AnfangNachrichtenDatenschutz und Personalisierung: das neue Dilemma der Marketingautomatisierung

Datenschutz und Personalisierung: das neue Dilemma der Marketingautomatisierung

Automatisierung war noch nie so effizient und gleichzeitig so herausfordernd. Im Rennen um Personalisierung stehen Marken vor einer heiklen Frage: Wie können einzigartige und relevante Erlebnisse geschaffen werden, ohne die Privatsphäre-Grenze zu überschreiten? Mit Verbrauchern, die aufmerksamer auf die Nutzung ihrer Daten achten und immer strengeren Vorschriften, sieht sich das Digitalmarketing heute einem seiner größten Dilemmata gegenüber.

Eine Untersuchung von McKinsey & Company zeigte, dass 71 % der Verbraucher personalisierte Interaktionen mit Marken erwarten, aber gleichzeitig sind 76 % frustriert, wenn dieser Standard nicht erreicht wird. Und mehr noch: Unternehmen, die strategisch in Personalisierung investieren, erzielen bis zu 40 % mehr Umsatz als ihre direkten Wettbewerber. Das Problem ist, dass für die Bereitstellung solcher Erlebnisse der Umgang mit sensiblen Daten erforderlich ist, was technische Sorgfalt, Transparenz und gesunden Menschenverstand erfordert.

Luiz Santos verfolgt diese Diskussion genau. Der Gründer von Unnichat, einer Plattform für CRM und Automatisierung über die offizielle WhatsApp-API, ist ein Experte für digitale Strategien mit Fokus auf Automatisierung, künstliche Intelligenz und skalierbarer Kommunikation. Nach Jahren der Tätigkeit im Digitalmarketing und der Geschäftsstrukturierung vertritt Luiz die Ansicht, dass “gute Automatisierung heute genauso wichtig ist wie zu wissen, bis zu welchem Punkt automatisiert werden sollte”. Für ihn liegt das Risiko nicht nur im Missbrauch der Technologie, sondern auch in der mangelnden Strategie beim Umgang mit Daten als bloße Metriken.

Der Fortschritt von KI und Automatisierungswerkzeugen hat es ermöglicht, Nachrichten auf der Grundlage von Verhalten, Standort, Kaufhistorie und sogar der Tageszeit zu personalisieren. Aber dies ist nur effektiv, wenn der Kunde das Gefühl hat, Kontrolle zu haben. “Wenn der Nutzer nicht versteht, warum er eine bestimmte Nachricht erhält, oder wenn er das Gefühl hat, überrannt worden zu sein, verliert die Marke sofort an Wert”, warnt der Unternehmer.

Die Suche nach einem Gleichgewicht führt zu einem aufstrebenden Konzept im Marketing: Personalisierung mit Einwilligung. Dazu gehört, klar zu machen, wie Daten verwendet werden, den Kunden wählen zu lassen, welche Art von Kommunikation er erhalten möchte, und echten Wert im Gegenzug zu bieten. “Wenn die Automatisierung die Zeit, das Profil und den Kontext des Kunden respektiert, hört sie auf, eine Versandmaschine zu sein, und wird zu einem Beziehungswerkzeug”, erklärt Luiz.

Darüber hinaus nimmt die Verwendung von Strategien wie Privacy-First-Personalisierung zu, einem Ansatz, der den Respekt vor der Privatsphäre auch in automatisierten Abläufen priorisiert. Laut einer von CMSWire veröffentlichten Analyse gewinnt diese Praxis bei Unternehmen an Bedeutung, die sich nicht nur durch die Wirksamkeit ihrer Botschaften, sondern auch durch die Ethik im Umgang mit Daten abheben wollen.

In Brasilien gewinnt dieses Thema auch an Relevanz, da die LGPD (Allgemeines Datenschutzgesetz) bei der Regulierung und Aufsicht von Unternehmen fortschreitet. Das bedeutet, dass schlecht konfigurierte Automatisierungen, ohne ausdrückliche Einwilligung oder mit übermäßiger Datenerfassung, nicht nur das Image der Marke schädigen, sondern auch rechtliche Sanktionen zur Folge haben können.

Der Weg liegt laut Luiz Santos darin, Technologie als Mittel, nicht als Zweck zu nutzen. “Was den Kunden bindet, ist nicht die Menge der Nachrichten, sondern wie viel Sinn sie für ihn ergeben. Personalisierung darf nicht wie Überwachung wirken. Sie muss wie Fürsorge wirken.”

Letztendlich ist intelligente und respektvolle Personalisierung kein Unterscheidungsmerkmal mehr. Sie ist jetzt eine Grundvoraussetzung, damit jede Automatisierung funktioniert und Ergebnisse liefert. Die Herausforderung für Unternehmen besteht nicht nur darin, mit KI und Daten effizienter zu werden, sondern auch menschlicher und transparenter im Prozess.

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