Personalisierung im E-Commerce: Ihr Leitfaden

Die Personalisierung des Online-Shoppings hat sich in den letzten Jahren zu einem entscheidenden Faktor für den Erfolg im E-Commerce entwickelt. Durch die automatisierte Anpassung von Inhalten, Produktinformationen und Angeboten an die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Online-Shopper:innen kann zwischenzeitlich ein Einkaufserlebnis geschaffen werden, das von den Verbraucher:innen als entgegenkommend und hilfreich empfunden wird – und deshalb zu einer Conversion-Optimierung und letztendlich mehr Umsatz führt.

In diesem Journal-Artikel möchten wir daher näher beleuchten, wie diese Personalisierungen im E-Commerce genau funktionieren, warum sie dem eigenen E-Commerce einen messbaren Schub geben können und auch, mit welchen Risiken und Herausforderungen Online-Händler:innen bei der Umsetzung entsprechender Konzepte rechnen müssen.

1. Kundenprofil-Analyse: Die Basis für erfolgreiche Personalisierung

Die Grundlage von jeder Personalisierung im E-Commerce ist die Erhebung und Verwendung umfassender Kundendaten (im Idealfall in Echtzeit). Eine solche Kundenprofil-Analyse ist weit umfassender als die wenigen Daten, die für das herkömmliche Online-Shopping benötigt werden. In diesem Zusammenhang sind vor allem drei Datentypen nennenswert:

A. Demographische Daten

Demographische Daten stellen einen der Grundpfeiler der Personalisierung im E-Commerce dar. Sie geben Aufschluss über die wesentlichen Merkmale einer bestimmten Zielgruppe. Sie umfassen typischerweise:

• Alter: Die Erhebung des Alters ermöglicht die Anpassung von Produktangeboten und Marketingbotschaften an die jeweiligen Altersgruppen.
• Geschlecht: Hilft bei der Segmentierung von Zielgruppen sowie Produkten und in Folge zur Gestaltung geschlechtsspezifischer Marketingkampagnen.
• Standort: Ermöglicht die Anpassung von Inhalten an regionale Besonderheiten und die Bereitstellung regional relevanter Angebote.
• Bildung: Gibt Hinweise auf das Kaufverhalten und die Interessen verschiedener Bildungsgruppen.
• Einkommen: Ermöglicht die Segmentierung von Zielgruppen nach Kaufkraft und die Anpassung von Produktpreisen.
• Beruf: Hilft bei der Identifizierung von berufsspezifischen Bedürfnissen und der Erstellung relevanter Produktvorschläge.

Demographische Daten ermöglichen es Online-Shops, ihre Kund:innen besser zu verstehen und ihnen somit ein maßgeschneidertes Einkaufserlebnis zu bieten sowie individuelle Produktangebote machen zu können. Allerdings sind diese Daten bei Weitem noch nicht ausreichend für eine erfolgreiche Kundenprofil-Analyse. Dafür benötigt es noch weitere Informationen …

B. Verhaltenstracking

Im Rahmen des so genannten Verhaltenstrackings werden Daten erhoben, die durch die Interaktion der Shopper:innen mit dem Online-Shop oder der Shopping-App entstehen. Dazu gehören:

• Browsing-Verhalten: Welche Seiten wurden besucht, wie lange wurde auf jeder Seite verweilt, welche Produkte wurden wie lange angesehen?
• Scrollverhalten: Welche Bereiche einer Seite wurden besonders intensiv betrachtet oder gezielt angesteuert?
• Suchverhalten: Welche Suchbegriffe wurden verwendet, welche Filter wurden dabei gesetzt?
• Klickverhalten: Auf welche Links, Banner oder Schaltflächen wurde geklickt?
• Warenkorbverhalten: Welche Produkte wurden in den Warenkorb gelegt, aber nicht gekauft bzw. wieder gelöscht?
• Kaufhistorie: Welche Produkte wurden bereits in der Vergangenheit gekauft, wie oft und zu welchem Zeitpunkt?
• Interaktionen mit E-Mails: Wurden E-Mails (z.B. Newsletter oder Informationen zu Rabattaktionen) geöffnet? Wenn ja: Auf welche darin enthaltenen Links wurde geklickt?
• Social-Media-Interaktionen: Welche Inhalte wurden geteilt, kommentiert oder haben ein „Like“ bekommen?

Verhaltenstracking ist ein weiterer Schlüssel zu einer erfolgreichen Personalisierung im E-Commerce, um ein individuelles Einkaufserlebnis zu schaffen, das die Kundenbindung stärkt und den Umsatz steigert.

C. Kaufpräferenzen

Kaufpräferenzen sind die individuellen Vorlieben und Neigungen von Kund:innen beim Kauf von Produkten oder Dienstleistungen. Sie sind ein äußerst wertvoller Indikator für die Personalisierung im E-Commerce, da sie Aufschluss darüber geben, was Kund:innen wirklich suchen. Kaufpräferenzen können sich auf verschiedene Aspekte beziehen, wie zum Beispiel:

• Welche Produktkategorien interessieren die einzelnen Kund:innen am meisten?
• Welche Marken bevorzugen die jeweiligen Kund:innen?
• Welches Preisniveau ist für welche Zielgruppe attraktiv?
• Welche Qualitätsmerkmale sind den Kund:innen besonders wichtig (z.B. Nachhaltigkeit, Funktionalität oder Design)?
• Welche Kaufmotive treiben die Kund:innen letztlich zum Kauf an (z.B. Bedürfnisbefriedigung, Statussymbol o.ä.)?

Ermittelt werden solche Kaufpräferenzen zum Beispiel durch:

• direkte Befragungen oder Feedback-Formulare,
• die Analyse von Kaufdaten wie der Kaufhistorie, den Warenkorb-Inhalten oder abgegebenen Produktbewertungen,
• die Analyse des Suchverhaltens (z.B. der verwendeten Suchbegriffe und der dabei vorgenommenen Filtereinstellungen),
• ein Tracking des Klickverhaltens: Welche Produkte werden angeklickt und wie lange verweilen die Kund:innen auf den betreffenden Produktseiten?
• Die Analyse von Wunschlisten oder als Favoriten gekennzeichneten Produkten im User Account.

2. Beispiele für zielgerichtete Werbung im E-Commerce

Für die meisten Personalisierungen wird in der Regel Künstliche Intelligenz bzw. Machine Learning (bspw. in Form von Empfehlungsalgorithmen) benötigt, um kundenspezifische Adaptionen von Inhalten in Echtzeit vornehmen zu können – oder um überhaupt die großen Datenmengen und ihre möglichen Cluster überschauen zu können. Ist dies erstmal sichergestellt, kann man verschiedene personalisierte Marketingstrategien umsetzen:

Dynamische Produktseiten
Die jeweiligen Inhalte und Bilder auf Produktseiten werden in Echtzeit-Personalisierungen an die Nutzer:innen angepasst und z.B. basierend auf dem Standort, früheren Besuchen oder dem Geschlecht ganz spezifische Produktinformationen (zu Größe, Farbe oder Form des Produkts) ausgespielt, während andere gezielt weggelassen werden. Gleichzeitig blenden individuelle Banner und Pop-ups Anzeigen von Angeboten ein, die auf das aktuelle Interesse der Kund:innen abgestimmt sind.

Kundenspezifische Empfehlungen
Basierend auf der bereits existierenden Kaufhistorie können Empfehlungsalgorithmen Produkte in den Fokus bringen, die mit früheren Käufen thematisch zusammengehören. Und nach dem Einkauf kann der Online-Shop ähnliche Produkte und ergänzende Artikel bewerben wie auch Upselling-Aktionen durchführen.

Personalisiertes E-Mail-Marketing
Es können E-Mails mit individuellen Inhalten, Betreffzeilen und Angeboten versendet werden, die auf das Kaufverhalten und die Interessen der Empfänger:innen zugeschnitten sind.

Chatbots
KI-gestützte Chatbots können Kund:innen bei der Produktauswahl unterstützen, Fragen beantworten und kundenspezifische Empfehlungen geben.

Visuelle Suche
Mittels einer visuellen Suche können Kund:innen ähnliche Produkte finden oder Produkte basierend auf einem Bild auswählen.

Kundenspezifische Empfehlungen auf Social Media
Durch die Integration von E-Commerce-Daten in Social-Media-Plattformen können Online-Shops ihren Followern ebenfalls personalisierte Produktvorschläge unterbreiten.

Personalisierte Checkout-Prozesse
Individuelle Checkout-Prozesse mit vorausgefüllten Formularen für Stammkund:innen oder Vorschläge für Zahlungsmethoden basierend auf früheren Käufen vereinfachen die letzten wichtigen Klicks kurz vor der verbindlichen Bestellung.

Dynamische Preisgestaltungen
Der Online-Shop kann eine Preisdifferenzierung vornehmen, so dass verschiedene Zielgruppen – basierend auf ihrem Kaufverhalten – unterschiedliche Preise für bestimmte Produkte vorgeschlagen bekommen.

3. Die Vorteile von personalisierter Nutzererfahrung für Online-Händler:innen

Höhere Conversion Rates / Conversion-Optimierung
Personalisierte Produktvorschläge und Angebote sind für Kund:innen deutlich relevanter, da sie auf spezifischen Interessen und dem bisherigen Kaufverhalten basieren. Insofern ist die Wahrscheinlichkeit eines Kaufes deutlich erhöht.

Erhöhte Kundenbindung
Kund:innen fühlen sich in besonderem Maße wertgeschätzt, wenn sie das Gefühl haben, dass sich ein Online-Shop speziell mit ihren Bedürfnissen beschäftigt. Dies führt zu einer erhöhten Kundenbindung und einer größeren Chance, dass die Käufer:innen wiederkehren – weil sie darauf vertrauen, dass der Online-Shop ihnen die richtigen Produkte empfiehlt.

Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts
Durch personalisierte Produktvorschläge gelingt auch das Up- und Cross-Selling deutlich besser: Anders als bei generischen Angeboten im Sinne von „Kunden kauften auch…“ bietet personalisiertes Up- und Cross-Selling einen echten Mehrwert – und erhöht so den durchschnittlichen Bestellwert.

Verbesserte Customer Experience
Eine individuelle Nutzererfahrung steigert die Zufriedenheit der Kund:innen und führt zu einer positiven Markenwahrnehmung und mehr Loyalität gegenüber dem Online-Shop. Zu dieser verbesserten Customer Experience zählt auch die durch Empfehlungsalgorithmen entstehende Zeitersparnis: Wird den Kund:innen die Suche nach passenden Produkten bei jedem Besuch des Online-Shops spürbar erleichtert, verbessert dies das Einkaufserlebnis deutlich.

Geringere Absprungraten
Personalisierte Inhalte bringen Kund:innen dazu, länger in einem Online-Shop zu verweilen. Diese positive Nutzererfahrung reduziert die Absprungrate, also die Anzahl der Shopper:innen, die ohne etwas zu kaufen den Online-Shop einfach wieder verlassen.

Effektivere Marketingkampagnen
Durch personalisierte E-Mail-Marketingkampagnen und Social-Media-Anzeigen können Online-Shops ihre Zielgruppen präziser ansprechen und so eine Conversion-Optimierung erzielen.

Tiefere Einblicke in das Konsumverhalten
Die Analyse von Kundendaten ermöglicht es Online-Shops, das Kaufverhalten ihrer Kund:innen besser zu verstehen und ihre Marketingstrategien insgesamt besser anzupassen.

4. Herausforderungen bei der Personalisierung im E-Commerce

Ein datengetriebenes Marketing im Rahmen von Personalisierungen birgt aber auch einige Herausforderungen. Hier sind die wichtigsten Punkte, die Online-Shops berücksichtigen sollten:

Datenschutz und Compliance

EU-DSGVO und andere Datenschutzgesetze
Die Sammlung und Nutzung von Daten unterliegt strengen Datenschutzbestimmungen. Ein datengetriebenes Marketing muss sicherstellen, dass alle relevanten Gesetze eingehalten und transparent mit den Kund:innen über die Datenerhebung und -nutzung kommuniziert wird.

Vertrauen
Datenschutzverletzungen können das Vertrauen der Kund:innen gegenüber einem Online-Shop nachhaltig schädigen. Daher müssen Online-Shops höchste Sicherheitsstandards gewährleisten.

Datenqualität und Datenmenge

Datenlücken
Damit bspw. Empfehlungsalgorithmen überhaupt effektiv arbeiten können, sind umfassende und qualitativ hochwertige Daten erforderlich. Fehlen relevante Daten, kann die Personalisierung nur eingeschränkt erfolgen und ein datengetriebenes Marketing verliert schnell an Effizienz.

Datenqualität
Ungenaue oder widersprüchliche Daten können zu falschen Produktempfehlungen führen und schnell die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen. Hier liegen mögliche Fehlerquellen nicht nur beim Online-Shop, der diese Daten verwaltet, sondern auch bei den Shopper:innen selbst, die bspw. aus Fahrlässigkeit oder unbewusst widersprüchliche Daten angeben.

Technische Komplexität / Omnichannel-Personalisierung

Integration verschiedener Systeme
Die Implementierung einer datengetriebenen Personalisierungslösung erfordert oft die Integration mehrerer Systeme, wie beispielsweise:

• ein CMS (Content Management System),
• ein CRM (Customer Relationship Management),
• ein E-Mail-Marketing-Tool,
• eine Analytics-Plattform,
• eine Customer Data Plattform, die alle Daten an einem zentralen Ort sammelt und zusammenführt,
• eine Recommendation Engine, die kundenspezifische Empfehlungen auf Basis von Algorithmen entwickelt,
• ein Marketing Automation Tool, die personalisierte Marketingkampagnen entwickelt…

Der simultane und (im Idealfall vernetzte) Betrieb solch verschiedener Lösungen bringt automatisch die Infrastruktur für einen Omnichannel-Marketing-Ansatz mit sich, dessen Potenzial man unbedingt nutzen sollte.

Skalierbarkeit
Jedes datengetriebenes Marketing muss zudem in der Lage sein, mit wachsenden Datenmengen umzugehen. Denn gerade wenn die Personalisierung erfolgreich ist, steigt sowohl die Anzahl der Neukund:innen wie auch die Anzahl der Einkäufe von Bestandskund:innen.

Balance zwischen Personalisierung und Privatsphäre: Hyperpersonalisierung

Creepiness-Effekt
Dieser Effekt beschreibt das unangenehme Gefühl, das Kund:innen verspüren können, wenn die Personalisierung zu persönlich oder zu aggressiv wird. Es entsteht, wenn Unternehmen zu viele persönliche Daten sammeln und nutzen, ohne dass die Kund:innen dies als angemessen empfinden.

Im Rahmen dieser Hyperpersonalisierung erschrecken manche Kund:innen plötzlich, wenn ihnen unklar ist, woher ein Online-Shop plötzlich weiß, dass sie seit Kurzem auf der Suche nach einem bestimmten Produkt sind. Auf der anderen Seite ärgern sie sich aber auch, wenn sie (wie beim herkömmlichen Online-Shopping) mit generischen E-Mails behelligt werden, deren Empfehlungen und Angebote komplett an ihren Bedürfnissen vorbeigehen. Kurz: Online-Shops müssen die richtige Balance zwischen Personalisierung und Datenschutz finden und eine Hyperpersonalisierung und den damit verbundene Creepiness-Effekt unbedingt vermeiden.

Transparenz
Die Kund:innen müssen verstehen, wie genau ihre Daten genutzt werden und welche tatsächlichen Vorteile sie von den Personalisierungstechnologien haben. Auch hier steht der Online-Shop in der Pflicht, seine Kund:innen aufzuklären, damit sie aktiv und aus Überzeugung an einer Personalisierung teilnehmen.

Kosten

Investitionskosten
Die Implementierung von Personalisierungslösungen (und meist sind es mehrere) erfordert in der Regel hohe Investitionskosten für Software, Hardware und Personal. Da viele Online-Shops solche Lösungen oft nicht in-house entwickeln können, müssen sie sich an externe, spezialisierte Anbieter wenden. Im Rahmen solcher Kooperationen geht man oft intensive und langfristige Kundenbindung ein – dessen sollte man sich immer bewusst sein.

Laufende Kosten
Auch die laufenden Kosten für die Wartung, die Datenpflege und die Weiterentwicklung der Lösungen können erheblich sein. Doch nur, wer an dieser Stelle mutig investiert, erhält irgendwann auch einen ROI.

Echtzeit-Personalisierung
Um ein nahtloses Einkaufserlebnis zu gewährleisten, müssen kundenspezifische Empfehlungen im Idealfall in Echtzeit erfolgen. Dies stellt hohe Anforderungen an die Performanz der IT-Infrastruktur.

Kontextualisierung
Kund:innen haben oft unterschiedliche Bedürfnisse und Erwartungen. Eine Personalisierung, die nur auf dem faktischen Kaufverhalten der Kund:innen basiert, kann daher zu einer eingeschränkten Sicht des Online-Shops auf seine Kund:innen führen. Jede Personalisierung im E-Commerce muss daher immer auch „über den Tellerrand“ hinausschauen bzw. die Blase der Produktwelt verlassen, in die sich die Shopper:innen selbst begeben haben.

Messung des Erfolgs
Es ist wichtig, geeignete KPIs (Key Performance Indicators) zu definieren, um den Erfolg von Personalisierungsmaßnahmen zu messen. Dies kann beispielsweise die Conversion Rate, der durchschnittliche Bestellwert oder die Kundenbindung sein. Nur so gewinnt ein Online-Shop Transparenz, ob und ab wann die getätigten Investitionen in die neuen Technologien tatsächlich auch einen ROI abwerfen und auch weitere Inventionen sinnvoll sind.

Agilität und Anpassungsfähigkeit
Die Bedürfnisse und das Verhalten von Kund:innen können sich zudem jederzeit ändern. Personalisierungslösungen müssen daher flexibel und anpassungsfähig sein, um auf diese Veränderungen reagieren zu können.

5. Fazit

Personalisierung im E-Commerce ist ein vielschichtiges Konzept: Durch die Nutzung von Kundendaten mit Hilfe verschiedener moderner Technologien (oft in Form von Künstlicher Intelligenz) können Online-Shops individuelle Einkaufserlebnisse schaffen, auf diese Weise die Kundenzufriedenheit steigern und letztlich ihren Umsatz signifikant erhöhen. Insofern ist Personalisierung im E-Commerce eine auf langfristige Ziele und Erfolge ausgelegte Strategie.

Da die Investitionskosten im Vergleich zu herkömmlichen Online-Auftritten meist hoch bis sehr hoch sind, ist es andererseits wichtig, von Anfang an die richtigen Technologien zu identifizieren, ausreichend Ressourcen für ihren Betrieb bereitzustellen und außerdem den laufenden Betrieb sorgfältig zu überwachen. Nur so behält man im Dickicht der hohen Investitionskosten den Überblick über den ROI, der sich in der Regel auch erst mittel- bis langfristig einstellt. Wer die Mittel für Personalisierungslösungen hat, sollte sein E-Commerce also definitiv um die entsprechenden Technologien und Konzepte aufwerten.

Dabei steht zu befürchten, dass es gerade die „Big Player“ unter den Online-Shops und Marktplätzen sein könnten, die über eine entsprechende Finanzkraft für die Umsetzung von Personalisierungslösungen verfügen. Allerdings stehen die Big Player aufgrund ihres sehr großen Kundenstamms vor der Herausforderung, eine schier unübersichtliche Menge an (größtenteils schon vorhandenen) Daten richtig zu sortieren und auszuwerten.

Kleine und mittelständische Online-Shops dagegen werden wohl eher auf Anbieter von Künstlicher Intelligenz „Software as a Service“-Lösungen zu erschwinglichen Preisen warten, um beim Personalisieren wettbewerbsfähig zu werden – und müssen diese Tools dann entsprechend besser nutzen als ihre Konkurrenten, die möglicherweise mit den gleichen Tools arbeiten. Es bleibt also weiterhin spannend.