Kundenanalysen haben Priorität. Warum ist die Umsetzung also immer noch inkonsistent?

Bei Finanzinstituten, Restaurants und im Einzelhandel steht die Kundenanalyse im Vordergrund — 94 % bis 97 % halten sie für wichtig, und 70 % arbeiten aktiv an deren Verbesserung. Dennoch bleibt die Umwandlung von Investitionen in konsistente, wirkungsvolle Entscheidungen ein kritischer Knackpunkt.

Diese Erkenntnis wird in Mastercards Whitepaper „The state of business experimentation 2026“ deutlich, das auf den Erfahrungen von mehr als 100 Branchenführern basiert, die Mastercard Test & Learn® nutzen. Die Forschung zeigt ein komplexes Bild: Viele Marken führen immer noch weniger als die Hälfte der Analysen auf Kundenebene durch, und nur etwa jede fünfte Marke nutzt Segmentierung oder Tests, um Rollout-Entscheidungen zu leiten. 

Auf den ersten Blick sieht es wie ein Scheitern bei der Ausführung aus. Aber es kann nützlicher – und aufschlussreicher – sein, es auch als Zeichen von Reife zu sehen. Organisationen haben keinen Mangel an Ehrgeiz. Sie sind bereit für den nächsten Sprung in der Reife der Kundenanalyse, und die Ausführungslücke könnte das sein, was zwischen ihnen und der anderen Seite steht.

Basierend auf dem, was wir auf dem Markt sehen, ist eine unterdurchschnittliche Performance wahrscheinlich nur ein Teil des Puzzles.

Zum einen ist das heutige Kundenumfeld unendlich viel komplizierter. Sinnvolle Ergebnisse hängen davon ab, die richtige Botschaft zur richtigen Zeit über verschiedene Kanäle und Kontexte zu übermitteln. Da Signale nun mehr Berührungspunkte als je zuvor umfassen — und die Erwartungen an den Datenschutz steigen — ist es umso herausfordernder, diese Komplexität in fundierte Entscheidungen zu überführen. 

Genau deshalb ist die Umsetzung schwieriger. Mit zunehmendem Signalvolumen steigen auch die betrieblichen Anforderungen hinsichtlich Identitätsabgleich, Softwareintegration, Governance, gemeinsamer Kennzahlen und Entscheidungsworkflows. Mit anderen Worten, es geht nicht länger darum, ob Organisationen Kundenanalysen priorisieren. Es geht darum, ob sie ein Betriebsmodell entwickeln können, das jede Dateneinsicht mit einer umfassenderen Vision verbindet, die sich über Systeme, Teams und Richtlinien erstreckt.

Finanzinstitute, Restaurants und Einzelhändler stehen noch nicht am Start. Sie sind tief in die Arbeit involviert. Sie decken reichere Kundensignale auf, indem sie Erstparteiendaten mit Drittanbieterquellen kombinieren, um Muster über fragmentiertere Customer Journeys hinweg zu verstehen – eine Tatsache, die durch unsere eigene Forschung belegt wird. Und in allen drei Sektoren nutzen Marken zumindest zeitweise kundenbezogene Analysen, Segmentierung und Tests.

Dies sind Anzeichen dafür, dass Organisationen ein umfassenderes Verständnis ihrer Kunden auf eine Weise aufbauen, die einst für unmöglich gehalten wurde. Mehr Dateneinblicke führen jedoch nicht automatisch zu einer besseren Entscheidungsfindung.  

Unternehmen sind bereit für den nächsten Schritt; sie benötigen nur Unterstützung bei der Beseitigung von operativen Engpässen, die Konsistenz, Effizienz und Skalierbarkeit behindern. Um diese Lücke zu schließen, sollten Teams sich auf vier operative Ermöglichungsfaktoren konzentrieren: 

• Automatisierung: Weniger als die Hälfte der Unternehmen nutzt KI-gesteuerte Personalisierung, um die Relevanz zu verbessern, und nur zwei Drittel verwenden prädiktive Analysen, um Entscheidungen zu untermauern. Diese Funktionen helfen Marken zu verstehen, was in Echtzeit Ergebnisse antreibt, und befähigen sie, schnell zu reagieren und sich anzupassen.  
• Kundensegmentierung: Für die Skalierung hängt die Segmentierung von einem wiederholbaren Prozess für den Aufbau, die Aktualisierung und die Aktivierung von Zielgruppen ab. Das bedeutet den Übergang von einmaligen Analysen zu kontinuierlich aktiven Zielgruppen. 
• Datenintegration: Marken müssen isolierte Quellen von Daten-Insights identifizieren und sie unter einer einheitlichen Kundensicht zusammenführen.  
• Effizienz: Gewinner sollten Tests mit weniger manuellem Aufwand durchführen, damit Business-Experimente leichter zum Standard-Workflow Become können.

Um die Umsetzungslücke zu schließen, müssen Marken diese Wegbereiter freischalten — und die Konzentration auf Business-Experimente ist der beste Weg, dies zu erreichen.

Wenn Ihnen dieses Muster bekannt vorkommt, besteht der nächste Schritt darin, die Reibung zu beseitigen, die ihre Kundenanalyse-Strategie daran hindert, eine bessere Entscheidungsfindung unter Druck zu ermöglichen. 

Ob es darum geht, eine besser nutzbare Kundenansicht zu erstellen, Erkenntnisse in Arbeitsabläufe einzubetten, damit Teams rechtzeitig darauf reagieren können, die Segmentierung zu verbessern oder Test-and-Learn-Ansätze einfacher umsetzbar zu machen – die Lösungen sind bereits in Reichweite, Unternehmen müssen nur den Sprung wagen.

Führungskräfte: Die Umsetzungslücke ist ein Zeichen, kein Rückschlag. Wenn der Ehrgeiz bereits vorhanden ist, besteht die eigentliche Chance darin, die Engpässe zu beseitigen, die verhindern, dass Erkenntnisse im großen Stil zu Taten werden.

Für detailliertere Benchmarks über Finanzinstitute, Restaurants und Einzelhändler hinweg — und Leitlinien zur Operationalisierung von Experimenten und Entscheidungsfindung in großem Maßstab — laden Sie den Bericht „Der Stand der Business-Experimente 2026“ herunter.