Die Rolle von KI-gestützter Personalisierung im Wandel der Markenlandschaft

Der Aufstieg der KI-gestützten Personalisierung im Markenaufbau

Die jüngste Meldung, dass Zara Nike im Kantar BrandZ Ranking 2026 als wertvollste Modemarke der Welt abgelöst hat, markiert einen signifikanten Wendepunkt in der globalen Markenlandschaft. Mit einem Markenwert von 44,088 Milliarden US-Dollar und einem Wachstum von 18 % gegenüber dem Vorjahr positioniert sich Zara als Vorreiter einer neuen Ära, in der künstliche Intelligenz (KI) und personalisierte Einkaufserlebnisse zu zentralen Treibern des Markenwerts avancieren. Diese Entwicklung deutet darauf hin, dass KI-Personalisierung zunehmend zu einem eigenständigen Kanal für den Markenaufbau wird.

KI als Katalysator für Kundenerlebnisse

Die Analysten von Kantar heben Zara als ein "klares Beispiel" dafür hervor, wie Marken durch KI-gesteuerte, personalisierte Einkaufserlebnisse an Relevanz gewinnen können. Der Einsatz von generativer KI, beispielsweise durch virtuelle Anproben, die es App-Nutzern ermöglichen, personalisierte Avatare zu erstellen und Kleidung vor dem Kauf virtuell anzuprobieren, illustriert diese Entwicklung. Es wird ersichtlich, dass KI nicht mehr ausschließlich der operativen Effizienz dient, sondern auch maßgeblich die Gestaltung und das Erleben von Kundenerlebnissen prägt.

Die Prägung der Markenwahrnehmung durch Onsite-Personalisierung

Im aktuellen Marktumfeld erwarten Konsumenten von Marken, dass ihre Präferenzen und Verhaltensweisen verstanden werden. Studien zeigen, dass ein signifikanter Anteil der Verbraucher KI-Suchplattformen nutzt, um ihre Einkaufsreisen zu beginnen. Obwohl KI-Empfehlungen von einem Großteil der Konsumenten als nützlich erachtet werden, führt nur ein geringerer Prozentsatz dieser Empfehlungen tatsächlich zu einem Kaufabschluss. Diese Diskrepanz verdeutlicht, dass die Beeinflussung der Produktentdeckung durch KI zwar stark ist, das Vertrauen jedoch eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Empfehlungen in Käufe spielt.

Gezielte Angebote könnten weiterhin die am meisten geschätzte Form der Personalisierung darstellen. Die zunehmende Anwendung von KI verändert das Erscheinungsbild des personalisierten Einkaufens, wobei Vertrauen und Zuversicht in Marken weiterhin wichtige Faktoren für Kaufentscheidungen sind.

Personalisierung muss menschlich und nicht aufdringlich bleiben. KI ermöglicht es Marken, Personalisierung in größerem Maßstab zu betreiben, doch je automatisierter dieser Prozess wird, desto entscheidender werden Zurückhaltung und Relevanz.

Personalisierte Produktentdeckung versus personalisierte Werbung

Der Einfluss von KI erstreckt sich über die klassische Zielgruppenwerbung hinaus auf die personalisierte Produktentdeckung. Während Marken traditionell Anzeigen auf der Grundlage des früheren Verhaltens eines Konsumenten schalteten, unterstützt KI heute Käufer dabei, Produkte und Dienstleistungen zu identifizieren, die ihren Bedürfnissen und Absichten entsprechen.

Dies eröffnet erweiterte Möglichkeiten, da KI zu einem integralen Bestandteil des Kundenerlebnisses wird und nicht mehr ausschließlich als Werbeinstrument fungiert. Mit der Weiterentwicklung des KI-Ökosystems ist es von entscheidender Bedeutung, diese Technologien als Teil eines umfassenderen Kundenpfads zu betrachten und nicht nur als einen weiteren Kanal zur Ausspielung von Werbung.

Ein neues Risiko: Die Unsichtbarkeit durch KI

Produkte müssen von KI-Systemen verstanden werden, um zuverlässig empfohlen und vertrauenswürdig zu erscheinen. Markenbekanntheit, Werbung und Verpackung waren lange Zeit die Hauptfaktoren zur Beeinflussung von Käufern. In der KI-Welt müssen Marken jedoch sicherstellen, dass Produktinformationen klar und konsistent sind, damit Maschinen die Daten korrekt interpretieren können.

Wenn Produkte in KI-generierten Antworten nicht konsistent erscheinen, besteht das Risiko, in der kritischen Phase der Kaufentscheidung "unsichtbar" zu werden.

Google hat Richtlinien für Händler veröffentlicht, um Produktinformationen so zu strukturieren, dass sie auf KI-gesteuerten Oberflächen, einschließlich des KI-Modus in der Google-Suche, erscheinen. Laut Google liefert die Verwendung des Attributs "product_detail" den KI-Systemen strukturierte Informationen über bestimmte Produkte, was den Systemen hilft, jedes Produkt besser zu verstehen und es somit relevanten Kundensuchen zuzuordnen. Google erklärt: "Dieses Attribut bietet Kunden lesbare, strukturierte Daten und verbessert unsere Fähigkeit, einzelne Produkte basierend auf ihren Anfragen anzuzeigen."

Im Mai 2026 kündigte Google auch "AI Performance Insights" für das Merchant Center an, die Marken zeigen sollen, wie ihre Produkte auf verschiedenen KI-Plattformen, einschließlich AI Mode, AI Overviews und Gemini, entdeckt werden. Aus diesen Erkenntnissen können Händler "den Attributvollständigkeits-Score nutzen, um zu identifizieren, welchen ihrer Produkte diese strukturierten Produktattribute fehlen."

First-Party-Daten und Merchandising

Third-Party-Cookies verlieren für Marken an Relevanz, ein Umstand, der oft als "Cookiepocalypse" bezeichnet wird. Mit dem Verschwinden dieser Cookies gewinnen die Kundendaten der Einzelhändler zunehmend an Wert.

Einzelhändler sammeln First-Party-Daten von ihren Kunden, einschließlich Kaufhistorie, Surfverhalten und Produktpräferenzen. Das Problem besteht jedoch darin, dass ein Großteil dieser umfangreichen Informationssammlung unorganisiert ist und viele es versäumen, sie effektiv zu nutzen.

Durch Loyalitätsprogramme, Personalisierung und Retail Media können diese Daten für Marken wirklich wertvoll werden. Zum Beispiel können Loyalitätsprogramme Konsumenten dazu ermutigen, mehr zu interagieren und zu kaufen, während sie gleichzeitig mehr First-Party-Daten generieren. Die durch Loyalität gesammelten Daten können dann verwendet werden, um Angebote und Empfehlungen durch gezielte Anzeigen zu personalisieren.

Der Schlüssel liegt darin, dass all diese Elemente zusammenwirken und nicht isoliert funktionieren, mit dem Endziel, bessere Kundendaten zu erzielen, die zu verbessertem Retail Media Targeting und höheren Einnahmen führen.

First-Party-Daten entwickeln sich zu einer zentralen Verbindung zwischen Marketing, Merchandising und KI. Kundensignale, die personalisierte Angebote informieren, können Marken auch helfen, die Nachfrage zu verstehen und Produktempfehlungen zu verbessern, was potenzial zukünftige Sortimentsentscheidungen prägt.

Fazit und Ausblick

KI-Personalisierung ist bereits ein Instrument, das zur Verbesserung der Konversionsraten beiträgt. Zaras Aufstieg veranschaulicht das Potenzial dieses Ansatzes, doch Herausforderungen bezüglich Vertrauen, Sichtbarkeit und Datenqualität bleiben bestehen. Marketingverantwortliche müssen die Verknüpfung von KI-Personalisierung mit einer umfassenderen Kundenstrategie priorisieren. First-Party-Daten sind entscheidend, um Kundenpräferenzen zu verstehen, während strukturierte Produktinformationen die Entdeckung und Empfehlung von Produkten durch KI erleichtern können.

Mit der zunehmenden Integration von KI in Kundenerlebnisse sind Diskussionen darüber erforderlich, wie Marken eine höhere Relevanz und Personalisierung mit Transparenz und Vertrauen in Einklang bringen können. Wirtschafts- und Marketingführer aus verschiedenen Sektoren untersuchen, wie KI ihre Beziehungen zu Kunden neu gestaltet, sowie die umfassenderen Auswirkungen eines verantwortungsvollen KI-Einsatzes entlang des gesamten Kundenpfads. Dies sind nur einige der Themen, die die Gespräche auf den kommenden DMWF-Veranstaltungen weiterhin prägen werden.

KI könnte sich zu einem neuen Kanal für den Markenaufbau entwickeln, aber die bloße Integration der Technologie in den Einkaufsprozess wird nicht ausreichen. Marken müssen das Kundenvertrauen aufrechterhalten und relevante Erlebnisse bieten, um sicherzustellen, dass ihre Produkte im expandierenden KI-Ökosystem korrekt verstanden werden. Nur dann können Marken optimal positioniert sein, um gezielte Anzeigen in nachhaltigen Wert zu verwandeln.

Bibliographie

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