1:1-Beziehungen in großem Maßstab durch detaillierte Kundendaten aufbauen

So verwandelst du Kundenprofildaten in personalisierte Erlebnisse

Alle Kund*innen möchten das Gefühl haben, deine absolute Priorität zu sein – und erwarten, dass du mit ihren sich wandelnden Vorlieben und Bedürfnissen Schritt hältst.

Vielleicht sind sie umgezogen und möchten Angebote für den nächstgelegenen Store erhalten. Vielleicht haben sie kürzlich signalisiert, dass sie lieber SMS als E-Mails bekommen. Oder sie kaufen nur dann, wenn ihnen in letzter Minute ein Rabatt angeboten wird.

Customer-Profile-Marketing macht diese sich verändernden Umstände nutzbar und verwandelt sie in Umsatz. Die Methode bündelt Echtzeit-Daten – wie vergangene Käufe, Surfverhalten und Kanal-Kundenengagement – in einer einheitlichen Sicht auf jede einzelne Person in deiner Zielgruppe.

Mit einem einheitlichen Kundenprofil kannst du mehrere Datenpunkte kombinieren, um das richtige Angebot zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal zu versenden. So nutzt du Kundenprofildaten für eine personalisierte Kundenansprache und steigerst den ROI aus jeder Marketing-Interaktion.

1. Dynamische Kundensegmentierung einrichten, die sich in Echtzeit aktualisiert

Ein Kundenprofil sollte wie ein Echtzeit-Protokoll der Interaktionen einer Person mit deiner Marke aussehen. Je detaillierter das Profil, desto mehr verrät es dir über Kaufabsichten, persönliche Vorlieben, Online-Verhalten und demografische Merkmale.

Um dieses Ziel zu erreichen, muss jedes einheitliche Kundenprofil Daten aus deinem gesamten Technologie-Stack in einer einzigen Ansicht zusammenführen – die auch mit deiner Omnichannel-Marketing-Automatisierungsplattform verknüpft ist.

Durch diese Konsolidierung kannst du dynamische Segmente erstellen und gezielt ansprechen – etwa neue Abonnent*innen, Kund*innen mit hohen Ausgaben, Personen, die auf Rabatte ansprechen, Kund*innen bestimmter Produktkategorien, kaufbereite Personen und viele mehr.

Dynamische Kundensegmentierung

Dynamische Segmente aktualisieren sich in Echtzeit, sobald Personen mit deiner Marke interagieren. Du definierst Regeln auf Basis von Attributen und Verhaltensweisen – und die Segmente wachsen oder schrumpfen, je nachdem welche neuen Daten hereinkommen.

Wenn jemand einen Kauf tätigt, auf eine SMS klickt oder Interesse an einem Produkt zeigt, wechselt das Profil dieser Person je nach deinen festgelegten Kriterien in Segmente hinein oder heraus. Diese Echtzeit-Anpassungen ermöglichen Nachrichten, die stets die aktuellen Bedürfnisse, Vorlieben und den Status jeder Person widerspiegeln.

Zum Beispiel:

Wer eine neutrale oder negative Bewertung hinterlässt, wird automatisch einem Abwanderungsrisikosegment zugeordnet und erhält besondere Aufmerksamkeit.
Wer einen bestimmten Ausgabenmeilenstein erreicht, wechselt automatisch in ein VIP-Segment mit exklusiven Angeboten.
Wer in den letzten fünf Tagen mindestens einmal einen Bezahlvorgang begonnen, aber nicht abgeschlossen hat, wird automatisch einem Segment mit hoher Kaufabsicht zugeordnet und erhält personalisierte Kampagnen basierend auf den jeweiligen Produktinteressen.

Wenn ein Kundenprofil sehr detailliert ist, kannst du maximal personalisierte Nachrichten senden – statt deine gesamte Liste mit Nachrichten zu überfluten, die nur für wenige relevant sind.

Die Beauty-Marke esmi Skin Minerals nutzt zum Beispiel interaktive Haut-Quizze, um personalisierte Skincare-Inhalte und weitere Nachrichten zu versenden, die auf den Lifecycle und das Kundenengagement-Level jeder Person zugeschnitten sind. Je mehr Daten generiert werden, desto gezielter entwickelt sich das Messaging weiter (EN) ↗ – von einfachen How-to-Guides für Neukund*innen bis hin zu zeitkritischen SMS-Nachbestellerinnerungen und Rabattcodes für Stammkund*innen.

Kundenpersona-Segmente

Kundenpersona-Segmente kombinieren Verhaltensdaten – wie Website-Besuche, Nachrichten-Kundenengagement, Kaufhäufigkeit und durchschnittlichen Bestellwert (AOV) – mit angegebenen Vorlieben und der Lifecycle-Phase. Das Ergebnis sind Kundensegmente, die deutlich nützlicher sind als solche, die sich allein auf demografische Daten stützen.

Kundenpersona-Segmente können zum Beispiel umfassen:

Millennial-Kund*innen mit hohem Umsatz auf Mobilgeräten: Kund*innen im Millennial-Alter mit hohem durchschnittlichem Bestellwert, die hauptsächlich mobil einkaufen
Bewertungsaffine Markenfans: Kund*innen, die häufig kaufen und weiterempfehlen und dabei eine bestimmte Anzahl positiver Bewertungen hinterlassen haben
Interessent*innen mit Fokus auf eine bestimmte Kategorie: Abonnent*innen, die noch keinen Kauf getätigt haben, aber regelmäßig eine bestimmte Produktkategorie durchstöbern
Inaktive In-Store-Kund*innen: Kund*innen, die in der Vergangenheit im Ladengeschäft eingekauft haben, aber schon länger nicht mehr aktiv waren

KI-Kundensegmentierung

KI-Kundensegmentierung ist eine Abrufmethode, mit der sich komplexe Segmente ganz einfach per Texteingabe in natürlicher Sprache erstellen lassen. Du beschreibst einfach, welche Personen du ansprechen möchtest – und die KI generiert das Segment automatisch für dich. So kannst du deine Segmente präziser gestalten und hochwertige Nachrichten mit weniger manuellem Aufwand versenden.

Wenn du KI zur Segmenterstellung nutzt, achte darauf:

Einwilligungsparameter in den Prompt aufzunehmen.
Die Spezifität des Segments auf ein konkretes Umsatzziel abzustimmen.
Die KI-Ausgaben vor dem Versand zu überprüfen.

Die Deckenmarke Saranoni nutzt KI, um Segmente für Kund*innen in bestimmten Regionen zu erstellen – und das Team spart dabei 10–30 Minuten (EN) ↗ pro Segment.

2. Kund*innen auf den Kanälen erreichen, die sie bevorzugen

Customer-Profile-Marketing dreht sich genauso sehr darum, wo deine Kund*innen interagieren, wie darum, wie sie es tun.

Die Customer Journey wird immer weniger linear: Laut Klaviyos Online-Shopping-Report nutzen 77 % der Omnichannel-Konsument*innen beim Kauf von nicht lebensnotwendigen Produkten oder Dienstleistungen drei bis vier Kanäle.

Deshalb wird es immer wichtiger zu verstehen, über welche Kanäle deine Kund*innen Nachrichten von deiner Marke erhalten möchten. Customer-Profile-Marketing bedeutet, Daten darüber zu speichern, wo Personen stöbern, mit Nachrichten interagieren und letztlich einen Kauf abschließen. Das Ergebnis dieser Daten nennt sich Kanal-Affinität.

Kanal-Affinität ist eine KI-gestützte, dynamische Sicht auf Kundenengagement- und Kaufverhalten. Wenn sich das Verhalten ändert – zum Beispiel wenn jemand aufhört, E-Mails zu öffnen, und stattdessen nach dem Download deiner App Push-Benachrichtigungen nutzt – aktualisiert sich das Profil automatisch. Deine Messaging-Strategie sollte das ebenfalls tun.

Mit Kanal-Affinitäts-Daten kannst du Kampagnensegmente erstellen und die Flow-Logik auf Basis der individuellen Kundenengagement-Muster jedes Profils anpassen. Das ermöglicht dir:

Personen zuerst auf ihrem bevorzugten Kanal anzusprechen, um die Kundenengagement-Raten zu steigern.
Die Ansprache anzupassen, wenn sich die Customer Journey verändert, und so Werbemüdigkeit zu reduzieren.
Bessere Mobile-Shopping-Erlebnisse zu schaffen, die das Klickverhalten bestimmter Segmente widerspiegeln.

Die Damenunterwäsche-Marke Thirdlove nutzt zum Beispiel die Kanal-Affinität in ihrem Warenkorbabbruch-Flow, um sicherzustellen, dass Omnichannel-Abonnent*innen die Nachricht dort erhalten, wo sie am wahrscheinlichsten reagieren – was zu einem deutlichen Umsatzwachstum durch Flows (EN) ↗ beiträgt.

"Wir möchten, dass unsere Kund*innen von uns hören, wenn sie es möchten und wenn sie bereit sind zu kaufen", sagt Leanne Chan, Senior Director of Growth and Retention bei Thirdlove. "Jetzt können wir das umsetzen – wir nehmen die Signale von all unseren verschiedenen Plattformen und bringen sie zusammen."

3. Wiederholungskäufe mit Predictive-Analytics-Marketing proaktiv fördern

Detaillierte Kundenprofile sind nicht nur eine Momentaufnahme vergangener Interaktionen. Sie sind auch ein Fenster in das, was jede Person wahrscheinlich als Nächstes tun wird.

Wenn du die richtigen Kundenprofildaten erfasst, kannst du Predictive Analytics einsetzen, die Verhalten antizipieren, zeitgerechte Kampagnen auslösen und personalisierte Angebote liefern.

Die Kanal-Affinität ist ein Beispiel dafür – aber es gibt noch viele weitere, die du in Kampagnensegmenten oder als Auslöser für automatisierte Flows nutzen kannst. Zum Beispiel:

Prognostizierter LTV: Der prognostizierte Lifetime Value schätzt den Gesamtumsatz, den jemand über die gesamte Beziehung mit deiner Marke generieren könnte. Er hilft dir, hochwertige Kund*innen zu identifizieren und Treueangebote oder exklusive Vorteile auf ihre Ausgabengewohnheiten zuzuschneiden.
Abwanderungsrisiko: Das prognostizierte Abwanderungsrisiko zeigt dir, wer am wahrscheinlichsten inaktiv wird – damit du diese Personen proaktiv über personalisierte Rückgewinnungs- oder Sunset-Flows wieder einbinden kannst.
Prognostiziertes nächstes Bestelldatum: Das prognostizierte nächste Bestelldatum sagt voraus, wann jemand voraussichtlich wieder kauft – damit du Angebote versendest, auf die diese Person bereit ist zu reagieren.

[FLAG FOR HUMAN REVIEW: Dollar-Betrag im Original (200 $) – bitte prüfen ob Anpassung für DE-Markt nötig] Der Fischhändler Svenfish nutzt Predictive-Analytics-Marketing, um hochwertige Kund*innen zu belohnen, deren Customer Lifetime Value mehr als 200 $ beträgt. Dadurch haben sie ihr Rückgewinnungssegment verkleinert und die Margen verbessert (EN) ↗.

Die Marke segmentiert Kund*innen außerdem nach Kaufhistorie, aktuellem Kundenengagement oder Interesse am tagesaktuellen Frischfangangebot. So können sie zielgerichtete Kampagnen nur an Kund*innen senden, die am wahrscheinlichsten mit einem Produkt interagieren – das reduziert unnötige Nachrichten und sorgt dafür, dass das Messaging persönlich wirkt.

4. Messaging an die Lifecycle-Phase anpassen

Klaviyos Bericht zur Zukunft des Verbraucher-Marketings 2025 zeigt: 74 % der Konsument*innen erwarten, dass Marken ihre Erlebnisse im Jahr 2025 personalisieren. Aber echte personalisierte Kundenansprache geht heute weit über die namentliche Ansprache hinaus – es geht um kontextuelles Customer-Lifecycle-Marketing.

Wenn du Kundenprofildaten wie Kaufhistorie, Surfverhalten, Kundenengagement und Predictive Analytics zentralisierst, kannst du die aktuelle Kaufabsicht jeder Person präzise einschätzen. Hier sind einige Tipps für das Targeting nach Lifecycle-Phase:

Teile relevante Bewertungen mit Personen in der Überlegungsphase. Wenn jemand ein Produkt mehrfach angeschaut hat, schick ihm oder ihr proaktiv eine Bewertung dieses Produkts – auf dem Kanal, auf dem eine Reaktion am wahrscheinlichsten ist. Die Raumduftmarke Happy Wax nutzt zum Beispiel KI, um automatisch die relevantesten Kundenbewertungen (EN) ↗ in ihre Warenkorbabbruch-E-Mails einzufügen.
Geh auf Bedenken in der Conversion-Phase ein. Wenn Personen kurz vor einer Kaufentscheidung stehen, lohnt es sich, ihnen Inhalte zu schicken, die informieren und gleichzeitig ihre Ausgabenbereitschaft berücksichtigen. Die Damenmodemarke Cara Cara nutzt zum Beispiel RFM-Segmentierung (EN) ↗, um abwanderungsgefährdeten Gruppen informative Inhalte zu schicken, während engagierte Kund*innen SMS oder schnelle Produkt-Updates erhalten.
Passe Post-Purchase-Nachrichten auf Basis von Kanal-Affinitäts-Daten an. Wenn jemandes Kanal-Affinität zeigt, dass E-Mails bevorzugt werden, möchte diese Person ihre Bestellbestätigungen wahrscheinlich per E-Mail erhalten – auch wenn die Mehrheit deiner Kund*innen Bestellbestätigungen per SMS bevorzugt.

Über den gesamten Customer Lifecycle hinweg nutzt die Beauty-Marke Tatti Lashes Textnachrichten, um Personen in entscheidenden Momenten anzusprechen. Sie haben SMS in ihre bestehenden Flows integriert und wenden Präferenzen der Abonnent*innen sowie verhaltensbasierte Splits an, um festzulegen, was jede Person erhält.

Abonnent*innen erhalten außerdem zum Geburtstag eine SMS mit einer persönlichen Nachricht und einem exklusiven Rabattcode. Und während des Black Friday erhalten Lash-Fans, die SMS abonniert haben, eine Textnachricht mit Frühzugang zu den besten Deals – ein starker Anreiz von einer Marke, die normalerweise keine Rabatte anbietet.

5. Noch persönlicher werden mit benutzerdefinierten Profileigenschaften

Wenn du viele Kundenprofildaten sammelst, eröffnet das eine spannende Möglichkeit: Daten zu nutzen, die einzigartig für dein Unternehmen sind.

Profileigenschaften wie die bisher besprochenen sind unabhängig von Branche oder Segment relevant: Kanal-Affinität, prognostizierter LTV und Abwanderungsrisiko, geöffnete und gelöste Support-Tickets, AOV, eingereichte Bewertungen, Treuepunkte und mehr.

Aber benutzerdefinierte Profileigenschaften geben dir die Möglichkeit, nahezu jede Art von Information über eine Kontaktperson zu erfassen und diese dann zu nutzen, um Inhalte anzupassen, Segmente zu erstellen oder deine Flows zu filtern. Das kann zu präziserem Targeting führen – und präziseres Targeting kann sich in höherem Umsatz und niedrigeren Kundenakquisitionskosten niederschlagen.

Die Dentalmarke Smile Brilliant zieht zum Beispiel über 150 benutzerdefinierte Profileigenschaften (EN) ↗ in ihr B2C CRM – viele davon über Formulare. Diese wertvollen Daten nutzen sie, um ihr Marketing für jede abonnierende Person maximal personalisiert zu gestalten.

Die Empfehlungs-Flows für Zahnärzt*innen von Smile Brilliant informieren Patient*innen zum Beispiel darüber, wenn ihre Zahnärztin oder ihr Zahnarzt Produkte für sie empfohlen hat. Die Marke setzt den Namen der Zahnärztin oder des Zahnarztes, den Praxisnamen, Produktnamen und mehr in jede Nachricht ein – mit Personalisierungs-Tags auf Basis der benutzerdefinierten Profileigenschaften jeder abonnierenden Person.

Kundenprofildaten mit einem B2C CRM effektiv nutzen

Customer-Profile-Marketing dreht sich nicht nur darum, Daten zu sammeln. Es geht darum, diese Daten zu nutzen, um bedeutungsvolle, personalisierte Interaktionen zu schaffen, die Umsatz generieren.

Mit integrierten Profildaten, Predictive Analytics und dynamischer Kundensegmentierung kannst du Kundenbedürfnisse antizipieren, Personen auf den Kanälen erreichen, auf denen sie am aktivsten sind, und Nachrichten liefern, die auf ihre individuelle Journey zugeschnitten sind. Mit dem Klaviyo B2C CRM gehen deine Nachrichten über das Einheitsformat hinaus – sie sind zielgerichtet, zeitgerecht und auf Wirkung ausgerichtet. Klaviyo ist das einzige B2C CRM, das darauf ausgelegt ist, personalisierte Cross-Channel-Journeys in großem Maßstab umzusetzen.

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