Was jeder Mobile Marketer über KI im Jahr 2025 wissen muss

KI transformiert die Art und Weise, wie Marken mit Nutzern in Kontakt treten: schneller, intelligenter und personalisierter als je zuvor. Wenn Sie den Einsatz von KI im Mobile Marketing in Betracht ziehen, ist dieser Leitfaden genau das Richtige für Sie. Er erläutert die praxisnahen Strategien, Tools und Beispiele, die Sie benötigen, um an der Spitze zu bleiben.

Was ist KI im Mobile Marketing?

KI im Mobile Marketing bezeichnet den Einsatz von maschinellem Lernen, prädiktiven Modellen und Automatisierung zur Leistungssteigerung über den gesamten Nutzerlebenszyklus hinweg – von der Akquise und dem Engagement bis hin zur Kundenbindung und Monetarisierung.

Wichtige Anwendungsbereiche:

• Optimierung der Nutzerakquise: Identifiziert und spricht automatisch hochwertige Nutzer auf der Grundlage von prädiktiven Signalen, demografischen Daten und Lookalike-Modellen an.
• Testen von Creatives: Führt dynamische A/B- und multivariate Tests durch, um Werbemittel und Botschaften in Echtzeit zu optimieren.
• Verhaltensprognose: Sagt Nutzerabwanderung, LTV und In-App-Verhalten voraus, um Engagement-Strategien individuell anzupassen.
• Personalisierung: Liefert maßgeschneiderte Nachrichten und Angebote basierend auf den Vorlieben, Gewohnheiten und dem In-App-Verhalten jedes Nutzers.
• Betrugserkennung: Erkennt ungewöhnliche Klick- oder Installationsmuster, um Budgetverluste durch gefälschte Nutzer oder Bots zu verhindern.

Das Verständnis von KI im Mobile Marketing hilft Unternehmen auch, den breiteren Kontext des Mobile Marketings zu erfassen: ein datengesteuerter, nutzerzentrierter Ansatz auf mobilen Plattformen, der Push-Benachrichtigungen, SMS, E-Mails, In-App-Nachrichten und mehr umfasst.

Warum KI im Jahr 2025 wichtiger ist als je zuvor

Da Performance-Marketing aufgrund von Datenschutzänderungen teurer und weniger vorhersehbar wird, müssen Marketer lernen, mit weniger mehr zu erreichen. KI verschafft einen Wettbewerbsvorteil, indem sie riesige Datenmengen in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt und Marken dabei hilft, zu verstehen, wie sie KI im Marketing effektiv einsetzen können.

Daten in Taten umsetzen

KI-Modelle verarbeiten sofort Millionen von Signalen, um Kampagnenerkenntnisse zu generieren, wodurch Teams schneller und intelligenter werden.

Beschleunigung der Optimierung

Was früher eine Woche zur Optimierung dauerte, kann jetzt in nur wenigen Stunden erledigt werden – dank KI, die Kampagnen selbstständig lernt und verbessert.

Ermöglichung von datenschutzkonformem Targeting

Nach der IDFA-Ära nutzen Tools wie Metas Advantage+ und Googles Performance Max KI, um die richtigen Nutzer ohne detaillierte persönliche Daten zu finden und zu konvertieren.

Lernen aus kanalübergreifendem Verhalten

KI verbessert nicht nur die Leistung in isolierten Kanälen: Sie ermöglicht eine koordinierte Echtzeit-Personalisierung über Push, E-Mail, SMS, WhatsApp und In-App-Nachrichten hinweg. Dieses Maß an Orchestrierung stellt sicher, dass jeder Nutzer die richtige Nachricht auf dem richtigen Kanal genau dann erhält, wenn es darauf ankommt.

Laut dem State of AI Report 2024 von HubSpot geben 69 % der Marketer an, dass KI ihre Fähigkeit verbessert hat, Inhalte über mehrere Kanäle hinweg zu personalisieren, und 74 % nutzen mittlerweile mindestens ein KI-Tool in ihren Marketing-Workflows.

Diese weite Verbreitung unterstreicht, wie KI zur Grundlage für die Schaffung nahtloser, kanalübergreifender Erlebnisse wird, die sich an das Echtzeit-Nutzerverhalten anpassen.

Praxisnahe Anwendungsfälle und Beispiele

1. Prädiktives Targeting in der Praxis

Gamelight, die führende Plattform für belohnte Nutzerakquise (UA), verwendet einen KI-Algorithmus, der Alter, Standort, Spielverlauf und Belohnungspräferenzen der Nutzer analysiert, um ihnen die relevantesten Spiele zuzuordnen.

In einer kürzlichen Kampagne für einen Hybrid-Casual-Titel ermöglichten das KI-System und die Rewarded-Media-Strategien von Gamelight die Bereitstellung von über 500.000 Installationen auf Android und iOS. Die Plattform von Gamelight sagte Nutzer mit hohem LTV präzise voraus, was gezielte und effektive Skalierungsstrategien ermöglichte und ein beeindruckendes ROAS-Wachstum von Tag 7 bis Tag 30 von 235 % erzielte.

2. Automatisierte Optimierung von Creatives

KI transformiert die Art und Weise, wie Marketer ihre Werbemittel testen und verbessern. Anstatt sich auf manuelle A/B-Tests zu verlassen, kann KI automatisch erkennen, welche Versionen einer Anzeige am besten abschneiden, und dabei visuelle Elemente, Überschriften oder die Platzierung von Call-to-Actions in Echtzeit anpassen.

Durch das Lernen aus vergangenen Engagement-Daten können KI-Systeme Creatives so verfeinern, dass sie besser zu jedem Zielgruppensegment passen. Dies führt zu höherem Engagement, mehr Konversionen und niedrigeren Akquisekosten, ohne das übliche Ausprobieren.

Dadurch können Marketing-Teams schneller agieren und erfolgreiche Creatives effizienter skalieren.

3. Personalisierte In-App-Nachrichten

KI ermöglicht es Marken auch, In-App-Nachrichten zu versenden, die sich dynamisch an das Verhalten jedes Nutzers anpassen, wie z. B. an die Sitzungsdauer oder an Engagement-Muster. Dieses Maß an Personalisierung trägt erheblich zur Steigerung des Nutzer-Engagements und der Konversionen bei.

Laut dem State of Customer Engagement Report 2024 von Twilio geben 39 % der Verbraucher an, dass ihre Ausgaben bei einem verbesserten KI-gesteuerten Engagement steigen würden. Dies zeigt den erheblichen Einfluss, den personalisierte In-App-Nachrichten auf das Nutzerverhalten und die Geschäftsergebnisse haben können.

4. Abwanderungsprognose und Retargeting

Im wettbewerbsintensiven Markt für Casual Games wird die KI-gestützte Abwanderungsprognose unerlässlich, um Spieler bei Laune zu halten. Marketer nutzen KI, um abwanderungsgefährdete Nutzer zu identifizieren und personalisierte Push- oder SMS-Kampagnen zur Rückgewinnung auszulösen, die auf deren Spielmuster und Belohnungsaktivitäten zugeschnitten sind.

Durch die Nutzung von KI-Erkenntnissen über Nutzerverhalten und -präferenzen können Marketer die Abwanderung reduzieren und das Engagement weitaus effektiver verbessern als mit herkömmlichen Segmentierungsmethoden.

5. Generative KI für Nachrichteninhalte

Generative KI transformiert die Art und Weise, wie Marketer Inhalte erstellen und bereitstellen. Anstatt Dutzende von Nachrichtenvarianten manuell zu schreiben, kann KI jetzt hochgradig personalisierte Push-, E-Mail- und In-App-Nachrichten schneller und effizienter generieren.

Ein Bericht von Juniper Research prognostiziert, dass die Unternehmensinvestitionen in generative KI für Mobile Messaging von 830 Millionen US-Dollar im Jahr 2024 auf 11 Milliarden US-Dollar bis 2028 ansteigen werden, da Marken zunehmend auf KI setzen, um die Kommunikation in großem Umfang zu automatisieren und zu personalisieren.

Dieser Wandel signalisiert, dass KI-generierte Nachrichten nicht nur ein Trend sind: Sie werden für Marketer, die Nutzer mit maßgeschneiderten Inhalten ansprechen wollen, ohne die Ausführung zu verlangsamen, unerlässlich.

6. KI-gestütztes Multichannel-Engagement

KI erstellt intelligente Nachrichtenflüsse über alle Touchpoints hinweg. Eine E-Commerce-App könnte beispielsweise:

1. Eine Push-Benachrichtigung direkt nach einem Warenkorbabbruch senden
2. Eine E-Mail nachsenden, wenn die Push-Benachrichtigung nach sechs Stunden nicht geöffnet wurde
3. 24 Stunden später eine WhatsApp-Nachricht mit einem zeitlich begrenzten Angebot senden

Diese intelligente Strategie verbessert die Customer Journeys und liefert Ergebnisse. Laut dem State of Marketing-Bericht 2024 von Salesforce ist die Wahrscheinlichkeit, dass leistungsstarke Marketing-Teams KI vollständig in ihre Abläufe integriert haben, einschließlich der kanalübergreifenden Kommunikation, 2,5-mal höher, was die Schlüsselrolle der KI bei der Steigerung der Multichannel-Leistung unterstreicht.

Die richtigen KI-Tools auswählen

Es gibt keinen Mangel an „KI-gestützten“ Tools. Um den Hype zu durchschauen, fragen Sie sich:

• Ist sie nachvollziehbar? Können Sie sehen, wie Entscheidungen getroffen werden?
• Lernt sie in Echtzeit? Oder verwendet sie statische Regelsätze?
• Funktioniert sie über alle Kanäle hinweg? Kann sie Logik auf Push, In-App, WhatsApp usw. anwenden?
• Ist sie datenschutzkonform? Besonders wichtig im Kontext von DSGVO und ATT.

Profi-Tipp: Wählen Sie Plattformen, die Nachrichtenautomatisierung, Verhaltenssegmentierung und prädiktives Engagement-Scoring kombinieren. Dies ist eine der klarsten und effektivsten Antworten auf die Frage, wie man KI im Marketing einsetzt.

Wichtige Kennzahlen zur Erfolgsmessung beim Einsatz von KI

Erfolg mit KI bedeutet nicht nur, sie einzusetzen; Sie müssen die richtigen Dinge messen, um die Auswirkungen zu sehen. Hier sind die wichtigsten Kennzahlen, die zählen:

• Verbesserungen bei ROAS und CAC: Diese zeigen, wie effizient Ihr Budget eingesetzt wird. Ein höherer Return on Ad Spend (ROAS) und niedrigere Customer Acquisition Costs (CAC) bedeuten, dass Sie bessere Ergebnisse für weniger Geld erzielen.
• Kundenbindung (Retention) (Tag 1, 3, 7, 30): Diese Meilensteine zeigen, wie gut Sie die Nutzer nach der Installation der App binden. Eine höhere Retention bedeutet oft ein besseres Onboarding und relevantere Nachrichten – beides Bereiche, in denen KI eine große Rolle spielt.
• Öffnungs- und Klickraten von Nachrichten: Diese spiegeln wider, wie ansprechend und gut getimt Ihre Kommunikation ist. KI-Personalisierung und intelligentes Timing sollten beides verbessern.
• Reduzierung der Abwanderung (Churn) (%): Die Verfolgung, wie viele Nutzer Sie vom Verlassen abhalten, hilft, den Wert der KI bei der Reaktivierung von gefährdeten Nutzern und der Steigerung des Lifetime Value zu belegen.
• Inkrementeller Zuwachs durch KI im Vergleich zu manuellen Strategien: Dies zeigt den Mehrwert, den KI bringt. Vergleichen Sie die Leistung vor und nach der KI-Implementierung, um die wahren Auswirkungen auf Wachstum und Effizienz zu sehen.

Abschließende Gedanken: Klein anfangen, schnell skalieren

KI ist nicht die Zukunft, sie ist die Gegenwart. Und sie hilft Mobile Marketern, mit schlankeren Teams präzisere Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie sich gefragt haben, wie Sie KI im Marketing einsetzen können, lautet die Antwort: Beginnen Sie dort, wo die Auswirkungen messbar sind.

Um loszulegen:

1. Bilden Sie Ihre User Journey ab. Identifizieren Sie Abbruchpunkte.
2. Wählen Sie einen Bereich für den KI-Einsatz. Beginnen Sie mit der Automatisierung von Push-Benachrichtigungen oder der Abwanderungsprognose.
3. Verfolgen Sie die Ergebnisse. Vergleichen Sie KI-gesteuerte mit herkömmlichen Kennzahlen.

Egal, ob Sie mit Engagement-Plattformen wie Pushwoosh oder akquiseorientierten Systemen wie Gamelight arbeiten, eines ist klar: KI ermöglicht ein Marketing, das nicht nur intelligenter, sondern auch menschlicher, personalisierter und effektiver ist.