Workshop: Auf dem Weg zur perfekten Personalisierung

27.09.2021 - Personalisierte Shops verkaufen besser, sind relevanter und binden den Kunden und die Kundin enger. Doch wie gelingt die kanalübergreifende Personalisierung, wenn nur technische Daten wie IP und Browsertyp zur Verfügung stehen? Wir zeigen, wie Sie trotzdem Käufertypen erkennen.

von Dominik Grollmann

Ein großer Retailer für Kinderbekleidung berichtete auf einem Fachkongress einmal, dass BesucherInnen in seiner Filiale zu 95 Prozent konvertiert werden können, BesucherInnen im Onlineshop dagegen nur zu zwei Prozent - und das läge nicht nur am qualifizierteren Traffic und dem besonderen Sortiment, sondern auch an der direkten Ansprache der Kundschaft durch die MitarbeiterInnen. Der Hauptunterschied sei, dass die KundenberaterInnen im Filialgeschäft anhand von Verhaltensmustern bewusst oder unbewusst und in Millisekunden erkennen, mit welchem Kundentyp sie es zu tun haben.

Im Laden wird jeder individuell angesprochen, im Onlineshop nicht

Die VerkäuferInnen in der Filiale sind auch deswegen erfolgreicher, weil sie sich gekonnt und ohne zu überlegen auf jeden Typ einstellen. Jeder wird unterschiedlich angesprochen und beraten. In Onlineshops findet das selten statt. Eine typische Optimierung mit den gängigen Testverfahren (A/B oder multivariat) wird immer zu dem einen Ergebnis führen, das die beste Conversion für die Gesamtheit aller KundInnen verspricht. Unterm Strich wird die Site auf den kleinsten gemeinsamen Nenner optimiert. Oder auf die Mehrheit. Aber eben nicht auf das beste Ergebnis für jede Kundengruppe.

Personalisierung praktisch umsetzen

Die Erkenntnis, dass dies nicht der Weisheit letzter Schluss sein kann, bringt einen Händler allerdings auch noch nicht weiter. Denn wie sollte ein anonymer Webbesucher bzw. eine Webbesucherin persönlich angesprochen werden? Anhand welcher Merkmale kann eine junge Mutter von einem gereiften Junggesellen unterschieden werden, wenn kaum mehr als die IP-Adresse vorliegt?

Eine gute Möglichkeit bietet das Konzept der Personas. Dahinter steckt nicht viel mehr als eine konkrete Vorstellung von unterschiedlichen Käufertypen. Das Konzept eignet sich hervorragend, um Landingpages oder Shopsites zu optimieren, aber auch um ein strategisches Grundgerüst für das gesamte Unternehmen zu schnüren. In vielen Unternehmen gibt es tatsächlich Abbilder der genutzten Personas, die als Pappaufsteller im Eingangsbereich oder in der Kantine grüßen und die MitarbeiterInnen jeden Tag daran erinnern, für wen sie am Ende arbeiten - auch wenn die MitarbeiterInnen noch nie einen "echten" Kunden oder eine "echte" Kundin gesehen haben.

Es müssen die grundlegenden Kaufpräferenzen für jede Person bestimmt werden

Die Zielgruppe in Personas beschreiben

Das Personakonzept besteht darin, die Zielgruppen des Unternehmens qualitativ zu beschreiben. Es sollen also aussagekräftige Kundenstereotype entwickelt werden, die sich jeder Mitarbeiter und jede Mitarbeiterin vorstellen kann und die sich leicht beschreiben lassen. In einem zweiten Schritt wird dann eine Liste von Merkmalen erstellt, anhand derer die unterschiedlichen Typen erkannt werden können.

Für den ersten Schritt - die Definition der Personas - sind zwei verschiedene Ansätze möglich. In der Praxis empfiehlt es sich, beide Ansätze zu mischen. Auf diese Weise erhöht sich die Genauigkeit der Beschreibung. Bei der ersten Methode werden die Personas in der vorhandenen Kundschaft gesucht (retrospektiv), bei der anderen anhand der eigenen Zielsetzung (idealtypisch).

1. Personas beschreiben

a) Retrospektiv: VertriebsmitarbeiterInnen des Unternehmens, Callcenter- oder Support-MitarbeiterInnen werden eingeladen, um über ihre Erlebnisse im Kundengespräch, in der Vor- und Nachbereitung zu berichten. Grundsätzlich kann jede Person teilnehmen, die realen Kundenkontakt hat. Allerdings werden die MitarbeiterInnen gebeten, Begegnungen mit extrem ungewöhnlichen Kunden und Kundinnen außer acht zu lassen, weil sie das Panel verzerren würden. Jeder Bericht wird dokumentiert und die beschriebene Person mit bewusst subjektiven Vermutungen über ihre Persönlichkeit angereichert. Neben demografischen Informationen sind das insbesondere Emotionen, Codes, Wertewelten, Wünsche, Vorstellungen, Ängste, Arbeitsverhalten, private Lebenswelten und so weiter.
Zu jedem Kundenbericht entsteht eine Art "Sed-Card", die die Personenbeschreibung enthält. Wenn genügend Informationen und Kundentypen gesammelt sind (meist reichen ein bis zwei Dutzend Typen - es können aber durchaus auch weniger sein), erfolgt ein Abgleich, um signifikante Überschneidungen zu finden und die Anzahl der Personas auf Metatypen zu reduzieren.

Nun werden jeder Persona Potenziale für das Unternehmen zugeordnet. Wichtig ist, dass diese auch negativ ausfallen können, etwa weil dieser Kundentyp aufwändig zu akquirieren ist.

b) Idealtypisch: Wenn ein Unternehmen neue Produkte einführen oder neue Kundengruppen erschließen will, scheidet eine retrospektive Betrachtung aus. In diesem Fall bietet sich eine idealtypische Beschreibung an. Hier wird dann anhand einer erfundenen Person ein typischer Zielgruppenvertreter oder eine Zielgruppenvertreterin plastisch beschrieben.

Ein Möbelhaus könnte unterscheiden in:

  • Julia ist jung (26), weiblich, berufstätig und gesellig. Sie liebt kreative Einrichtungsideen und dekoriert ihre Wohnung gerne einmal um. Wenn sie Freunde einlädt, möchte sie mit etwas Neuem überraschen und ein kleines Event gestalten. Sie hat ein mittleres Einkommen und spricht eher auf Accessoires und Dekoration an. Marken sind ihr nicht besonders wichtig, gute Ideen dagegen sehr.

  • Jörg ist Mitte (30), Single, steht fest im Berufsleben und liebt Designklassiker. Er ist ein zielgerichteter Typ, hat sich auf einen Stil festgelegt und mag Veränderungen nicht so gerne. Dinge haben ihren Platz, Umdekorieren ist nicht seins. Selbst wenn er nur ein kleines Accessoire kauft, soll es zu seinem Stil passen.

  • Mit der richtigen Interpretation der Daten lassen sich selbst bei NeukundInnen wichtige Aussagen über Kundenmerkmale treffen


    In einen Sessel investiert er durchaus vierstellige Beträge - und viel Zeit und Aufwand bei der Auswahl. Prestige ist ihm wichtig. Anschließend widmet er sich aber wieder ganz seiner Karriere - die ihn eigentlich viel mehr beschäftigt.

  • Max ist Julias jüngerer Bruder. Er studiert noch und ist nur gelegentlich auf der Suche nach Möbeln. Wenn, dann zielgerichtet. Ein neuer Lattenrost, passend zum bestehenden Bett. Ein flexibles Regalsystem, weil er umgezogen ist. Oder ein neuer Schreibtischstuhl, weil der alte defekt ist. Möbel genießen im Leben von Max (noch) nicht oberste Priorität, Anschaffungen werden deswegen häufig eine Weile aufgeschoben und dann erledigt, wenn sich eine günstige Gelegenheit ergibt.

2. Merkmale definieren

Nachdem die wichtigsten Käufertypen qualitativ beschrieben sind, fällt es gar nicht mehr so schwer, sich diese vorzustellen. Im echten Leben würde jeder Verkäufer oder jede Verkäuferin die spontan begeisterungsfähige Julia, den anspruchsvollen Jörg sowie den pragmatischen Max leicht an Kleidung und Auftritt erkennen können. Intuition genügt.

In einem Onlineshop ist dagegen systematisches Vorgehen erforderlich. Im nächsten Schritt müssen daher die Schlüsselmerkmale bestimmt werden, anhand derer sich die Kundentypen unterscheiden. Dabei geht es weniger um das konkrete (Online-)Verhalten der KundInnen, sondern um die grundlegenden Kaufpräferenzen, die diese KundInnen mitbringen. Wichtig ist vor allem, dass sich die Kriterien gut eignen, um die Typen klar zu unterscheiden.

Für die oben genannten Typen könnten sich folgende Unterscheidungskriterienanbieten:

Markenbindung: Bleibt der Kunde bzw. die Kundin bestimmten Marken treu? Oder sind ihm/ihr Marken unwichtig? Lehnt er/sie bestimmte Marken gar generell ab?

Kauferfahrung: Handelt es sich um einen erfahrenen Käufer oder eine erfahrene Käuferin, der/die genau weiß, was er/sie sucht? Oder um einen Kunden oder eine Kundin, der/die Beratung und Bestätigung sucht?

Preisaffinität: Kauft der Kunde oder die Kundin eher im oberen, mittleren oder unteren Preissegment?

Spontanität: Handelt es sich eher um einen Spontankäufer oder eine Spontankäuferin, der/die gerne Inspiration nutzt? Oder eher um einen Bedarfskäufer bzw. eine Bedarfskäuferin, der/die überlegt einkauft?

Kaufmotivation: Welche emotionalen Bedürfnisse werden mit dem Einkauf befriedigt? Will der Kunde oder die Kundin sein/ ihr Prestige bestätigen oder seinen/ ihren Schnäppchenjagdtrieb ausleben? Sucht er/sie eine Lösung oder eine Belohnung?

Argumentation: Für welche Kaufargumente ist der Kunde oder die Kundin zugänglich? Überzeugen ihn/sie Nachhaltigkeit, Qualität oder Preis eines Produktes?

Regelmäßigkeit: Handelt es sich (potenziell) um einen regelmäßigen Kunden bzw. eine regelmäßige Kundin oder um einen Gelegenheitskäufer bzw. eine Gelegenheitskäuferin?

3. Daten zusammenführen

Bevor nun die einzelnen KundInnen anhand ihrer Merkmale einer Zielgruppe zugeordnet werden können, müssen die passenden Daten zur Identifizierung bereitgestellt werden. Die wichtigsten Datenquellen sind das CRM-System (Kunden- und Kaufhistorie) und der Webshop (Onsite- Verhalten, Behavioral Data). In der Regel stehen dort aber nur abstrakte technische Daten wie IP-Adresse, aufgerufene URL, Datum/Uhrzeit zur Verfügung. Schon soziodemografische Daten sind häufig Mangelware.
Mit der richtigen Interpretation der Daten lassen sich aber selbst bei NeukundInnen wichtige Aussagen über Kundenmerkmale treffen.

So kann ein Kunde oder eine Kundin mit ausgewiesener Markenbindung beispielsweise leicht anhand seiner/ihrer Einkaufshistorie identifiziert werden.

Bei NeukundInnen oder anonymen BesucherInnen lassen sich aus dem Klickpfad oder den benutzten Suchbegriffen und Filtern wertvolle Rückschlüsse ziehen. Aus den abgefragten Daten (Einkaufshistorie, Klickpfad, verwendete Suchbegriffe und Filter) lässt sich so ein Scoring erstellen, das die Markenbindung des Kunden oder der Kundin ausdrückt. Je mehr typische Verhaltensmerkmale auf den Kunden bzw. die Kundin zutreffen, desto höher wird der Wert.

4. Daten clustern und prüfen

Nachdem die relevanten Daten gesammelt sind, kann eine erste Analyse angefertigt werden. Dabei stehen ein- und mehrdimensionale Clusteranalysen zur Wahl. Mit einer eindimensionalen Clusteranalyse lassen sich relativ einfach die Unterschiede zwischen zwei Kundengruppen - beispielsweise marken und nicht markenaffine KundInnen - herausarbeiten. Dazu werden die Datensätze von KundInnen analysiert, die ganz überwiegend Markenprodukte kaufen.

Markenaffine KäuferInnen wären dann beispielsweise älter, gehen beim Shopping zielstrebiger vor und werden eher über eine Google-Kampagne (SEA/SEO) auf den Shop aufmerksam. Außerdem nutzen sie eher die Kreditkarte und geben mehr Geld aus.

Schon anhand dieser wenigen Merkmale kann mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit auf die Markenaffinität eines Besuchers oder einer Besucherin geschlossen werden. Je mehr Merkmale gesammelt werden, desto größer wird die Erkennungswahrscheinlichkeit.

Alle eindimensionalen Auswertungen haben den Nachteil, dass sie immer nur zu einem Merkmal vorgenommen werden. Schwerwiegender ist jedoch der Nachteil, dass die Auswertung letztlich auf subjektiven Annahmen und Meinungen basiert. Ob der Typ "Max" tatsächlich so tickt, wie ihn der Marketingleiter eingangs beschrieben hat, bleibt ungewiss. Unter Umständen gibt es einen ähnlichen Käufertyp - nur handelt es sich dabei nicht um einen jungen Studenten, sondern um eine preisbewusste Familie.

Deswegen ist es oft besser, multidimensionale Auswertungen durchzuführen. Dabei werden keine Kriterien vorgegeben, sondern anhand mathematischer Methoden nach Clustern in der gesamten Datenmenge gesucht. Die Software sucht selbst signifikante Unterscheidungskriterien und Zusammenhänge heraus und findet Käufergruppen mit ähnlichem Verhalten (bzw. Datensätzen). Programme wie Microsoft SPPS, aber auch Excel können solche Analysen relativ einfach abbilden. Die auf diese Weise gefundenen Cluster werden anschließend vom Shopbetreiber bewertet und mit qualitativen Labeln versehen. Etwa "Der Schnäppchenjäger" oder "Kreativer Stöberer".

Nun werden diese Cluster den ursprünglich erdachten Zielgruppen zugewiesen und mit diesen verglichen. Nicht selten wird es vorkommen, dass die ursprünglichen Definitionen angepasst werden müssen.

Vielleicht ist die Zielgruppe "Max, der junge Student" so nicht zu finden und sollte durch das Label "Fred, der preisbewusste Sparfuchs" ersetzt werden.

5. Personalisierung

Nun wird auf die Zielgruppe zugeschnittener Content angeboten. Für rabattorientierte KundInnen kann etwa eine "Preisalarm"-Funktion hervorgehoben werden. Für den Käufer oder die Käuferin von Deko- Artikeln eine Rubrik mit kreativen Einrichtungsideen.

Es ist hilfreich, durch gezielte Contentangebote eine explizite Personalisierung zu ermöglichen


Dabei ist es oft hilfreich, durch gezielte Contentangebote eine explizite Personalisierung zu ermöglichen. Explizit bedeutet, dass die BesucherInnen bewusste Angaben zu ihrer Person machen.

Diese sind in der Regel wertvoller als implizite, also aus Daten abgeleitete. Explizite Daten können durch jede Interaktion gewonnen werden. Konfigurierbare Startseiten, bei denen KundInnen beispielsweise
selbst festlegen können, welche Produktkategorie auf der Homepage als erstes erscheinen soll, können eine gute Quelle für explizite Personalisierung sein.

Allerdings: Auch wenn einzelne Elemente auf der Startseite verändert oder hervorgehoben werden, soll der Gesamteindruck des Shops erhalten bleiben. Jede Maßnahme wird von systematischen Tests begleitet. Denn: Allen Clustern, Statistiken und logischen Schlussfolgerungen zum Trotz sollte der Marketer nie vergessen: Das gesamte Kundenbild besteht nur aus Annahmen. Irrtum ist immer möglich.

Entsprechend messen A/B-Tests den Erfolg jeder Maßnahme: Ein Teil der ausgewählten KundInnen erhält die personalisierte Website, eine Kontrollgruppe die alte Version. Wichtig für die folgende Optimierung ist, dass immer klar messbare KPIs benannt werden (etwa: Abonnements für den "Preisalarm"-Newsletter gewinnen). Wenn die Maßnahme erfolgreich ist, wird die optimierte Seite verwendet. Wenn nicht, wird sie verworfen.

6. Optimierung in der Endlosschleife

Führt die Maßnahme nicht zum gewünschten Erfolg, sollte zunächst die Grundannahme kritisch geprüft werden. Sind die Zielgruppen richtig erkannt, die Personas sauber definiert? Vielleicht stellt sich heraus, dass es den Käufertyp "Max" durchaus gibt - allerdings stimmt die Persona nicht. Es sind nicht junge StudentInnen, sondern vielmehr generell preisbewusste KäuferInnen aller Altersschichten, die in diese Zielgruppe fallen. Und die wollen ganz anders angesprochen werden.

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