Digitales Marketing bietet Unternehmen heute spannende Möglichkeiten. Sie können die enorme Reichweite einer Vielzahl von Kanälen nutzen: von der Website über Apps bis zu sozialen Medien. Moderne Technologien geben Auskunft über das Verhalten, den Standort oder die Lebenssituation der Nutzer.
Auf dieser Basis lassen sich die Zielgruppen über personalisierte Anzeigen so individuell ansprechen wie noch nie zuvor. 30,9 Milliarden Euro gaben deutsche Unternehmen im Jahr 2024 laut Bitkom für digitale Werbung aus. Mit Erfolg: Die Bitkom-Studie „Digitales Marketing in Deutschland“ kommt zu dem Ergebnis, dass jeder investierte Euro mindestens 2,50 Euro Umsatz generierte.
Digitale Strategie optimieren
Deloitte sieht in der aktuellen Digital Insurance Maturity Studie 2025 die Versicherungsbranche hinsichtlich der Optimierung der digitalen Strategien unter Handlungsdruck: „Die Kunden erwarten von ihrem Anbieter eine komfortable digitale Customer Journey über alle Schritte hinweg – von der Informationssuche über Abschluss und Zahlung bis hin zur Schadensmeldung und Kündigung.“
Diesen hohen Ansprüchen würden die lokalen Versicherer im Durchschnitt aber in keinem der Bereiche gerecht. Dies liege zum einen daran, dass sie häufig mit komplexen, oft veralteten IT-Systemen arbeiten. Diese sind nur schwer mit modernen, digitalen Lösungen kompatibel. Voraussetzung für ein wettbewerbsfähiges digitales Marketing sei es jedoch, KI, Big Data oder Echtzeit-Analysen in diese Systeme zu integrieren.
Ein weiteres Hindernis stellt die Customer Journey dar. Die Entscheidungsprozesse sind bei Versicherungsprodukten lang. Häufig haben die Nutzer überdurchschnittlich viele Kontaktpunkte bis zum Abschluss. Und das sowohl online wie offline: auf Vergleichsportalen, in sozialen Medien und Suchmaschinen, über gedruckte Broschüren oder im persönlichen Beratungsgespräch. Denn traditionelle Werbemethoden und der persönliche Kontakt bleiben in der Versicherungsbranche wichtig – sie verkauft sensible und beratungsintensive Vertrauensgüter wie Lebens- oder Krankenvollversicherungen.
Eine Umfrage unter GDV-Mitgliedsunternehmen zeigt: 2024 wurde mit 22 Prozent zwar mehr als jeder fünfte Versicherungsvertrag digital abgeschlossen. Knapp 80 Prozent der Verträge kamen jedoch mit persönlicher Unterstützung zustande. Dazu kommt, dass viele Nutzer heute während des Prozesses mehrfach ihre Endgeräte wechseln: vom Laptop zum Smartphone und wieder zurück. Der Blick auf die Customer Journey bleibt unvollständig und Budgetentscheidungen fallen auf Basis von inkonsistenten Daten und Vermutungen.
Versicherer in kompliziertem Spannungsfeld
Damit befindet sich die Branche in der heutigen stark digitalisierten und dynamischen Werbelandschaft in einem komplizierten Spannungsfeld: Auf der einen Seite steigt der Druck, die Zielgruppen mit datengetriebenen, personalisierten Angeboten in digitalen Kanälen abzuholen. Gleichzeitig bleibt der persönliche Kontakt wichtig. Eine durchgehend digitale Customer Journey, die zu einer vollständigen Datenbasis führen würde, ist so nur begrenzt möglich.
Darüber hinaus wird ein korrekter Umgang mit Tracking-Technologien und Third-Party-Daten externer Plattformen für Werbetreibende in Deutschland immer aufwendiger: Der Zugang zu Nutzerdaten und deren Verwendung wurde durch regulatorische Vorgaben und Gesetzgebungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) eingeschränkt. Die Entwicklung von Alternativen, wie etwa Strategien für First-Party-Daten aus eigenen Systemen, ist komplex, kostspielig und personalintensiv. Dies führt zu einer unvollständigen Datenlage, die es erschwert, digitale Kampagnen effizient zu steuern.
Laut GDV sind die Hauptprobleme der Versicherer in Deutschland: sinkende Messbarkeit, hoher Regulierungsdruck und die Notwendigkeit, digitale Vermarktung mit Beratung, Vertrauen und Legacy-Systemen zu verbinden. Die Herausforderung liegt also nicht nur in der technologischen Innovation, sondern in deren Kombination mit einer kontrollierten, Compliance-festen Nutzung der digitalen Werbekanäle.
Nur auf korrekten Daten basierende Kampagnen zeigen Wirkung
Welche Kanäle führen online und offline tatsächlich zum Abschluss? Wo gab es die meisten Kontakte mit den Zielgruppen? Und wo sollte das Marketing daher zukünftig Budget und personelle Ressourcen investieren? Wer nicht nur den letzten Klick oder das letzte Gespräch vor der Unterschrift erfassen möchte, sondern belastbare Antworten sucht, kommt an einer präzisen Attribution nicht vorbei. Seit Jahrzehnten versuchen Werbeprofis, die Wirksamkeit ihrer Kampagnen zu ermitteln.
Das Ziel dieser als Attribution bekannten Messung ist es, die Werbebudgets möglichst effizient einzusetzen. Belastbare Informationen über Bestands- und Neukunden sind für den Geschäftserfolg entscheidend. In den letzten Jahren wurde die Verwendung von Cookies durch technische und regulatorische Auflagen stark eingeschränkt. In der Folge fehlen im Performancemarketing wichtige Daten für die Analyse und Planung.
Zudem entstehen plattformübergreifend Widersprüche: Unterschiedliche Anbieter wie Google, Microsoft Ads, Meta oder Tiktok liefern mit ihren hauseigenen Messmethoden abweichende Zahlen. Dazu kommt die zuvor beschriebene komplexe Customer Journey. Traditionelle Attributionsmodelle helfen in dieser Situation kaum noch dabei, Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Datenanalysen zu treffen und Budgets gezielt und effizient zuzuweisen. Laut der MMA Global-Umfrage 2024 geben über 61 Prozent der Marketingverantwortlichen zu, dass sie ihren Attributionsmetriken nicht mehr vertrauen. Marketingteams stehen vor einem Attributionsdilemma.
Generali Österreich nutzte als Pionier neuen Attributionsansatz
Das Beispiel von Generali Österreich und Nexoya zeigt, wie sich eine korrekte und vollständige Datenbasis für die erfolgreiche Optimierung digitaler Werbekampagnen ermitteln lässt. Nexoya, eine Plattform für KI-basierte kanalübergreifende Attribution und Optimierung, hat eine integrierte, regressionsbasierte Attribution (RBA) entwickelt: Die datenschutzkonforme Funktion überwindet die Einschränkungen der Cookie- und Pixel-basierten Analyse und liefert umsetzbare Echtzeit-Erkenntnisse. Jede Woche erhält jeder Anwender für alle Kampagnen und über alle Marketingkanäle hinweg aktualisierte, direkt per Mausklick umsetzbare Budget- und Zielempfehlungen.
Durch die Analyse historischer Zeitreihendaten, die regelmäßig aktualisiert werden, kann das System die tatsächliche Wirkung jedes Kanals statistisch rekonstruieren. Die laufend aktualisierten Performance-Daten von den Kanälen dienen dabei als “Mini-Experimente” für die Attribution, um die Regression zu verbessern – ein völlig neuer Ansatz: Zum ersten Mal kombiniert Nexoya statistische Attribution mit wöchentlichen Experimenten, die mit den Daten aus den über 40 integrierbaren Plattformen gespiesen werden.
Dieses Zusammenspiel verändert die Art, wie Budgets gesteuert werden: Marketingteams erhalten nicht nur Zahlen, sondern einen KI-basierten Assistenten, der laufend lernt, sofort umsetzt und Budgets dort einsetzt, wo sie wirklich Wirkung entfalten.
Das Potenzial der neuen Attribution hat sich bereits in der Praxis gezeigt: Generali Österreich war als einer der ersten Kunden an Nexoyas neuem Attributionsansatz interessiert. Das Unternehmen gehört zur Generali Gruppe, einem weltweit führenden Versicherungskonzern. Das Marketingteam betrieb Multi-Channel-Kampagnen über Meta, Google Ads und DV360. Es fehlte aber ein verlässliches Bild darüber, welcher Kanal wirklich zu Leads im CRM beitrug.
Die eigene Attribution der Plattform von Meta, Google Ads und Google Analytics 4 lieferte widersprüchliche Daten, denn verschiedene Kanäle beanspruchten dieselben Offertenanfragen. Last-Touch-Modelle konnten den Beitrag von Brand-Awareness-Kampagnen nicht abbilden und CRM-Ergebnisse waren für die Werbeplattformen nicht sichtbar. Eine kanalübergreifende Budgetoptimierung war unter diesen Bedingungen nicht möglich.
Das Ergebnis: 18,8 Prozent mehr Online-Leads im CRM
Das Marketingteam formulierte für sich das konkrete Ziel, eine Optimierung für Online-Leads zu realisieren. Das Attributionsdilemma ließ sich lösen, indem auf Basis der First-Party-Daten aus dem eigenen CRM eine schnelle, digital-first „Performance-Wahrheit“ über Walled Gardens hinweg erstellt wurde. Voraussetzung war die gute Qualität der Daten: Die erfolgreiche Attribution benötigt historische Daten aus mindestens zwei Jahren.
Anstelle von Pixeln oder Cookies werden zweiwöchentliche Ausgaben- und Performanceveränderungen als kontrollierte Mini-Experimente genutzt. Das Modell lernt den inkrementellen Beitrag jedes Kanals direkt anhand von den CRM-Lead- Daten und nicht anhand von Klicks oder Plattform-Events. Damit ist es datenschutzkonform und unabhängig von fragilem User-Level-Tracking.
In nur wenigen Monaten steigerte das Marketing seine gemessenen Online-Leads im CRM, indem es Attribution, KI-basierte Budgetoptimierung und Simulationen kombinierte. Auf Basis eigener Daten entstand eine verlässliche Entscheidungsgrundlage für die Verteilung kanalübergreifender Budgets. Die Kampagnen profitierten von den schnelleren Entscheidungszyklen. Die Mediaplanung erfolgte nicht mehr statisch, sondern dynamisch.
Dank des einheitlichen Attributionsmodells für alle Kanäle gehörten widersprüchliche Kennzahlen der Vergangenheit an. Und schließlich waren Attribution und Optimierung auf einer einzigen Plattform vereint.
Autor Roger Gatti ist seit 2024 VP of Product and Marketing bei der Nexoya AG in Zürich. Zuvor leitete er als Chief Product Officer im Unternehmen 1plusX den Aufbau der KI-basierten Data-Management-Plattform und war im Produktmanagement beim Schweizer Finanztechnologie-Anbieter Crealogix sowie bei Google und Swisscom tätig.
