{"id":2291,"date":"2025-12-01T22:01:10","date_gmt":"2025-12-01T22:01:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/blog\/ki-und-first-party-daten-eine-synergie-fuer-den-geschaeftserfolg\/"},"modified":"2025-12-01T22:01:10","modified_gmt":"2025-12-01T22:01:10","slug":"ki-und-first-party-daten-eine-synergie-fuer-den-geschaeftserfolg","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/ki-und-first-party-daten-eine-synergie-fuer-den-geschaeftserfolg\/","title":{"rendered":"KI und First-Party-Daten: Eine Synergie f\u00fcr den Gesch\u00e4ftserfolg"},"content":{"rendered":"<p id=\"\">Heutzutage sprechen wir h\u00e4ufig \u00fcber First-Party-Daten, aber was genau sind sie? First-Party-Daten lassen sich in zwei Hauptkategorien unterteilen: <\/p>\n<ul id=\"\">\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Beobachtete Daten<\/strong>: Dazu geh\u00f6ren Informationen wie das Alter der Kunden, die bevorzugte Filiale, das Datum des letzten Kaufs, die gekauften Artikel und der ausgegebene Betrag. Diese aggregierten Daten k\u00f6nnen genutzt werden, um k\u00fcnstliche Intelligenz zu speisen und so personalisierte Nutzererlebnisse sowie pr\u00e4zise Vorhersagen zu erstellen. <\/li>\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Modellierte Daten<\/strong>: Diese Daten werden aus beobachteten Daten abgeleitet, jedoch mithilfe von Data-Mining-Techniken gewonnen. Beispielsweise ist es m\u00f6glich, alle Interaktionen eines Nutzers mit einer Website zu aggregieren, um dessen Hauptinteressen zu identifizieren, das Abwanderungsrisiko vorherzusagen oder zu bestimmen, welchem Cluster er angeh\u00f6rt \u2013 etwa ob er ein Top-Kunde oder ein loyaler Kunde ist. Dabei handelt es sich um modellierte First-Party-Daten, da sie aus der Modellierung beobachteter Daten hervorgehen, die zu extrem wichtigen Smart Labels werden. <\/li>\n<\/ul>\n<p id=\"\">Modelle, die in Unternehmen eingesetzt werden, um Informationen aus beobachteten Daten zu extrahieren, lassen sich in zwei gro\u00dfe Kategorien unterteilen: <strong id=\"\">Vorhersagemodelle und Erkennungsmodelle<\/strong>.<\/p>\n<ul id=\"\">\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Vorhersagemodelle: <\/strong>liefern unver\u00f6ffentlichte Informationen, die nicht explizit in den Daten enthalten sind. Ausgehend von historischen Daten oder der Beobachtung des Verhaltens anderer Kunden sagen diese Modelle das zuk\u00fcnftige Verhalten eines bestimmten Nutzers voraus. Sie k\u00f6nnen beispielsweise Fragen beantworten, ob Nutzer X wahrscheinlich einen Termin f\u00fcr eine Produktdemo vereinbaren wird oder wie viel Nutzer Y in den n\u00e4chsten Monaten ausgeben wird. Die im gesch\u00e4ftlichen Bereich am h\u00e4ufigsten verwendeten Vorhersagemodelle sind Klassifikationsmodelle (die Nutzer in bestimmte Kategorien einteilen: wird den Service kaufen\/wird den Service nicht kaufen) und Regressionsmodelle (die spezifische zuk\u00fcnftige Werte vorhersagen).   <\/li>\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Erkennungsmodelle<\/strong>: extrahieren den Daten inh\u00e4rente Merkmale, die mit blo\u00dfem Auge nicht erkennbar w\u00e4ren. Sie k\u00f6nnen beispielsweise den Kundentyp bestimmen (neu, Top-Kunde, abwanderungsgef\u00e4hrdet) oder das aktuelle Interesse eines Nutzers identifizieren. Zur Bestimmung des Kundentyps wird Clustering eingesetzt, wodurch Gruppen \u00e4hnlicher Nutzer gebildet werden. G\u00e4ngige Algorithmen f\u00fcr das Clustering sind K-Means, hierarchisches Clustering und DBscan. K-Means ist dabei der einfachste und am weitesten verbreitete Algorithmus.    <\/li>\n<\/ul>\n<p id=\"\">Erkennungsmodelle werden auch zur Identifizierung von Anomalien eingesetzt; Beispiele hierf\u00fcr sind ein abnormaler Anstieg der Sitzungen oder ein pl\u00f6tzlicher Anstieg des organischen Traffics auf der Website, die durch die Analyse von Zeitreihen erkannt werden. Um komplexe Fragen zu Kundendaten zu beantworten und Marketing- sowie Vertriebsstrategien zu optimieren, ist es entscheidend, den richtigen Algorithmus basierend auf Menge, Qualit\u00e4t und Art der verf\u00fcgbaren Daten zu w\u00e4hlen. Der beste Ansatz kann je nach spezifischen Gesch\u00e4ftsanforderungen und Anwendungskontext variieren.  <\/p>\n<h2 id=\"\">Vorhersage- und Erkennungsalgorithmen f\u00fcr Unternehmen.<\/h2>\n<p id=\"\">Die Analysemethoden, die im gesch\u00e4ftlichen Kontext die gr\u00f6\u00dfte Wirksamkeit und Wirkung zeigen, sind: Klassifikation, Regression, Clustering sowie eine Kombination aus NLP und Clustering.<\/p>\n<h3 id=\"\">Klassifikation<\/h3>\n<p id=\"\">Klassifikationsmodelle sch\u00e4tzen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Individuum einer bestimmten Klasse angeh\u00f6rt. Sie sind besonders n\u00fctzlich, um Entscheidungen auf der Grundlage pr\u00e4diktiver Daten zu treffen. Um beispielsweise festzustellen, ob ein Nutzer einen Newsletter abonnieren wird, sch\u00e4tzt der Algorithmus die Abonnementwahrscheinlichkeit basierend auf Variablen wie dem Browsing-Verhalten, dem verwendeten Ger\u00e4tetyp, dem Browser, der Gr\u00f6\u00dfe des Unternehmens, in dem er oder sie arbeitet, und dem letzten Website-Besuch. Ist die Wahrscheinlichkeit hoch, klassifiziert der Algorithmus den Nutzer als voraussichtlichen Abonnenten. Zudem identifiziert der Algorithmus die einflussreichsten Variablen im Modell und liefert so wesentliche Informationen zur Optimierung von Marketingstrategien.    <\/p>\n<h3 id=\"\">Regression<\/h3>\n<p id=\"\">Diese Analyse erm\u00f6glicht es, den Wert einer Variablen f\u00fcr ein Individuum auf der Grundlage historischer Daten zu sch\u00e4tzen. Beispielsweise l\u00e4sst sich durch die Analyse des vergangenen Verhaltens eines Nutzers und den Vergleich mit \u00e4hnlichen Nutzern vorhersagen, wie viele Produkte er in den n\u00e4chsten sechs Monaten kaufen wird. Auch hierbei handelt es sich um pr\u00e4diktive Algorithmen.  <\/p>\n<h3 id=\"\">Clustering<\/h3>\n<p id=\"\">Clustering ist eine Technik des un\u00fcberwachten maschinellen Lernens, die Individuen in Clustern gruppiert, sodass die Personen innerhalb einer Gruppe einander so \u00e4hnlich wie m\u00f6glich und von anderen Gruppen so verschieden wie m\u00f6glich sind. Diese Unterteilung ist n\u00fctzlich f\u00fcr gezielte Marketingma\u00dfnahmen. Clustering-Algorithmen treffen keine Vorhersagen, sondern heben intrinsische Merkmale von Individuen hervor. So lassen sich beispielsweise preisbewusste Kunden oder Premium-Kunden basierend auf ihren Eigenschaften, ihrem Verhalten, ihren Interessen und vergangenen Transaktionen identifizieren.  <\/p>\n<h3 id=\"\">NLP + Clustering<\/h3>\n<p id=\"\">Durch die Kombination von Algorithmen zur nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung (NLP) und Clustering k\u00f6nnen jedem Kunden oder Nutzer ein oder mehrere Interessen zugewiesen werden. Wenn man beispielsweise die Seitenaufrufe auf einer Website mit Tausenden von Themenseiten analysiert, kann man eine endlose Liste von Interessen vermeiden, indem man die Seiten in Makrokategorien clustert. Bei Bytek beginnt dieser Prozess mit einem NLP-Algorithmus, der den Inhalt der Seiten analysiert und versteht, gefolgt von einem Clustering-Algorithmus, der die Seiten nach Themen gruppiert. Dies erleichtert die Identifizierung von Nutzerinteressen f\u00fcr Marketingma\u00dfnahmen.  <\/p>\n<h2 id=\"\">Implementierung von Vorhersage- und Erkennungsalgorithmen im Unternehmen<\/h2>\n<p id=\"\">Die analysierten Algorithmen bilden die Grundpfeiler f\u00fcr die Entwicklung effektiver Strategien \u2013 nicht nur f\u00fcr Marketing und Vertrieb, sondern f\u00fcr das gesamte Unternehmen. Spezifische Beispiele f\u00fcr die Anwendung dieser Algorithmen in konkreten Gesch\u00e4ftskontexten werden in den folgenden Abschnitten vorgestellt. <\/p>\n<h3 id=\"\">Analyse von Abbruchpunkten in Onboarding-Prozessen.<\/h3>\n<p id=\"\">Durch die Nutzung von First-Party-Daten zur Speisung von Scoring- und Churn-Algorithmen kann ein Finanz- oder Versicherungsunternehmen mit einem vollst\u00e4ndig digitalen Prozess Schwachstellen in Onboarding-Prozessen identifizieren. Diese Analyse erm\u00f6glicht die Aktivierung gezielter Engagement- und R\u00fcckgewinnungsstrategien, wodurch die Konversionsraten in der Kundenakquise deutlich verbessert werden. <\/p>\n<p id=\"\">Scoring hilft dabei, die Konversionswahrscheinlichkeit eines Nutzers zu bestimmen, w\u00e4hrend der Churn-Algorithmus vorhersagt, ob der Nutzer im Begriff ist, den Onboarding-Pfad zu verlassen. Dies ist besonders n\u00fctzlich f\u00fcr Finanz- oder Versicherungsunternehmen, die \u00fcber digitale Onboarding-Funnel arbeiten. Ein Nutzer, der in den Onboarding-Prozess eintritt und basierend auf seinem Verhalten sowie dem anderer konvertierter Nutzer einen hohen Propensity-Score erh\u00e4lt, wird als wertvoller potenzieller Kunde mit einer hohen Wahrscheinlichkeit f\u00fcr die Er\u00f6ffnung eines Girokontos oder die Inanspruchnahme einer Beratung eingestuft.  <\/p>\n<p id=\"\">Steigt die Abwanderungsrate (Churn Rate) w\u00e4hrend des Browsing-Pfads des Nutzers an, deutet dies auf eine wahrscheinliche Unzufriedenheit hin, die auf Schwierigkeiten beim Auffinden von Dokumenten oder andere Probleme zur\u00fcckzuf\u00fchren sein k\u00f6nnte. In diesem Szenario signalisieren KI-Algorithmen, dass der Kunde zu wichtig ist, um ihn zu verlieren. Dies erm\u00f6glicht die Aktivierung von Retargeting-Strategien, E-Mail-Marketing, Personalisierung der Customer Experience, Mobile Marketing und anderen Taktiken, um die Abwanderungsrate zu senken und den Nutzer zur\u00fcck in den Konversions-Funnel zu f\u00fchren. <\/p>\n<h3 id=\"\">Warnung vor Kundenabwanderungsrisiko<\/h3>\n<p id=\"\">Eine weitere bedeutende Fallstudie betrifft die Implementierung eines Churn-Algorithmus f\u00fcr Bestandskunden durch eine Marke im Einzelhandel, die sowohl physisch als auch digital pr\u00e4sent ist.<\/p>\n<p id=\"\">Durch den Einsatz von KI-Technologien analysiert und interpretiert das Unternehmen die Verhaltensdaten der K\u00e4ufer und kategorisiert sie in spezifische Cluster. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht die Entwicklung und Umsetzung gezielter Loyalit\u00e4tsstrategien, die auf das Profil und die Bed\u00fcrfnisse jedes Clusters zugeschnitten sind, mit dem Ziel, Abwanderung effektiv zu verhindern und zu bek\u00e4mpfen. <\/p>\n<p id=\"\">F\u00fcr die Einzelhandelskette ist es essenziell, Top-Kunden zu binden \u2013 also jene, die h\u00e4ufig einkaufen, seit vielen Jahren loyal sind und nie aufgeh\u00f6rt haben, die physischen und digitalen Stores zu besuchen. Falls ein solcher Kunde die Gesch\u00e4fte \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum nicht mehr besucht, steigt die Abwanderungsrate und das Unternehmen erh\u00e4lt eine Anomalie-Benachrichtigung. In dieser Phase kann die Marke intervenieren, indem sie personalisierte E-Mails versendet und direkte Verkaufsaktionen ausl\u00f6st. Die F\u00e4higkeit, diese Operationen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab f\u00fcr Tausende von Kunden durchzuf\u00fchren, macht die Investition in k\u00fcnstliche Intelligenz hochgradig skalierbar und kosteneffizient.   <\/p>\n<h3 id=\"\">Prompt Engineering mit First-Party-Daten<\/h3>\n<p id=\"\">In der Welt der generativen KI berechnen Modelle statistisch die Wahrscheinlichkeit, dass ein Wort einem vorherigen Wort \u00e4hnelt. Eine Marketingagentur, die die Effektivit\u00e4t generativer KI maximieren m\u00f6chte, muss Nutzererlebnisse schaffen, die die Werte, Ziele und Zielgruppen der Kundenmarke pr\u00e4zise widerspiegeln. Dieser strategische Ansatz erm\u00f6glicht die Entwicklung innovativer und personalisierter L\u00f6sungen und stellt sicher, dass jede Kampagne perfekt auf die Markenidentit\u00e4t abgestimmt ist und authentisch bei der Kundenbasis ankommt, wobei das Potenzial der Technologie voll ausgesch\u00f6pft wird.  <\/p>\n<p id=\"\">Um dies zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, Prompts zu entwickeln, die die Werte des Kundenunternehmens, die Werte der Zielnutzer, deren Interessen, das Cluster, f\u00fcr das die Nachricht oder das Bild bestimmt ist, sowie den Tone of Voice des Unternehmens oder der Zielgruppe integrieren. Dieser Prozess erm\u00f6glicht die Erstellung von Inhalten, die die Zielgruppe effektiv ansprechen, da sie perfekt auf deren Erwartungen und Werte abgestimmt sind. <\/p>\n<p id=\"\">Auf diese Weise nutzen Sie generative KI wirklich effektiv, indem Sie sie mit Informationen instruieren, die aus Modellen stammen, welche das Maximum aus den verf\u00fcgbaren First-Party-Daten extrahiert haben \u2013 wie Zielcluster, Tone of Voice, Werte und Interessen.<\/p>\n<h3 id=\"\">Omnichannel-Personalisierung<\/h3>\n<p id=\"\">Im Bereich FMCG (Fast-Moving Consumer Goods) strebt ein Branchenf\u00fchrer danach, hochgradig personalisierte Inhalte f\u00fcr jeden Kommunikationskanal zu erstellen, in den investiert wird. Diese Strategie stellt sicher, dass die Werbebotschaft optimiert wird, um die Zielgruppe effektiv zu erreichen und anzusprechen, wodurch die Wirksamkeit der Kommunikation verbessert und der Return on Investment auf jeder genutzten Plattform maximiert wird. <\/p>\n<p id=\"\">Das Hauptziel ist die Implementierung einer effektiven Omnichannel-Personalisierung, die durch die Nutzung von First-Party-Daten und generativer k\u00fcnstlicher Intelligenz erm\u00f6glicht wird. Wenn beispielsweise die Analyse der historischen Kanalperformance zeigt, dass YouTube mit Kurzvideos f\u00fcr die Marke gut funktioniert, werden diese Informationen genutzt, um spezifische Video-Prompts zu erstellen. Wenn hingegen Beitr\u00e4ge mit Bildern auf Facebook besser abschneiden, werden Formatinformationen und KI-generierte Daten \u2013 wie Top-Kunden sowie deren Themen- und Produktinteressen \u2013 in den Prompt integriert. Dieser Prozess erm\u00f6glicht die Produktion von Inhalten, die auf die Zielgruppe, die Marke und den gew\u00e4hlten Kanal zugeschnitten sind, und gew\u00e4hrleistet so eine maximale Wirkung der Kampagne.   <\/p>\n<p id=\"\">Ohne First-Party-Daten oder effektive Modelle besteht bei der Nutzung generativer KI das Risiko, generische Inhalte mit geringer Performance und wenig Bezug zu den gesch\u00e4ftlichen Anforderungen zu produzieren.<\/p>\n<p id=\"\">Zudem ist es entscheidend, Softwarel\u00f6sungen und Plattformen zu w\u00e4hlen, die mit dem externen \u00d6kosystem verbunden sind, wie etwa Werbeplattformen, CRMs und Unternehmenswebsites. Ohne diese Verbindungen riskiert man, dass effektive Modelle auf Dashboards beschr\u00e4nkt bleiben und zwar interessante, aber nicht wirklich umsetzbare Analysen bieten. <\/p>\n<p id=\"\">Die Bytek Prediction Platform zielt darauf ab, dieses Problem zu l\u00f6sen, indem sie zentralisierte und integrierte First-Party-Daten mit propriet\u00e4ren Vorhersage- und Erkennungsalgorithmen kombiniert. Die gewonnenen Informationen werden dank Verbindungsmodulen in umsetzbare intelligente Attribute auf verschiedenen Marketingplattformen umgewandelt, wodurch eine maximale Kampagneneffektivit\u00e4t gew\u00e4hrleistet wird. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Heutzutage sprechen wir h\u00e4ufig \u00fcber First-Party-Daten, aber was genau sind sie? 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