Kundeninformationen KI für bessere Marketingentscheidungen

Wie findest du raus, was die Kunden deines Kunden über dein Unternehmen und deine Marketingmaßnahmen denken?

 

Wenn man sich nicht gerade auf einen Kaffee trifft, kann man sie am besten anhand der Daten verstehen, die sie hinterlassen. Jeder Klick, jeder Seitenaufruf und jede Kennzahl zur Kundeninteraktion verrät was über ihre Interessen und ihre Kaufabsicht.

 

All diese digitalen Fingerabdrücke liefern jede Menge Daten zum Nutzerverhalten. Du fragst dich bestimmt, wie du diese Daten verfolgen und daraus datengestützte Erkenntnisse gewinnen kannst, die dein Marketing verbessern. Hier kommt die KI für Kundenerkenntnisse ins Spiel.

 

FullStory sagt, dass 87 % der Firmen Kundendaten sammeln, aber nur 25 % meinen, dass sie diese gut nutzen. Wenn du rohe Zahlen in klare, nützliche Erkenntnisse verwandeln kannst, bist du unter den besten 25 % – vor 75 % der Unternehmen.

 

Hier sind die Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die dir helfen, mühsame Arbeit zu vereinfachen, damit du dich auf die wichtigen Teile deiner Daten konzentrieren kannst. Du lernst eine klare, wiederholbare Methode kennen, um deine Daten zu analysieren und Erkenntnisse über deine Kunden zu gewinnen, die du zur Verbesserung deiner Marketingstrategien und zur Unterstützung deiner Entscheidungsfindung nutzen kannst.

 

Inhaltsübersicht

• Was sind Kundenerkenntnisse (und warum sind sie wichtig)?
• Wie du KI-Technologien nutzen kannst, um deine Kunden besser zu verstehen und dein Geschäft anzukurbeln.
• Wie man mit DashThis wichtige Kennzahlen zu Kundeninformationen im Blick behält
• Mach deine KPIs mit KI zu nützlichen Erkenntnissen

 

 

Was sind Kundenerkenntnisse (und warum sind sie wichtig)?

 

Kundeninformationen sind das, was wir aus Daten darüber lernen, wie Menschen handeln, wie sie Entscheidungen treffen und warum sie sich so entscheiden, wie sie es tun.

 

Das gilt sowohl für qualitative Daten aus der Praxis, wie zum Beispiel Stimmungsanalysen von Anrufprotokollen und Support-Tickets, als auch für quantitative Daten, wie zum Beispiel Engagement-Kennzahlen aus dem Vertriebsprozess. Hier konzentrieren wir uns auf quantitative Daten und darauf, wie du aus deinen Marketingdaten Kundenerkenntnisse gewinnen kannst.

 

Mit Hilfe von Kundenerkenntnissen kannst du Fragen zum digitalen Marketing beantworten, wie zum Beispiel:

• Was bedeutet die längere Verweildauer der Besucher unserer Produktseiten aus der LinkedIn-Kampagne für unsere Fähigkeit, die Bedürfnisse der Kunden durch unsere Texte zu erfüllen?
• Ein E-Mail-A/B-Test mit Kundenstimmen hat zu 40 % mehr Conversions geführt. Wie können wir diese Erkenntnis auf andere Berührungspunkte der Customer Journey anwenden?
• Gibt's einen neuen Trend in unseren letzten Kundeninteraktionen, den wir nutzen können, um unsere Marketing-Workflows für ein bestimmtes Kundensegment anzupassen?

 

Okay, aber wo passt generative KI da rein?

 

Wie Katie Robbert, Chefin von Trust Insights, im Podcast „Marketing Over Coffee ” sagt, ist das größte Problem bei den meisten Datenanalysen, dass sie nicht die Frage „Und was nun?” beantworten, indem sie die nächsten Schritte aufzeigen, die man machen kann. Sie meint: „Ich finde es echt nervig, wenn Leute über etwas reden und mir dann nicht sagen, was ich damit anfangen soll.”

 

Tools, die Kundendaten analysieren, lösen dieses Problem. Anstatt Marketingberichte zu studieren und Vermutungen anzustellen, finden sie Muster, erklären, was passiert, und schlagen nächste Schritte vor. Du bewegst dich weg vom reinen Verfolgen von Daten hin zum Verstehen dieser Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

 

So funktioniert es:

 

Angenommen, du schaust dir Social-Media-Ergebnisse an und stellst fest, dass LinkedIn Leads bringt, die dreimal so viel Zeit auf Produktseiten verbringen. Die KI erkennt das Muster und verbindet es mit Leuten, die sich intensiver informieren. Dann schlägt sie vor, detaillierte Produktseiten und Anleitungen für diese Leads zu veröffentlichen.

 

Bingo! Du hast gerade Rohdaten in einen klaren Aktionsplan verwandelt.

 

Wie du KI-Technologien nutzen kannst, um deine Kunden besser zu verstehen und dein Geschäft anzukurbeln.

 

Durch die Analyse des Kundenverhaltens und den Einsatz von KI zur Optimierung der Datenanalyse kannst du Muster erkennen und deine Marketingleistung verbessern.

 

Identifiziere Hindernisse für die Konversion

 

Nehmen wir mal an, du hast tagelang deine Landing Page optimiert. Du hast alle üblichen Conversion-Taktiken ausprobiert. Die Überschrift ist klar und der CTA sticht hervor. Trotzdem konvertiert dein Google Ads-Traffic nicht.

 

Das ist echt nervig. Aber es muss nicht so sein.

 

Anstatt zu raten, was das Problem ist, könnte die KI darauf hinweisen, dass der Traffic von Google Ads eine um 60 % geringere Formularausfüllrate als andere Kanäle hat, aber eine um 40 % höhere Klickrate.

 

Warum fragst du? Weitere Überprüfungen könnten zeigen, dass die Landing Page zwar gut war, aber der Text der Google-Anzeigen nicht entsprechend aktualisiert wurde.

 

Wenn du das manuell checkst, musst du zwischen Tools und Testszenarien hin und her springen und nach Fehlern wie nicht passenden Anzeigen, langen Ladezeiten, Formularproblemen und mobilen Störungen suchen. Du weißt erst, was schief läuft, wenn du die Tests machst.

 

Was wäre, wenn du direkt zur Antwort springen könntest? Hier kommt die KI-gestützte Analyse ins Spiel. Sie funktioniert für alle deine Marketingkennzahlen, erkennt Muster, die du vielleicht übersiehst, und reduziert Spekulationen. Da Umsatzwachstum auch 2026 noch oberste Priorität für CMOs hat, solltest du Conversion-Hindernisse schnell identifizieren und sie deinem Kunden oder Marketingteam melden.

 

KI hilft dir dabei, Leistungsprobleme frühzeitig zu erkennen. Wenn du sie frühzeitig entdeckst und Maßnahmen ergreifst, ist es einfacher, immer einen Schritt voraus zu sein, Kunden über Kampagnenprobleme auf dem Laufenden zu halten und zu zeigen, dass du deine Kampagne im Griff hast, was Kunden zu schätzen wissen.

 

Finde Möglichkeiten, um Kampagnen besser zu machen

 

KI kann dir nicht nur dabei helfen, Hindernisse zu erkennen, sondern auch die Performance deiner Kampagne zu optimieren.

 

Die DashThis-Funktion „Opportunity Lens“ könnte dir zum Beispiel zeigen, dass deine Pinterest-Kampagnen eine um 40 % höhere Conversion-Rate haben als andere Kanäle, was eine Chance für eine Umverteilung des Budgets sein könnte. Deine Meinung zählt aber immer noch. KI kann Muster erkennen, aber du entscheidest, ob Pinterest zu den Quartalszielen und der Marke deines Kunden passt, wenn man das Budget bedenkt.

 

Hol dir diese KI-Erkenntnisse mit deinen eigenen Daten! 

 

Das ist KI in Bestform. Sie zeigt dir Chancen, die du von Hand wahrscheinlich übersehen würdest, und du bringst das strategische Urteilsvermögen mit, um sie klug zu nutzen. Wende dieselbe Methode auf alle deine Kanäle gleichzeitig an, und du verbringst weniger Zeit damit, nach subtilen Zusammenhängen in den Daten zu suchen. So hast du mehr Zeit, um zu entscheiden, ob sie für deinen Kunden wichtig sind und was als Nächstes zu tun ist.

 

Omnichannel-Einblicke finden

 

Verschiedene Kanäle ziehen unterschiedliche Kundenverhalten an, und wenn du diese Muster verstehst, kannst du dein Budget besser verteilen und gleichzeitig personalisiertere Kundenerlebnisse bieten.

 

KI-Modelle vergleichen automatisch die Ergebnisse über verschiedene Kanäle hinweg und erkennen wichtige Verhaltensunterschiede, die dir vielleicht entgehen würden.

 

Wenn wir nochmal zu dem Beispiel der LinkedIn-Kampagne zurückkommen, könnte ein KI-Tool vorschlagen, mehr Geld für LinkedIn-Werbung auszugeben und gezieltere Produktinhalte zu veröffentlichen, um hochwertige Leads bei ihrer Entscheidung zu unterstützen, anstatt mehr Geld in Facebook als Hauptwerbekanal zu stecken.

 

Ohne KI-gesteuerte Analysen müsstest du Daten von mehreren Plattformen manuell exportieren, Engagement-Kennzahlen in Echtzeit abgleichen und Durchschnittswerte selbst berechnen. Außerdem müsstest du noch herausfinden, was das bedeutet und wie du es deinem Kunden erklären kannst.

 

Selbst wenn du ein erfahrener Datenanalyst bist, gibt es wahrscheinlich Besseres, womit du deine Zeit verbringen kannst.

 

Wie man mit DashThis wichtige Kennzahlen zu Kundeninformationen im Blick behält

 

Wie setzt du das um? Mach einfach Folgendes.

 

Schritt 1: Finde die wichtigen Kunden-KPIs

 

Fang mit einem klaren Geschäftsziel an

 

Bevor du dir die Kennzahlen anschaust, frag dich mal: Welche konkrete Frage zu meinen Kunden will ich eigentlich beantworten?

 

Deine KPIs funktionieren am besten, wenn sie direkt mit einer dieser geschäftlichen Fragen zusammenhängen.

 

Ziel	Wichtige Frage	Die 3 wichtigsten KPIs, die du im Auge behalten solltest
Akquisition	Wie kriegen wir Kunden?	Kundenakquisitionskosten (CAC) Conversion-Rate der Landing Page Conversion-Rate von Leads zu Kunden
Verlobung	Wie gehen die Kunden mit unseren Inhalten um?	Sitzungsdauer- E-Mail- und Anzeigen-Klickrate
Rückhaltung	Kommen die Kunden wieder?	Kundenbindungsrate (CRR) Kundenabwanderungsrate Wiederkaufrate
Zufriedenheit	Wie zufrieden sind die Kunden?	Net Promoter Score (NPS) Kundenzufriedenheitsindex (CSAT) Bearbeitungszeit für Support-Tickets
Einnahmen	Was ist jeder Kunde wert?	Kundenlebenszeitwert (CLV) Durchschnittlicher Bestellwert (AOV) CLV:CAC-Verhältnis

 

Man ist versucht, hier aufzuhören. Aber denk auch darüber nach, wer dieses dashboard nutzen wird, dashboard pass es an deren Bedürfnisse an, damit der Inhalt für deine Kunden relevant bleibt. Hier ein paar Beispiele:

• Marketingteams: Leistung nach Vertriebskanälen
• Vertriebsteam: Konzentrier dich auf die Qualität der Leads und den Zustand der Vertriebspipeline.
• Führungsteam: Wichtige Trends bei Umsatz und Wachstum
• Kundenserviceteam: Kennzahlen wie Kundenzufriedenheitswert und Bearbeitungszeit für Tickets.

 

Die KI von DashThis passt die Infos in deinem dashboard deine Bedürfnisse dashboard . Mit AI Insights Pro kannst du deine Zielgruppe und ihre Interessen beschreiben, und diese Infos beeinflussen dann die Analyse. So bekommst du klare Ergebnisse, die auch für Leute ohne technisches Wissen verständlich sind.

 

 

Schritt 2: Daten über Marketingkanäle hinweg zusammenführen

 

Wenn du ein klares Ziel vor Augen hast, ist es Zeit, deine Daten über alle Marketingkanäle hinweg zusammenzuführen. Normalerweise importierst du deine Daten manuell, indem du sie von jeder Plattform exportierst und überprüfst, ob alles passt. Aber mit einem Reporting-Tool wie DashThis kannst du Daten dashboard wenigen Minuten direkt aus deinen Marketing-Tools in dein dashboard importieren.

 

Mit der Berichtsautomatisierung ist es echt einfach, deine Daten in DashThis zu bekommen. Verbinde deine Marketing-Tools einmalig und gib den Zugriff frei – schon werden deine Kennzahlen dashboards in präsentationsfertigen dashboards angezeigt. Hast du Daten in einem benutzerdefinierten CRM oder einem Tool, das wir noch nicht integriert haben? Lade sie einfach als CSV-Datei hoch und schon kann es losgehen.

 

Schritt 3: Erstell ein dashboard die Leistung zu zeigen

 

Jetzt, wo du deine wichtigen KPIs und die Leute, die sie sehen müssen, herausgefunden hast, ist es Zeit, diese Daten so darzustellen, dass sie zum Handeln anregen.

 

Die meisten dashboards nutzlos, wenn sie zu reinen Datenspeichern werden. Das zeigen auch die Statistiken. In einer Umfrage von 2025 unter SaaS-Nutzern und Produktmanagement-Teams durch die Produktanalyseplattform Luzmo sagten 40 %, dass dashboards ihnen dashboards dabei helfen, bessere datengestützte Entscheidungen zu treffen, und 43 % umgehen sie, um Daten woanders zu analysieren, oft in Tabellenkalkulationen.

 

Das macht Sinn. Wenn du über 30 Datenpunkte verfolgst, fällt keiner davon besonders auf, und dein Team hört dashboard auf, das dashboard zu checken.

 

Wie erstellt man also ein nützliches dashboard? Fang mit einer Reihe von KPIs an, die auf dein Ziel und die Bedürfnisse deiner Zielgruppe abgestimmt sind. So hat jede Kennzahl eine klare Aufgabe, was die Entscheidungsfindung erleichtert.

 

DashThis macht diesen Schritt einfacher. Anstatt ein dashboard Grund dashboard neu zu erstellen, kannst du mit einer unserer über 50 Berichtsvorlagen beginnen, in denen die KPIs nach Zielen gruppiert sind. Jede Vorlage sorgt dafür, dass dashboard dein dashboard auf die wichtigen Kennzahlen dashboard , sodass du nicht ständig „noch eine weitere Kennzahl” hinzufügst und es überfüllst.

 

Mit unserer PPC-Berichtsvorlage kannst du die Performance anschaulich darstellen, indem du Google Ads-Kennzahlen neben Bing Ads-Daten und Landingpage-Ergebnissen zeigst:

 

Hol dir diese PPC-Berichtsvorlage mit deinen eigenen Daten!

 

Schritt 4: Nutze KI-Erkenntnisse, um deine Daten automatisch zu analysieren

 

Nachdem dein dashboard und die Daten reinströmen, ist es Zeit, mit KI nützliche Muster zu finden. Du musst nichts auf andere KI-Plattformen wie ChatGPT oder Claude exportieren und hochladen. DashThis hat eine integrierte KI, die Ergebnisse anzeigt und deine Daten direkt in deinem dashboard erklärt.

 

Mit der KI-Chat-Schnittstelle von DashThis (für Pro-Abonnenten verfügbar) kannst du eine Frage in einfacher Sprache stellen und bekommst sofort eine klare Antwort, anstatt Daten nach einer bestimmten Abfrage durchsuchen zu müssen. So kannst du deine Daten frei erkunden und dich auf die Fragen konzentrieren, die am wichtigsten sind.

 

Nehmen wir mal an, du vergleichst Conversion-Daten von Facebook-Anzeigen und LinkedIn-Kampagnen. Unsere KI kann dir praktische Tipps zu einem bestimmten Vergleichspunkt geben, wie Conversion- und Umsatzdaten für bestimmte Kanäle.

 

 

Mit der kostenlosen Version von DashThis AI kannst du deine Daten auf vier verschiedene Arten analysieren und sofort loslegen.

1. Fasse deine Daten zusammen
2. Die besten Chancen finden
3. Identifiziere Probleme, die Priorität haben
4. Hebt Erfolge hervor, um sie mit deinem Kunden zu feiern

 

Schritt 5: Mach was mit deinen Erkenntnissen

 

In diesem Schritt verwandelst du die gewonnenen Kundenerkenntnisse in praktische Erkenntnisse. Klingt kompliziert? Schauen wir uns das genauer an.

 

Die Datenanalyse umfasst ein paar wichtige Schritte:

1. Herausfinden, was passiert ist
2. Verstehen, warum es passiert ist,
3. Entscheiden, was als Nächstes zu tun ist.

 

Ja, das gilt für Erfolge und Rückschläge gleichermaßen. Bei einem Erfolg solltest du analysieren, was du in zukünftigen Kampagnen wiederholen kannst, um den Schwung beizubehalten. Bei einem Misserfolg solltest du herausfinden, warum es dazu gekommen ist, das Problem schnell beheben, erklären, was passiert ist, und deinem Kunden versichern, dass du die Situation im Griff hast.

 

Hier ist ein konkretes Beispiel. Stell dir vor, du leitest eine Agentur für bezahlte Werbung, die über deine Kanalstrategie berichtet. Die Käufe, die auf Facebook und LinkedIn zurückzuführen sind, sind zurückgegangen, und du möchtest herausfinden, warum.

 

Du könntest es so aufschlüsseln und in deinem Kundenbericht so kommunizieren:

 

Was ist denn passiert?

 

Die Konversionsrate bei LinkedIn-Anzeigen ist um 35 % zurückgegangen, und die Konversionsrate bei Facebook ist in 30 Tagen um 22 % gesunken, obwohl die Ausgaben gleich geblieben sind.

 

Warum hat sich das geändert?

 

Wir haben zwei wichtige Faktoren herausgefunden:

1. Mitte November haben wir auf Facebook auf breites Targeting ausgeweitet, um neue Zielgruppen zu testen. Die Reichweite stieg um 40 %, aber diese Zielgruppen konvertierten 20 % weniger als unsere vorherigen Segmente.
2. LinkedIn legt den Fokus auf Videos und reduziert die Sichtbarkeit unserer statischen Anzeigen um 30 %.

 

Die Conversion-Rate deiner Landing Page blieb stabil bei 4,2 %. Das Problem liegt bei der Ausrichtung der Anzeigen und dem Format der Werbemittel, nicht bei der Landing Page, die die Leute sehen, wenn sie draufklicken.

 

Was machen wir jetzt?

 

Wir empfehlen diese Schritte, um bis zum ersten Quartal 2026 90 % der Basis-Conversions zu erreichen.

1. Zurück zu bewährten Zielgruppensegmenten auf Facebook
2. Mach innerhalb von zwei Wochen drei verschiedene Videoanzeigen für LinkedIn.
3. A/B-Test: Probleme vs. Vorteile in der Werbebotschaft

 

Mach deine KPIs mit KI zu nützlichen Erkenntnissen

 

Kundeninformationen sorgen für Wachstum, und du solltest nicht stundenlang manuell analysieren müssen, um sie zu verstehen. KI-Tools machen die Daten schnell verständlich und zeigen Kunden klare nächste Schritte auf.

 

Mit DashThis kannst du Ergebnisse verfolgen und direkt Maßnahmen ergreifen – alles an einem Ort. Verbinde deine Datenquellen, lass die KI wichtige Punkte markieren und verbringe weniger Zeit mit Tabellenkalkulationen, damit du dich auf die Verbesserung deiner Kampagnen konzentrieren kannst.

 

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