Empfehlungssysteme sind eines der bekanntesten Gesichter der Personalisierung. Ob „Kunden, die X angesehen haben, kauften auch…“ bei Amazon oder personalisierte Filmvorschläge bei Netflix – solche Systeme sind mittlerweile im digitalen Alltag verankert. 2025 sind sie noch intelligenter und breitflächiger im Einsatz. KI-gestützte Empfehlungen haben sich zu einem wahren „Booster“ im E-Commerce entwickelt. Unternehmen analysieren das Kundenverhalten mit KI, erkennen Muster und erstellen persönliche Produktvorschläge sowie Shopping-Erlebnisse. Besonders Hyperpersonalisierung hebt das auf die nächste Stufe: Hier werden Empfehlungen in Echtzeit optimiert, kontinuierlich getestet und dynamisch angepasst. Beispielsweise kann die Reihenfolge der empfohlenen Produkte sich live ändern, wenn der Nutzer ein bestimmtes Produkt länger betrachtet – das System lernt sofort aus diesem Signal.

Dynamische Content-Anpassung stellt sicher, dass jeder Empfänger genau die Botschaft, das Angebot oder das Produkt sieht, das für ihn am relevantesten ist. Technisch werden hierzu Platzhalter in Kampagnen (E-Mails, Webseiten, Anzeigen) mit individuellen Inhalten aus dem CRM oder aus Echtzeit-Produktfeeds gefüllt. Ein klassisches Beispiel sind personalisierte Produktempfehlungen im E-Commerce: Basierend auf der bisherigen Browsing- und Kaufhistorie werden automatisch diejenigen Produkte in einer Mail oder auf der Startseite angezeigt, die zum individuellen Geschmack passen (z.B. „Ähnlich wie Ihr letzter Kauf“ oder „Empfohlen für Sie“-Sektionen). Auch Preise oder Rabatte können personalisiert werden – etwa exklusive Loyalty-Angebote für Vielkäufer. Im Reise- und Tourismus-Marketing sieht man z.B. dynamische Angebote, die vergangene Urlaube des Kunden aufgreifen („Wir haben neue Traumstrände für Sie, passend zu Ihrer letzten Reise nach Thailand“). Kontextuelle Personalisierung berücksichtigt zudem den aktuellen Kontext des Nutzers: Wetter, Standort, Uhrzeit oder Gerätetyp. So könnte ein Entertainment-Streamingdienst tagsüber andere Empfehlungen highlighten (Familienfilme für die Kinder am Nachmittag) als spätabends (Serien für Erwachsene), abhängig davon, wer wahrscheinlich gerade schaut.

Eine besonders wirkungsvolle Variante ist die Nutzung von personalisierten Medien: Dynamisch generierte Grafiken oder Videos, die für jeden Nutzer einzigartige Elemente enthalten (z.B. Name, vergangene Aktivitäten, Treuepunkte-Stand, persönliche Angebote). Solche individualisierten visuellen Inhalte stechen ins Auge und erhöhen nachweislich die Interaktion. All dies passiert automatisiert im Moment der Interaktion. Hier kommt die KI-Technologie ins Spiel (dazu mehr im nächsten Abschnitt): Mit Machine Learning lässt sich aus unzähligen Datenpunkten in Millisekunden entscheiden, welcher Content für diesen einen User gerade optimal ist. Im Ergebnis verschwimmt die Grenze zwischen Marketingkampagne und individuellem Beratungsgespräch – jede Ausspielung wird zum Unikat, abgestimmt auf den jeweiligen Empfänger und seinen Kontext.

Für Cross-Selling (ergänzende Produkte anbieten) und Upselling (höherwertige Produkte anbieten) sind solche personalisierten Empfehlungen Gold wert. Ein Kunde bekommt idealerweise genau die Zusatzangebote, die für ihn relevant sind, was die Wahrscheinlichkeit eines Zusatzkaufs deutlich erhöht. So zeigt etwa Spotify personalisierte Playlisten-Vorschläge an (Cross-Sell von mehr Content), oder ein B2B-Softwareanbieter empfiehlt im Kunden-Dashboard passende Zusatzmodule basierend auf der aktuellen Nutzung (Upsell). Unternehmen, die hier erfolgreich hyperpersonalisieren, treffen laut Studien viel eher den Geschmack der Kunden und regen Kaufabsichten stärker an.

Wichtig ist dabei die KI-gestützte kontinuierliche Optimierung. Zufriedene Kunden kommen wieder – was direkt den Customer Lifetime Value steigert. Beispielsweise hat Starbucks durch KI-personalisierte Angebote in seiner App erreicht, dass Kunden sich individuell abgeholt fühlen – mit über 400 000 Varianten an Nachrichten, die je nach Vorlieben und Kaufhistorie ausgespielt werden. Die Kunden „spüren“, dass die Marke sie versteht, was Loyalität schafft. Auch kleinere Unternehmen können via KI inzwischen sehr spezifische Empfehlungen generieren, etwa auf Basis von Ähnlichkeitsmodellen („Du könntest diesen Wein mögen, weil er dem von dir bewerteten ähnelt“). Eine Weinhandels-Plattform TastryAI geht sogar so weit, Kunden per KI Weine nach individuellem Geschmack zu empfehlen – nach einem kurzen Quiz werden Weine, die dem Profil entsprechen, vorgeschlagen, was die Kundenbindung massiv erhöht hat.

Die strategische Entwicklung hierbei: Empfehlungen werden nicht mehr isoliert in einem Kanal betrachtet, sondern ganzheitlich. Die „Next Best Offer“ kann über E-Mail, Website oder Chatbot ausgespielt werden – je nachdem, wo der Kunde grade aktiv ist (womit wir wieder bei Omnichannel wären). Somit verzahnt sich Cross-/Upselling mit Journey-Orchestration. Klar ist, dass personalisierte Empfehlungen zu den umsatzstärksten Personalisierungsmaßnahmen gehören. Damit solche Systeme erfolgreich bleiben, ist jedoch Vertrauen wichtig: Die Empfehlungen müssen hilfreich wirken, nicht manipulierend. Transparenz („Empfohlen aufgrund Ihres Kaufes von X“) kann hier dazu beitragen, dass Kunden die Personalisierung als Mehrwert und nicht als Bevormundung empfinden.