Hyperpersonalisierung in der Versicherungsbranche ist ein transformativer Ansatz, der fortschrittliche Datenanalyse und kundenorientierte Strategien nutzt, um maßgeschneiderte Versicherungsprodukte und -dienstleistungen anzubieten. Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, die richtigen Produkte zur richtigen Zeit über die passenden Kanäle bereitzustellen, wodurch die Kundenbindung gestärkt und die Kosten der Akquisition und Bindung signifikant gesenkt werden. Um eine solche Strategie der Hyperpersonalisierung zu verfolgen, müssen Versicherungsunternehmen drei verschiedene Anforderungen erfüllen:
- Umfassende Datennutzung: Die Grundlage der Hyperpersonalisierung liegt in der systematischen Nutzung großer Datensätze. Versicherer verlassen sich zunehmend auf detaillierte/ granulare Kundendaten, einschließlich Verhaltens-, Finanz-, Gesundheits- und IoT-Daten von mobilen Endgeräten, um ein tieferes Verständnis des individuellen Kundenverhaltens zu gewinnen.
- Kundenorientierte Organisation: Eine erfolgreiche Hyperpersonalisierung erfordert eine unternehmensweite Ausrichtung auf den Kunden und ganzheitliche End-to-End-Kundenreisen. Dies beinhaltet die Echtzeit-Anpassung von „Next-Best-Offer“-Strategien basierend auf Kundeninteraktionen über digitale und persönliche Kanäle hinweg.
- Fortgeschrittene IT- und Datenplattformen: Eine robuste IT-Infrastruktur ist unerlässlich für die effiziente Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. KI-gesteuerte Analyseplattformen werden verwendet, um Möglichkeiten für personalisierte Interaktionen sowie das dazugehörige erfolgsversprechende Ansprachekonzept zu identifizieren. Dies ermöglicht es Versicherern dynamische Preise und Produktempfehlungen anzubieten, die exakt auf die individuellen Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind.
Vorteile der Hyperpersonalisierung
Es ergeben sich klare und erhebliche Vorteile durch den Einsatz der Hyperpersonalisierung:
- Umsatzwachstum: Durch verbesserte Konversionsraten, höhere Kundenbindung, gesteigertes Cross-Selling sowie der Nutzung dynamischer Preise zur Margensteigerung kann die Hyperpersonalisierung den Kundenumsatz signifikant steigern.
- Kostenreduzierung: Hyperpersonalisierung senkt auch die Kosten für Kundengewinnung und -bindung, indem in Kundenprozesse alle bereits vorhandenen Kundendaten vorausgefüllt werden, um hierdurch effiziente Kundenservice-Interaktionen zu ermöglichen.
- Optimierte Risikoselektion: Der Zugriff auf umfassende Kundendaten ermöglicht eine präzisere Risikobewertung und Underwriting-Entscheidungen, was letztendlich zu einer verbesserten Rentabilität führt. Dies stellt einen wichtigen Werttreiber dar, der noch weitgehend unterschätzt wird. Daher ist es nicht überraschend, dass Studien zu dem Schluss kamen, dass „gut umgesetzte Hyperpersonalisierung den achtfachen Return on Investment der Marketingausgaben liefern und den Umsatz um 10 % oder mehr steigern kann“.
Internationale Beispiele für Hyperpersonalisierung
Es gibt bereits zahlreiche Beispiele, in denen Elemente der Hyperpersonalisierung eingesetzt werden.
In den USA werden LLM-Modelle auf den betrieblichen Altersvorsorgeplattformen für die 401(k)-Sparpläne eingesetzt, um die Kommunikation sowie den gesamten Marketing- und Serviceansatz besser auf die jeweiligen Zielgruppen abzustimmen. Dazu zählen die Nutzung prädiktiver Analysen zur besseren Abschätzung des individuellen Sparverhaltens, gezielte Gamification zur Erhöhung der Kundenbindung und Augmented Reality zur anschaulichen Präsentation von Finanzplänen sowie deren Entwicklung – vollständig abgestimmt auf Sprache, Stil und Design des jeweiligen Kundensegments.
Die globale Vitality-Plattform für Gesundheit und Wohlbefinden, gegründet von der südafrikanischen Versicherungsgesellschaft Discovery, zeigt, wie eine Datenplattform aufgebaut werden kann, um umfassende Echtzeit-Kundendaten zu sammeln, Kunden bei ihreren Gesundheitsthemen zu unterstützen und einen Fokus auf effektive Prävention zu legen.
Eines der interessantesten Beispiele für Hyperpersonalisierung ist die Zusammenarbeit zwischen dem in Singapur ansässigen Versicherungsunternehmen Income Protection und Peak3, das von Experten aus den Bereichen Versicherung, Digital und Technologie gegründet wurde. Peak3 integriert moderne Lösungen in Versicherungs-Kernsysteme und Vertriebskanäle , um die Performance von Versicherern, MGAs (Assekuradeure) und Versicherungsvermittlern zu steigern. Die Kundendatenplattform erlaubt es den hilft Versicherungsunternehmen ihre Hyperpersonalisierungsstrategien zu verfolgen, indem sie alle Kunden-Datenpunkte kombiniert und den Kunden durch einen gut durchdachten Marketing-Trichter steuert. Ein konkretes Beispiel für die Nutzung der Peak3 Plattform ist SNACK, das flexible Mikro-Versicherungsprodukte anbietet, die sich an den Lebensstil anpassen, um die Versicherungsrelevanz insbesondere bei jüngeren Zielgruppen wie der Generation Z zu erhöhen. SNACK-App-Nutzer erhalten mit jedem Einkauf bei Partnerunternehmen Mikroversicherungen im Bereich Einkommensschutzes (oder wie man in Deutschland seltsamerweise eher sagt – Arbeitskraftabsicherung). Über die Zeit entsteht so ein gewisser Basis-Schutz, der später gezielt ausgebaut wird, indem der Kunde darauf aufmerksam gemacht, dass dieser alleine nicht ausreicht, um einen echten Schutz vor widrigen Lebensereignissen zu haben. Der Kunde wird daher als reifer Lead an einen persönlichen Vertriebspartner weitergeleitet, der sich um das Up- & Cross-Selling kümmert.
Beispiele aus Deutschland
Auch in Deutschland gibt es weitere Beispiele für eine stärkere Hyperpersonalisierung von Versicherungsangeboten.
- KFZ: HUK COBURG als Marktführer in der Kfz Versicherung hat prädiktive Analysen in seinem Telematik-Angebot implementiert und ist nun in der Lage, seinen Kunden wesentlich gezieltere Angebote mit dazu passendender Kommunikation bereitzustellen. In Zeiten erheblicher Prämienerhöhungen infolge hoher Inflation kann die HUK dank eines deutlich besseren Verständnisses des jeweiligen Risikoprofils Prämienreduzierungen von bis zu 30 % anbieten.
- Hausrat- und Gebäudeversicherungen mit Smart-Home-Integration: Versicherer arbeiten mit Smart-Home-Anbietern zusammen, um Prämienrabatte für Kunden anzubieten, die Sicherheitssysteme (z. B. Rauchmelder, Wassermelder, Alarmanlagen) installiert haben. Diese Systeme können auch Echtzeitdaten liefern, die dem Versicherer helfen, potenzielle Risiken besser zu bewerten und im Schadensfall schneller zu reagieren.
- Lebensversicherungen mit flexiblen Anpassungsmöglichkeiten: Neue Lebensversicherungsprodukte ermöglichen es Kunden, ihre Deckung und Prämien dynamisch an veränderte Lebensumstände (z. B. Heirat, Geburt eines Kindes, Jobwechsel) anzupassen. Dies geschieht oft über digitale Plattformen, die eine schnelle und unkomplizierte Anpassung ermöglichen, anstatt neue Verträge abschließen zu müssen.
- Reiseversicherungen mit situationsbezogenen Angeboten: Reiseversicherer können personalisierte Angebote basierend auf dem Reiseziel, der Reisedauer, den geplanten Aktivitäten und dem individuellen Risikoprofil des Reisenden unterbreiten. Zum Beispiel könnten Angebote für Bergsteigerversicherungen für eine Wanderreise in den Alpen oder spezielle Deckungen für Extremsportarten während eines Abenteuerurlaubs gemacht werden.
Wie Versicherer die Hyperpersonalisierung implementieren können
Abschließend lässt sich festhalten, dass für eine erfolgreiche Umsetzung der Hyperpersonalisierung Versicherer insbesondere zwei Handlungsfelder adressieren müssen:
Zum einen sollten sie konsequent situative Relevanz schaffen, indem sie externe Auslöser wie Saisonalität (Reisen, Skifahren, Radfahren) oder Lebensereignisse (Heirat, Geburt, Beförderung) nutzen und den Kunden nicht sofort mit Verkaufsangeboten konfrontieren, sondern zunächst informieren und begleiten. Die Entwicklung von Leads und Produktangeboten sollte schrittweise und zielgruppenspezifisch erfolgen – etwa durch die Anpassung von Versicherungsschutz und Laufzeiten an unterschiedliche Bedürfnisse wie Budget- oder Premiumkunden. Die gesamte Kundenakquisitionsstrategie sollte sich am Customer Journey Management und dem Customer Lifetime Value orientieren, wobei das Einstiegsprodukt als Anker für die weitere Kundenbindung dient.
Zum anderen ist es entscheidend die technologischen Voraussetzungen zu schaffen: Es gilt, eine leistungsfähige Datenintegration und Analysefähigkeit zu etablieren, um granulare Echtzeitdaten zu erfassen und für personalisierte Produkt- und Preiskombinationen zu nutzen. Eine modulare, flexible Produkt-Engine ist ebenso erforderlich wie eine Kernplattform, die Echtzeit-Transaktionen und Backend-Automatisierung unterstützt. Nur so können innovative Risikobewertungsmodelle, Automatisierung und Dunkelverarbeitung realisiert werden – und damit das volle Potenzial der Hyperpersonalisierung gehoben werden.