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Performance Marketing
Einfach erklärt: Wie Personalisierung die Customer Journey optimiert
© Jurica Koletić - Unsplash

Einfach erklärt: Wie Personalisierung die Customer Journey optimiert

Ein Gastbeitrag von Anoop Vasisht | 16.04.20

Personalisierung ist der Schlüssel zur optimierten Customer Journey und höheren Erträgen – doch wie funktioniert sie und wo fange ich am besten damit an?

Der Begriff Personalisierung wird oft falsch verwendet. Hier erfährst du, wie echte Personalisierung funktioniert und wo der Unterschied zu herkömmlichen Optimierungsmaßnahmen liegt. Dieser Beitrag schafft Klarheit über die Technologie und zeigt dir anhand von Beispielen, wie Personalisierung von Unternehmen eingesetzt wird. 

Wo liegt der Unterschied zwischen A/B-Tests und Personalisierung?

Ich erlebe immer wieder, dass die Begriffe A/B-Testing und Personalisierung miteinander verwechselt oder synonym verwendet werden. Und ich verstehe das, weil es bei beiden Methoden darum geht die Customer Journey zu optimieren – allerdings muss man hier vorsichtig sein, denn es gibt einige gewaltige Unterschiede, über die man Bescheid wissen sollte. Fangen wir also mit der Unterscheidung von A/B-Testing und Personalisierung an. 

Nüchtern betrachtet ist A/B-Testing eine wissenschaftliche Methode für das Experimentieren. Wir können damit verschiedene Faktoren gegeneinander testen. Bei einem traditionellen A/B-Test nehmen wir zwei Varianten eines Inhalts, zeigen sie zwei randomisierten Gruppen (Verhältnis 50:50) und messen, welche Variante die besseren Ergebnisse liefert. So kannst du zum Beispiel Call-to-Action Buttons, Website-Banner, Navigationsleisten und vieles mehr testen. Im Prinzip kannst du jedes Element in der Customer Journey testen, am Ende geht es immer darum, die Statistiken bestimmen zu lassen, was besser performt.

Mit klassischem A/B-Testing kannst du jedes Element in der Customer Journey testen. Hier gewinnt Variante A mit blauem Hintergrund und schwarzem Button mit einer Conversion Rate von 32 Prozent, © Dynamic Yield

Für viele Unternehmen gehört A/B-Testing heute zum Standardrepertoire. Natürlich wurden A/B-Tests im Laufe der Jahre auch weiterentwickelt. Fortschrittliche Plattformen bieten dir verschiedene Test-Methoden an, wie A/B/n-Tests mit multiplen Test-Varianten, und können die Besucher darüber hinaus dynamisch zu den verschiedenen Test-Varianten zuweisen, damit sich die beste Variante automatisch auf der Website durchsetzt. Aber dazu ein andermal mehr… Fakt ist, A/B-Testing kann dir nach wie vor tolle Ergebnisse liefern, doch es wird deinen Besuchern keine 1-zu-1-Erfahrung bieten – womit wir zur Personalisierung kommen. 

Wie funktioniert echte Personalisierung?

Personalisierung ist vereinfacht gesagt die nächste Evolutionsstufe im Marketing. Denn anstatt eine Erfahrung für viele zu bieten oder sich auf generische Korrelationen zwischen Gruppen zu konzentrieren, wie es bei einfacher Segmentierung geschieht, geht es bei Personalisierung darum, dynamisch auf die einzigartigen Bedürfnisse eines jeden Kunden zu reagieren. Wer sich immer noch zurücklehnt und denkt, dass Personalisierung nur eine neue Modeerscheinung im Marketing ist, der wird mit Verlusten bestraft und fällt weit hinter die Konkurrenz zurück. Denn Verbraucher legen heute großen Wert darauf, als Individuum anerkannt zu werden und kaufen im Durchschnitt mehr, wenn ihre Einkaufserfahrung maßgeschneidert ist. Und genau deshalb ermöglichen es gute Personalisierungsplattformen, jede verfügbare Datenquelle zu nutzen, um Besucher gezielt anzusprechen. So können Unternehmen sicherstellen, dass das richtige Erlebnis zur richtigen Zeit an den richtigen Nutzer geliefert wird.

Welche Daten solltest du für Personalisierung verwenden?

Bei so vielen Datensätzen fragen sich viele: Womit fange ich an? Die gängigsten Datenquellen für Personalisierung sind Location, Endgerät, Traffic Source, Drittanbieter-Daten (DMP), Besucherverhalten, CRM-Daten, Uhrzeit und die aktuelle Landingpage. Grundsätzlich solltest du dich nicht von den vielen Möglichkeiten abschrecken lassen, denn je mehr Kriterien wir anwenden, desto granularer wird die Kundenansprache und damit verbessert sich auch jede einzelne Kundeninteraktion innerhalb der Customer Journey.

Datenquellen für die Personalisierung, © Dynamic Yield

Zur besseren Orientierung will ich an einem Beispiel zeigen, wie wir die verschiedenen Datenquellen nach Menge und Genauigkeit einordnen und sie für eine personalisierte Kundenansprache nutzen. Erfahrungsgemäß stellen Drittanbieter-Daten zwar den größten Prozentsatz des Traffics dar (etwa 75 Prozent), aber mit ihnen können wir am wenigsten genau personalisieren. Das Besucherverhalten stellt den nächstgrößten Anteil (etwa 60 Prozent) dar, mit einem mittleren Grad an Genauigkeit – es hilft uns allerdings enorm dabei ein Verständnis für die gesamten Verhaltensmuster zu entwickeln und kann genutzt werden, um die Customer Journey aller anonymer Besucher zu verbessern. Sowohl das durch Algorithmen erfasste Site-Verhalten (etwa 30 Prozent) als auch die CRM-Daten (etwa 15 Prozent) helfen uns, mit hoher Genauigkeit zu personalisieren. Obwohl diese Datensätze klein sind, ermöglichen sie hoch relevante Interaktionen zwischen wiederkehrenden und loyalen Besuchern.

Zusammengeführte Datenquellen bedeuten mehr Genauigkeit, © Dynamic Yield

Mit so einem Ansatz kannst du deine Besucher gezielt auf Basis ihrer Daten ansprechen. Natürlich gibt es noch zahlreiche weitere Daten, die du dafür einbeziehen kannst. Das Wichtigste dabei ist allerdings, dass du die User ganzheitlich verstehst und detaillierte Profile entwerfen kannst.

Welche Inhalte können personalisiert werden?

Erst Personalisierung ermöglicht uns also eine granularen Ansprache der Besucher und Kunden über alle Kontaktpunkte hinweg: Web, Mobile Web, Apps, E-Mail, digitale Bestell-Displays – wie beispielsweise in McDonald’s Restaurants –, weitere IoT-Geräte oder Callcenter. Die Auswahl ist groß, überlege dir also, wo du die meisten Menschen erreichst und beginne dort. Es bleibt aber noch die Frage, welche Inhalte du personalisieren möchtest. Auch hier gibt es schier unbegrenzte Möglichkeiten. Empfehlungen auf Produktseiten, E-Mail-Inhalte, Messaging, dynamische Banner und viele weitere Inhalte können wir durch Personalisierung automatisch anpassen und zusätzlich auch wieder mit A/B-Testing optimieren.

Ein schönes Beispiel für personalisierte Kundenansprache auf Grundlage von wichtigen Drittanbieter-Daten hat der Bild-Shop mit Dynamic Yield umgesetzt. Da Fans große Leidenschaft für ihre Vereine empfinden, wollte Bild, eine dynamische Website gestalten, die den Lieblingsverein des Nutzers in den Mittelpunkt stellt. Ein wichtiger Schritt zum Ziel war die Integration von Drittanbieter-Daten zur Entwicklung granularer Kundensegmente. 

Ein Beispiel beim Web-Auftritt der Bild, © Dynamic Yield

Das Bild zeigt die Personalisierung des Hero-Banners auf der Bild-Website. Basierend auf den Fan-Segmenten wurden verschiedene Banner angezeigt, die wiederum durch A/B-Testing hinsichtlich der CTR optimiert wurden. So wurden Bayern-München-Fans mit verschiedenen Bildern und Angeboten von Bayern-Ausrüstung bedient, die Dortmund-Fans wurden mit verschiedenen „Dortmund-Inhalten“ bedient und so weiter. Neue Besucher – von denen der Fan-Status nicht bekannt war – wurden mit verschiedenen Bannern zu aktuellen Sportveranstaltungen bedient. Allein die Personalisierung des Hero-Banners steigerte die CTR um 69 Prozent und das, ohne jegliche Unterstützung der IT-Abteilung. 

Wie zahlt sich Personalisierung für Unternehmen aus?

Natürlich sollen sich Investitionen in Marketing-Technologien auf kurze oder lange Sicht immer für das Unternehmen auszahlen. Um das nachzuvollziehen, ist es wichtig, dass du beim Erstellen einer Personalisierungskampagne auch immer festlegst, welche KPIs du optimieren möchtest. Zu den Personalisierungsmaßnahmen vom Bild-Shop zählten unter anderem auch automatisierte Kaufempfehlungen, die auf den Kategorien ähnliche Produkte, beliebte Produkte, häufig zusammen gekaufte Produkte, Verfügbarkeit und Preis basierten. Allein durch die personalisierten Kaufempfehlungen auf Produktseiten erzielte Bild einen fünffachen ROI, nur drei Monate nach der Implementierung der Empfehlungs-Software. 

Empfehlungen anhand von Personalisierungsdaten, © Dynamic Yield

Neben den bereits erwähnten 69 Prozent Steigerung der CTR durch die personalisierten Hero-Banner und den 5-fachen ROI durch automatisierte Empfehlungen konnte Bild zusätzlich seine Konversionsrate um 20 Prozent steigern und eine Umsatzsteigerung pro Benutzer auf einem mobilen Gerät um 27 Prozent erzielen. 

Fazit

Während A/B-Testing uns ermöglicht auf statistischer Basis verschiedene Varianten von Inhalt gegeneinander zu testen, macht Personalisierung eine ganz andere Tür auf: Sie ermöglicht es Unternehmen, jedem Kunden eine 1-zu-1-Erfahrung zu bieten – und das über jeden Kontaktpunkt in der gesamten Customer Journey hinweg. Bei vielen Optimierungs-Kampagnen werden sowohl Personalisierungstechnologie als auch A/B-Testing eingesetzt, um gemeinsam die KPIs zu verbessern. Doch um effektiv zu optimieren, müssen wir verstehen, wie die jeweiligen Methoden funktionieren und uns über die Trennlinien bewusst werden. Das erleichtert nicht nur die Kommunikation im eigenen Team und zwischen verschiedenen Abteilungen, sondern hilft dir auch bei der Auswahl passender Technologie-Anbieter.