Die Ursachen: fehlende strategische Struktur, Unsicherheit im rechtlichen Rahmen und fragmentierte Systemlandschaften. Ein systematischer Aufbau datengestützter Kommunikation ist jedoch unter Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) realisierbar – und notwendig, um Relevanz und Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

1. Ausgangslage: Daten sind vorhanden – Strategien fehlen

In zahlreichen Unternehmen existieren bereits große Mengen an Kundendaten – in CRM-Systemen, Newsletter-Tools, Analyseplattformen oder Supportdatenbanken. Dennoch bleiben automatisierte Prozesse wie Onboarding-Strecken, anlassbezogene E-Mails oder personalisierte Follow-ups oft ungenutzt.

Die Ursachen: fehlende strategische Struktur, Unsicherheit im rechtlichen Rahmen und fragmentierte Systemlandschaften.

Ein systematischer Aufbau datengestützter Kommunikation ist jedoch unter Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) realisierbar – und notwendig, um Relevanz und Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

2. Der Paradigmenwechsel: Von Effizienz zu Relevanz

Automatisierung wurde lange primär zur Effizienzsteigerung eingesetzt. Inzwischen verlagert sich der Fokus auf Relevanz durch Personalisierung.

Standardisierte Serienmails mit generischen Inhalten erreichen kaum noch Aufmerksamkeit. Stattdessen wirken Botschaften dann, wenn sie individuell, zeitlich passend und kontextbezogen erscheinen.

Prinzipien:

• Weg von “Spray & Pray”
• Hin zu “Smart & Relevant”

3. Datenbasis: Welche Informationen für Hyperpersonalisierung nötig sind

Die DSGVO erlaubt die Verarbeitung personenbezogener Daten, wenn entweder eine explizite Einwilligung (Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO) oder ein berechtigtes Interesse (Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO) vorliegt.

Interne Quellen (rechtlich meist unproblematisch bei Bestandskunden):

• CRM-Profile (z. B. Name, Branche, Kundengruppe)
• Kauf- oder Supporthistorie
• Newsletter-Interaktionen (mit Tracking-Einwilligung)

Externe Quellen (nur mit Vorsicht und Transparenz):

• LinkedIn oder Firmenverzeichnisse (nur öffentlich zugängliche Geschäftsdaten)
• Websiteverhalten (nur nach aktiver Cookie-Zustimmung gemäß Art. 7 DSGVO)

Beispiele relevanter Datenfelder:

• Geburtstag oder Kaufdatum
• Interessen, Segmentzugehörigkeit
• Letzter Websitebesuch oder Produktansicht

Empfehlung: Vor der Nutzung: rechtliche Grundlage prüfen, Datenverarbeitungsverzeichnis aktualisieren.

4. Customer Journey und Touchpoints sichtbar machen

Eine fundierte Personalisierung erfordert vollständige Kenntnis der Kundenreise. Viele Organisationen unterschätzen die Anzahl der vorhandenen Berührungspunkte.

Ein systematisches Customer Journey Mapping zeigt:

• Wo potenzielle Kund auf Informationen stoßen
• Welche Auslöser (Trigger) für automatisierte Kommunikation geeignet sind
• Wo relevante Inhalte zur Verfügung stehen müssen

Alle identifizierten Kontaktpunkte sollten mit den verarbeiteten Daten dokumentiert und rechtlich bewertet werden.

5. Vertriebsautomatisierung – strukturiert entlang des Kundenzyklus

Vor dem Kauf:

• Relevanzbasiertes Lead-Scoring (z. B. basierend auf Anmeldeformularen, Interessen)
• Trigger-Mails nach wiederholtem Besuch bestimmter Inhalte (nur mit Consent)
• Kontextsensitive Kampagnen z. B. nach Branchenauswahl

Während des Kaufs:

• Inhaltlich angepasste Produktvorschläge
• Angebotsmails nach Interaktion mit Konfiguratoren oder Preisrechnern

Nach dem Kauf:

• Onboarding-Strecken mit Tipps oder Nutzungshinweisen
• Serviceerinnerungen, Zufriedenheitsabfragen
• Jahrestagsmails, Geburtstagsgrüße (nur mit dokumentierter Zustimmung)
• Automatisierte Upsell-Strecken (bei bestehender Kundenbeziehung zulässig)

6. Tools: Auswahl auf Basis von Strategie & Datenschutz

Die Auswahl geeigneter Tools darf nicht isoliert erfolgen, sondern basiert auf vier strategischen Grundelementen:

1. Saubere Datenbasis
2. Rechtliche Konformität und Nachweisführung
3. Klar definierte Customer Journey
4. Messbare Ziele und KPIs

DSGVO-konforme Tools:

• CleverReach (E-Mail-Automation, Server in Deutschland)
• Evalanche (Marketing Automation, DSGVO-konform, TÜV-zertifiziert)
• Sendinblue/Brevo (Rechenzentrum in Europa, ISO 27001-zertifiziert)
• Piwik PRO (Analytics mit DSGVO-Fokus, auch On-Premises)
• HubSpot (EU Hub) (nur mit EU-Rechenzentrum und AVV – individuelle Prüfung notwendig)

Vor dem Einsatz:

• Prüfung auf Drittlandtransfer (z. B. USA)
• Dokumentation der Verarbeitungszwecke
• Transparente Information in Datenschutzerklärung

7. Hyperpersonalisierung: Möglichkeiten und Grenzen

Erlaubt ist, was informierte Einwilligung hat oder für Vertragserfüllung erforderlich ist. Nicht erlaubt ist verdeckte Verhaltensanalyse ohne Zustimmung oder Profilbildung ohne erkennbaren Zweck.

Chancen:

• Passende Inhalte zur richtigen Zeit
• Automatisierte Empfehlungen, die wirklich helfen
• Stärkere Kundenbindung durch Relevanz

Grenzen:

• Keine Nutzung sensibler Daten ohne explizite Zustimmung (z. B. Gesundheitsdaten)
• Kein Retargeting ohne Cookie-Zustimmung
• Keine Profilbildung mit Drittquellen ohne Offenlegung

Beispiel – positiv: Geburtstagsgruß mit Gutschein bei bestehender Kundenbeziehung und dokumentierter Zustimmung → erhöht Kundenbindung.

Beispiel – negativ: Erkennung einer Schwangerschaft durch Analyse von Kaufverhalten → Profiling ohne ausdrückliche Einwilligung → rechtswidrig.

8. Erfolgsmessung: Fokus auf Wirkung, nicht auf Zahlenkosmetik

Öffnungsraten und Klickraten sind nur Indikatoren. Relevanter sind:

• Customer Lifetime Value (CLV)
• Trigger-Konversionsrate
• Kanalübergreifende Aktivitätsintensität
• Empfehlungsrate (Net Promoter Score)

Der Erfolg zeigt sich in wiederkehrenden Interaktionen und langfristiger Kundenbindung – nicht in kurzfristigen Öffnungszahlen.

9. Skalierung & Verbesserung

Automatisierung ist ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Empfohlen:

• Regelmäßige Validierung der Inhalte und Datenquellen
• Rückkopplung mit Vertrieb und Support
• Erweiterung um neue Trigger, Journeys und Formate

Wichtig: Jede neue Automatisierung muss erneut auf Rechtsgrundlage, Zweckbindung und Datenminimierung geprüft werden.

10. Anwendungsbereiche in der Praxis

Soloselbstständige

• Einstieg über DSGVO-konforme E-Mail-Automationstools
• Segmentierung über Interessenfelder

Kleine Unternehmen

• Kombination aus DSGVO-konformem CRM + automatisierten E-Mail-Workflows
• Integration mit DSGVO-sicheren Landingpages

Mittelstand & Großunternehmen

• Eigene Customer Data Platform (CDP)
• Strukturierte Trigger, kanalübergreifende Kommunikation
• Anonymisierung & Pseudonymisierung für Analysezwecke

Schlussgedanke: Datenschutz und Personalisierung schließen sich nicht aus

Hyperpersonalisierte Kundenkommunikation ist möglich – im Rahmen der DSGVO.

Voraussetzungen:

• Datenverarbeitung auf klarer Rechtsgrundlage
• Dokumentierte Prozesse
• Technische und organisatorische Maßnahmen zur Datensicherheit
• Strategisches Denken statt Tool-Fokus

Zentrale Erkenntnis: Nicht Masse, sondern Kontext, Zeitpunkt und Kanal bestimmen die Wirkung. Wer strukturiert vorgeht, schafft skalierbare Kundenbeziehungen – mit Relevanz, Transparenz und Vertrauen als Fundament.