E-Commerce Personalisierung – Wer Daten von Kundschaft abgreift, muss auch Mehrwert liefern
Pleiten, Pech ... und die häufigsten Fehler in der Personalisierung
Personalisierung soll das Einkaufserlebnis verbessern – doch wenn sie schlecht umgesetzt wird, kann sie genau das Gegenteil bewirken. Hier sind einige der häufigsten Fehler:
- Zu aufdringlich: Wenn Personalisierung zu gut funktioniert, kann es Kunden das Gefühl geben, ständig überwacht zu werden. Wer hat nicht schon einmal das Gefühl gehabt, dass das Smartphone „mithört“?
- Völlig unpassend: Manche Shops ignorieren grundlegende Nutzerinformationen – etwa wenn ein Mailing Männer- und Frauenkollektionen wild mischt, statt gezielt passende Inhalte zu zeigen.
- Verwirrende Empfehlungen: Wer eine Schreibtischlampe sucht, braucht nicht unbedingt gleich einen neuen Schreibtisch. Schlechte Algorithmen führen oft zu absurden Produktempfehlungen.
- Lernresistenz: Remarketing-Kampagnen, die auch Wochen nach einem Kauf immer noch dieselben Produkte bewerben, sind eher störend als hilfreich.
Diese Beispiele zeigen: Erfolgreiche Personalisierung braucht durchdachte Strategien und intelligente Systeme.
Grundlagentheorie: Welche Arten der Personalisierung gibt es?
Nicht jede Personalisierung funktioniert gleich. Dabei lassen sich zwei zentrale Ansätze unterscheiden: Zum einen, wo sich die Personalisierung für den Nutzer sichtbar zeigt, und zum anderen, welche technischen Mechanismen dahinterstehen.
Personalisierte Produktkataloge
Basierend auf dem Nutzerverhalten werden bestimmte Produktbereiche oder Inhalte dynamisch angepasst, um relevantere Angebote bereitzustellen. Eine gezielte Segmentierung sorgt für ein individualisiertes Einkaufserlebnis, ohne dabei die Vielfalt des Angebots einzuschränken.
Produktempfehlungen
Durch Verhaltensanalysen und Mustererkennung werden passende Produkte vorgeschlagen – sei es durch ähnliche Interessen, frühere Käufe oder beliebte Kombinationen. Dies erhöht die Relevanz der angebotenen Artikel und steigert die Kaufwahrscheinlichkeit.
Dynamische Preisfindung
Preise können in Echtzeit auf Basis verschiedener Faktoren variieren, beispielsweise durch Nachfrage, Standort oder Nutzerverhalten. Dadurch lassen sich gezielte Anreize setzen, um die Kaufentscheidung positiv zu beeinflussen.
Personalisierte Werbeanzeigen
Werbung wird gezielt auf Nutzerinteressen zugeschnitten, basierend auf deren vorherigem Verhalten oder externen Faktoren wie Standort oder Tageszeit. Dies sorgt für eine höhere Relevanz und bessere Conversion Rates.
Technologische Grundlagen der Personalisierung - was muss man technologieseitig davon verstehen?
- Segmentierung
Inhalte und Produkte werden basierend auf demografischen oder verhaltensbezogenen Merkmalen ausgespielt. So lassen sich Zielgruppen gezielt ansprechen und das Einkaufserlebnis relevanter gestalten. - Regelbasierte Personalisierung
Durch vordefinierte Regeln werden dynamische Inhalte an bestimmten Stellen einer Website ausgespielt. Sobald Nutzerinnen und Nutzer bestimmte Wenn-Bedingungen erfüllen, werden zugeordnete Inhalts-Trigger ausgespielt. - KI-gestützte Personalisierung
Mithilfe von maschinellem Lernen werden Verhaltensmuster analysiert, um möglichst präzise Vorhersagen über relevante Inhalte und Produktempfehlungen zu treffen. Dadurch entstehen individuell zugeschnittene Erlebnisse, die sich kontinuierlich anpassen und optimieren. Den KI-gesteuerten Lösungen sind vom lernenden Produktkonfigurator bis zur fascination-based Lernumgebung kaum Grenzen gesetzt.
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