Wie E-Commerce-Marketer mit Segments AI von Klaviyo komplexe Zielgruppensegmente über Prompts in natürlicher Sprache erstellen

Im modernen E-Commerce-Marketing ist eine präzise Kundensegmentierung der wichtigste Hebel, um Konversionsraten zu steigern und den Customer Lifetime Value (CLV) nachhaltig auszubauen. Das Versenden gezielter Kampagnen auf Grundlage des tatsächlichen Kauf- und Klickverhaltens erzielt nachweislich höhere Öffnungsraten, senkt Abmeldezahlen und schützt die Sender-Reputation der Domain vor Spam-Einstufungen. In herkömmlichen Segment-Buildern war die Konfiguration mehrstufiger Zielgruppen jedoch oft mühsam und fehleranfällig: Marketer mussten sich durch verschachtelte Dropdown-Menüs navigieren, komplexe boolesche Verknüpfungen (UND- und ODER-Bedingungen) manuell verketten und Zeiträume penibel abstimmen.

Um diesen operativen Engpass zu beseitigen, bietet Klaviyo die Funktion Segments AI (über den Workflow „Define with AI“). Mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und generativer KI können Marketingteams ihre gewünschte Zielgruppe in einfachen Sätzen beschreiben. Die Software übersetzt diese Angaben in Sekundenschnelle in produktionsreife Filterkriterien. Dieser Leitfaden erklärt die Funktionsweise von Segments AI, die Struktur erfolgreicher Prompts, praxisnahe E-Commerce-Szenarien und die wichtigsten Schritte zur Qualitätssicherung.

Was ist Klaviyo Segments AI?

Segments AI ist ein KI-gestütztes Werkzeug, das direkt in den Segment-Builder sowie den Kampagnen-Assistenten von Klaviyo integriert ist. Anstatt einzelne Bedingungen schrittweise manuell auszuwählen, verarbeitet die KI freie Textbeschreibungen und erstellt daraus ein vollwertiges Regelwerk.

Das System greift dabei auf das gesamte Spektrum der in Klaviyo erfassten Kundendaten zu:

• E-Commerce-Ereignisse (Metrics): Aktionen, die über Shop-Systeme wie Shopify, WooCommerce oder BigCommerce synchronisiert werden (z. B. Placed Order, Viewed Product, Started Checkout).
• Profilattribute (Profile Properties): Kundendaten wie Wohnort, Kundentags, Treuestatus oder Antworten aus Anmeldeformularen.
• Prädiktive Analysen (Predictive Analytics): Machine-Learning-Vorhersagen von Klaviyo, darunter die Churn-Wahrscheinlichkeit (Abwanderungsrisiko), der prognostizierte Lifetime Value und das erwartete nächste Bestelldatum.
• Kanalübergreifende Interaktionen: Öffnungen und Klicks in E-Mails, Interaktionen mit SMS sowie der Anmeldezeitpunkt.

Zielgruppen, die mit Segments AI erstellt werden, bleiben vollwertige dynamische Segmente. Es handelt sich nicht um statische Empfängerlisten: Profile treten dem Segment automatisch in Echtzeit bei oder verlassen es, sobald sich ihre Daten oder ihr Verhalten ändern. Zudem markiert Klaviyo alle durch diesen Workflow generierten Segmente automatisch mit dem Tag klaviyo-ai, was die spätere Filterung und Verwaltung im Account erleichtert.

Zugriff auf „Define with AI“ in Klaviyo

In kostenpflichtigen Klaviyo-Accounts steht Segments AI an zwei Stellen zur Verfügung:

1. Über das Menü „Lists & segments“

1. Navigieren Sie im Klaviyo-Dashboard zu Audience > Lists & segments.
2. Klicken Sie oben rechts auf Create New und wählen Sie Create segment.
3. Vergeben Sie einen Namen für das Segment.
4. Klicken Sie im Bereich der Bedingungsauswahl auf die Schaltfläche Define with AI (gekennzeichnet durch das Sternchen-Symbol).
5. Geben Sie Ihren Prompt in das Textfeld ein und drücken Sie die Eingabetaste (Enter) oder klicken Sie auf den angezeigten Vorschlag.
6. Prüfen Sie die Vorschau der generierten Bedingungen. Klicken Sie bei Bedarf auf Open in builder, um Feinanpassungen vorzunehmen, und speichern Sie mit Create segment.

Wichtiger Hinweis zum Arbeitsablauf: Segments AI steht ausschließlich beim Erstellen neuer Segmente zur Verfügung. Beim Bearbeiten bestehender Segmente wird die Funktion nicht angezeigt. Zudem überschreibt der KI-Lauf alle bereits im Editor vorhandenen Kriterien – starten Sie daher immer mit der KI, bevor Sie manuelle Filter ergänzen.

2. Direkt im Kampagnen-Assistenten (Campaign Wizard)

Zielgruppen können auch unmittelbar während der Kampagnenerstellung definiert werden, ohne den aktuellen Ablauf zu unterbrechen:

1. Wechseln Sie bei der Erstellung einer Kampagne zum Schritt Recipients (Empfänger).
2. Klicken Sie in das Auswahlfeld Send to oder Don't send to.
3. Tippen Sie anstelle eines Listennamens die Beschreibung Ihrer Zielgruppe in natürlicher Sprache ein.
4. Wählen Sie am Ende des Dropdowns die Option Generate new segment.
5. Überprüfen Sie die generierten Regeln; das Segment wird sofort erstellt und direkt der Kampagne zugewiesen.

Aufbau eines erfolgreichen Segmentierungs-Prompts

Zwar erkennt Segments AI auch knappe Eingaben wie "engaged subscribers in the last 30 days", für hochprofitable E-Commerce-Zielgruppen empfiehlt sich jedoch ein vierstufiger Aufbau:

Entscheidende Regel: Immer die Marketing-Einwilligung angeben

Generative KI fügt Einwilligungsfilter nicht standardmäßig hinzu. Wenn Sie lediglich eingeben: "Kunden, die in den letzten 30 Tagen Schuhe gekauft haben", filtert die KI rein nach der Kaufhistorie. Dies kann dazu führen, dass Gastkäufer ohne Werbezustimmung oder Kontakte, die sich zuvor abgemeldet haben, in das Segment gelangen. Um die Zustellbarkeit zu sichern und rechtliche Vorgaben (wie die DSGVO) einzuhalten, sollten Sie Formulierungen wie "profiles consented to receive email marketing" oder "consented to SMS marketing" direkt in den Prompt integrieren.

4 fortgeschrittene E-Commerce-Segmente im Prompt-Einsatz

1. Kaufinteressierte Stöberer ohne Abschluss (Browse Abandonment)

• Marketing-Ziel: Wiederansprache von Shop-Besuchern, die mehrfach Artikel angesehen, aber weder den Checkout gestartet noch gekauft haben.
• Englischer Prompt: Profiles consented to receive email marketing who have viewed a product at least 2 times in the last 14 days, have not placed an order in the last 30 days, and have not started checkout in the last 7 days.
• Generierte Logik:
  • Can receive email marketing = True
  • AND Metrik: Viewed Product >= 2 in den letzten 14 Tagen
  • AND Metrik: Placed Order = 0 in den letzten 30 Tagen
  • AND Metrik: Started Checkout = 0 in den letzten 7 Tagen

2. VIP-Kunden mit hohem Lifetime Value (Retention & Kundentreue)

• Marketing-Ziel: Identifikation der wertvollsten Stammkunden für exklusiven Vorabzugang zu Produktlaunches oder spezielle Treuerabatte.
• Englischer Prompt: Profiles consented to email marketing who have placed an order 3 or more times over all time, with total order value greater than $300, and have opened an email in the last 45 days.
• Generierte Logik:
  • Can receive email marketing = True
  • AND Metrik: Placed Order >= 3 über die gesamte Historie
  • AND Metrik: Placed Order Gesamtwert > 300 über die gesamte Historie
  • AND Metrik: Opened Email >= 1 in den letzten 45 Tagen

3. Reaktivierung abwanderungsgefährdeter Kunden (Win-Back)

• Marketing-Ziel: Kunden abfangen, die ihren üblichen Nachbestellrhythmus überschritten haben, bevor sie endgültig verloren gehen.
• Englischer Prompt: Customers who placed an order between 60 and 180 days ago, have not placed an order in the last 60 days, and are consented to receive email marketing.
• Generierte Logik:
  • Can receive email marketing = True
  • AND Metrik: Placed Order >= 1 vor 60 bis 180 Tagen
  • AND Metrik: Placed Order = 0 in den letzten 60 Tagen

4. Kanalübergreifend aktive VIPs (E-Mail & SMS synchronisiert)

• Marketing-Ziel: Kunden ansprechen, die auf beiden Kanälen aktiv reagieren, um Verkaufsaktionen während saisonaler Höhepunkte (wie Black Friday) mit maximaler Resonanz zu begleiten.
• Englischer Prompt: Profiles consented to email and consented to SMS who have opened an email or clicked an SMS in the last 30 days and have purchased at least once in the last 90 days.
• Generierte Logik:
  • Can receive email marketing = True
  • AND Can receive SMS marketing = True
  • AND (Opened Email >= 1 in letzten 30 Tagen OR Clicked SMS >= 1 in letzten 30 Tagen)
  • AND Metrik: Placed Order >= 1 in den letzten 90 Tagen

Best Practices für Überprüfung und Feinschliff

Die KI erstellt ein präzises logisches Gerüst, dennoch sollten Marketer vor dem Aktivieren folgende Kontrollen durchführen:

1. Boolesche Operatoren prüfen (UND vs. ODER): Kontrollieren Sie im visuellen Builder, ob Bedingungen korrekt gruppiert wurden. Bei Multichannel-Kriterien muss die Einwilligung in der Regel mit UND verknüpft sein, während Interaktionskriterien (z. B. E-Mail geöffnet ODER SMS geklickt) in einer ODER-Klammer liegen sollten.
2. Individuelle Event-Namen des Shops abgleichen: Falls Ihr Shop Headless-Architekturen oder Drittanbieter-Checkout-Tools nutzt, können Event-Namen von den Standardmetriken abweichen. Vergewissern Sie sich, dass die KI das korrekte System-Event ausgewählt hat.
3. Prädiktive Analysen manuell ergänzen: Nutzen Sie den Button Open in builder, um nach der KI-Generierung spezifische Vorhersagewerte von Klaviyo hinzuzufügen – beispielsweise Predicted Churn Risk is High oder Expected Date of Next Order in the next 14 days für automatisierte Nachbestell-Kampagnen.
4. Segmente in automatisierte Flows einbinden: Mit Segments AI erstellte Zielgruppen eignen sich hervorragend als Startereignisse (Trigger) oder Verzweigungsfilter (Conditional Splits) für automatisierte E-Mail- und SMS-Strecken. Sobald ein Kunde die Kriterien erfüllt, wird er automatisch personalisiert kontaktiert.

Die Kombination aus schneller Prompt-Eingabe und sorgfältiger fachlicher Kontrolle ermöglicht es Marketingteams, manuelle Hürden zu überwinden, Zielgruppen innerhalb von Minuten zu aktivieren und Personalisierung im großen Maßstab umzusetzen.

Referenzen

• Customer Segmentation Tools for Smarter Audience Building - Klaviyo
• AI Workflow Automation Tools for Better Marketing & Customer Service - Klaviyo
• How to define segments with AI | Klaviyo Help Center
• Advanced segmentation reference | Klaviyo Help Center
• Define segments with AI | Klaviyo Academy
• Segments AI - Klaviyo