77 Prozent der Verbraucherschaft gibt an, eine Marke zu lieben, dennoch wenden sich viele ab. Die B2B-Kundschaft dagegen bleibt aus Gewohnheit oder weil ein Wechsel zu schwierig ist. KI macht aus „Dark Data“ verknüpfte, personalisierte Erlebnisse, die im Engagement-Zeitalter Bedeutung gewinnen.

Munich, XX. Januar 2026 — Auf der NRF 2026 in New York wird Sara Richter, Chief Marketing Officer bei SAP Emarsys, neue Erkenntnisse aus dem SAP Emarsys Customer Loyalty Index (CLI) und dem Buyer Loyalty Index (BLI) vorstellen. Beide Indizes quantifizieren eine wachsende Lücke zwischen bekundeter Loyalität und tatsächlichem Verhalten.

„Quiet Quitting ist im Einzelhandel angekommen, sein B2B-Pendant heißt Default Loyalty“, betont Richter. „Beides wirkt wie Loyalität, ist jedoch fragil. Die Ursache liegt nicht in fehlender Bereitschaft, sondern in interner Komplexität. Marken wollen besser engagieren, aber viele sind dazu strukturell noch nicht in der Lage.“Hier kommt „Dark Data“ ins Spiel: Signale, die Marken bereits erfassen, aber nicht aktivieren können, weil sie in voneinander getrennten Systemen über Technologie, Service, Marketing und Umsatz hinweg feststecken. Die Daten sind nicht verloren oder ignoriert – sie sind ohne eine Intelligence-Schicht in Echtzeit nicht nutzbar. „Darum ist KI so wichtig“, ergänzte Richter. „KI verbindet diese Signale, damit Marken über jeden Touchpoint hinweg, bei jeder Transaktion, personalisierte, verknüpfte Erlebnisse liefern können.“

Die Loyalitätslücke in Zahlen

B2C (CLI 2025):
• 77 Prozent sagen, sie „lieben und vertrauen“ einer Lieblingsmarke – und dennoch:
o 57 Prozent wechseln wegen eines besseren Preises
o 52 Prozent gehen nach einer schlechten Erfahrung
o 33 Prozent wenden sich nach einer Kontroverse ab
o 24 Prozent verlassen eine Marke aufgrund von Nachhaltigkeitsbedenken

Kund*innen beschweren sich selten; sie ziehen sich still zurück, öffnen weniger Nachrichten, kaufen seltener und wechseln schließlich.

B2B (BLI 2025):
• 71 Prozent der Kundschaft beanspruchen Loyalität, doch 70 Prozent davon entfallen auf sogenannte Default Loyalty: Man bleibt, weil ein Wechsel  mit hohem Aufwand verbunden ist, nicht weil der Wert überzeugt.  Fallen Integrationshürden oder erscheint ein überlegenes Angebot, verfliegt diese Trägheit.

Warum gerade jetzt

Budgets sind knapp, Erwartungen höher und Customer Journeys sind fragmentiert. Trotz riesiger Datenmengen sagen über die Hälfte der Marken, ihre Daten seien zu unstrukturiert, um sie zu nutzen und eine ähnlich große Zahl kann nicht in Echtzeit handeln. Das Ergebnis: glaubensbasierte Loyalität statt evidenzbasiertem Engagement, weil die Signale, die Abwanderung vorhersagen, in Silos liegen.

„Das ist der Kern dessen, was als Engagement Era bekannt geworden ist“, so Richter.
 „Es geht darum zu verstehen, wie sich die Kundschaft über reine Transaktionen hinaus einbringt, und eine Intelligence-Schicht zu nutzen, um Signale aus Technologie, Service, Marketing und Umsatz in Echtzeit zu interpretieren.
 Dafür wurden traditionelle Marketingplattformen nicht entwickelt.

Molton Brown

Molton Brown setzt verknüpftes Engagement bereits praktisch um. Durch die Vereinheitlichung von Daten und das Upgrade auf SAP Commerce Cloud und SAP Emarsys liefert die Marke heute nahtlose, personalisierte Journeys über Kanäle hinweg – und erzielt damit unter anderem einen Anstieg der Wiederholungskäufe um 20 Prozent, 5× mehr Umsatz durch E-Mail und einen Beitrag zu einer Umsatzsteigerung von 30 Prozent bei rekordstarker Omnichannel-Performance.

Von Dark Data zu Daylight: Vier Maßnahmen für 2026

  1. Dark Data aktivieren —  Signale aus Technologie, Service, Marketing und Umsatz vereinheitlichen, um frühe Hinweise auf Rückzug – etwa Preissensitivität, Reibung oder Wertekonflikte – zu erkennen, bevor sie zur Abwanderung führen.
  2. Default Loyalty in strategische Loyalität verwandeln — Predictive Analytics und KI-gestützte Personalisierung einsetzen, um Bedürfnisse frühzeitig zu antizipieren, Relevanz skalierbar zu machen und Trägheit in bewusste Bindung zu verwandeln.
  3. Verknüpfte Erlebnisse schaffen— Fragmentierte Touchpoints beseitigen: eine Kundin/ein Kunde, eine Journey, eine Sicht.
  4. Wertebasiertes Engagement aufbauen — ESG und Nachhaltigkeit als Beschaffungskriterien verankern; und belastbare Belege/Proof Points gezielt auf die Segmente ausrichten, für die diese Faktoren entscheidend sind.

Der KI-Vorteil

• 95 Prozent der B2B-Käufer*innen sgeben an, dass KI Loyalität positiv beeinflusst.
• Obwohl 63 Prozent der Verbraucher*innen Bedenken hinsichtlich Datenschutz äußern, gewinnen Marken, die transparente, ethische KI einsetzen, um Personalisierung in Echtzeit zu ermöglichen, einen messbaren Vorsprung.