Jährlich soll der E-Commerce-Umsatz um 12 Prozent steigen, sodass der Markt 2019 rund 70 Milliarden Euro groß ist. In einem solchen Wachstumsmarkt sollten Händler leicht wachsen können. Aber die Konkurrenz ist stark und clever: In der Verbesserung der Shopping Experience findet ein regelrechter Wettlauf statt. So zählen laut einer Gartner-Studie von 2016 Tools zur datengetriebenen Shop-Optimierung zu den besten Werkzeugen für die Verkaufsanalyse sowie für exzellenten Service. Über die Hälfte der in der Studie befragten Einzelhandelsunternehmen setzte damals bereits Personalisierungstechnologien für den eigenen E-Commerce-Bereich ein bzw. beabsichtigte dies in naher Zukunft. Dieser Blogartikel greift diese Befunde auf und verdeutlicht, wie Du den Wettlauf um technologische Modernisierung mithilfe der fortschrittlichen situationsbezogenen Personalisierung gewinnen kannst.
Im Online-Handel dominieren große Anbieter und Plattformen wie Amazon, Zalando, Otto und Media Markt. Und der Wettbewerb wird zunehmend härter. Immer kleinere Firmen steigen mit Spezialportalen ein. Hersteller bauen ihren eigenen Online-Vertrieb auf und aus, um näher an ihre Kunden zu rücken, und umschiffen dabei die Händler. Real greift mit einem eigenen Lieferangebot gezielt Amazon Fresh an.
Die Situation für Shop-Betreiber wird außerdem dadurch erschwert, dass die Kundenbindung im Online-Handel weit geringer ist, als im klassischen, stationären Handel. Zwar kaufen die Kunden überwiegend bei einer Handvoll Shops ein, fühlen sich aber kaum an diese gebunden. Die Bereitschaft ist hoch, auch an anderer Stelle zu kaufen, wenn dort das gleiche Produkt günstiger, schneller versandt oder komfortabler zu bestellen ist.
Was der individualisierte Warenkorb bringt
In einer weiteren Studie, die von der GfK ebenfalls im Jahre 2016 veröffentlicht wurde, wurde mehrmals deutlich, dass E-Commerce-Anbieter zu jeder Zeit für die Kunden präsent und erreichbar sein sollten. Dies sollte mithilfe von Lösungen gewährleistet sein, die den Kunden ein einfaches und vor allem schnelles Einkaufserlebnis ermöglichen.
Wer im Web-Shop schneller findet, was er sucht, kauft eher und wer zusätzlich interessante Produkte entdeckt, kauft mehr. Basiert die Liste der angezeigten Produkte auf Informationen über den einzelnen Shop-Besucher, ist dieser Effekt deutlich messbar. Nach Einschätzung der Boston Consulting Group lassen sich durch eine Integration von Daten und modernen Technologien personalisierte Online-Erfahrungen realisieren, die den Umsatz um 6-10 Prozent steigern.
Der Zugewinn an Komfort überzeugt auch viele Kunden. Bei der GfK-Studie war mehr als ein Drittel (35 Prozent) der weltweit Befragten bereit, sich von Websites tracken zu lassen, um passende Produkte angeboten zu bekommen. 42 Prozent würden sich loyaler gegenüber einem Verkäufer verhalten, wenn sie die Möglichkeit hätten, diesen bei der Entwicklung der Produkte zu unterstützen. Im E-Commerce aktive Einzelhändler sollten daher die Bedürfnisse der Kunden herausfiltern können und den Online-Shop entsprechend gestalten, anstatt Dinge anzubieten, die nicht gebraucht werden.
Eine andere Studie, welche das Marktforschungsunternehmen eMarketer 2017 durchführte, konnte ermitteln, dass im Einzelhandel Personalisierungsmaßnahmen weit verbreitet (90 Prozent der weltweit Befragten gaben an, Personalisierungsstrategien implementiert zu haben) aber oftmals nicht fortschrittlich sind (nur 6 Prozent betrachten ihre Strategien als fortgeschritten).
Deine Kunden kaufen viel lieber bei Dir ein und freuen sich, wenn sie in Deinem Online-Shop Produkte angezeigt bekommen, die für sie relevant sind.
Die Vorteile einer situationsbezogenen Personalisierung
Für ein wirklich herausragendes Einkaufserlebnis reicht eine herkömmliche Personalisierung also nicht mehr aus. Um Deine Besucher wirklich zu begeistern, solltest Du eine situationsbezogene 1:1-Personalisierung einsetzen. Dies bedeutet nicht nur, die Produktliste anhand der Daten individuell zu gestalten, die infolge des Kundenverhaltens im Shop gesammelt wurden. Es können außerdem externe Informationen hinzugezogen werden: Tageszeit, Wochentag und Wetterlage am Aufenthaltsort des Kunden sagen etwas über die aktuelle Situation aus, in der sich der Kunde befindet. Fließen diese Informationen in die Personalisierung ein, lassen sich Produktlisten weiter verfeinern.
Die 1:1-Personalisierung schafft auf Ihrem Online-Shop eine mit einem persönlichen Verkaufsgespräch vergleichbare Situation: Die Kunden fühlen sich wohl, weil ihre individuellen Wünsche und Bedürfnisse herausgefiltert und – in der Produktlistensortierung – berücksichtigt werden können.
Eine auf diese Weise noch passgenauere Ansprache des Shop-Besuchers kann auch für einen Erstbesucher funktionieren, denn auch er liefert einige Informationen wie Standort (GPS oder IP-Lokalisierung), Betriebssystem, Referrer und oft Cookies des Affiliate Marketing. Durch Big Data, das heißt die Analyse der Gesamtheit aller Kundenhistorien, lassen sich statistische Geschwister (Peergroups) für den anonymen Besucher bestimmen. Die technische Voraussetzung dafür sind Echtzeit-Clustering und Analysemethoden, die mit hochdimensionalen Daten zurechtkommen. Dem unbekannten Besucher werden dann die Produkte angeboten, welche die höchste Konversionswahrscheinlichkeit für seine Peergroup haben.
Präskriptive Big-Data-Analysen in Echtzeit
Soll auf der Grundlage großer Informationsmengen und vieler Randparameter eine Entscheidung getroffen werden, beispielsweise welche Produkte ein Online-Kunde vorrangig zu sehen bekommt, gibt es praktisch nie eine eindeutige Lösung. Mit sogenannten präskriptiven Algorithmen lässt sich aber stattdessen eine bestmögliche, optimale Lösung ermitteln: eine nach absteigender Kaufwahrscheinlichkeit sortierte Liste von Produkten für den aktuellen Besucher und seine Peergroup, die dann als Seitenelemente auszuspielen sind. Damit das in Echtzeit und ohne merkliche Verzögerung gelingt, kommt In-Memory-Technologie zum Einsatz. Die Analyse-Ergebnisse werden gespeichert und gehen in die nächste Analyse ein. Jeder Besuch verbreitert so die Datenbasis und damit die Zielgenauigkeit künftiger Personalisierungen.
All das geschieht auf Basis anonymisierter Daten. Damit werden die strengen deutschen beziehungsweise europäischen Bestimmungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) eingehalten.
Der ganz persönliche Online-Shop
Mit einer situationsbezogenen 1:1-Personalisierung erhält jeder Besucher einen individuell bestückten Online-Shop mit dem, was in seiner speziellen Situation relevant ist. Das verbessert sein Einkaufserlebnis, was ihn gerne wiederkommen lässt und ihn längerfristig als Kunden bindet.
Trotz Algorithmen und Big Data ist ein manuelles Eingreifen in die automatisierte Produktlistensortierung durch den Product Owner möglich. Somit lässt sich auch die Business Logik uneingeschränkt abbilden, ohne die Stärken der vollautomatischen 1:1-Personalisierung zu schmälern.
