Kundenanalyse ist eine Priorität. Warum ist die Umsetzung also immer noch inkonsistent?

Bei Finanzinstituten, Restaurants und im Einzelhandel ist Kundenanalyse ein Top-Fokus – 94 % bis 97 % sagen, dass sie wichtig ist, und 70 % arbeiten aktiv an deren Verbesserung. Doch die Umsetzung von Investitionen in eine konsistente, wirkungsvolle Entscheidungsfindung bleibt ein kritischer Knackpunkt.

Diese Erkenntnis wird in Mastercards Whitepaper „The state of business experimentation 2026“ deutlich, das sich auf über 100 Branchenführer stützt, die Mastercard Test & Learn® nutzen. Die Untersuchung zeichnet ein komplexes Bild: Viele Marken führen immer noch weniger als die Hälfte der Analysen auf Kundenebene durch, und nur etwa jede fünfte Marke nutzt stets Segmentierung oder Tests, um Rollout-Entscheidungen zu treffen. 

Auf den ersten Blick sieht es nach einem Scheitern der Ausführung aus. Aber es könnte nützlicher – und aufschlussreicher – sein, es auch als Zeichen der Reife zu sehen. Organisationen mangelt es nicht an Ehrgeiz. Sie sind bereit für den nächsten Sprung in der Reife der Kundenanalysen, und die Umsetzungslücke könnte das sein, was sie von der anderen Seite trennt.

Basierend auf dem, was wir auf dem Markt sehen, ist die Unterperformance wahrscheinlich nur ein Teil des Puzzles.

Zum einen ist das heutige Kundenumfeld unendlich viel komplexer. Sinnvolle Ergebnisse hängen davon ab, dass die richtige Botschaft zur richtigen Zeit durch verschiedene Kanäle und Kontexte übermittelt wird. Da Signale mehr Berührungspunkte als je zuvor abdecken – und die Erwartungen an den Datenschutz steigen –, ist es umso schwieriger, diese Komplexität in fundierte Entscheidungen umzusetzen. 

Genau deshalb ist die Ausführung schwieriger. Mit zunehmendem Signalvolumen steigen auch die betrieblichen Anforderungen rund um Identitätsauflösung, Softwareintegration, Governance, gemeinsame Metriken und Entscheidungs-Workflows. Mit anderen Worten geht es nicht mehr darum, ob Unternehmen Kundenanalysen priorisieren. Es geht darum, ob sie ein Betriebsmodell aufbauen können, das jede Datenerkenntnis mit einer größeren Vision verbindet, die sich über Systeme, Teams und Richtlinien erstreckt.

Finanzinstitute, Restaurants und Einzelhändler stehen nicht am Start. Sie sind tief in die Arbeit vertieft. Sie entdecken reichhaltigere Kundensignale, indem sie Erstanbieterdaten mit Daten aus Drittquellen kombinieren, um Muster in stärker fragmentierten Customer Journeys zu verstehen – eine Tatsache, die durch unsere eigene Forschung belegt wird. Und in allen drei Sektoren nutzen Marken zumindest zeitweise Kundenanalyse, Segmentierung und Tests.

Dies sind Anzeichen dafür, dass Organisationen ein ganzheitlicheres Verständnis ihrer Kunden entwickeln, und zwar auf Weisen, die einst für unmöglich gehalten wurden. Mehr Datenerkenntnisse führen aber nicht automatisch zu besseren Entscheidungen.  

Unternehmen sind bereit für den nächsten Schritt; sie brauchen nur Hilfe bei der Beseitigung operativer Engpässe, die Konsistenz, Effizienz und Skalierbarkeit behindern. Um diese Lücke zu schließen, sollten sich Teams auf vier operationale Faktoren konzentrieren: 

• **Automatisierung**: Weniger als die Hälfte der Unternehmen nutzt KI-gesteuerte Personalisierung zur Verbesserung der Relevanz, und nur zwei Drittel nutzen prädiktive Analysen zur Entscheidungsfindung. Diese Funktionen helfen Marken zu verstehen, was in Echtzeit Ergebnisse liefert, und ermöglichen es ihnen, schnell zu reagieren und sich anzupassen.  
• Zielgruppensegmentierung: 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 immer aktiven Zielgruppen. 
• Datenintegration: Marken müssen isolierte Daten-Insights identifizieren und sie unter einer einzigen Kundenansicht vereinen.  
• Effizienz: Gewinner sollten Tests mit weniger manuellem Aufwand durchführen, damit Business-Experimente leichter zum Standard-Workflow werden können.

Die Umsetzungslücke zu schließen, erfordert von Marken, diese Wegbereiter freizuschalten — und verstärkt auf Geschäftsexperimente zu setzen, ist der beste Weg, dies zu erreichen.

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

Ob es darum geht, eine nutzbarere Kundensicht zu schaffen, Erkenntnisse in Workflows 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 Ambition bereits vorhanden ist, besteht die eigentliche Chance darin, die Engpässe zu beseitigen, die verhindern, dass Erkenntnisse im großen Maßstab in die Tat umgesetzt werden.

Für tiefere Benchmarks in Finanzinstituten, Restaurants und im Einzelhandel – und Leitlinien zur Operationalisierung von Experimenten und Entscheidungsfindung in großem Maßstab – laden Sie den Bericht zum Stand der Business-Experimente 2026 herunter.