning
KI und Machine Learning sind unverzichtbar, um aus den gesammelten Daten relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Technologien analysieren große Datenmengen und erkennen komplexe Muster, die von Menschen nur schwer zu identifizieren sind. So können sie z. B. Vorhersagen über das Verhalten von Kund*innen treffen – etwa welche Produkte sie wahrscheinlich als Nächstes kaufen oder welche Botschaften bei ihnen am wirkungsvollsten sind. Mit Tools wie Evalanche können Unternehmen diese Technologien einfach integrieren und ihre Daten in praktische Erkenntnisse umwandeln.
Machine Learning sorgt dafür, dass diese Algorithmen mit der Zeit immer besser werden. Je mehr Daten die Systeme erhalten, desto genauer werden die Analysen und Vorhersagen. So könnten KI-Modelle etwa ermitteln, dass ein bestimmter Kunde zu einer bestimmten Uhrzeit häufiger E-Mails öffnet – und darauf basierend den individuellen Versandzeitpunkt optimieren.
3. Echtzeit-Engagement-Plattformen
Diese Softwarelösungen sind darauf spezialisiert, die Erkenntnisse aus KI-Analysen in Echtzeit umzusetzen. Sie ermöglichen es Unternehmen, Inhalte dynamisch anzupassen und individuell auszuspielen. So kann etwa eine Person, die gerade eine Produktseite besucht, genau im richtigen Moment personalisierte Empfehlungen oder Sonderangebote angezeigt bekommen. Ein prominentes Beispiel hierfür wäre die Plattform des SAP-Unternehmens Emarsys.
Ein typischer Anwendungsfall: Streaming-Dienste wie Netflix nutzen Echtzeit-Engagement-Plattformen, um basierend auf den aktuellen Sehgewohnheiten personalisierte Film- oder Serienvorschläge zu machen. Diese dynamische Anpassung sorgt für ein kontinuierlich relevantes Nutzererlebnis.
4. Omnichannel-Integrationslösungen
Hyperpersonalisierung endet nicht bei der Bereitstellung relevanter Inhalte: Sie muss über alle Kanäle hinweg konsistent sein. Omnichannel-Integrationslösungen gewährleisten, dass Kund*innen auf allen Plattformen – sei es die Website, eine App, Social Media oder der Laden vor Ort – ein nahtloses und kohärentes Erlebnis bieten. Plattformen wie Optimizely ermöglichen es Unternehmen, kanalübergreifende Interaktionen effizient zu gestalten und nahtlose Kundenerlebnisse zu generieren.
Auch hierzu ein Beispiel: Ein Kunde, der auf einer Website ein Produkt in den Warenkorb legt, sollte dieses Produkt später auch in der mobilen App sehen können, eventuell ergänzt durch eine Erinnerung oder einen exklusiven Rabatt. Solche nahtlosen Übergänge zwischen den Kanälen steigern die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kauf abgeschlossen wird, erheblich.
Vorteile der Hyperpersonalisierung
Hyperpersonalisierung bietet Unternehmen eine Vielzahl an Vorteilen, die weit über die Steigerung der Kundenzufriedenheit hinausgehen. Zu den bedeutendsten gehört die stärkere Kundenbindung: Kund*innen fühlen sich wertgeschätzt und verstanden, wenn sie erleben, dass ein Unternehmen ihre individuellen Bedürfnisse kennt und darauf eingeht. Studien belegen, dass emotional verbundene Kund:innen nicht nur loyaler sind: Sie sind auch bereit, höhere Preise zu bezahlen. Gerade in gesättigten Märkten ist diese tiefe Bindung an eine Marke ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Steigerung der Konversionsraten. Indem Unternehmen relevante Inhalte genau im richtigen Moment bereitstellen – etwa über personalisierte Angebote oder präzise Produktempfehlungen – erhöhen sie die Wahrscheinlichkeit, dass Kund*innen eine gewünschte Aktion ausführen. Sei es der Abschluss eines Kaufs oder die Anmeldung zu einer Dienstleistung: Die gezielte Ansprache maximiert die Effektivität von Marketingmaßnahmen und minimiert gleichzeitig Streuverluste.
Hyperpersonalisierung ermöglicht es Unternehmen darüber hinaus, sich deutlich von der Konkurrenz abzuheben. Marken, die durch maßgeschneiderte und außergewöhnliche Kundenerlebnisse begeistern, schaffen nicht nur Mehrwert, sondern bauen auch eine stärkere emotionale Bindung zu ihren Kund*innen auf. In einer Zeit, in der Konsument*innen zunehmend personalisierte Erlebnisse erwarten, ist Hyperpersonalisierung nicht länger optional, sondern ein strategischer Imperativ.
Herausforderungen bei der Umsetzung
Trotz ihrer zahlreichen Vorteile bringt Hyperpersonalisierung auch erhebliche Herausforderungen mit sich. Eine der größten Hürden ist hier die Sicherstellung der Datenqualität. Ohne vollständige, aktuelle und strukturierte Informationen können selbst die besten KI-Algorithmen keine präzisen Vorhersagen treffen. Unternehmen müssen daher in Systeme und Prozesse investieren, die die Datenqualität gewährleisten, die Daten konsolidieren und Fehler eliminieren.
Ein weiterer zentraler Aspekt ist der Datenschutz. Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO ist nicht nur eine rechtliche Pflicht, sondern auch entscheidend, um das Vertrauen der Kund*innen zu gewinnen und langfristig zu bewahren. Unternehmen sind gefordert, ihre Richtlinien transparent zu gestalten und die Zustimmung der Nutzer*innen zur Datennutzung klar und verständlich einzuholen. Dies erfordert eine sorgfältige Balance zwischen personalisierten Angeboten und dem Schutz sensibler Daten.
Auch die technischen Anforderungen stellen eine große Herausforderung dar. Hyperpersonalisierung erfordert leistungsstarke IT-Infrastrukturen, die große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten können. Dies setzt nicht nur robuste Server- und Cloud-Lösungen voraus, sondern auch erhebliche Investitionen in Technologien sowie die Schulung der Mitarbeitenden. Hinzu kommt die Komplexität, neue Systeme nahtlos in bestehende Prozesse zu integrieren. Diese Schritte sind jedoch wichtig, um die Potenziale der Hyperpersonalisierung voll auszuschöpfen und deren nachhaltigen Erfolg zu sichern.
Trends und Zukunft der Hyperpersonalisierung
Die Hyperpersonalisierung steht erst am Anfang ihrer Entwicklung. Doch die kommenden Jahre versprechen bahnbrechende Fortschritte. Neue Technologien und innovative Ansätze werden die Möglichkeiten der personalisierten Ansprache erheblich erweitern und das Kundenerlebnis auf ein völlig neues Niveau heben.
Eine der spannendsten Entwicklungen ist der Einsatz von Augmented Reality (AR). Unternehmen können AR nutzen, um Menschen immersive, personalisierte Produkterlebnisse zu bieten. Bevor sie eine Kaufentscheidung treffen, könnten Kund*innen beispielsweise Kleidung digital anprobieren oder virtuell Möbel in ihren eigenen vier Wänden platzieren, um zu überprüfen, ob sie wirklich zu ihrer Wohnung passen. Diese Technologie ermöglicht es, das Einkaufserlebnis nicht nur individueller, sondern auch interaktiver zu gestalten.
Ein weiterer bedeutender Trend ist der Aufstieg des Voice Commerce. Sprachassistenten wie Alexa oder Google Assistant werden immer stärker in den Einkaufsprozess integriert. Hyperpersonalisierung spielt hierbei eine entscheidende Rolle, da sie den Assistenten ermöglicht, personalisierte Empfehlungen auf Basis der Vorlieben und Einkaufsgewohnheiten der Nutzer*innen bereitzustellen. So wird das Einkaufserlebnis nicht nur bequemer, sondern auch relevanter.
Weitere neue Möglichkeiten eröffnet die Emotionserkennung. Technologien, die die Stimmungen oder Gefühle von Kund*innen erkennen können, erlauben es Unternehmen, Inhalte und Angebote noch gezielter zu personalisieren. Beispielsweise könnten Kund*innen je nach ihrer emotionalen Verfassung verschiedene Arten von Botschaften oder Produkten angezeigt werden. Diese Feinabstimmung schafft ein tiefgreifendes Verständnis und stärkt die Kundenbindung.
Durch die Integration von Herzfrequenz, Gesichtsausdrücken oder anderen biometrischen Signalen könnten Unternehmen präzisere Einblicke in die Bedürfnisse und den Zustand ihrer Kund*innen gewinnen. Biometrische Daten ermöglichen es so, personalisierte Angebote in Echtzeit bereitzustellen – wie etwa Gesundheits- oder Fitnessprogramme, die perfekt auf die aktuelle Situation einer Person und ihre individuellen Vorlieben abgestimmt sind.
Auch mit der Entwicklung des Metaverse eröffnen sich interessante Perspektiven, personalisierte Erlebnisse zu gestalten. Virtuelle Avatare und interaktive Umgebungen können so angepasst werden, dass sie den spezifischen Interessen und Bedürfnissen der Nutzer*innen entsprechen. Diese immersiven Erlebnisse heben die Hyperpersonalisierung auf eine völlig neue Ebene.
Angesichts steigender Datenschutzanforderungen setzen immer mehr Unternehmen auf kreative Ansätze, um Zero-Party-Daten zu sammeln. Dabei handelt es sich um Informationen, die Kund*innen freiwillig und bewusst teilen. Diese Strategie ermöglicht es, vertrauensvolle Beziehungen aufzubauen und gleichzeitig hochgradig relevante und personalisierte Angebote zu gestalten, ohne den Datenschutz zu gefährden.
Das Neuromarketing schafft mit Technologien wie Eye-Tracking oder Gehirnaktivitätsmessungen tiefere Einblicke in die Art und Weise, wie Kund*innen auf Inhalte und Produkte reagieren. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, eine noch präzisere und wirkungsvollere Ansprache zu erreichen.
Blockchain bietet eine sichere und transparente Grundlage, um Kundendaten zu speichern und personalisierte Erlebnisse anzubieten. Mit der wachsenden Bedeutung dieser Technologie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Kund*innen nachvollziehen können, wie ihre Daten genutzt werden, und so das Vertrauen in ihre personalisierten Dienste stärken.
Fazit: Warum ist Hyperpersonalisierung der Schlüssel zur Zukunft des Marketings?
Hyperpersonalisierung ist kein kurzlebiger Trend, sondern eine zukunftsweisende Entwicklung, die das Marketing meiner Meinung nach grundlegend verändert. Sie gibt Unternehmen die Möglichkeit, Kundenerlebnisse auf eine Weise zu gestalten, die nicht nur individuell relevant, sondern oft überraschend persönlich sind. In einer Zeit, in der Konsument*innen von einer Flut an Informationen überrollt werden, ist es genau diese gezielte Ansprache, die Marken aus der Masse hervorhebt und nachhaltig in Erinnerung bleibt.
Natürlich gestaltet sich der Weg zur Hyperpersonalisierung nicht ohne Herausforderungen. Themen wie Datenschutz, Datenqualität und der Einsatz moderner Technologien erfordern nicht nur Investitionen, sondern auch einen kulturellen Wandel innerhalb der Unternehmen. Doch genau darin liegt die Chance: Wer den Mut hat, in innovative Technologien wie KI oder Echtzeitanalysen zu investieren und gleichzeitig die Bedürfnisse seiner Kund*innen konsequent in den Mittelpunkt stellt, wird belohnt. Denn diese Unternehmen schaffen sich nicht nur treue Kund*innen, sondern positionieren sich auch als Vorreiter in einer zunehmend digitalisierten und personalisierten Welt.
Aus meiner Sicht ist Hyperpersonalisierung ein unverzichtbarer Baustein für den langfristigen Erfolg. Denn sie ist nicht nur ein Werkzeug, um die Effizienz zu steigern oder den Umsatz zu maximieren, sondern eine Möglichkeit, die Art der Beziehung zwischen Marken und Menschen neu zu definieren. Ich bin überzeugt davon, dass Unternehmen, die diese Chance ergreifen, ihre Kund*innen nicht nur besser verstehen, sondern auch deren Erwartungen immer wieder übertreffen werden. Und genau das wird den Unterschied zwischen den Gewinnern und Verlierern in der Welt von morgen ausmachen.
Sergej Plovs ist Unternehmer, Berater, Stratege, Autor, Speaker, Innovator und einer der CRM-Pioniere in der DACH-Region. Seit über 20 Jahren beschäftigt er sich intensiv mit Customer-Relationship-Management (CRM) und der Optimierung der Customer Experience. Geboren und anschließend aufgewachsen in der Ukraine, studierte er Wirtschaftsinformatik in Deutschland. Seine umfassende Expertise basiert auf weit über 100 CRM-Projekten, die er in verschiedenen Stationen in der Forschung, in mittelständischen Unternehmen und in international tätigen Konzernen durchgeführt hat. Als Geschäftsführer des CX-Spezialisten Vision11 und als CX Top Voice auf LinkedIn mit einer beachtlichen Follower-Community gehört er heute zu den einflussreichsten CX-Experten im deutschsprachigen Raum.
