Personalisierung

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Unter Personalisierung – ein Begriff aus dem Marketing – versteht man eine Methode, mit dessen Hilfe ein Kunden so persönlich wie möglich adressiert und angesprochen wird. Der Kunde erhält demnach personalisierte und individuelle Inhalte oder Angebote. Personalisierung findet auf Basis einer Analyse von kundenbezogenen Daten statt.

In diesem Beitrag beleuchten wir folgende Themen:

Inhaltsverzeichnis:

  1. Definition: Was ist Personalisierung?
  2. Warum ist Personalisierung wichtig?
  3. Wie können Unternehmen Personalisierung erfolgreich einsetzen?
  4. Beispiel einer erfolgreichen Personalisierungs-Kampagne
  5. Welche positiven Auswirkungen kann Künstliche Intelligenz auf die Personalisierung haben?
Personalisierung (Fotolia_49581900)
Personalisierung (Fotolia_49581900)

Definition: Was ist Personalisierung?

Personalisierung beschreibt den Vorgang, den Kunden mit möglichst individuellen Inhalten, die an ihre Vorlieben und Interessen angepasst sind, zu versorgen. Es handelt sich hierbei um einen datengetriebenen Ansatz, der Unternehmen die Möglichkeit bietet, mittels der Analyse kundenbezogener Daten kontextbezogene Erlebnisse, Mitteilungen und Angebote zu verfassen und an den Kunden auszuspielen. 

Der Kunde soll durch Personalisierung ein einzigartiges Erlebnis erhalten, damit er sich wertgeschätzt fühlt. Denn die meisten Kunden binden sich an die Unternehmen, bei denen sie sich verstanden fühlen und wo auf ihre speziellen Wünsche eingegangen wird. 

Ein richtiges Angebot, zur richtigen Zeit, im richtigen Kanal schafft Relevanz und hat einen erheblichen Effekt auf die Conversion-Rate – also auf den Prozentsatz der Besucher, die auf Ihrer Website eine gewünschte Handlung (Conversion) durchgeführt haben. Ist die gewünschte Conversion beispielsweise der Kauf eines Produkts und es haben von 1000 Besuchern Ihrer Website 50 Kunden etwas gekauft, beträgt die Conversion-Rate 5%. 

Warum ist Personalisierung wichtig?

Die Ansprüche der Verbraucher an das Kundenerlebnis sind durch die Digitalisierung erheblich gestiegen. Kunden erwarten mittlerweile ein auf sie individuelles ausgerichtetes Online-Erlebnis. Das wird auch bewusst, wenn Sie selbst einmal an Ihre eigenen Erfahrungen als Verbraucher denken. Sie fühlen sich wahrgenommen und wissen es sicher zu schätzen, wenn Sie Angebote erhalten, die sich auf ein gerade erworbenes Produkt beziehen und somit auf Ihre Interessen abgestimmt sind. Wahllose Empfehlungen, nach dem Gießkannenprinzip, laden selten zum Verweilen auf der Website oder einem Klick auf ein Angebot ein.  

Die Customer Experience soll individuell und komfortabel sein. Die Kunden wollen das Gefühl haben, gehört zu werden. Unternehmen, die ihren Kunden das Gefühl geben, dass sie sie in jeder Phase ihrer Customer Journey als Individuen wahrnehmen und wertschätzen, erhöhen ihre Kundenbindungsrate (Retention Rate). Diese Wertschätzung lässt sich durch Personalisierung einfach und schnell erreichen, da sich Angebote individuell gestalten lassen und somit auf die Bedürfnisse des Einzelnen eingegangen werden kann.  

Wie können Unternehmen Personalisierung erfolgreich einsetzen?

Um (potentielle) Kunden gezielt ansprechen zu können und ihnen ein individuelles Angebot vorschlagen zu können, müssen Daten aus verschiedenen Quellen über sie gesammelt und verknüpft werden. Anhand von Datenanalysen lassen sich Informationen gewinnen, die der optimalen Personalisierung dienen. Daten sind also der Schlüssel zum Erfolg für die Personalisierung. 

Datenmanagement

Beispiel einer erfolgreichen Personalisierungs-Kampagne

Ein Stadtbewohner, der zum Beispiel mitten in Berlin in einem Hochhaus im 20. Stock wohnt, wird höchstwahrscheinlich keinen Rasenmäher benötigen. Informationen über den Wohnort können somit einen ersten Anhaltspunkt für ein individuelles Angebot liefern. Auch Alter, Geschlecht, Familienstand oder Hobbies können Hinweise zu den Vorlieben des Kunden geben. Basierend darauf können Produktvorschläge generiert werden.

Zusätzlich ist es hilfreich zu wissen, ob der Kunde vermehrt über ein mobiles Endgerät oder über seinen Laptop bestellt. Oder besser über einen abonnierten Newsletter oder über visuelle Reize, z.B. kurze Videos, zugänglich ist. Oder ob der Kunde über Google Ads, Marketingmaßnahmen oder Social Media auf die Website gekommen ist. Somit spielt das Analysieren des Kaufverhaltens und die Wahl des Kommunikationskanals auch eine wichtige Rolle, um die Personalisierung erfolgreich im richtigen Kanal zu platzieren.

Zudem sollte auch auf den Zeitpunkt geachtet werden, wann der Kunde vorwiegend seine Bestellungen tätigt. Der personalisierte Content ist umso wirksamer, wenn dieser den Kunden zum richtigen Zeitpunkt erreicht. Sobald der Kunde ein Angebot in Anspruch nimmt, werden wiederum neue Daten generiert, die ein breiteres Bild über den Kunden liefern. 

Wenn die oben genannten Daten systematisch erfasst, verknüpft und analysiert werden, erhalten Unternehmen eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kunden und können erste Grundsteine in Richtung Personalisierung legen.  

Durch die genaue Modellierung des Kundengeschmacks über die verschiedenen Datenquellen, können passende Produkte gezielt angeboten werden. Hierdurch wird die Customer Experience verbessert, da sich der Kunde in jeder Phase seiner Customer Journey individuell angesprochen fühlt. Das erhöht die Kaufwahrscheinlichkeit, was wiederum die Steigerung des Um- & Absatzes impliziert. 

Welche positiven Auswirkungen kann Künstliche Intelligenz auf die Personalisierung haben?

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning Algorithmen haben die Möglichkeiten zur Auswertung von Kundendaten auf ein neues Level gehoben. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz lassen sich komplexe Daten zu Kunden analysieren und auf dessen Basis Kundenverhalten präzise vorhersagen, wodurch personalisierte Empfehlungen ganz gezielt platziert und eingesetzt werden können. 

Vorhandene Kundendaten werden mit Hilfe von KI und Machine Learning Algorithmen nach Mustern und Zusammenhängen analysiert, um damit Vorhersagen über das zukünftige Kunden- & Kaufverhalten zu erstellen. 

In der Personalisierung kann künstliche Intelligenz dahingehend hilfreich sein, dass die KI lernen kann, welche Zuordnung eines individuellen Angebots zu einem Kunden erfolgreich war oder nicht. Dies geschieht dadurch, dass die KI diverse Produktvorschläge platziert, die Conversion-Rate misst und daraufhin die erfolgreichsten Varianten ausfindig macht und zukünftig verwendet. 

Liegen wenig Daten zu einem Nutzer vor, kann mittels künstlicher Intelligenz Kundenverhalten in Echtzeit analysiert werden. Auf Grundlage dieser Echtzeitauswertung werden Angebote platziert und getestet, welches Angebot wie gut angenommen wurde. Dies ist zum Beispiel sehr hilfreich, um potenzielle Kunden mit einem besonders passenden Angebot vom Kauf zu überzeugen.

Wie die künstliche Intelligenz von Kundenverhalten lernt:

Jeder von uns kennt die Situation, dass man auf der Suche nach einer passenden Hose ist, man aber noch nicht genau weiß, welche Form oder welche Farbe die Hose haben soll.  

Zuerst wird eine Auswahl unterschiedlicher Hosen platziert, damit die Chance relativ hoch ist, dass der potenzielle Kunde sich zumindest für ein Produkt interessiert. Wenn dieser nun im Online-Shop verbleibt und sich eine Hose genauer anschaut, werden Daten produziert, die die KI nutzen kann. Ist die Hose eine klassische blaue Jeans, die nicht direkt erworben wird, werden dem Kunden ähnliche Jeans angezeigt, von denen er sich vielleicht eine zweite anschaut. Auch hier werden wieder Daten produziert, die in Echtzeit erfasst und genutzt werden können. Durch das Verhalten des Kunden lernt die Künstliche Intelligenz bezüglich der Produktpräsentation immer mehr dazu. Somit weiß die KI, was bei dem Kunden funktioniert und was nicht und optimiert sich teils oder ganz selbst.  

Ein anderes Beispiel wäre, dass man allgemeine Themen, die einen großen Teil von Besuchern interessieren könnte, personalisiert. Als Reiseanbieter zum Beispiel platziert man im Juni Angebote, die die schönsten Badeorte oder Locations zum Relaxen und Entspannen beinhalten. Kommt aber ein Nutzer auf die Website, der bis jetzt nur Winterreisen gebucht hat, kann KI dabei unterstützen, zum Beispiel Frühbucher-Angebote für die bevorstehende Wintersaison zu platzieren. 

Durch den Einsatz von KI gehören standardisierte Ansprachen mittlerweile der Vergangenheit an und der Trend geht hin zur Hyperpersonalisierung. Unternehmen passen Websites immer mehr an die Besucher an und Newsletter werden immer persönlicher. Um wettbewerbsfähig zu bleiben und Kunden zu überzeugen, müssen Unternehmen die Personalisierung so auf- & ausbauen, dass der Nutzer sich an jedem Punkt seiner Customer Journey verstanden und wertgeschätzt fühlt. Ansonsten werden die Folgen von sinkenden Retention Rates bis hin zu sinkenden Um- und Absatzzahlen unvermeidbar sein.

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