In Zeiten steigender Customer Acquisition Costs und stagnierender Budgets rückt Retention Marketing immer stärker in den Fokus. Wer es schafft, bestehende Kunden zu binden, ihre Loyalität zu stärken und ihren Customer Lifetime Value (CLV) zu maximieren, verschafft sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Doch viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass operative Prozesse im Retention Marketing aufwendig, fehleranfällig und nicht skalierbar sind. Hier setzt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (AI) und speziell Agentic AI an.
Agentic AI ist eine neue Form der AI, die nicht nur analysiert und vorhersagt, sondern auch eigenständig handelt, plant und Entscheidungen trifft. In diesem Beitrag beleuchten wir, wie AI und Agentic AI die Arbeitsprozesse im Retention Marketing vereinfachen und optimieren können, welche Tools zur Verfügung stehen, welche Use Cases es bereits gibt, welche Einsparpotenziale realistisch sind, und wie Unternehmen sich organisatorisch darauf vorbereiten sollten.
Was ist Agentic AI und wie unterscheidet sie sich von klassischer AI?
Klassische AI-Anwendungen im Marketing arbeiten meist reaktiv: Sie liefern Vorhersagen oder Empfehlungen, die von Menschen interpretiert und umgesetzt werden müssen. Agentic AI geht einen Schritt weiter. Diese Form der AI handelt eigenständig im Rahmen definierter Ziele und Regeln. Sie kombiniert Planung, Analyse, Kommunikation und Ausführung in einem System.
Ein Beispiel: Statt nur eine Abwanderungswahrscheinlichkeit zu berechnen, erkennt ein Agent ein Churn-Risiko, erstellt eine personalisierte Kampagne, wählt den besten Versandzeitpunkt und Kanal und analysiert die Wirksamkeit – alles autonom. Das bedeutet: weniger manuelle Arbeit, schnellere Reaktionszeiten und kontinuierliche Optimierung in Echtzeit.
Status Quo im Retention Marketing: Herausforderungen und Pain Points
Retention Marketing ist oft durch folgende Herausforderungen geprägt:
- Manuelle Segmentierung: Regelbasierte Segmentierungen sind unflexibel und wartungsintensiv.
- Starre Journeys: Marketing-Automation-Pläne sind oft statisch und schwer zu ändern.
- Fehlende Personalisierung: Inhalte werden häufig generisch ausgespielt.
- Kanal-Silos: E-Mail, App, SMS und Onsite-Kommunikation laufen getrennt voneinander.
- Aufwändige Reports: Die Auswertung von Kampagnen ist zeitintensiv und selten in Echtzeit verfügbar.
Hier bieten AI und Agentic AI konkrete Verbesserungspotenziale.
Optimierungspotenziale durch AI und Agentic AI
- Dynamische Segmentierung Klassische Segmente („Käufer in den letzten 30 Tagen“) werden durch verhaltensbasierte, kontinuierlich aktualisierte Segmente ersetzt, die AI auf Basis von Echtzeitdaten generiert.
- Churn Prevention Agentic AI erkennt Risikokunden früher und löst automatisch individuelle Gegenmaßnahmen aus (z. B. personalisierte Reaktivierungskampagnen).
- Content-Erstellung Generative AI erstellt Text-, Bild- und Videoinhalte für Retention-Kampagnen automatisiert und angepasst an Zielgruppe, Kanal und Kontext.
- Adaptive Journeys Statt linearer Automationen entstehen durch Agentic AI adaptive Journeys, die sich dynamisch dem Verhalten des Kunden anpassen.
- Send Time & Channel Optimization AI berechnet für jeden Kunden den optimalen Versandzeitpunkt und Kommunikationskanal basierend auf historischen Interaktionen.
- Autonomes Reporting & Optimierung AI-Agenten analysieren Kampagnenergebnisse, erkennen Schwachstellen und schlagen Optimierungen vor oder setzen diese direkt um.
Marktübersicht & Tools
Die Zahl der Tools mit AI- und Agentic-AI-Funktionalitäten im Marketing wächst rasant:
- Salesforce Marketing / Einstein: Bietet integrierte AI für Segmentierung, Content und Journey-Optimierung.
- Bloomreach (ehemals Exponea): Kombination aus CDP, Kampagnensteuerung und AI.
- Klaviyo & Iterable: Setzen auf KI-gestützte Segmentierung und Personalisierung.
- MessageGears: Stark in der Anbindung an First-Party-Datenquellen.
- OpenAI (GPT), Claude, Mistral, etc.: Basis für Custom Agents zur Automatisierung von Kommunikationsaufgaben.
- Zapier, LangChain, Relevance AI: Helfen bei der Entwicklung individueller Agenten-Workflows.
Lizenzmodelle & Abrechnung
Die Abrechnungsmodelle im AI-gestützten Retention Marketing sind vielfältig:
- Seat-Based: Lizenzkosten pro Nutzer (z. B. Salesforce, Klaviyo).
- Volume-Based: Abrechnung nach Anzahl versendeter Nachrichten oder Kontakte.
- Consumption-Based: Nutzung der AI-Services wird nach Tokens, API-Aufrufen oder Rechenzeit abgerechnet (z. B. OpenAI, AWS Bedrock, Azure OpenAI).
- Hybridmodelle: Kombination aus Grundgebühr + Verbrauchsabrechnung.
Consumption-Based Modelle sind besonders bei generativer AI und Agentic AI üblich, da hier der Ressourcenverbrauch stark variieren kann. Unternehmen sollten hier auf Transparenz und Begrenzungsmöglichkeiten achten.
Realistische Einsparpotenziale & Effizienzgewinne
Frühe Use Cases zeigen, wo das Potenzial des Einsatz von AI Agenten liegt:
- 30–50% Zeitersparnis bei Kampagnen-Setup und -Analyse
- 20–40% höhere Reaktionsgeschwindigkeit bei Churn-Signalen
- 10–25% mehr Umsatz pro Kunde durch bessere Segmentierung und Personalisierung
- Bis zu 80% Reduktion manueller Routineaufgaben (Copywriting, Reporting)
Diese Zahlen variieren je nach Ausgangslage und Toolstack, zeigen aber die Richtung: AI ersetzt nicht das Marketing-Team, sondern befähigt es, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren.
Organisatorische Voraussetzungen & Change Management
Die Einführung von AI ist nicht nur ein technologisches, sondern auch ein kulturelles und auch Organisatorisches Thema:
- Neue Rollen: Prompt Engineers, AI Product Owner, AI Ops
- Skill-Aufbau: Teams müssen lernen, mit AI zu interagieren (Prompts, Datenlogik, Ethik)
- Akzeptanz schaffen: Interne Use Cases, Prototypen, Success Stories helfen
- Transparente Kommunikation: Was macht die AI? Wie wird sie gesteuert?
Ein erfahrener Change Manager oder ein AI Champion im Team kann helfen, die Einführung reibungslos zu gestalten.
Fahrplan für den Einstieg
- Prozesse analysieren: Wo sind repetitive, manuelle Aufgaben?
- Quick Wins identifizieren: Was lässt sich mit wenig Aufwand automatisieren?
- Pilotprojekt starten: z. B. AI-gestützte Segmentierung für eine Reaktivierungskampagne
- Tools testen: Open-Source-Agenten oder Tools mit AI-Modulen ausprobieren
- KPIs definieren: Was soll besser werden (Zeit, Umsatz, Engagement)?
- Rollout vorbereiten: Skalierung, Schulungen, interne Kommunikation
Fazit & Ausblick
Agentic AI ist kein Zukunftsthema, sondern bereits heute einsatzbereit. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen, können ihre Retention-Marketing-Prozesse nicht nur effizienter, sondern auch intelligenter gestalten. Wichtig ist, pragmatisch zu starten, Erfolge sichtbar zu machen und das Team auf die Reise mitzunehmen.
Die Frage ist nicht mehr, ob AI im Retention Marketing eingesetzt wird – sondern wie schnell und klug Unternehmen sie adaptieren.
