Auf Personalisierung kann man heute kaum noch verzichten. Doch wie sehen die Ergebnisse wirklich aus? Prudsys-Vorstand Jens Scholz nennt im Interview Zahlen und sagt, welche Daten es dafür vor allem braucht.

 

Wo muss ein Händler beim Einsatz anfangen? Welche Daten muss ein Händler von Haus aus mitbringen?

Personalisierung bedeutet in erster Linie Service für den Kunden. Es geht darum, ihn in einem ersten Schritt zu erkennen und ihm daraufhin Inhalte oder Dienstleistungen anzubieten, die für ihn zum gegebenen Zeitpunkt wirklich relevant sind.

Die meisten Händler kommen zu uns, um eine personalisierte Ansprache im Onlineshop umzusetzen. In der Regel wird aber schnell klar, dass sowohl Kunden als auch Händler am meisten profitieren, wenn das Thema Personalisierung ganzheitlich gedacht wird. Eine kundenindividuelle Ansprache ist heutzutage über die gesamte Customer Journey hinweg möglich. Sie reicht vom personalisierten Onlineshop über individuelle Newsletter bis hin zum kundenspezifischen Paketbeileger. Selbst intelligente Spiegel oder Berater-Tablets sind heute auf der Ladenfläche im Einsatz. Die Kundenansprache wird kanalübergreifend immer persönlicher.

Damit dies gelingt, müssen selbstverständlich die Datensilos aufgehoben und alle Informationen über den Kunden zentral gespeichert werden. Es irritiert die Kunden, wenn Sie ein Produkt im Onlineshop gekauft haben und einen Tag später im Newsletter ein Angebot zu dem gleichen Artikel erhalten. Da unsere Personalisierungslösung in Echtzeit operiert, sind die wichtigsten Informationen die aktuellen Verhaltensdaten der Kunden, also ihre Klicks, Warenkörbe und Käufe. Stammdaten wie Alter, Geschlecht oder Wohnort können ebenfalls herangezogen werden und verbessern in einigen Szenarien die Empfehlungsqualität.

Reicht das?

Unsere langjährige Projekterfahrung lehrt uns, dass Stammdaten für die Beurteilung der aktuellen Kundeninteressen weniger ausschlaggebend sind als aktuelle Verhaltensdaten. Wenn ich als Fotobegeisterter Mann mittleren Alters auf der Suche nach einem Geburtstagsgeschenk für meine fünfjährige Nichte bin, hilft mir die Empfehlung eines Kameraobjektives eben nicht weiter. Es ist daher wichtig, dass die Personalisierungslösung in Echtzeit aus dem Verhalten der Kunden lernt und dieses Wissen unmittelbar umsetzt.

„Die Personalisierungslösung muss in Echtzeit aus dem Verhalten der Kunden lernen und dieses Wissen unmittelbar umsetzen“

Wenn Händler bei Ihren Kunden zusätzliche Informationen abfragen, z.B. für einen persönlichen My-Shop-Bereich, dann ist das für diesen Fall aber durchaus hilfreich. Das kann die Lieblingsmarke sein oder auch die bevorzugte Farbe oder die Kleidergröße. Je mehr Informationen, desto höher die Servicequalität. Eine gute Personalisierungssoftware zieht sich all diese Daten in der Regel automatisch aus dem Onlineshop. Was der Händler selbst liefert, sind die Stammdaten der Artikel sowie deren Verfügbarkeit.

Es gibt produktbezogene und kategoriebezogene Empfehlungstypen sowie suchbegriffsbezogene und nutzerbezogene Empfehlungstypen. Wo ist da der wesentliche Unterschied – und welche Form ist denn nun sinnvoll?

Produktbezogene Empfehlungstypen umfassen Empfehlungen von weiteren Artikeln, die zusammen mit dem jeweiligen Produkt geklickt oder gekauft wurden. Die Berechnung dieser Empfehlungen erfolgt auf Basis sämtlicher Nutzerbewegungen in Echtzeit. Eine oft genutzte  Überschrift seitens der Händler im Onlineshop für diesen Empfehlungstyp ist „Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch…“

Entscheidet sich der Nutzer auf der Startseite für eine bestimmte Kategorie, so begegnet er häufig Empfehlungen, welche speziell auf diese Kategorie abgestimmt sind. An dieser Stelle werden kategoriebezogene Artikel nach persönlicher Relevanz oder unter Berücksichtigung von Topsellern ausgespielt.

Suchbegriffsbezogene Empfehlungen sind solche, die auf Basis eines eingegebenen Suchbegriffs berechnet werden. Ist beispielsweise ein gesuchter Artikel nicht verfügbar, erhält der Kunde Alternativprodukte mit ähnlichen Eigenschaften angezeigt.

„Was auf der Startseite gut funktioniert muss nicht zwangsläufig auch auf der Produktdetailseite funktionieren.“

Den höchsten Personalisierungsgrad weisen nutzerbezogene Empfehlungstypen auf. Vom aktuellen und vergangenen Verhalten des Nutzers bestimmt, können gezielt personalisierte Kategorie- und Produktempfehlungen ausgespielt werden.

Wir empfehlen den Händlern, unterschiedliche Empfehlungstypen in A/B-Tests zu vergleichen. Was auf der Startseite gut funktioniert muss nicht zwangsläufig auch auf der Produktdetailseite funktionieren. Mittlerweile gibt es viel Best-Practice Erfahrung auf diesem Gebiet. Die Ergebnisse vieler A/B-Tests während der letzten Jahre haben auch unsere These untermauert, dass personalisierte Empfehlungen besser funktionieren als nicht-personalisierte.

Welche Zuwachsraten kann ich als Händler durch Personalisierung erwarten?

Hier kann ich Ihnen ein paar Zahlen aus aktuellen Projekten nennen: baby-walz erreicht 8 Prozent Umsatz aus Empfehlungen, Westfalia erzielt 12 Prozent Umsatz aus Empfehlungen. Thalia, Gewinner des diesjährigen Personalization Awards, erreicht durch den Einsatz unserer Personalisierungslösung eine Steigerung des Umsatzes aus Empfehlungen im zweistelligen Bereich. In einem aktuellen Newsletter-Projekt konnten wir den Umsatz aus Empfehlungen vervierfachen. Sie sehen, die Zuwachsraten variieren, sind aber definitiv mit dem Einsatz einer Lösung wie der prudsys Realtime Decisioning Engine - kurz: prudsys RDE - gegeben.

So eine Empfehlungsmaschine lernt ja von Verhaltensdaten und lernt aus Erfolgen und Misserfolgen dazu. Wie viel manuelle Optimierung ist da noch gefragt?

Alles kann – nichts muss! Die prudsys RDE ist eine selbstlernende Echtzeit-Lösung, die sich auf Verfahren des Machine Learnings stützt. Speziell das Verfahren des Reinforcement Learnings kommt hier zum Einsatz. Die Software lernt mit jedem neuen Klick des Nutzers in Echtzeit dazu und wendet dieses Wissen für ihren nächsten Zug an. Dabei verfolgt die künstliche Intelligenz eine langfristige Strategie, die abhängig von den Unternehmenszielen ist. Das Ganze funktioniert also ähnlich wie ein Schachspiel.

Durch weitere Funktionsmechanismen wie „Exploit & Explore“ werden beispielsweise auch Neuprodukte empfohlen oder welche die noch nie in dieser Kombination zu sehen waren. Für den Shop-Besucher bedeutet das, dass er nicht in einer Art Filter-Bubble stets die gleichen Empfehlungen erhält. Wenn ein Modehändler z.B. eine neue Kollektion hereinbekommt oder eine neue Marke in sein Sortiment aufnimmt, führt dieses Verfahren dazu, dass eben auch diese Produkte den potenziellen Kunden vorgeschlagen werden.

„Je genauer das Kundenprofil, desto besser die Empfehlungsqualität. Personalisierte Produktfeeds treffen auf positive Resonanz seitens der Kunden.“

Eine Recommendation Engine sollte so konzipiert sein, dass sie ohne manuelles Zutun relevante Inhalte ausspielt. Allerdings passen Händler die Empfehlungen häufig gerne an sortimentsspezifische Gegebenheiten an. Durch das Setzen bestimmter Bedingungen kann er diese in die Empfehlungsberechnung einfließen lassen. Manchmal kommt es vor, dass bestimmte Marken nicht miteinander empfohlen werden sollen oder man möchte im Zuge einer Kampagne den Fokus der Kunden auf einen bestimmten Ausschnitt des Sortimentes richten. Für diese Fälle bietet der Webclient der prudsys RDE ein leistungsstarkes  Kampagnenmanagement mit einem sehr intuitiven Bedienkonzept, so dass Nutzer ohne IT-Kenntnisse mit Leichtigkeit die Empfehlungen steuern können

Bei einigen Fashion- und Beauty-Anbietern kann der Nutzer sein Kundenprofil  mit eigenen Angaben zu  Lieblingsmarken, Trends und Co schärfen. Ist das eine sinnvolle Hilfe?

Ja, absolut. Je genauer das Kundenprofil, desto besser die Empfehlungsqualität. Personalisierte Produktfeeds treffen auf positive Resonanz seitens der Kunden. Einen gelungenes Szenario realisiert zum Beispiel Douglas. Neben der personalisierten Kunden­ansprache in Onlineshop und Newsletter profitieren die Kunden von einem persönlichen Beauty-Feed. Kunden können auf der Startseite ihre Interesse durch die Beantwortung von Fragen ("Gefällt Ihnen diese Marke?") weitergeben. Mit diesen zusätzlichen Informationen steigt in aller Regel die Relevanz der Empfehlungen und der Shop wird noch persönlicher.

Wichtig sind ja nicht nur passende Produkte, sondern auch auf den Kunden passende Trigger. Wie weit ist die Personalisierung hier? Welche Optionen funktionieren gut?

Bestimmte Anlässe geben dem Händler gute Gelegenheiten, ihre Kunden gezielt anzusprechen. Wenn sie beispielsweise ein neues Produkt aktiv bewerben möchten, dann sollten sie idealweise nur die Kunden informieren, die sich dafür wirklich interessieren. Soll beispielsweise der neue Thriller im Buch-Sortiment per Newsletter beworben werden, wählt die prudsys RDE die passende Zielgruppe automatisiert aus. Die Trefferquoten eines solchen Newsletters sind deutlich höher als bei einem Standardmailing, dass nach dem Gießkannenprinzip an alle gesendet wird.

Anderes Beispiel. Eine große Herausforderung für Händler stellt nach wie vor die Reduzierung von Warenkorbabbrüchen. Unter der Berücksichtigung individueller Daten kann hier die Eintrittswahrscheinlichkeit bestimmter Events durch eine Personalisierungssoftware wie der prudsys RDE berechnet werden. Bei der Überschreitung eines vorher festgelegten Schwellenwertes erhält der Kunde beispielsweise einen individuellen Kaufanreiz. Das kann unter anderem die Ausspielung eines Banners sein, das dem Kunden einen Rabatt garantiert, wenn er den aktuellen Kauf innerhalb der nächsten halben Stunde abschließt.

„Die Informationen zum Verhalten des Kunden im Webshop kann eine Recommendation Engine sehr gut für den Newsletter nutzen.“

Dadurch lassen sich viele Warenkörbe retten und ein gutes Plus erzielen. In der Regel erreichen wir hier einen ROMI (Return on Marketing Invest) von 3 bis 4. Das heißt, für einen Euro Einsatz erhält der Händler drei bis vier Euro mehr Ertrag (Gewinn). Der Umsatz fällt dann noch einmal deutlich höher aus.

Wie nah kommen wir der individuellen Startseite mit individueller Navigation und persönlichen Serviceversprechen und dem ganz  persönlichen Newsletter?

Die genannten Szenarien sind bereits gelebte Realität. Personalisierung kommt an sehr vielen Punkten im Webshop zum Einsatz. Die Kunst ist, Personalisierung so einzusetzen, dass der Kunde das als Service empfindet: Hält sich der Kunde vorzugsweise in der Kategorie Kindermode auf, wird diese in der Navigation an erster Stelle stehen. Oder auf der Startseite ist ein Banner zu sehen sein, der direkt zur Kategorie Kindermode führt.

Webshop und E-Mail sind in punkto personalisierte Kundenansprache nicht mehr zu trennen. Die Informationen zum Verhalten des Kunden im Webshop kann eine Recommendation Engine sehr gut für den Newsletter nutzen, um relevante Inhalte für den Empfänger auszuspielen. Das gilt natürlich auch andersherum: Klickt ein Kunde auf ein Produkt im Newsletter, fließen diese Informationen in die Empfehlungsberechnung für den Webshop ein.

Ab welcher Shopgröße macht der Einsatz einer Recommendation Engine Sinn?

Die Größe des Produktportfolios ist für den Einsatz einer Personalisierungslösung wie der prudsys RDE nicht entscheidend. Ob ein Händler 300 oder 30 Millionen Produkte hat  - gute Personalisierung zahlt sich erfahrungsgemäß immer aus. Aber natürlich gibt es auch fixe Investitionskosten in eine solche Technologie, die ich über den Shop verdienen muss. Aus der Erfahrung geht die Rechnung für Unternehmen ab 10 Millionen Euro Jahresumsatz immer positiv aus. Also möglicherweise eine vergleichsweise kleine Hürde.

Und wie steht es um die Personalisierung auf der Fläche? Kann der stationäre Handel da gleichwertiges bieten?

Der stationäre Handel hat das Thema Personalisierung mittlerweile stärker im Fokus. Im Zusammenspiel mit der entsprechenden Technik am POS bieten sich hier spannende Szenarien, um Kunden individuelle anzusprechen und ihnen eine noch persönlichere Beratung zu bieten. Ein Beispiel ist das Berater-Tablet: Der Filialmitarbeiter identifiziert den Kunden über Kundenkarte oder E-Mail-Adresse, Anschließend erhält er alle wichtigen Infos zu dem Kunden auf einen Blick: letzte Käufe, Produkte im Warenkorb und sogar individuelle Empfehlungen. So kann er den Kunden individuell im Gespräch be­raten und über das Tablet sogar den Bezahlvorgang abschließen.

Ein Anziehungspunkt am POS sind in jüngster Zeit Digital-Signage-Lösungen z.B. in Form von intelligenten Spiegeln. Der interaktive Style-Berater in Form eines Spiegels schlägt zu Beginn auf Grundlage des Erscheinungsbildes (z.B. Geschlecht, Alter, Farbe der Kleidung) passende Artikel vor. Der Nutzer klickt sich die Teile zusammen, die er mag. Die Software dahinter lernt aus der Response des Nutzers und kann ihm so ein komplettes Styling vorschlagen.

Und Thalia testet derzeit Push-Benachrichtigungen mit individuellen Empfehlungen in der Mobile-App, sobald sich der Nutzer einer Filiale nähert.

Also der stationäre Handel ist auf dem Weg.

Die hohe Kunst ist es dann aber wohl Daten aus dem Webshop, Kundeninfos und die Daten aus dem stationären Geschäft zu vereinen. Was braucht es dafür?

Richtig - ein kanalübergreifendes personalisiertes Einkaufserlebnis funktioniert besser, wenn die entsprechende Lösung auf eine gemeinsame Datenbasis zugreifen kann. Sämtliche Touchpoints sollten über eine Schnittstelle mit der Personalisierungslösung verbunden sein und die Daten idealerweise in Echtzeit austauchen. So sind alle Verkaufskanäle auf dem gleichen Stand und wir können die für die Kunden relevanten Informationen bereithalten. Dem Kunden gefällt eine Jacke im Onlineshop? Der nächste Newsletter oder Paketbeileger kann dann passende Empfehlungen zur Jacke enthalten.

Während personalisierte Empfehlungen als Service begrüßt werden, gelten dynamische oder gar personalisierte Preise immer noch als heikel. Was raten Sie der Branche?

Dynamische Preise sind für die gesamte Handelsbranche unerlässlich. Insbesondere für Händler, die im direkten Wettbewerb mit Amazon stehen. Der Branchenprimus steuert alle Artikelpreise dynamisch mehrmals täglich aus, demand-, supply- und umwelt-gesteuert. Nicht zu reagieren bedeutet, einen klaren Wettbewerbsnachteil. Je nach Zielsetzung und Sortiment des Händlers erreicht eine Software für Dynamic Pricing und Preis-Optimierung Rohertragssteigerungen von bis zu 8 Prozent und Umsatzsteigerungen von bis zu 20 Prozent.

Manche Händler fürchten noch immer, durch Dynamic Pricing ihr Preisimage zu beschädigen.

Das sehen wir nicht so. Dynamic Pricing und Preis-Optimierung sind gerecht, die Preise werden mal billiger und mal teurer, je nach Marktlage. Individuelle Rabatte oder Bonussysteme sind mittlerweile ebenfalls weit verbreitet und akzeptiert. Wer mehr einkauft, erhält eben eine höhere Treueprämie.

Das war schon bei Tante Emma so und lässt sich dank intelligenter Pricing-Lösungen jetzt auch im E-Commerce relativ einfach realisieren. Der Vorteil für die Kunden besteht darin, dass sie Coupons auf Produkte erhalten, für die sie sich auch wirklich interessieren. Oder anders gefragt: Was nützt einem Vegetarier ein Rabatt auf Wurstwaren? Das Prinzip „one size fits all“ ist unserer Meinung nach in fast allen Bereichen des Lebens überholt – und das gilt natürlich auch für den Handel.

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