Generation Z: Was Marketer häufig falsch einschätzen

Die meisten Marketingteams sind überzeugt, die Generation Z zu verstehen. Auf dem Papier scheint schließlich alles zu stimmen: KI-gestützte Personalisierung ist im Einsatz, die Social-Media-Kanäle werden aktiv bespielt und das Treueprogramm wurde gerade neu aufgelegt. Die interne Bewertung zeigt: Alles läuft nach Plan. Dann wirft jemand einen Blick auf die Kund*innenbindungsraten bei den unter 28-Jährigen. Sie stagnieren. Oder gehen sogar zurück.

Für den Global Engagement Index hat SAP Marketer und Verbrauchende in 12 Märkten befragt. Das Ergebnis: In vier zentralen Bereichen klaffen die Einschätzungen der Marketingverantwortlichen und die tatsächlichen Erfahrungen der Generation Z deutlich auseinander. Fast zwei Drittel aller Marketer glauben, dass sie ihrer Kundschaft einen ausreichenden Gegenwert für ihre Daten anbieten – nur 29 % der Verbrauchenden stimmen dem zu. Lediglich 19 % der Marketer räumen mobilen Apps Priorität ein – 40 % der Generation Z stöbern jedoch direkt über diese Apps.

Jede dieser Diskrepanzen folgt demselben Muster. Marketingverantwortliche investieren in bestimmte Funktionen, messen ihre eigenen Ergebnisse und halten das für Fortschritt. Die Verbrauchenden erleben das Ergebnis, messen es an ihren Erwartungen und kommen zu einem ganz anderen Schluss. Diese Kluft zwischen den zwei unterschiedlichen Sichtweisen ist der Grund, warum die Generation Z ihre Loyalität verliert.

Ihr Team hat gerade KI-gestützte Produktempfehlungen per E-Mail und in der App eingeführt. Die Öffnungsraten sind leicht gestiegen. Der Geschäftsführung stellt das als Erfolg dar. Unterdessen tauchte im Kund*innenfeedback-Kanal in diesem Monat bereits dreimal das Wort „gruselig“ auf, aber bisher hat noch niemand darauf hingewiesen.

Mittlerweile nutzen fast 8 von 10 Marketingverantwortlichen KI zur Personalisierung. Fast zwei Drittel sind der Meinung, dass sie im Gegenzug für die Kund*innendaten einen ausreichenden Mehrwert bieten. Die Verbrauchenden haben nichts dagegen, wenn Ihre Daten verwendet werden. Sie interessieren sich nur dafür, ob das Erlebnis ihre Daten wert ist, und nicht dafür, wie es bereitgestellt wird. Auf die Frage, ob sie für die Daten, die sie preisgeben, einen ausreichenden Gegenwert erhalten, antworten nur 29 % der Verbrauchenden mit „Ja“. Demgegenüber sind 64 % der Marketingverantwortlichen der Meinung, dass sie diesen Gegenwert bieten.

Dadurch tut sich eine Lücke auf, die groß genug ist, dass eine ganze Generation darin verschwinden kann. Vier Hauptursachen erklären diese Diskrepanz.

1. Relevanz allein genügt nicht – Marken müssen sie sich verdienen

Während Marketingverantwortliche ihre Maßnahmen auf größtmögliche Relevanz ausrichten, fragt die Generation Z zunächst, ob sich eine Marke diese Relevanz überhaupt verdient hat. Das sind zwei völlig unterschiedliche Anliegen, und die Antwort auf die zweite Frage entscheidet darüber, ob Personalisierung als hilfreich oder als aufdringlich empfunden wird. Eine Empfehlung, die ein Produkt präsentiert, das eine nähere Betrachtung wert ist, schafft Vertrauen. Eine Empfehlung, bei der sofort ersichtlich wird, wie gut die Marke Ihren Browserverlauf kennt – ohne jemals um Erlaubnis für dessen Nutzung zu bitten –, untergräbt das Vertrauen.

Der erste Schritt zur Lösung des Problems ist ein angemessener Werteaustausch. Mehr als 4 von 10 Verbrauchenden wünschen sich von Marken Unterstützung dabei, neue Produkte zu entdecken, von denen sie nicht wussten, dass sie ihnen gefallen könnten. Das ist die Art von Personalisierung, die von der Generation Z gerne angenommen wird: Produkte zu entdecken, die ihren Horizont erweitern, und gleichzeitig transparent darüber informiert zu werden, welche Daten wofür verwendet werden. Der Unterschied zwischen „Sie haben sich Hyaluron-Seren angesehen“ und „Basierend auf Ihrem Hauttyp empfehlen wir Ihnen folgende Produkte“ mag sprachlich gering sein – für das Vertrauen Ihrer Kundschaft ist er jedoch von enormer Bedeutung.

Die Lücke schließen: Die KI-gestützte Empfehlungs-Engine von SAP Engagement Cloud liefert Empfehlungen auf der Grundlage von Produktaffinität und Kaufprognosen. Marketer bekommen so geeignete Tools an die Hand, mit denen sie den Fokus von der Beobachtung zur Bereitstellung von Services verschieben können. Durch progressives Profiling können Präferenzen schrittweise erfasst werden, anstatt alle Informationen gleich zu Beginn abzufragen. Bei der Erstellung des Kund*innenprofils wird so der Eindruck vermieden, dass die Personalisierung als selbstverständlich vorausgesetzt wird, und stattdessen vermittelt, dass sie sich schrittweise verdient wurde.

2. Die falsche Kanalstrategie

Stellen Sie sich vor, Sie nehmen an einer Besprechung zur Kanalstrategie teil. 60 % des Budgets für Customer Engagement fließen in E-Mail-Marketing. Das Social-Media-Team kümmert sich um organische Inhalte und ein Creator*innen-Programm. Eine mobile App gibt es zwar technisch gesehen – sie befindet sich jedoch im Wartungsmodus und wird erst im Rahmen der „Roadmap für das nächste Quartal“ wieder aktiviert.

Unterdessen hat eine echte Gen-Z-Kundin die Marke während ihrer Mittagspause auf TikTok entdeckt, auf dem Weg zur Arbeit in der App Bewertungen gelesen und noch vor dem Abendessen über den Instagram Checkout gekauft. Drei Touchpoints an einem Nachmittag, die das Reporting der Marke drei separaten Kampagnen mit drei separaten ROI-Berechnungen zuordnet. Im Analytics Dashboard sieht es so aus, als handele es sich um drei verschiedene Kund*innen.

Lediglich 19 % der Marketer betrachten mobile Apps als vorrangigen Engagement-Kanal. Demgegenüber steht das Verhalten der Generation Z: 4 von 10 Verbrauchenden dieser Generation nutzen direkt die Apps der Marken, fast ein Drittel kauft über Social Commerce ein, und 30 % vertrauen eher auf Bewertungen von Influencer*innen als auf das Messaging von Marken. Unter den Verbrauchenden insgesamt kaufen mittlerweile 26 % direkt über Social-Media-Apps ein; bei der Generation Z ist dieser Anteil bereits auf 43 % gestiegen.

Marketingverantwortliche denken und planen nach wie vor in Kanälen. Die Generation Z hingegen bewegt sich in einer Welt, in der die Grenzen zwischen den Kanälen verschwimmen und alles als ein zusammenhängendes Markenerlebnis wahrgenommen wird. Umso schneller fällt auf, wenn dieses Erlebnis Brüche aufweist. Etwa eine E-Mail, die unberücksichtigt lässt, was zuvor in der App passiert ist. Oder eine Retargeting Ad für ein Produkt, das bereits über Social Media gekauft wurde. Jeder dieser Brüche vermittelt Kund*innen den Eindruck, dass die Marke entweder nicht weiß, wer sie sind – oder es ihr nicht wichtig genug ist, es herauszufinden.

Die Lücke schließen: Der operative Wandel verlagert den Fokus auf mobile und soziale Kanäle als zentralen Raum für Kund*inneninteraktionen. Einheitliche Kund*innenprofile sorgen dafür, dass Interaktionen wie die Entdeckung eines Produkts auf TikTok, das Stöbern in einer App und ein Kauf auf Instagram zu einer durchgängigen Customer Journey verschmelzen. Wenn die Aktivitäten individueller Kund*innen auf einem Kanal unmittelbar Einfluss darauf haben, was sie auf dem nächsten Kanal sehen, wirkt das Erlebnis wie ein Gespräch. Ist das nicht der Fall, fühlt es sich so an, als würde man mit einem Unternehmen sprechen, das jedes Mal, wenn man den Bildschirm wechselt, unter Gedächtnisverlust leidet.

Dank der Omnichannel-Funktionen von SAP Engagement Cloud lässt sich das Engagement kanalübergreifend koordinieren. Grundlage ist eine einheitliche Kund*innensicht (Single Customer View), die sich aus modularem Daten-Onboarding und Echtzeit-Event-Triggern zusammensetzt. Das Ergebnis: Ein Kauf auf Instagram, das Stöbern in der App und das Öffnen einer E-Mail fließen alle in dasselbe Profil ein. So können bei der nächsten Interaktion alle Informationen berücksichtigt werden, die die Kund*innen der Marke bereits mitgeteilt haben – unabhängig davon, wo sie dies getan haben.

3. Uneinheitliche Erlebnisse

Eine Kundin, die Mitglied des Treueprogramms ist, kommt an einem Samstagmorgen ins Geschäft, um ein Paar weiße Plateau-Sneaker zurückzugeben. Der Umtausch verläuft reibungslos. Doch schon am Montag erhält sie eine Werbe-E-Mail für genau die Sneaker, die sie gerade umgetauscht hat, eine Push-Benachrichtigung über Treuepunkte, die sie beim ursprünglichen Kauf (der nun storniert wurde) gesammelt hat, sowie eine Retargeting Ad auf Instagram, in der dasselbe Produkt erneut beworben wird. Drei Tage, drei Erinnerungen daran, dass die linke Hand der Marke nicht weiß, was die rechte tut.

Drei Viertel der Verbrauchenden geben an, dass sie fragmentierte Erlebnisse frustrierend finden. 63 % erwarten von ihren Lieblingsmarken nahtlose Omnichannel-Erlebnisse. Der Anspruch der Generation Z an Marken ist damit klar: Sie müssen vernetzt sein – Punkt. Ganze 82 % waren schon einmal von einer Marke enttäuscht, der sie zuvor treu waren. Fast die Hälfte der Konsumierenden gibt an, dass die Interaktionen mit Marken heute weniger persönlich wirken als noch vor einem Jahr, obwohl die Investitionen in Marketingtechnologie ein Rekordniveau erreichen.

Diese letzte Zahl sollte zu denken geben – vielleicht sogar für Stirnrunzeln sorgen: Obwohl Marken mehr denn je in Engagement-Technologien investieren, berichten Verbrauchende, dass sich ihre Erlebnisse zunehmend verschlechtern. Investitionen und Ergebnisse entwickeln sich in entgegengesetzte Richtungen.

Die Generation Z macht keinen Unterschied zwischen „Marke“ und „Erlebnis“. Diese Flut von E-Mails nach der Rückgabe? Aus Sicht der Kund*innen macht genau das die Marke aus. Und sobald sich dieser Eindruck einmal festgesetzt hat, ist es kostspielig, ihn wieder rückgängig zu machen. Man kann das Problem nicht einfach mit einer besseren Betreffzeile oder einem besonders attraktiven Angebot beheben. Das Problem liegt in der Kommunikation zwischen den Systemen: Kassensystem, E-Mail-Plattform, Treueprogramm und Ad Retargeting-Tool tauschen untereinander keine Daten aus.

Die Lücke schließen: Mit der Verknüpfung operativer Daten setzt SAP Engagement Cloud hier neue Maßstäbe. Wenn Ihre Engagement-Lösung in Echtzeit auf Bestellungen, Retouren, Bestände und Service-Events zugreift, kann in der E-Mail vom Montag ein anderes Modell in derselben Größe empfohlen werden, anstatt für die gleichen Sneaker zu werben, die die Kundin bereits zurückgeschickt hat. SAP verbindet Engagement-Tools mit ERP-Daten, während Wettbewerber lediglich Marketingdaten auswerten. Genau darin liegt der Unterschied: Aus einer frustrierenden Erfahrung wird ein Erlebnis, das eine zweite Chance verdient.

4. Das KI-Paradoxonx

Auf dem Papier sieht der vierteljährliche KI-Bericht beeindruckend aus: KI-gestützte Empfehlungen, KI-optimierte Versandzeiten, KI-generierte Betreffzeilen – bei allen Effizienzmetriken konnten Steigerungen verzeichnet werden. Die Werte bei der Kund*innenzufriedenheit bleiben jedoch unverändert.

Mehr als die Hälfte der Verbrauchenden gibt an, dass KI das Shoppen einfacher macht. Ein ähnlich hoher Anteil sagt, dass es das Einkaufen schneller macht. Sie sind also nicht prinzipiell negativ gegenüber KI eingestellt. Allerdings lehnen es 71 % ab, wenn Marken Daten sammeln, ohne zu erklären, warum sie das tun. 41 % wünschen sich Unterstützung dabei, Produkte zu entdecken, von denen sie noch nicht wussten, dass sie ihnen gefallen könnten. Die Verbrauchenden haben eine klare Vorstellung davon, wie gute KI aussehen sollte: Sie muss ihre Bedürfnisse erfüllen.

Laut der SAP-Studie „AI im Einzelhandel: Globaler Report“ setzen 92 % der Marketingverantwortlichen KI-Tools ein. 8 von 10 Marketern sind der Ansicht, dass KI für die Gewinnung und Bindung von Kund*innen unerlässlich sein wird. Tatsächlich gibt es immer mehr Investitionen in KI, doch diese konzentrieren sich vor allem auf interne Prozesse. Der Großteil der von Marken eingesetzten KI dient der Optimierung von Arbeitsabläufen im Marketing: schnellere Kampagnenerstellung, bessere Segmentierung, smartere Versandzeiten. Alles sehr nützlich. Doch die Kundschaft bekommt nichts davon mit.

Die Generation Z setzt mittlerweile andere Standards. Mehr als 4 von 10 Menschen der Gen Z nutzen bereits KI-Agenten als Entscheidungshilfe bei Käufen. Diese vergleichen Preise, werten Rezensionen aus und erstellen eine Vorauswahl geeigneter Produkte – noch bevor ein Mensch überhaupt den Browser öffnet. Sie sind an KI gewöhnt, die für sie arbeitet, ihnen passende Produkt vorschlägt, Fragen im Kontext beantwortet und verschiedene Optionen unvoreingenommen miteinander vergleicht. Die KI-Assistenten Ihrer Kundschaft erstellen bereits eine Vorauswahl an Anbietern, während Ihr Team noch den Kampagnenbericht der letzten Woche zusammenstellt. Bleibt die KI einer Marke hinter diesen Erwartungen zurück, spiegeln die Insights aus dem Dashboard des Marketingteams nicht mehr das tatsächliche Kund*innenerlebnis wider – und die Diskrepanz wird immer größer.

Die Lücke schließen: Durch diesen Wandel verschiebt sich der Fokus der KI von der Frage „Wie hilft uns KI dabei, unsere Zielgruppen besser anzusprechen?“ hin zu der Frage „Wie hilft KI der Kundschaft, schnellere Entscheidungen zu treffen?“ Die KI-Funktionen von SAP Engagement Cloud ermöglichen Produkt- und Content-Empfehlungen auf Basis des individuellen Verhaltens, prognostizieren, welche Kund*innen mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Kauf tätigen, abwandern oder wieder aktiv werden, und optimieren die Bereitstellung über alle Kanäle hinweg in Echtzeit. KI-gestützte Segmentierung ermöglicht die dynamische Erstellung von Zielgruppen auf Grundlage prognostizierter Verhaltensweisen statt vergangener Handlungen. So können Kampagnen Kund*innen entsprechend ihren voraussichtlich nächsten Handlungen ansprechen. KI hat die Aufgabe, die Customer Experience zu verbessern, während Marketingteams für die Orchestrierung der Ergebnisse Sorge tragen.

Jede Lücke lässt sich auf dieselbe Ursache zurückführen: unzusammenhängende Daten, die zu uneinheitlichen Kund*innenerlebnissen führen. Marketingteams investieren in die richtigen Technologien – KI, Personalisierung, Omnichannel-Engagement – und setzen diese in Systemen ein, die untereinander keinen Kontext austauschen können. Die Kundschaft spürt diese Brüche, auch wenn Marketingverantwortliche sie nicht sehen.

Dieses Muster verdient Beachtung, denn es erklärt, warum trotz höherer Investitionen immer schlechtere Ergebnisse erzielt werden. Jedes neue Tool löst isoliert betrachtet ein tatsächlich existierendes Problem. Die Personalisierungs-Engine empfiehlt die richtigen Produkte. Die E-Mail-Plattform versendet Nachrichten zum richtigen Zeitpunkt. Das Social-Retargeting-Tool erreicht die richtige Zielgruppe. Jedes einzelne Tool funktioniert. Wenn die Tools jedoch miteinander kombiniert werden, ohne dass sie auf gemeinsame Daten zurückgreifen können, führen sie zu den uneinheitlichen Erlebnissen, die 75 % der Verbrauchenden als frustrierend empfinden.

Um diese Lücken zu schließen, bedarf es zunächst einheitlicher Kund*innendaten, die Marketingaktivitäten mit operativen Signalen verknüpfen: Käufe, Retouren, Service-Interaktionen, Lagerbestände, Treuestatus. Wenn diese Systeme Kontextinformationen teilen, wird Personalisierung so relevant, wie es die Generation Z erwartet. Die Kanäle sind aufeinander abgestimmt. KI dient sowohl den Kund*innenbedürfnissen als auch den Effizienzzielen der Marketingverantwortlichen.

SAP Engagement Cloud verknüpft Daten zum Customer Engagement mit betrieblichen Daten im gesamten Unternehmen durch modulares Daten-Onboarding und Echtzeit-Event-Trigger. Das Produkt wurde sieben Jahre in Folge im Gartner® Magic Quadrant™ für Personalisierungs-Engines als „Leader“ ausgezeichnet. Es richtet sich an Marketingverantwortliche, die von einer fragmentierten, kanalbezogenen Marketingumsetzung zu vernetztem Engagement wechseln müssen, ohne auf eine umfassende IT-Transformation warten zu können.

Die guten Kennzahlen in der Quartalspräsentation entsprechen durchaus der tatsächlichen Leistung des Teams. Ob sie auch wahrheitsgetreu widerspiegeln, was Kund*innen erleben, ist jedoch eine andere Frage.

Marketing für die Generation Z ist von einer messbaren Wahrnehmungslücke geprägt: Markenverantwortliche glauben, mehr zu liefern, als Verbrauchende nach eigenen Angaben tatsächlich erhalten. Die Daten beider Seiten liegen vor. Jede Marke kann sie nutzen, um ihre Annahmen auf den Prüfstand zu stellen.

Sich mit dieser Lücke zu beschäftigen, ist nicht gerade angenehm. Aber es sind die nützlichsten Daten, über die ein Marketingteam verfügen kann. Denn eine Lücke, die man nicht gemessen hat, kann man auch nicht schließen. Und für die Generation Z bedeutet das Schließen dieser Lücke den Unterschied zwischen einer Marke, die sie lediglich tolerieren, und einer, zu der sie gerne zurückkehren.