Customer Engagement – „Hyperpersonalisierung“ in der Versicherungsbranche

Durch den Einsatz von Marketing Automation können wiederkehrende Marketingaufgaben in der Versicherungsbranche automatisiert und IT-gestützt durchgeführt werden. Neben der Steigerung von Effizienz und Effektivität können Ziele wie die Erhöhung der Kundenbindung und des Kundenvertrauens sowie die Verbesserung der personalisierten Kundenkommunikation entlang der Customer Journey erreicht werden.

Doch wie können noch bessere Kundenerlebnisse geschaffen werden? Die Lösung könnten individuellere Angebote durch Hyperpersonalisierung sein.

Warum Hyperpersonalisierung?

Maßgeschneiderte und individuelle Angebote für Kundinnen und Kunden gehören mittlerweile zum Standardrepertoire vieler Versicherer. Um eine bessere Kundenbindung und Kundennähe zu erreichen, ist es jedoch nicht nur wichtig, einzelne Produkte zu kombinieren und anzubieten, sondern vielmehr die Interaktion mit dem Kunden zu personalisieren.

Hier kommt das Thema Hyperpersonalisierung, auch One-to-One-Marketing genannt, ins Spiel. Kundinnen und Kunden sollen individuell betrachtet werden und durch die Kombination von Echtzeitdaten und KI automatisch speziell auf sie zugeschnittene Inhalte, Produkte oder Dienstleistungen angezeigt bekommen. Ziel ist es, den einzelnen Kunden durch seine Datenhistorie besser kennen zu lernen und durch Hyperpersonalisierung gezielt auf seine Bedürfnisse und Wünsche einzugehen bzw. ihm die Informationen zukommen zu lassen, die für ihn relevant sein könnten. Eine Flut von E-Mails und Push-Nachrichten an die Kunden wird nicht der richtige Weg sein, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Vielmehr geht es darum, den Kundinnen und Kunden mit Hilfe der verfügbaren Daten in den Mittelpunkt der Aktivitäten des Versicherers zu stellen und ihm damit das Gefühl zu geben, keine 0815-Kundin oder -Kunde zu sein.

Wenn es um Hyperpersonalisierung geht, sollte vielmehr individueller auf die einzelne Kundin der den einzelnen Kunden eingegangen werden.

Gründe für Hyperpersonalisierung gegenüber „klassischer“ Personalisierung

Angenommen, der Kunde Max Maier hat seine Privathaftpflichtversicherung von der Partnerpolice auf eine Familienpolice umgestellt, da er nun auch seine kleine Tochter mitversichern möchte. Der Versicherer könnte ihm nun einen klassischen Standardtext per E-Mail schicken: „Hallo Max, schön, dass du deinen Versicherungsschutz umgestellt hast. Unten findest du deinen neuen Beitrag und die Details zu deiner Erweiterung.“ Da der Versicherer nun aber die Tochter von Max kennt und durch die Auswertung seiner Daten erfahren hat, dass Max seine Tochter zusätzlich versichern möchte, könnte er im Sinne der Hyperpersonalisierung in das obige Schreiben auch noch folgenden Text integrieren. Max wird zusätzlich zu seinem erfreulichen Ereignis beglückwünscht und nebenbei über eine Kinderpolice informiert. Mit einem Klick auf den Link in der Mail gelangt Max direkt in sein Kundenportal, wo er neben den Informationen auch einen bereits vorausgefüllten Tarifrechner mit einer Empfehlung für seinen perfekten Versicherungsschutz vorfindet, den er noch anpassen und anschließend direkt und unkompliziert abschließen kann.

Kundinnen und Kunden können durch Hyperpersonalisierung auf ihrer Customer Journey begleitet werden und bei Kenntnis von Meilensteinen wie Geburt eines Kindes, Hochzeit, Hausbau oder anderen Ereignissen mit entsprechenden Informationen versorgt werden. Darauf aufbauend werden den Kundinnen und Kunden die nächsten besten Aktionen und Themen (Next Best Action) aufgezeigt, von denen sie bisher noch nichts wussten.

Vermeidung von Informationsüberflutung

Heutzutage sind Kundinnen und Kunden oft mit einer Fülle von Informationen und Angeboten konfrontiert. Hyperpersonalisierung kann helfen, der Kundschaft nur die für sie relevanten Informationen und Angebote zukommen zu lassen und so eine Informationsüberflutung zu vermeiden. Zudem fühlen sich Kundinnen und Kunden vom Versicherer besser verstanden, was die Kundenzufriedenheit erhöhen kann.

Erkennen von Pain Points

Jede kundin und jeder Kunde hat eigene Wünsche, Vorstellungen und Erwartungen in bestimmten Lebenssituationen. Kundinnen und Kunden aufgrund ähnlicher Lebensstile in verschiedene Segmente einzuteilen, wird auf Dauer nicht der richtige Weg sein, damit sie sich abgeholt und verstanden fühlen. Versicherer müssen auf Basis von Historie und Erfahrungen Pain Points erkennen und positive Kundenerlebnisse schaffen. Der fünfte Newsletter zum Thema Hausratversicherung für Kunden in Mietwohnungen wird nicht zielführend sein. Vielmehr kann auf dem letzten Kundenkontakt aufgebaut werden, um entsprechende Informationen zu verteilen.

Mehr Kundendaten – mehr Personalisierung

Kundinnen und Kunden sollten nicht pauschal kontaktiert werden, wenn eine neue Kampagne ansteht. Vielmehr ist die Berücksichtigung der Kundenhistorie sowie der aktuellen Kundensituation ein möglicher und zielführender Weg, um den optimalen Zeitpunkt für die Kundenansprache zu finden. Wenn Kundinnen und Kunden sich verstanden und gut aufgehoben fühlen und zum richtigen Zeitpunkt über die richtigen Kanäle angesprochen werden, kann die Kundenbindung gestärkt werden. Je mehr Kundendaten zur Verfügung stehen, desto genauer und individueller kann die Personalisierung erfolgen. Die Herausforderung besteht darin, bei wenigen Kundendaten trotzdem relevante Inhalte zu liefern. Hier können ähnliche Kundendaten aus den gleichen Segmenten helfen, bis mehr Daten für eine Verfeinerung und bessere Personalisierung zur Verfügung stehen.

Herausforderungen

Der Einsatz von KI

Bei der Hyperpersonalisierung werden große Mengen an Kundendaten verarbeitet. KI kann dabei helfen, indem sie Algorithmen zur Datenanalyse und -verarbeitung einsetzt. Dadurch können Kundenpräferenzen und Kundenverhalten genauer identifiziert werden. Darüber hinaus können große Datenmengen durch den Einsatz von KI in Echtzeit analysiert werden, so dass personalisierte Empfehlungen und Angebote auf der Grundlage des aktuellen Verhaltens und der Interessen des Kunden unmittelbar angepasst werden können. Mithilfe von KI-Techniken wie maschinellem Lernen können Versicherer Prognosemodelle erstellen, um das künftige Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen. Dies ermöglicht eine proaktive Personalisierung, die Kundenbedürfnisse antizipiert und positive Kundenerfahrungen schafft.

Aufbau einer datengetriebenen Unternehmenskultur

Um eine erfolgreiche Hyperpersonalisierungsstrategie umsetzen zu können und den Kundinnen und Kunden mit entsprechend personalisierten Inhalten zu versorgen, muss eine datengetriebene Kultur und Strategie im Unternehmen vorhanden sein beziehungsweise aufgebaut werden. Voraussetzung dafür ist, dass Kundendaten nicht in verschiedenen Silos gespeichert werden, sondern in eine konsolidierende Datenbasis überführt und entsprechend im Unternehmen geteilt und verfügbar gemacht werden.

Vertrauen gewinnen

Während personalisierte Angebote einen Mehrwert für Kundinnen und Kunden bieten können, besteht gleichzeitig die Gefahr, dass Kundinnen und Kunden sich unwohl fühlen, wenn sie das Gefühl haben, dass ihre Privatsphäre verletzt wird oder dass ihre persönlichen Daten für andere Zwecke missbraucht werden.

Die Erhebung und Nutzung umfangreicher personenbezogener Daten zur Hyperpersonalisierung kann Datenschutzprobleme aufwerfen und erfordert die Einhaltung strenger Datenschutzvorschriften. Dies ist besonders wichtig in einer Zeit, in der Datenschutzfragen in der öffentlichen Diskussion stehen. Kundinenn und Kunden wollen heute mehr denn je die Kontrolle über ihre Daten behalten.

Der Aufbau und die Pflege von Kundenvertrauen und Transparenz sind entscheidend, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Dies gilt insbesondere für die Verarbeitung von Gesundheitsdaten, bei der die Kundinnen und Kunden der Versicherungsbranche seit Jahren große Vorbehalte haben.

Fazit

Der Trend zur Hyperpersonalisierung zeigt auch in der Versicherungsbranche deutlich nach oben. Versicherungsunternehmen müssen eine vertrauensvolle Geschäftsbeziehung zu ihren Kundinnen und Kunden aufbauen und sie durch personalisierte Interaktionen und Erlebnisse an sich binden.

Kundinnen und Kunden müssen individuell angesprochen werden und durch das gewonnene Vertrauen auch bereit sein, ihre Daten mit dem Versicherer zu teilen - ganz nach dem Prinzip „Data for Value“.