Wie personalisierte Werbung das Konsumverhalten beeinflusst

KI als Baustein der Digital-Marketing-Strategie: Vorausschauende Analysen, Hyperpersonalisierung und Automatisierung

19.03.2025

Künstliche Intelligenz hebt die Fähigkeiten und Prozesse im Bereich digitales Marketing auf ein neues Level: Aus Personalisierung wird Hyperpersonalisierung, aus Effizienz wird Automatisierung. Personalisierte Werbung, die mithilfe von KI optimal ausgespielt wird, beeinflusst Kaufverhalten und Customer Engagement nachweislich – und ist somit für Handelsunternehmen ein wertvolles Instrument.

Personalisierte Anzeigen führen zu Kaufentscheidungen und Geschäftsbesuchen

Eine Metallnadel trifft präzise in die Mitte einer rot-weißen Zielscheibe, umgeben von weiteren, unscharfen Nadeln; copyright: Adobe Express, KI-generiert

Laut einer aktuellen Studie des Digitalverbands Bitkom hat personalisierte Werbung einen direkten Einfluss auf das Kaufverhalten der Verbraucherinnen und Verbraucher in Deutschland. Mehr als die Hälfte (54 Prozent) der Befragten hat bereits ein Produkt online gekauft, nachdem sie eine personalisierte Werbeanzeige dazu gesehen haben. Sogar 44 Prozent gaben an, aufgrund einer solchen Werbung ein Geschäft vor Ort besucht zu haben. Besonders oft begegnen Konsumentinnen und Konsumenten personalisierter Werbung in sozialen Netzwerken (54 Prozent), in Online-Shops (51 Prozent) sowie auf Suchmaschinen (45 Prozent).

Personalisierte Werbung wird in vielen Fällen als hilfreich wahrgenommen – insbesondere bei alltäglichen Produkten wie Lebensmitteln (36 Prozent), Kleidung (35 Prozent) und Unterhaltungsangeboten (33 Prozent). Hochpreisige oder individuelle Angebote wie Immobilien (21 Prozent) oder Finanzdienstleistungen (20 Prozent) werden jedoch seltener als nützlich empfunden.

Gerade für kleinere Unternehmen und solche in Nischenmärkten ist personalisierte Werbung besonders wichtig, um im Wettbewerb zu bestehen: Über 60 Prozent der Befragten sind der Meinung, dass diese Unternehmen ohne personalisierte Anzeigen ihre spezifischen Zielgruppen nicht so effektiv und kostengünstig erreichen könnten.

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Wie personalisierte Werbung das Consumer Engagement steigert

Auch international ist der Einfluss personalisierter Werbung auf das Konsumverhalten gut erforscht. Untersuchungen – 2024 zusammengefasst im Research Paper „Influence of Personalized Advertising on Consumer Engagement and Conversion Rates” und veröffentlicht im International Journal of Research in Engineering and Management – heben hervor, dass personalisierte Werbung das Consumer Engagement und Konversionsraten signifikant erhöht.

Unter Consumer Engagement versteht man die Interaktion zwischen Konsumentinnen und Konsumenten mit einer Marke, etwa durch Webseitenbesuche, Social-Media-Aktivitäten oder das Teilen von Inhalten. Personalisierte Werbung fördert diese Bindung, indem sie gezielt auf individuelle Präferenzen und Bedürfnisse eingeht. Personalisierte Handlungsaufforderungen (Call-to-Actions) schneiden doppelt so gut ab wie generische Varianten. Zudem ergab eine Analyse, dass 91 Prozent der Konsumentinnen und Konsumenten eher bei Marken einkaufen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Angebote machen.

Ein weiterer entscheidender Faktor ist die Wirkung personalisierter Werbung auf die Konversionsraten, also den Anteil der Kundinnen und Kunden, die nach einer Werbeinteraktion eine gewünschte Handlung ausführen – etwa einen Kauf tätigen. Hier generieren personalisierte E-Mail-Kampagnen sechsmal höhere Transaktionsraten als nicht-personalisierte Werbemails.

Methoden zur Personalisierung von Werbung

Personalisierte Werbung nutzt KI und Datenanalysen, um Werbeinhalte gezielt an die Bedürfnisse und das Verhalten der Kundinnen und Kunden anzupassen. Die folgenden Methoden helfen die Relevanz und Wirkung ihrer Anzeigen zu maximieren.

Datenbasierte Zielgruppenanalyse

Durch die Auswertung von Nutzerdaten wie Interessen, Kaufverhalten und demografischen Merkmalen können Unternehmen ihre Zielgruppen präzise segmentieren und passgenaue Werbebotschaften erstellen.

Retargeting und Remarketing

Mit Retargeting werden Nutzerinnen und Nutzer gezielt erneut angesprochen, die eine Website besucht oder ein Produkt angesehen, aber keinen Kauf getätigt haben – etwa durch personalisierte Anzeigen auf anderen Plattformen.

Zeitlich optimierte Werbeschaltung

Durch die Analyse des Nutzerverhaltens können Anzeigen zu den Zeiten ausgespielt werden, in denen die Wahrscheinlichkeit für eine Interaktion oder Kaufentscheidung am höchsten ist.

Personalisierte E-Mail-Kampagnen

Marketing-E-Mails mit individuell zugeschnittenen Inhalten, Produktempfehlungen oder Rabatten erhöhen die Relevanz für die Empfängerinnen und Empfänger und steigern so die Öffnungs- und Klickraten.

Predictive Analytics

KI-gestützte Analysen ermöglichen es, zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen, um Werbekampagnen proaktiv an die individuellen Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe anzupassen.

Dynamische Werbeanzeigen

Diese Anzeigen, sogenannte Dynamic Ads, passen sich automatisch an die jeweiligen Nutzerinnen und Nutzer an, indem sie Inhalte wie Bilder, Texte oder Produktvorschläge basierend auf individuellen Vorlieben oder bisherigen Interaktionen verändern.

Individualisierte Call-to-Actions

Personalisierte Handlungsaufforderungen, die auf das Nutzerverhalten oder die Interessen abgestimmt sind, führen nachweislich zu höheren Klickraten und mehr Konversionen.

Standortbasierte Werbung

Beim Geo-Targeting werden Werbeanzeigen gezielt an bestimmten Orten oder in spezifischen Regionen ausgespielt, um lokale Angebote oder Events zu bewerben oder um Passantinnen und Passanten in ein Geschäft zu locken.

Eine Hand hält ein Megafon und ragt durch ein Loch in einer roten Oberfläche; Copyright: Adobe Express, KI-generiert

Die Rolle von KI und Machine Learning für personalisiertes Marketing

Ein entscheidender Treiber der Personalisierung ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Laut Bitkom wird KI zunehmend für die Erstellung und Optimierung von Werbekampagnen genutzt. Von automatisierten Tests und Budgetanpassungen bis hin zu präzisen Zielgruppenanalysen ermöglicht KI eine hyperpersonalisierte Werbeansprache. Bitkom-Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder beschreibt dies als die "nächste Stufe des digitalen Marketings", bei der Echtzeit-Daten und Verhaltensanalysen genutzt werden, um Werbung noch zielgerichteter auszuspielen. KI ermöglicht prädiktive, also vorausschauende Analysen von Kaufverhalten oder Anzeigenperformances. Mit diesen Daten sagen Algorithmen zukünftiges Konsumverhalten oder den Erfolg von Werbekampagnen vorher. So können Marketingstrategien noch gezielter optimiert werden. KI unterstützt aber auch die kreative Seite des digitalen Marketings. Sprachmodelle helfen dabei, Marketingtexte, Produktinformationen, Werbeslogans oder CTAs zu erstellen. Auch Bilder, Videos oder Musik können mithilfe der KI-Tools kreiert oder bearbeitet werden.

Auch das internationale Research Paper betont die wachsende Bedeutung von KI für personalisierte Werbung. Unternehmen können durch den Einsatz von Machine Learning ihre Werbeinhalte in Echtzeit optimieren und damit die Relevanz und Effizienz ihrer Kampagnen deutlich steigern. Die dynamische Anpassung von Werbebotschaften basierend auf aktuellem Nutzerverhalten sorgt dafür, dass Konsumentinnen und Konsumenten genau die Angebote erhalten, die zu ihrem aktuellen Kaufinteresse passen.

Personalisierte Werbung und KI-Nutzung als Erfolgsfaktor fürs Marketing

Personalisierte Werbung beeinflusst nicht nur das allgemeine Consumer Engagement, die Markenwahrnehmung und die Kundenbindung, sondern wirkt sich auch positiv auf das Kaufverhalten und die Konversionsraten aus. Die Nutzung von KI und Machine Learning treibt diese Entwicklung weiter voran und ermöglicht mit weniger Ressourcen eine noch präzisere Ansprache der Konsumentinnen und Konsumenten. Für Unternehmen bedeutet dies eine Chance, ihre Marketingstrategien effizienter zu gestalten und langfristige Kundenbindungen zu stärken. Angesichts dieser Entwicklungen bleiben personalisierte Werbung sowie die Nutzung von KI unverzichtbare Instrumente im digitalen Marketing.

Für Handelsunternehmen bedeutet diese Entwicklung aber auch eine Herausforderung, nämlich das entsprechende Fachpersonal zu finden oder auszubilden. Die Bitkom-Studie zeigt auf, dass sich die Qualifikationsprofile der Marketingabteilungen entsprechend verändern: Zunehmend werden KI-Kompetenzen verlangt, Stichworte wie „ChatGPT“ oder „Prompt“ kommen in Stellenanzeigen häufiger vor. KI wird menschliche Expertise in absehbarer Zeit nicht ersetzen, aber sie wird sie ergänzen und Marketingprozesse effizienter gestalten.

Quellen: Bitkom-Pressemitteilung, Research Paper „Influence of Personalized Advertising on Consumer Engagement and Conversion Rates”

Portrait von Julia Pott, Mitglied der EuroShop-Redaktion, mit schulterlangen braunen Haaren, Kapuzenpullover und offenem Lächeln; copyright: beta-web GmbH

Das Porträt wurde KI-generiert.

Autorin: Julia Pott | EuroShop.mag

Julia Pott ist seit acht Jahren als Redakteurin im Retail-Bereich tätig – zunächst beim Fachmagazin iXtenso, zeitweise auch als Chefredakteurin. Heute verantwortet sie Konzeption, Redaktionsplan, Inhalte und Gestaltung des Online-Magazins EuroShop.mag im Auftrag der Messen EuroShop und EuroCIS. Ihre Beiträge verbinden redaktionelle Tiefe mit einem Gespür für Trends und Themen, die den Handel bewegen.