Haben Sie schon mal einen Ihrer Meinung nach richtig guten Film weiterempfohlen – und waren dann überrascht, dass andere ihn überhaupt nicht mochten? Gute Empfehlungen für etwas auszusprechen, ist schwierig, egal ob es um Filme, Bücher, Kleidung oder Autos geht – besonders, wenn man nicht viel über die betreffende Person weiß. Für Einzelhändler ist die Herausforderung, Produkte oder Dienstleistungen zu empfehlen, dabei noch größer. Doch mit Personalisierung und nachvollziehbaren Customer Insights gewinnen Sie mehr und mehr Sicherheit und Ihre Vorschläge stoßen bei Ihren Kunden auf immer größere Resonanz.

Personalisierung ist eine Methode oder Strategie, durch Nutzung von Zielgruppenanalysen und Daten die individuellen Bedürfnisse von Konsumenten zu ermitteln und ihre Wünsche zu erfüllen. Dies geschieht durch Erfassung und Verarbeitung von Informationen zu Interessen sowie demografischen und verhaltensbasierten Daten – mit dem Ziel, relevantere Inhalte und personalisierte Botschaften zu gestalten, die einen größeren Mehrwert bieten.

Kunden schätzen es sehr, wenn Ihnen etwas angeboten wird, das zu ihren persönlichen Vorlieben und Interessen passt. Mehr noch – Konsumenten erwarten heute diese Art von Service. Je mehr ein Marketer diese Erwartungen erfüllt, desto größer ist die Bereitschaft von Konsumenten, Besuche, Käufe oder Engagement zu wiederholen. Einer Studie von Accenture zufolge sind 75 Prozent der Verbraucher eher geneigt, bei einem Einzelhändler zu kaufen, der ihren Namen und die Kaufhistorie kennt und relevante Empfehlungen ausspricht. Personalisierung im Marketing macht sich also bezahlt.

Empfehlungs-Tools für Einzelhändler

Amazon ist ein Pionier in Sachen personalisierte Produktempfehlungen, was einen entscheidenden Teil des bemerkenswerten Unternehmenserfolgs ausmacht. Ein McKinsey Retail Report fand heraus, dass „35 Prozent aller Käufe bei Amazon auf Produktempfehlungen basieren.” Doch anders als Amazon kämpfen die meisten Marken immer noch mit isolierten Marketing-Techstacks und zusammengewürfelten Dateninfrastrukturen, die effektive Empfehlungen erschweren.

Glücklicherweise gibt es heute Tools, mit denen Marketer die Kommunikation personalisieren und hyperpersonalisieren können. Und zwar auf einem bisher nie erreichten Niveau. Vorausschauende Marken investieren bereits beträchtliche Summen in Marketingtechnologie zur Personalisierung und die dafür erforderlichen Daten.

Wenn Konsumentendaten der Treibstoff sind, um mehr Personalisierung und konsumentenfokussiertes Engagement zu erreichen, dann ist Marketingtechnologie das Vehikel, mit dem Marketer ihre Botschaften über alle Kanäle verbreiten. Dabei klingt jede automatisierte Botschaft persönlich, jede intelligente Produktempfehlung erscheint handverlesen und Zeitpunkt und Kommunikationskanal stimmen immer. Denkt man diese Analogie einen Schritt weiter, ist Künstliche Intelligenz (KI) der Motor für Hyperpersonalisierung. Denn sie nutzt Daten zur Analyse von Kaufmustern, um eine benutzerspezifische Experience zu fördern und zu gestalten.

KI: Die hyperpersonalisierte Zukunft des Marketings

Marketer beginnen, KI als den entscheidenden Game Changer wahrzunehmen, auf den sie gewartet haben. KI-Engines, speziell entwickelt für den Bedarf von Engagement-Marketern, können Personalisierung und individuelle Relevanz fördern, und zwar durch die automatische Umwandlung von Consumer Insights in benutzerspezifische Botschaften – und dies in einem Maß jenseits kühnster Vorstellungen. Tatsächlich ist es durch KI-basierte Produktempfehlungen bereits gelungen, Konversionsraten um bis zu 20 Prozent zu steigern.

„Seit Jahren kämpfen Marketer mit der Erfassung und Zentralisierung von Informationen, um die relevanten Daten analysieren, identifizieren und verwertbar machen zu können”, so Alexei Kounine, AI Lead von Selligent Marketing Cloud. „KI ist eine hervorragende Chance. Sie nimmt Marketern die schwere Last von den Schultern und kann genau die Eins-zu-Eins-Marketingkommunikation gestalten, über die seit langem geredet wird, die aber bisher nicht möglich war.”

Empfehlungen auf Basis verhaltensbezogenen Marketings

KI-basierte Empfehlungen können aus einem spezifischen Kundenverhalten abgeleitet werden, aus statistischen Berechnungen oder von Artikeln, die einer Wunschliste hinzugefügt wurden. Retail Marketer müssen Fragen stellen wie z.B.: Was brauchen Kunden genau in diesem Moment oder wonach suchen sie gerade aktiv? Und was haben sie schon? So lassen sich gezielt Momente mit relevanten Antworten und Empfehlungen kreieren. Das gelingt über mobile Push-Benachrichtigungen und dynamische Inhalte, die individuelle Angebote genau in dem Moment generieren, wenn die E-Mail geöffnet wird.

Als wichtigsten Aspekt nennt Alexei Kounine, dass Produktempfehlungen in Echtzeit über alle Kanäle implementiert werden können und so eine echte Omnichannel-Personalisierung ermöglichen. „Egal, ob es eine E-Mail ist, eine grafische Komponente auf der Website oder eine mobile Push-Nachricht – das universelle Nutzerprofil ist dasselbe. Die Echtzeitempfehlungen sind also auf den Punkt genau und immer aktuell.” Darüber hinaus behalten Marketer die volle Kontrolle darüber, welche Angebote welchen Kunden auf Basis ihres Verhaltens angezeigt werden – und die Ki-Engine erledigt den Rest. So auch hausinterne KI von Selligent Marketing Cloud.

Wie nützlich sind Empfehlungen?

Offensichtlich variieren die Performance-Zahlen zwischen den Kundenprofilen (Anzahl und Art von Produkten, Traffic). Wir haben hier aber wir einige Ergebnisse zusammengefasst, die ein genereller Indikator für die Empfehlungs-Performance über eine Reihe von Shops sind. Besucher, die auf Empfehlungen klicken, sind wertvollere Kunden, denn:

  • Sie besuchen mehr Produktseiten: Besucher, die nie auf Empfehlungen klicken, sind oft nur auf einer Produktseite unterwegs, während Nutzer, die auf Empfehlungen klicken, typischerweise 3 bis 6 Produktseiten besuchen.
  • Sie legen mit höherer Wahrscheinlichkeit mehr Produkte in ihren Warenkorb: Besucher, die auf Empfehlungen klicken, legen 20 bis 90 Prozent mehr Produkte in den Einkaufswagen (je nach Angebot des Shops; je niedriger der Produktpreis, desto höher der Anstieg).
  • Sie kommen eher auf die Website zurück.

Fazit

Für Einzelhändler und alle Marken, die das Kunden-Engagement und die Konversionsrate ihres Online-Shops steigern möchten, sind personalisierte Produktempfehlungen unverzichtbar. Und angesichts der vielfältigen Tools, die Marketern heute zur Verfügung stehen, war es noch nie so einfach, jeder Nachricht eine persönliche Note zu verleihen. Die Technologie hinter der Wissenschaft und den Algorithmen, die für Personalisierung und Empfehlungen eingesetzt werden, ist jedoch nichts, was Marketer besorgen oder belasten müsste. Diese Funktionen und Optionen sollten in der Marketing-Cloud vorkonfiguriert verfügbar sein, gut integriert und benutzerfreundlich für Marketer. Selligent Marketing Cloud wurde als native One-Stop-Plattform für Marketer entwickelt, um jede Marketingbotschaft und jede E-Mail-Nachricht persönlich relevant zu formulieren, und zwar für jeden einzelnen Nutzer. Die Plattform sammelt Daten und verwertet diese; so wird das Verhalten jedes Besuchers in relevante Empfehlungen über alle Kanäle umgesetzt, um Kundenwünsche zu erkennen und zu erfüllen.

 

The Case for Personalization

Here’s the reality for retail marketers today: personalization is no longer an option. It’s the key to keeping your customers engaged – and spending. Brands that get it right stand to gain tremendous wins in customer engagement - and customer spending.

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