Personalisierung at Scale
"Hallo {Vorname}" ist keine Personalisierung mehr. Kunden erwarten 2026 hyper-personalisierte Erlebnisse — und AI macht das endlich skalierbar.
Dynamic E-Mails
Von Segmenten zu Individuen
Traditionell: 5 Segmente × 3 Varianten = 15 E-Mail-Versionen.
Mit AI: Jeder Empfänger bekommt eine individuelle Version.
Wie es funktioniert:
- Daten sammeln: Kaufhistorie, Browsing-Verhalten, E-Mail-Interaktionen
- AI generiert: Personalisierte Betreffzeile, Inhalt, Produktempfehlungen, CTA
- Dynamische Blöcke: Verschiedene Content-Bausteine pro Empfänger zusammensetzen
- Versandzeitpunkt: AI bestimmt den optimalen Sendezeitpunkt pro Person
Ergebnisse:
- 26 % höhere Öffnungsrate durch personalisierte Betreffzeilen
- 41 % höhere Klickrate durch relevante Inhalte
- 2x höherer Revenue per Email im Vergleich zu Batch-Versand
Tools
- Braze, Iterable: Enterprise-E-Mail mit AI-Personalisierung
- Klaviyo: E-Commerce-fokussiert mit Predictive Analytics
- Custom: LLM-API + eigene E-Mail-Engine für maximale Kontrolle
Product Recommendations
Recommendation-Typen
- Collaborative Filtering: "Kunden, die X kauften, kauften auch Y"
- Content-Based: Ähnliche Produkte basierend auf Eigenschaften
- Hybrid + LLM: Natürlichsprachliche Empfehlungen mit Kontext
Best Practices:
- Recommendations auf Produktseite, Warenkorb, E-Mail und Homepage platzieren
- Maximal 4–6 Empfehlungen zeigen (mehr = Überforderung)
- "Warum empfohlen?" erklären (Vertrauen + Transparenz)
- Cold-Start-Problem lösen: Neue Nutzer → Bestseller + demografische Daten
Impact
- Amazon: 35 % des Umsatzes durch Recommendations
- Netflix: 80 % der gestreamten Inhalte durch Empfehlungen
- B2B SaaS: 15–25 % Upsell-Steigerung durch Feature-Empfehlungen
A/B-Tests mit AI
Warum traditionelle A/B-Tests zu langsam sind
- Brauchbare Ergebnisse nach 2–4 Wochen
- Nur 2–3 Varianten gleichzeitig testbar
- Statische Zuweisung: 50/50 Split
AI-powered Testing (Multi-Armed Bandit)
- Dynamische Zuweisung: Traffic fließt automatisch zur besseren Variante
- 10–50 Varianten gleichzeitig testen
- Ergebnisse in Tagen statt Wochen
- Kontextuelle Bandits: Verschiedenen Nutzersegmenten verschiedene Gewinner zeigen
Tools: LaunchDarkly, Statsig, Eppo — alle mit AI-Features in 2026.
Personalisierung hat Grenzen: Vermeiden Sie den "Creepy Factor". Nutzer sollten sich verstanden fühlen, nicht überwacht. Transparenz darüber, welche Daten Sie nutzen, schafft Vertrauen.