KI als Stimme zum Kunden: Kundenkommunikation und Marketing

Im Folgenden werden zentrale Anwendungsfelder von KI in Marketing und Kundenkommunikation vorgestellt. Zu jedem Bereich werden sowohl die Funktionsweise, der konkrete Nutzen für KMU, grundlegende Umsetzungsschritte sowie rechtliche und ethische Aspekte erläutert und anhand eines fiktiven Beispiels veranschaulicht.

Personalisierung und datengetriebenes Marketing

Datengetriebenes Marketing beschreibt einen Ansatz, bei dem Kommunikations- und Marketingentscheidungen nicht ausschließlich auf Erfahrungswerten oder Intuition beruhen, sondern auf der systematischen Auswertung vorhandener Daten. Ein zentrales Element ist dabei die Personalisierung. Sie bedeutet, dass Kund:innen nicht pauschal identische Inhalte erhalten, sondern Informationen, Angebote oder Hinweise, die zu ihren Interessen oder ihrem bisherigen Verhalten passen. KI kann in diesem Zusammenhang helfen, Muster in vorhandenen Kundendaten zu erkennen. Dazu zählen beispielsweise frühere Käufe, besuchte Seiten auf der Unternehmenswebseite, Reaktionen auf Newsletter oder frühere Kontaktanfragen. Auf Basis dieser Daten können Gruppen von Kund:innen gebildet werden, die ähnliche Interessen oder Bedürfnisse aufweisen. Diese Gruppierung erfolgt nicht willkürlich, sondern datenbasiert und nachvollziehbar. Für KMU liegt der Nutzen vor allem darin, Kommunikationsmaßnahmen gezielter einzusetzen. Statt breit gestreuter Werbung können Inhalte passgenauer bereitgestellt werden. Studien zeigen, dass personalisierte Kommunikation die Relevanz von Marketingmaßnahmen erhöhen und die Kundenbindung stärken kann, insbesondere wenn sie transparent und maßvoll eingesetzt wird [2].

Konkrete Umsetzung: Voraussetzung für personalisierte Kommunikation ist eine grundlegende Strukturierung der vorhandenen Kundendaten. KMU sollten zunächst erfassen, welche Daten bereits vorliegen, etwa Bestellhistorien, Newsletter-Anmeldungen oder Anfragen per E-Mail. Diese Daten müssen nicht umfangreich oder technisch komplex sein, sollten aber konsistent erfasst und gepflegt werden. Im nächsten Schritt ist eine klare Zieldefinition erforderlich: Soll die Kundenbindung gestärkt werden? Sollen bestimmte Produktgruppen besser erklärt werden? Oder sollen Serviceinformationen gezielter bereitgestellt werden? Erst auf dieser Grundlage sollte entschieden werden, wie KI unterstützend eingesetzt wird, etwa zur Bildung von Kundengruppen oder zur Auswertung von Reaktionsmustern. Wichtig ist, dass die KI lediglich Vorschläge liefert. Die Entscheidung darüber, welche Inhalte tatsächlich versendet oder angezeigt werden, bleibt beim Unternehmen.

Fiktives Beispiel: Ein regionales Online-Unternehmen für Haushaltswaren wertet aus, welche Produktkategorien Kund:innen in der Vergangenheit gekauft haben. Die KI-gestützte Analyse zeigt, dass sich bestimmte Kundengruppen regelmäßig für nachhaltige Reinigungsprodukte interessieren, während andere häufiger Küchen- oder Aufbewahrungsartikel kaufen. Auf dieser Grundlage werden Newsletter-Inhalte angepasst: Kund:innen mit Interesse an Reinigungsprodukten erhalten Informationen zu Nachfülllösungen und Anwendungstipps, andere Gruppen Hinweise auf neue Produktlinien oder saisonale Angebote. Die Inhalte werden vor dem Versand von Mitarbeitenden geprüft und bei Bedarf angepasst. Ziel ist es, relevante Informationen bereitzustellen, ohne Kund:innen mit irrelevanter Werbung zu überlasten.

Rechtliche und ethische Aspekte: Bei der Nutzung personenbezogener Kundendaten gelten in der Europäischen Union die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Dazu gehören insbesondere Transparenz gegenüber Kund:innen, eine klare Zweckbindung der Datennutzung sowie der Schutz personenbezogener Daten. Kund:innen müssen nachvollziehen können, warum sie bestimmte Inhalte erhalten. Darüber hinaus ist ein maßvoller Einsatz entscheidend: Übermäßige oder als „zu persönlich“ empfundene Ansprache kann Vertrauen beeinträchtigen. Der verantwortungsvolle Umgang mit Daten ist daher eine zentrale Voraussetzung für langfristigen Erfolg.

Predictive Analytics als Unterstützung für Entscheidungen

Predictive Analytics lässt sich als „vorausschauende Datenanalyse“ beschreiben [3]. Konkret werden gesammelte, vergangene Daten mit Hilfe von KI ausgewertet, um Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Entwicklungen abzuleiten. Hierbei werden große Datenmengen mithilfe statistischer Modelle und maschineller Lernverfahren analysiert, um Muster zu erkennen und daraus Prognosen abzuleiten [3]. In der Kundenkommunikation bedeutet dies zum Beispiel, einzuschätzen, welche Kund:innen mit hoher Wahrscheinlichkeit erneut einkaufen und welche wiederum das Unternehmen eher nicht mehr nutzen. Für KMU kann dies relevant sein, da Ressourcen für Marketing und Kundenbetreuung häufig begrenzt sind. Durch datenbasierte Einschätzungen können Maßnahmen gezielter geplant und Prioritäten besser gesetzt werden. Predictive Analytics wird zunehmend in der Forschung als sinnvoller Bestandteil datengetriebener Entscheidungen beschrieben, insbesondere wenn Vorhersagen mit betrieblichem Wissen kombiniert werden [3]. Wichtig ist aber, dass Predictive Analytics Wahrscheinlichkeiten und Hinweise liefert, aber keine sicheren Entscheidungen. Die Entscheidungen müssen von Menschen getroffen werden, die die Modelle und ihre Grenzen verstehen. Dies ist entscheidend, um falsche Schlussfolgerungen oder unfaire Behandlung von Kund:innen zu vermeiden.

Konkrete Umsetzung: Zunächst sollten KMU festlegen, welche Entscheidungen durch Prognosen unterstützt werden sollen. Mögliche Anwendungsfälle können die Kundenbindung, das Timing von Kampagnen oder die Unterteilung von Zielgruppen nach Ansprache. Anschließend müssen auch hier vorhandene, relevante Daten gesammelt und aufbereitet werden. Je nach Fragestellung umfasst dies Daten über Bestellverhalten, Kontaktpunkte, Interaktionen auf der Webseite oder auf den Newsletter. Nachdem diese Daten einheitlich vorliegen, kann das gewählte Modell mit den Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen; etwa Zusammenhänge zwischen geringer Kontaktfrequenz und späterer Abwanderung. Wichtig ist, dass die Ergebnisse nicht als automatische Handlungsanweisung verstanden werden, sondern als Zusatzinformation für menschliche Entscheidungen. Die Interpretation kann nur unter Berücksichtigung von Kontextwissen und den Zielen des Unternehmens erfolgen.

Fiktives Beispiel: Ein KMU im Dienstleistungssektor wertet vorliegende Daten über Vertragsverlängerungen, Kontaktfrequenzen und Serviceanfragen der letzten Jahre aus. Die KI‑gestützte Analyse zeigt, dass Kund:innen, die im letzten Jahr keine persönlichen oder digitalen Kontaktpunkte hatten, eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit aufweisen, ihren Vertrag nicht zu verlängern. Daraufhin erstellt das Marketingteam ein Programm gezielter Kontaktinitiativen: personalisierte E‑Mails mit Serviceangeboten, Einladungen zu Workshops und gezielte Beratungsangebote. Parallel dazu werden Budgets angepasst, indem Ressourcen auf die Kundengruppen konzentriert werden, die laut Prognose das höchste Risiko für Abwanderung zeigen. Die Ergebnisse der KI dienen hierbei als Fundament für menschliche Entscheidungsprozesse, die Entscheidungen über Maßnahmen, Botschaften und Budgets trifft das Team selbst.

Rechtliche und ethische Aspekte: Auch hier gelten in der EU die datenschutzrechtlichen Vorgaben der DSGVO, insbesondere müssen Zweckbindung, Transparenz und Rechtmäßigkeit der Verarbeitung aller Daten gewährleistet sein. Darüber hinaus sollten die Kund:innen im Sinne der Nachvollziehbarkeit darüber informiert werden, dass ihre Daten für Prognosemodelle genutzt werden mit der Möglichkeit, zu widersprechen. Die Prognosemodelle sollten regelmäßig überprüft werden, um Verzerrungen auf technischer als auch organisatorischer Ebene zu vermeiden. Auch nach der Interpretation der Prognosen muss Fairness garantiert werden: Die Vorhersagen dürfen nicht zu diskriminierenden oder intransparenten Maßnahmen führen, indem bspw. Kund:innen ohne Erklärung benachteiligt werden.

Automatisierte Content-Erstellung als Unterstützung der Kommunikation

Unter automatisierter Content-Erstellung versteht man den Einsatz von KI-gestützten Systemen bei der Erstellung von Texten, Bildern oder anderen Kommunikationsinhalten. KI-Systeme können beispielsweise Entwürfe für Produktbeschreibungen, Newsletter-Texte oder Social-Media-Beiträge vorschlagen. Diese Systeme nutzen Muster in vorhandenen Inhalten, um neue Vorschläge zu erstellen [4]. Damit übernehmen sie keine inhaltliche Verantwortung, sondern liefern Vorschläge, die von Menschen geprüft und weiterentwickelt werden müssen [1; 4]. Für KMU kann dies insbesondere bei regelmäßig wiederkehrenden oder zeitintensiven Aufgaben entlastend sein. Beispielsweise können KI-generierte Entwürfe als Ausgangspunkt für inhaltliche und stilistische Weiterentwicklungen durch Mitarbeitende dienen. Dadurch lässt sich Zeit sparen, ohne den kreativen oder strategischen Teil der Kommunikation aus menschlicher Hand zu geben.

Konkrete Umsetzung: Damit automatisierte Content-Erstellung erfolgreich ist, sollten KMU mehrere vorbereitende Schritte festlegen. Zuerst ist die Definition von Leitlinien zentral. Diese sollten dokumentieren, welche Tonalität, Markenwerte und rechtliche Rahmenbedingungen gelten, beispielsweise inklusive Formulierungen und Darstellen sowie fachliche Korrektheit der Aussagen. Anschließend müssen die Rollen im Rahmen der Qualitätskontrolle verantwortlich unter Mitarbeitenden etabliert werden, etwa zur Prüfung und Freigabe der Inhalte. Bevor das KI-Modell zur Generierung der gewünschten Inhalte eingesetzt wird, sollte die Datengrundlage des Modells geprüft werden: Da diese Modelle aus vorhandenen Daten lernen, müssen diese repräsentativ und aktuell sein, damit keine unbrauchbaren oder irreführenden Vorschläge entstehen. Zuletzt sollte sowohl intern als auch extern Transparent über die Nutzung einer KI kommuniziert werden. Um Missverständnisse und rechtliche Hürden zu vermeiden, sollte jederzeit klar sein, welche Inhalte KI-gestützt erstellt wurden und welche nicht. Dieser strukturierte Prozess ist für die Nutzung von KI zur Erstellung von Inhalten insbesondere wichtig, um zu verhindern, dass die Content-Erstellung zu einem undurchsichtigen Prozess wird und sichergestellt werden kann, dass Markenidentität, rechtliche Sicherheit und inhaltliche Glaubwürdigkeit gewahrt bleiben.

Fiktives Beispiel: Ein Start‑up im Bildungssektor nutzt KI, um erste Textentwürfe für Kursbeschreibungen, Social‑Media‑Posts und Newsletter‑Ankündigungen zu erzeugen. Für jeden Erstellungstyp sind sogenannte Prompt‑Regeln, also Vorgaben für die Eingabe an die KI, definiert. Diese spezifizieren die Zielgruppe (Studierende, Lehrende), den Tonfall (neutral, motivierend), die Länderversion (DE/EN) und rechtliche Hinweise (z. B. keine irreführenden Aussagen). Mitarbeitende prüfen die KI‑Entwürfe täglich. Sie überprüfen inhaltliche Richtigkeit, passen Sprache und Stil an und ergänzen fachliche Details. Bevor Inhalte veröffentlicht werden, durchlaufen sie mindestens zwei interne Prüfungsstufen. Dies stellt sicher, dass Inhalte korrekt, markenkonform und rechtlich unbedenklich sind.

Rechtliche und ethische Aspekte: Beim Einsatz automatisierter Content-Erstellung ist die Beachtung des Urheberrechts zentral: KI-generierte Inhalte dürfen keine geschützten Daten Dritter reproduzieren. Daher muss sichergestellt werden, dass die verwendeten Modelle rechtlich einwandfrei trainiert wurden und keine geschützten Texte, Bilder o.ä. ohne Lizenz genutzt werden. Die Inhalte müssen nach Redaktion sachlich korrekt und transparent sein, wodurch die menschliche Verantwortung eine zentrale Komponente darstellt. KI dient lediglich als Werkzeug, die Verantwortung liegt immer beim Menschen. Zuletzt sollte die eigene Markenidentität nicht im Konflikt mit den erstellten Inhalten stehen. Klare Leitlinien zu Sprache und Botschaften vermeiden irreführende Informationen oder Darstellungen und können neben einem Vertrauensverlust rechtliche Konsequenzen haben.

KI im Kundenservice: Chatbots und Assistenzsysteme

Im Kundenservice können KI-gestützte Programme wie Chatbots oder digitale Assistenzsysteme eingesetzt werden, um häufig wiederkehrende oder einfache Anfragen automatisiert zu beantworten. Chatbots sind Programme, die in natürlicher Sprache kommunizieren und auf Basis hinterlegter Informationen passende Antworten generieren. Sie werden insbesondere für standardisierte Fragen genutzt, etwa zu Öffnungszeiten, Lieferstatus oder häufig gestellten Servicefragen [6]. Forschungsergebnisse zu Chatbot‑Einsatz in KMU zeigen, dass Benutzerzufriedenheit und Effizienz steigen können, wenn Chatbots gut implementiert und nahtlos in bestehende Kommunikationskanäle integriert sind [4; 5]. Gleichzeitig ist die Akzeptanz von Chatbots stark davon abhängig, dass sie nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung zu menschlichem Service wahrgenommen werden [5].

Konkrete Umsetzung: Auch hier empfiehlt sich ein schrittweiser Einstieg. Zuerst sollte mit der Analyse der Anfragen begonnen werden, indem erfasst wird, welche Anfragen/ Anliegen wiederholt auftreten. Diese eignen sich besonders gut für die Automatisierung im Rahmen eines Pilotprojekts. Dabei sollte auch der Umfang des KI-Systems festgelegt werden: welche Anliegen kann der Chatbot eigenständig beantworten, ab wann soll eine Weiterleitung an menschliche Mitarbeitende erfolgen? Anschließend besteht hier die Herausforderung, das KI-System in die bestehenden Kommunikationskanäle einzubetten. Dies kann beispielsweise die Webseite oder Messenger-Dienste umfassen. Im Rahmen dieser Einbettung sind wiederholte Kontrollen notwendig, um Funktionalität, Antwortqualität und Regelungen zu überprüfen. Schließlich ist Transparenz gegenüber Kund:innen relevant. Sie sollten klar darüber informiert werden, dass sie mit einem KI-System interagieren, inklusive der Vorteile. Gleichzeitig sollten sie jederzeit die Möglichkeit haben, an einen menschlichen Ansprechpartner weitergeleitet zu werden. Diese Maßnahmen fördern letztlich nicht nur die technische Funktionalität, sondern auch die Akzeptanz der Technologie bei Mitarbeitenden und Kund:innen.

Fiktives Beispiel: Ein kleines Einzelhandelsunternehmen implementiert einen KI‑Chatbot auf der eigenen Webseite und im Online‑Shop, der rund um die Uhr grundlegende Fragen zu Öffnungszeiten, Lieferfristen, Rückgaberegeln und Produktverfügbarkeit beantwortet. Der Chatbot wurde zunächst im Team getestet, um gängige Fragen zu identifizieren und Eskalationsgrenzen festzulegen. Sobald ein Anliegen komplexer wird, etwa Rückerstattungsfälle oder technische Probleme, wird die Anfrage automatisch an ein menschliches Serviceteam weitergeleitet. Kund:innen sehen immer einen Hinweis, dass sie mit einem automatisierten System kommunizieren, und erhalten klare Optionen, zur persönlichen Beratung weitergeleitet zu werden.

Rechtliche und ethische Aspekte: Auch hier greifen die EU-weiten Vorgaben der DSGVO bezüglich Datenschutz und Transparenz, da die personenbezogenen Daten, die im Rahmen der Kommunikation anfallen, geschützt und sicher verarbeitet werden müssen. Sensible Anliegen, bspw. Beschwerden mit persönlichen Daten, dürfen nicht ausschließlich durch KI beantwortet werden, sondern erfordern menschliche Kontrolle. Sowohl rechtlich als auch ethisch besteht ein hoher Anspruch an Transparenz beim Einsatz von Chatbots. Kund:innen müssen informiert werden, dass sie mit einem automatisierten System interagieren. Indem dessen Möglichkeiten und Grenzen offen kommuniziert werden, wird verdeutlicht, dass Chatbots menschlichen Service nicht ersetzen, sondern lediglich ergänzen. Dies fördert Vertrauen und reduziert Frustration bei Nutzer:innen [5; 6].

Fazit

Der Einsatz von KI in Marketing und Kundenkommunikation bietet KMU die Möglichkeit, Marketing- und Kommunikationsprozesse datenbasierter, effizienter und kundenorientierter zu gestalten. Der größte Nutzen entsteht dort, wo diese Technologien als unterstützende Werkzeuge verstanden werden, die menschliche Expertise ergänzen und entlasten, statt diese zu ersetzen. Voraussetzungen sind klare Zieldefinitionen und Datenstrategien, methodisch saubere Auswertungen und Interpretationen durch Mitarbeitende, transparente Kommunikation sowohl intern als auch gegenüber Kund:innen sowie ein verantwortungsvoller und datenschutzkonformer Umgang mit Informationen. KI ersetzt weder strategische Entscheidungen noch persönliche Kundenbeziehungen, kann aber dazu beitragen, mit begrenzten Ressourcen konsistente, nachvollziehbare und kundenorientierte Kommunikation zu gestalten. 

Literatur
[1] McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. W. W. Norton & Company.
[2] Kumar, V., Ashraf, A. R., & Nadeem, W. (2024). AI-powered marketing: What, where, and how? International Journal of Information Management, 77, 102783.
[3] Akpe, O. E. E., Mgbame, A. C., Ogbuefi, E., Abayomi, A. A., & Adeyelu, O. O. (2023). Predictive Analytics and Scenario Modeling for SME Survival and Competitiveness. Journal of Frontiers in Multidisciplinary Research, 2(1), 101–112.
[4] Salih, S., Husain, O., Almohamedh, R. M., Hashim, A. H. A., Elshafie, H., & Motwakel, A. (2025). From Ideation to Execution: Unleashing the Power of Generative AI in Modern Digital Marketing and Customer Engagement-A Systematic Literature Review and Case Study. Array, 100630.
[5] Cordero, J., Barba-Guaman, L., & Guamán, F. (2022). Use of chatbots for customer service in MSMEs. Applied Computing and Informatics.
[6] Ehsani, K. L., Mehedi, M. H. K., & Rasel, A. A. (2023). A Comparative Analysis of Customer Service Chatbots: Efficiency, Usability and Application. In 2023 Computer Applications & Technological Solutions (CATS). IEEE.