Personalisierung für Shopbetreiber

Personalisierung sichert die Zukunft des Händlers

E-Commerce ist anspruchsvoller geworden. Händler klagen über teure Werbung und untreue Kunden. Denn die kaufen heute, wo sie sich persönlicher angesprochen fühlen, schneller finden und noch schneller geliefert bekommen. Für Händler wird es wichtiger, sich zu positionieren. Für etwas stehen, statt Masse zu machen. Wenn alle Produktbeschreibungen und Bilder gleich sind, entscheidet am Ende der Preis. Wer nicht nur über Preis verkaufen will, sollte auf die persönlichen Bedürfnisse seiner Kunden eingehen.

Persönlich relevante Produkte bringen mehr Umsatz

Ein Kunde überfliegt im Durchschnitt 5 bis 10 Produkte. Ist nichts für ihn persönlich relevant, sieht der Shop ihn nie wieder. Wenig Zeit, um einen Kunden zu gewinnen oder zu verlieren.

Relevanz hilft Kunden, irrelevante Artikel auszusortieren. Sie haben das gute Gefühl, hier richtig zu sein. Und zu finden, was sie suchen. Relevante Angebote fördern Impulskäufe und wiederholte Bestellungen. Personalisierung bedeutet Kundenbindung.

Kunden bevorzugen personalisierte Nachrichten

Eine persönliche Ansprache schafft Sympathie. Der Kunde fühlt sich wertgeschätzt und vertraut mehr auf die Empfehlungen des Angebotes. Denn unser Gehirn liebt personalisierte Nachrichten. Sie differenzieren ein Angebot positiv. Unbewusst sagt uns das Gehirn, dass wir die Kontrolle haben. Persönliche Nachrichten geben Sicherheit und erleichtern die Informations-Aufnahme.

Wie beeinflusst Personalisierung die User Experience?

Personalisierte Empfehlungen generieren

Zum Beispiel für Emily. Was wir nicht wissen: Sie ist Ende dreißig und hat einen verspannten Rücken. Hauptsächlich vom vielen Stress im Büro. Manchmal vielleicht auch vom Alltag als Ehefrau und Mutter von 2 Kindern. Sie entspannt bei ihren Spaziergängen mit ihrem Labrador oder beim Tennis, ihrem Lieblingssport. 

Was wir wissen: Emily sucht bei Google eine Massagematte für ihren Bürostuhl. Und ist in Ihrem Shop gelandet. Nur das Angebot der Landingpage könnten wir nach den Stichpunkten “Massage” und “Bürostuhl” sortieren. Emily sieht ein Gerät genauer an: Den schwarzen Lounge-Chair aus Kunstleder mit Massagefunktion. Das Einsteiger-Modell in dieser Produktkategorie.

Bei den ähnlichen Produkten am unteren Ende der Seite wählt sie ein Massagekissen für Nacken, Schultern und Rücken. Der Preis ist etwas günstiger als der Chefsessel. Emily klickt auf die Startseite. Und sieht nun eine Startseite, die nur auf sie zugeschnitten ist: Ganz oben gibt es Wellnessangebote. Direkt daneben das Massagegerät des Monats. Es ist der schwarze Chefsessel mit Massagefunktion aus Kunstleder.

Darunter finden sich passende Crossselling-Artikel zum Chefsessel. Ein Banner zu Beratungen rund um Massagegeräte gibt Emily Vertrauen auf der richtigen Seite zu sein. Weiterhin gibt es passende Artikel zu Massage und Wellness. Selbst ein Newsletter zu diesen Themen wird angeboten.

Auch wenn Emily heute nicht kaufen sollte. Beim nächsten Besuch wird sie genau diese Produkte wieder vorfinden, dann vielleicht sogar reduziert. Dies kann auch geräteübergreifend passieren oder sogar über andere Channel wie Newsletter, Social Media oder wenn sie anruft.

Ein gutes Konzept ist der Schlüssel zur erfolgreichen Personalisierung

Um ein umfassend gutes Produkterlebnis zu erreichen, analysieren wir mit dem Händler zusammen, welche Maßnahmen kurz- bis langfristig realisiert werden sollen. Hierbei führen wir die Kernkompetenz des Händlers mit unserem technischen Know-how zusammen. Gemeinsam definieren wir welche Bereiche personalisiert werden sollen und welche Daten dazu benötigt werden, natürlich DSGVO konform.

Anschließend beginnen wir mit dem geräteübergreifendem Tracking relevanter Daten und den benötigten Informationen zur Analyse. Diese Datenbasis erlaubt uns Fragen zu beantworten, um genauer unsere Zielgruppe und den benötigten Grad der Personalisierung zu ermitteln. Welche Kundengruppen haben wir? Was sind die Topseller? Welches sind die häufigsten Einstiegsseiten?

Realisierung von personalisierten Ergebnissen

Wir setzen Algorithmen ein, die auf Grundlage der Kundenhistorie passende Produkte ermitteln. Zum Beispiel Produkte in den bereits gekauften Farben. Oder wir nutzen den Einkaufswert, also das Budget Ihrer Kunden, um den Kunden in eine Käuferschicht einzuordnen und so relevantere Produkte weiter oben anzuzeigen. 

Wir finden Kunden, die gleiche Käufe aufweisen und können so deren andere Bestellungen zur Relevanz hinzuziehen. 

Um komplexe Zusammenhänge nach Wahrscheinlichkeit zu erhalten, setzen wir auf Machine Learning. Die Cloud Infrastruktur ermöglicht die Einbindung personalisierter Ergebnisse nach Relevanz in Echtzeit.

Je nach Kundenwunsch kann die Personalisierung so weitreichend sein, dass wir die Temperatur zum Zeitpunkt des Kaufes beim Käufer ermitteln und so bei warmen Wetter andere Produkte anzeigen als bei Schnee. Machine Learning beantwortet komplexe Fragen, wenn die Erarbeitung eines Algorithmus zu aufwändig ist.

Schritt für Schritt zum besten Erlebnis

Um zu gewährleisten, dass Algorithmen korrekt arbeiten, analysieren wir die Verkaufsergebnisse. Anhand von Kontrollgruppen können wir sehen, ob ein Algorithmus überdurchschnittlich funktioniert. Dies erlaubt uns während des Betriebes an Optimierungen zu arbeiten, die Personalisierung durch weitere Attribute zu vergrößern und die Personalisierung auch in anderen Bereichen zu integrieren.