,

Fünf Tipps für eine gelungene personalisierte Kundenansprache

5 Tipps für personalisierte Kundenansprache: Recommendations im Onlineshop

Wir Consultants arbeiten jeden Tag gemeinsam mit unseren Kunden an der perfekten Customer Journey. Wir begleiten namhafte deutsche Händler bei der Optimierung ihrer Personalisierungsmaßnahmen mit Hilfe der prudsys Realtime Decisioning Engine (kurz: prudsys RDE). Bei unserer täglichen Arbeit erhalten wir viele Einblicke in sehr verschiedene Unternehmen, ihre Onlineshops und Produktsortimente sowie ihre Strategien hinsichtlich der Personalisierung. Wir sammeln Erfahrung über verschiedene Maßnahmen, die sich als Best-Practice herausstellen. In unserer Rubrik „Aus der Praxis“ gebe ich Ihnen heute fünf Tipps, wie Sie Ihre Kunden erfolgreich personalisiert ansprechen.

Dass Personalisierung tatsächlich funktioniert, belegen mittlerweile unzählige Studien. Viele Beispiele finden Sie beim Stöbern hier im Blog Touchpoint.

Sehr schön fasste es Karl-Heinz Land, digitaler Darwinist und Evangelist, in seinem Interview hier im Blog zusammen:

„Eine gute Personalisierung empfinde ich als Service: Weil das System meine Präferenzen erkennt, weiß wonach ich suche, was mir gefällt und was nicht, bekomme ich ein individuell passendes Angebot. Das System erkennt, was mein aktuelles Bedürfnis ist und unterbreitet die Angebote so genau, dass sie für mich zum Service werden. Eine gute Recommendation Engine macht für mich das Leben leichter. Ganz wichtig dabei: Das System sollte in Echtzeit agieren, um den größtmöglichen Nutzen für den Kunden und das Unternehmen zu leisten.“

Gute Personalisierung spart Ihren Kunden viel Zeit. Wer schneller findet, was er sucht, kann mehr kaufen und fühlt sich auch noch wohl dabei. Doch wie erreichen Sie das? Hier sind meine Top-5 Tipps für Sie.

1. Setzen Sie auf nutzerbezogene Empfehlungstypen.

Ihre Empfehlungen werden umso relevanter, je besser Sie zu jedem einzelnen Kunden passen. Bieten Sie jedem Besucher ein einzigartiges Shoppingerlebnis, indem Sie Produkte aber auch andere Elemente des Webshops, wie die Navigation, Banner, Content oder Coupons, personalisieren. Denken Sie immer auch an den Newsletter und Push-Benachrichtigungen. All diese Elemente können nach verschiedenen Empfehlungslogiken personalisiert werden. Aus meiner Erfahrung heraus funktionieren vor allem nutzerbezogene Empfehlungen sehr gut, um maximal relevante Empfehlungen für jeden Kunden auszuspielen.

Thalia setzt das zum Beispiel sehr schön um. Kunden sehen im Bereich „Mein Shop“ sehr präsent individuelle Empfehlungen in Echtzeit. Auch Besucher finden auf der Startseite einen Bereich „Ihre persönlichen Empfehlungen“, der sich mit jedem Klick auf ein Buch den Vorlieben anpasst. Mehr dazu lesen Sie in unserer Case Study zu Thalia.

Wenn Sie nach Ideen für Einsatzmöglichkeiten von Personalisierung suchen, empfehlen wir Ihnen unseren Artikel „Personalisierung im Handel – 15 Ideen mit Potential“.

2. Legen Sie den Fokus auf das aktuelle Kundenverhalten.

Priorisieren Sie Daten aus der aktuellen Session gegenüber historischen Kundendaten. Kauft zum Beispiel eine Mutter für ihre Kinder ein oder ein Mann ein Geschenk für seine Frau, weicht das aktuelle Kaufverhalten vom erwarteten Verhalten ab. Personalisierung in Echtzeit bedeutet hier, dass Sie Ihren Kunden jederzeit zum aktuellen Shoppingverhalten passende Empfehlungen zeigen. Die Kaufhistorie liefert natürlich weiterhin Eckpunkte für Ihre Empfehlungen.

Eine gute Recommendation Engine erkennt, wenn sich die Mutter nach dem Geschenkekauf anderen Shoppingzielen zuwendet. Die Personalisierungslösung priorisiert dann die Empfehlungen für Kindergeschenke immer weiter nach unten und rückt die aktuellen Interessen der Mutter wieder in den Fokus.

3. Fragen Sie Ihre Kunden nach ihren Präferenzen.

Wenn Sie Produkte verschiedener Hersteller oder Marken oder Styles anbieten, geben Sie Ihren Kunden die Möglichkeit, ihre Präferenzen anzugeben und damit relevantere Empfehlungen zu erhalten. Ein oft genanntes gutes Beispiel finden Sie auf der Startseite von Douglas.

Hier sieht der Besucher „Unsere Beauty-Empfehlungen“. Bei den angezeigten Marken kann der Besucher direkt interagieren und die Marken liken oder disliken. Ähnlich finden Sie das auch bei zalando, wo Kunden entweder die angezeigten Produkte liken oder Präferenzen im Kundenkonto angeben können. Als Ergebnis dieser Interaktionen passt sich der Feed kundenindividuell an und gewinnt mit jedem Klick an Relevanz.

Überlegen Sie, ob sich Ihre Produkte sinnvoll nach einem oder mehreren Kriterien (z.B. Marke, Art, Genre etc.) bewerten lassen und testen Sie (siehe Tipp 5), wie gut der personalisierte Feed konvertiert. Schauen Sie, dass Ihre Kunden trotz der angegebenen Präferenzen nicht in einer zu kleinen so genannten Filterblase landen, indem Sie gut durchdacht weitere dazu passende Empfehlungen anzeigen.

4. Punkten Sie mit Transparenz.

Kennzeichnen Sie Empfehlungen und sagen Sie Ihren Kunden, warum sie diese Produkte (oder Content) empfehlen. Mit schönen Formulierungen muss das Ganze gar nicht plump wirken, sondern ganz im Gegenteil Ihren Onlineshop besonders liebenswert (oder „erfrischend anders“) machen. Testen Sie (siehe Tipp 5) auch hier, welche Formulierung die höchste Conversion Rate erzeugt.

Viele Shops nutzen ähnliche Formulierungen, es hat sich hier ein gewisser Standard durchgesetzt. Jeder kennt solche Formulierungen, wie „Passend zu Ihren letzten Käufen“, „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch“ oder „Ähnliche Artikel wie die, die Sie sich angesehen haben“. Netflix beispielsweise empfiehlt seinen Abonnenten sehr viele Inhalte passend zu bereits angesehenen Serien mit der Kennzeichnung „Weil Sie A angesehen haben, empfehlen wir Ihnen B“.

Schauen Sie sich die Formulierungen in verschiedenen Webshops an. Überlegen Sie, ob Sie die Formulierungen für Ihre Produkte und Ihren Shop individualisieren können. Testen Sie die Standards gegen Ihre eigenen Formulierungen. Nutzen Sie die Variante, die besser performt und testen Sie weiter verschiedene Formulierungen.

5. Testen Sie, was in Ihrem Shop am besten funktioniert.

Verifizieren Sie Ihr Bauchgefühl mit echten Daten. Finden Sie mit Hilfe von A/B-Tests heraus, was in Ihrem Shop oder Newsletter mit Ihren Produkten bei Ihren Kunden am besten funktioniert. Wie wir gerade schon in Tipp 4 gesehen haben, gibt es mittlerweile viele standardisierte Elemente für Empfehlungen. Das können Empfehlungstypen, Anzeigeplätze im Shop und im Newsletter oder auch Formulierungen sein. Diese haben den Vorteil, dass sie „gelernt“ sind und die Onlineshopper sie kennen. Es gibt jedoch keine pauschale Aussage darüber, ob die Standards oder individuelle Varianten besser performen.

Testen Sie es und testen Sie permanent. Suchen Sie nach Mustern, welche Varianten gut funktionieren. Produzieren Sie mehr davon und testen Sie, ob sie noch höhere Conversion Rates herausholen können. Mehr zum Thema A/B-Test lesen Sie im Blogbeitrag „Erfolgreicher personalisieren durch A/B-Tests“.

Personalisierung mit einer Recommendation Engine

Voraussetzung für eine personalisierte Kundenansprache in Echtzeit ist eine leistungsfähige Recommendation Engine, die als Teil Ihrer IT-Infrastruktur Empfehlungen – egal ob Produktempfehlungen oder Contentempfehlungen – an verschiedene Touchpoints ausliefert. In Kombination mit künstlicher Intelligenz maximiert sie den Nutzen des Gesamtsystems (in Abhängigkeit von Ihrem Businessmodell Umsatz, Absatz oder Ertrag). Denn sie lernt mit jedem verarbeiteten Datensatz und einem integrierten Belohnungssystem, wie in potenziell auftretenden Situationen zu handeln ist.

Ein integriertes A/B-Test-Feature im Rahmen der Personalisierungslösung bietet die Basis für erfolgreiche Tests. Mit der prudsys RDE legen Sie A/B-Test einfach an und vergleichen diese bequem in der Statistik.

Lesen Sie mehr über die prudsys RDE auf unserer Website und zum Thema künstliche Intelligenz im Beitrag „Künstliche Intelligenz: Von der Nischentechnologie zum Hype“.

0 Kommentare

Ihr Kommentar

Sie haben weitere Anmerkungen zu diesem Thema?
Wir freuen uns auf eine spannende Diskussion.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.