Der Berater hat 200 Kunden. Er weiß nicht, wen er heute anrufen soll.

Ein Sparkassenberater betreut hunderte Kunden und beginnt den Tag ohne klare Rangfolge, wen er ansprechen sollte. Next Best Action macht aus dieser Unsicherheit eine priorisierte Kontaktliste: Ein KI-gestütztes System wertet Datenpunkte wie Umzug, Erbschaft oder Heirat aus und legt dem Berater jeden Morgen die Kunden mit dem konkretesten Anlass für ein Gespräch vor.

Der Bedarf dafür ist nicht theoretisch. Der Digitalverband Bitkom hat 2025 in einer repräsentativen Befragung von 1.003 Personen ermittelt, dass 45 Prozent der Menschen sich wünschen, dass eine KI nach Lebensereignissen wie Heirat oder Umzug den Versicherungs- und Vorsorgebedarf prüft und Verträge anpasst. Kunden erwarten also aktiv, dass ihr Finanzinstitut den richtigen Moment erkennt. Die meisten Häuser tun es nicht.

Was ist Next Best Action im Sparkassenvertrieb?

Next Best Action bezeichnet die datengestützte Empfehlung, welche Handlung für einen bestimmten Kunden als nächstes den größten Wert schafft. Im Sparkassenvertrieb heißt das konkret: Aus Konto- und Vertragsdaten, aus Lebensereignissen und aus dem bisherigen Verhalten entsteht eine Rangfolge von Ansprachen. Der Berater bekommt keine anonyme Kampagnenliste, sondern eine überschaubare Zahl priorisierter Kontakte pro Tag, jeder mit einem nachvollziehbaren Anlass.

Der Unterschied zur klassischen Kampagne ist der Auslöser. Eine Kampagne schiebt allen Kunden dasselbe Produkt zur selben Zeit. Next Best Action reagiert auf das Signal des einzelnen Kunden. Ein Umzug löst ein Gespräch über die Absicherung des neuen Wohnraums aus, eine Erbschaft ein Gespräch über die Anlage. Die Ansprache trifft, weil sie zum Moment passt.

Warum bleibt das Potenzial meist ungenutzt?

Die Systeme existieren in vielen Häusern bereits, oft als Bestandteil der Vertriebssteuerung. Trotzdem verpufft der Effekt aus drei Gründen. Erstens misstrauen Berater den Empfehlungen, wenn diese in der Vergangenheit unpassend waren. Ein System, das dreimal hintereinander den falschen Kunden vorschlägt, wird ignoriert. Zweitens fehlt die Datengrundlage. Wenn Einwilligungen fehlen oder Kundendaten schlecht gepflegt sind, kann das beste Modell keine sinnvolle Empfehlung erzeugen. Drittens fehlt der strategische Rahmen aus der Geschäftsleitung, der die Arbeit mit den Impulsen verbindlich macht.

Der dritte Punkt wiegt am schwersten. Ein Impulssystem ohne Mandat ist ein Vorschlag, den jeder Berater nach eigenem Gutdünken befolgt oder liegen lässt. Die Akzeptanz von KI-Werkzeugen im Vertrieb entscheidet sich an dieser Führungsfrage, nicht an der Modellqualität. Wir haben das Muster im Beitrag Digitaler Vertrieb in der Sparkasse ausgeführt.

Wie wird aus Datenpunkten eine belastbare Empfehlung?

Die Qualität der Empfehlung hängt an der Qualität der Signale. Ein sauberes System nutzt nur Anlässe, die tatsächlich einen Bedarf begründen, und begründet jede Empfehlung für den Berater sichtbar. Der Berater sieht also nicht nur den Namen, sondern den Grund: Dieser Kunde ist umgezogen, deshalb steht die Absicherung des neuen Wohnraums an. Diese Begründung schafft Vertrauen und macht das Gespräch vorbereitet.

Ebenso wichtig ist die Rücklaufschleife. Wenn der Berater vermerkt, dass eine Empfehlung nicht passte, lernt das System. Ohne diese Schleife wiederholt es seine Fehler und verliert die Berater endgültig. Die Verbindung von KI-Impuls und persönlicher Ansprache ist auch der Kern einer erfolgreichen Bancassurance-Strategie, die wir im Beitrag Ansprachemanagement und Bancassurance in der Sparkasse vertiefen.

Welche Rolle spielt die Datenpflege?

Next Best Action ist so gut wie die Daten, auf denen es steht. Fehlen die Einwilligungen der Kunden, darf ein Großteil der interessantesten Signale gar nicht genutzt werden. Ist die Datenpflege lückenhaft, weil Adressänderungen oder Lebensereignisse nicht sauber im System landen, erkennt das Modell den Anlass nicht. Ein hoher Anteil an sogenannten Black-Box-Kunden, über die das Haus kaum verwertbare Daten besitzt, begrenzt die Reichweite jeder Empfehlung.

Deshalb ist die Einführung von Next Best Action immer auch ein Datenprojekt. Die Frage, welche Einwilligungen vorliegen und wie künftig systematisch nachgeholt wird, entscheidet über die Tragweite. Wer erst das Modell kauft und danach über die Daten nachdenkt, dreht die Reihenfolge um und wundert sich über schwache Empfehlungen.

Wie verhindert man, dass Berater das System ignorieren?

Die Akzeptanz entsteht aus drei Zutaten. Erstens muss die erste Erfahrung stimmen: Die ersten Empfehlungen, die ein Berater sieht, müssen sichtbar treffen, sonst ist das Vertrauen dahin. Zweitens braucht der Berater den Grund, nicht nur den Namen, damit er das Gespräch vorbereitet führen kann. Drittens muss die Geschäftsleitung die Arbeit mit den Impulsen zum verbindlichen Teil der Vertriebssteuerung machen, nicht zum freiwilligen Zusatz.

Fehlt eine dieser Zutaten, kippt das Vorhaben. Ein technisch starkes System ohne Mandat wird ignoriert, ein verbindliches System mit schwachen Empfehlungen erzeugt Widerstand. Beide Fälle enden gleich: Das Werkzeug taucht im Reporting auf und im Alltag nicht.

Was bringt Next Best Action konkret?

Der Nutzen liegt auf zwei Ebenen. Für den Kunden steigt die Relevanz der Ansprache, weil sie zum Lebensmoment passt statt zum Quartalsziel. Für die Sparkasse steigt die Vertriebsproduktivität, weil die knappe Beraterzeit auf die Kontakte mit dem höchsten Ertragspotenzial gelenkt wird. In einer Zeit, in der die Zahl der Berater sinkt, ist die Steuerung der verbleibenden Kapazität der entscheidende Hebel.

Der Effekt verstärkt sich, weil relevante Ansprache das Vertrauen stärkt und das nächste Signal wertvoller macht. Ein Kunde, der erlebt, dass seine Bank im richtigen Moment das Richtige anspricht, öffnet sich für weitere Gespräche. Eine Bank, die immer nur das Quartalsziel schiebt, erzieht ihre Kunden zum Wegklicken. Next Best Action ist damit auch eine Investition in die Qualität der Kundenbeziehung, nicht nur in die Quote des einzelnen Abschlusses.

Sotica bringt Struktur in genau diese Steuerung: von der Frage, welche Signale belastbar sind, über die Governance der Kundendaten bis zur Verankerung im Vertriebsalltag mit klarem Mandat der Geschäftsleitung. Künstliche Intelligenz ist der Hebel, der aus vielen Kunden die richtigen macht. In einer Potenzialanalyse zeigen wir, welche Anlässe in Ihrem Bestand schon heute ungenutzt liegen.

Hinweis: Das Titelbild wurde mit KI generiert.