Hyper-Individualization: Wenn Marken empathisch denken lernen

Digital Self-Identity (DSI) ermöglicht es Nutzer:innen, ihre digitale Identität unabhängig von zentralen Plattformen zu verwalten. Mithilfe dezentraler Technologien wie Blockchain können persönliche Daten sicher gespeichert und selektiv geteilt werden. Im Medienbereich heißt das: individuell kontrollierbare Profile, bei denen die Nutzer:innen selbst festlegen, welche Informationen sie mit einem Anbieter teilen. Dieses Modell stärkt Datenschutz, reduziert Abhängigkeiten von Drittanbietern und schafft die Grundlage für transparente, vertrauenswürdige Interaktionen. 

Aktuell fördern Initiativen wie IDunion und die EUDI-Verordnung (European Digital Identity) den Aufbau interoperabler, europaweiter Identitätssysteme. Neue Standards wie verifiable credentials und selective disclosure ermöglichen praxisnahe Web- und App-Anwendungen, bei denen nur die für einen Service unbedingt erforderlichen Daten übermittelt werden. Unternehmen können so vertrauensvolle, datenschutzkonforme Kundenbeziehungen etablieren, die einen erheblichen Vorteil, gerade wenn personalisierte Inhalte im Vordergrund stehen, bieten. 

Ein praxisnahes Beispiel liefert die belgische App itsme: Sie wird von mehr als sieben Millionen Bürger:innen genutzt, also über 80 % der Erwachsenen im Land, und ist offizielles, staatlich anerkanntes Identifikationsmittel. itsme kombiniert Smartphone, SIM-Karte und persönlichen Code, sodass Nutzer:innen sich sicher bei Banken, Behörden oder Medienplattformen anmelden können. Dabei entscheiden sie selbst, welche Daten freigegeben werden, etwa nur Name und Alter oder auch zusätzliche Informationen für personalisierte Angebote. Digitale Signaturen über itsme sind rechtsgültig und erfüllen die europäischen eIDAS-Standards. 

Digital Self-Identity ist ein Schlüssel für personalisierte Medienangebote, die Datenschutz und Nutzerautonomie respektieren. Sie reduzieren Abhängigkeiten von Datenmonopolen, eröffnen neue Geschäftsmodelle und bilden die technologische Basis für Hyper-Individualisierung, und zwar auf freiwilliger, transparenter Grundlage.
 

Der „Digital Twin of a Customer“ (DToC) ist ein dynamisches, KI-basiertes Abbild eines realen Nutzers. Es speist sich in Echtzeit aus unterschiedlichen Datenquellen, etwa Social Media, CRM-Systemen, Streaming- und Website-Interaktionen – und analysiert kanalübergreifend Verhalten, Vorlieben und Nutzungsgewohnheiten. Ziel ist es, passgenaue Inhalte, Angebote und Touchpoints zu generieren, die nicht nur effizient, sondern auch empathisch wirken. In Deutschland ist der Einsatz solcher Systeme grundsätzlich möglich, wird jedoch durch Datenschutz-, Governance- und Compliance-Anforderungen stärker eingehegt als in den USA oder Asien. Entsprechend wird der DToC hierzulande eher implizit umgesetzt, beispielsweise als simulations- und prognoseorientierte Weiterentwicklung bestehender CDP-Architekturen, und weniger als explizit benannter, vollumfänglicher digitaler Zwilling einzelner Personen. 

Unternehmen bewegen sich aktuell schrittweise in diese Richtung, etwa durch probabilistische Modelle, Szenarien-Simulationen und KI-gestützte Entscheidungslogiken. Die Systeme lernen mit jedem Kontakt hinzu und liefern konkrete Empfehlungen für maßgeschneiderte Marketingmaßnahmen. So entsteht ein kontinuierlich aktualisiertes Kundenprofil, das weit über klassische Segmentierung hinausgeht. 

Der digitale Kundenzwilling ermöglicht tiefe Einblicke in Nutzerverhalten und eröffnet neue Wege für proaktive, datengestützte Interaktion. Unternehmen profitieren von optimierten Customer Journeys, höherer Conversion und nachhaltiger Kundenbindung – vorausgesetzt, die Datennutzung erfolgt transparent, sicher und im Sinne der Nutzer:innen. Generell fokussiert sich die Umsetzung in Deutschland jedoch bislang vor allem auf industrielle Digital Twins. 

Es gibt, Stand heute [14.01.2026], keine konkreten Live-Beispiele mit echten „Digital Twins of Customers“ im Sinne von produktiv eingesetzten Kundenzwillingen bei realen Unternehmen. Das liegt daran, dass viele Projekte noch in einem Proof-of-Concept bzw. in einer Forschungsphase sind und nicht groß öffentlich referenziert werden. Trotzdem gibt es Quellen, die solche Konzepte definieren, erklären und in konkreten Szenarien beschreiben. 

Emotion AI (auch Affective Computing) bezeichnet KI-Systeme, die menschliche Emotionen anhand von Mimik, Stimme, Gestik oder physiologischen Signalen erkennen und darauf reagieren können. Im Medien-, Tech- und Entertainment-Sektor ermöglicht dies stimmungsabhängige Inhalte, empathische Sprachassistenten oder adaptive Werbung, die sich dynamisch an die Gefühlslage der Nutzer:innen anpasst. 

In Deutschland wächst das Interesse an Emotion AI, insbesondere im Kundenservice, E-Learning und bei interaktiven Medienformaten. Gleichzeitig setzt die EU-KI-Verordnung (EU AI Act) seit 2025 enge Grenzen: Der Einsatz in Bildung, Arbeit und öffentlichem Raum ist weitgehend untersagt, um Datenschutz und Privatsphäre zu wahren. 

Technologisch nimmt die Präzision dennoch zu. Multimodale Systeme analysieren Mimik, Stimme und physiologische Daten immer zuverlässiger. Forschungsinitiativen wie die MER-Challenge 2025 treiben die technischen Möglichkeiten voran, feinste emotionale Nuancen zu erkennen und zu interpretieren, was einen Vorteil vor allem für interaktive Formate mit hoher Nutzerbindung darstellt. Es wird erwartet, dass der Markt bis 2034 eine jährliche Wachstumsrate von 14,30 % aufweist. 

Disney+ experimentierte bereits 2024 mit Emotionserkennung über Kamera- oder Mikrofon-Schnittstellen in Testgruppen, um zu erkennen, wie Zuschauer:innen auf bestimmte Filmszenen reagieren. Löst eine Szene Lachen, Überraschung oder Spannung aus, kann das System automatisch passende Trailer, Bonusmaterial oder ähnliche Inhalte vorschlagen. So entsteht ein personalisierter, emotional gesteuerter Streaming-Flow, der Engagement und Sehdauer erhöht. 

Emotion AI eröffnet neue Dimensionen für personalisierte, empathische Nutzererlebnisse, vom individualisierten Service bis zu stimmungsadaptiven Medieninhalten. Der technologische Fortschritt muss jedoch mit strengen Datenschutz- und Ethikstandards einhergehen. Unternehmen, die hier transparent agieren, sichern sich nicht nur Rechtssicherheit, sondern auch einen spürbaren Wettbewerbsvorteil.