Was Best of Breed genau bedeutet
Der Begriff Best of Breed stammt aus dem IT-Bereich. Hierbei geht es darum, sich die benötigten Software Services für sein Unternehmen von verschiedenen Software Providern zusammenzustellen, statt auf eine Komplettlösung von einem Anbieter zu setzen. So könnte man sich von jedem Software Provider, die Software Services aussuchen, die am leistungsstärksten sind.
Beispiel: Für Illustrationen könnte man Adobe Illustrator verwenden und für die Bildbearbeitung Affinity Photo nutzen.
Die Frage lautet nun, ist Best of Breed auch im Kontext von Personalisierung vorteilhaft?
Wie Personalisierung technisch funktioniert
Ursprünglich waren Touchpoints im Online Shop, wie z. B. die Suche und die Empfehlungen, nicht personalisiert. Mit anderen Worten, wenn du und ein anderer Shopkunde denselben Suchbegriff an eine unpersonalisierte Suche gesendet habt, so habt ihr beide als Antwort immer dieselbe Liste von Produkten erhalten, unabhängig von euren sonstigen und unterschiedlichen Aktivitäten im Online Shop. Ganz ähnlich reagierten die Empfehlungen. Für ein gegebenes Produkt lieferten sie immer die gleichen Empfehlungen als Ausgangsmaterial. Die Ergebnisse veränderten sich z. B. nur durch neue Produkte, die in den Produktkatalog aufgenommen wurden. Dann kamen aber verschiedene Personalisierungsmechanismen (Algorithmen) ins Spiel, die durch ihr Zusammenspiel die Personalisierung ermöglichten.
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Integration von Rankern
Glücklicherweise kann man personalisierte Suchergebnisse und Empfehlungen mit technischen Mitteln erreichen. Man schaltet hinter die Ergebnislisten sowohl der unpersonalisierten Suche als auch der unpersonalisierten Empfehlungen eine Art “Nachbrenner”, auch “Ranker” genannt, der eine Personalisierung durchführt.
Ranker sind Algorithmen, die jedem Eintrag in einer Liste, z. B. einer Liste von Produkten, eine Bewertung in Form einer Zahl, genannt Score, geben. Sortiert man die Suchergebnisliste oder die möglichen Empfehlungen nach diesen Score-Werten, werden die besten Ergebnisse als erstes gelistet. Somit wird das vorherige Ranking der Produkte durch den Ranker personalisiert angepasst.
Beispiel: Gibt ein Kunde Hose in die Suchbox ein, könnten Hosen oder Bikinihosen gemeint sein. Bikinihose wäre in diesem Fall weniger wahrscheinlich. Somit wird die Hose höher gerankt, da diese den höheren Score erhält. Der Ranker bewertet somit die Suchbegriffe semantisch und sortiert sie nach Priorität in der Suchergebnisliste.
Der Ranker erhält aber noch weitere Informationen (Parameter), welche er für die Sortierung der Suchergebnisliste und anderer Touchpoints im Online Shop verarbeiten kann und zwar von sogenannten Sensoren.
Integration von Sensoren
Neben einem Ranker gehören zur Personalisierung selbstverständlich auch die Komponenten, die aus dem Verhalten eines Online Shoppers und dessen Interessenlage extrahiert werden können. Wir nennen diese “Sensoren”. Diese Komponenten könnten natürlich von verschiedenen Touchpoints, wie von der Suche und den Empfehlungen, für die Personalisierung eingesetzt werden.
Beispiel: Nachdem der Kunde Hose in die Suchbox eingegeben hat, erhält er Hosen der Marke „Tom Tailor“ in der Größe 40 als erstes angezeigt. Denn die Sensoren haben während dem Shopbesuch oder aufgrund vorheriger Shopbesuche erkannt und erfasst, dass sich der Kunde in der Kategorie „Hose“ bewegt und in der Filternavigation auf die Marke „Tom Tailor“ und die „Größe“ 40 geklickt hat.
Die Sensoren erkennen somit die Präferenzen des Online Shoppers und geben diese an die verschiedenen Touchpoints und die jeweiligen Ranker weiter, in unserem Beispiel an die Suche.
Integration von Rule Engines
„Rule Engines“ spielen neben Rankern und Sensoren ebenso eine wichtige Rolle in der Personalisierung. Denn durch Rule Engines können bestimmte Personalisierungsmerkmale über verschiedene Seiten und Touchpoints im Online Shop hinweg eingesetzt werden. Das spielt für Kampagnen eine besondere Rolle.
Beispiel: Die Hose von Tom Tailor wird neben der Suchergebnisliste z. B. auf der Startseite in Form von Empfehlungen ausgespielt, aber auch im E-Mailing, welches an den Kunden nach seinem Shopbesuch versendet wird.
Durch Rule Engines wird somit eine einheitliche Personalisierung entlang der Customer Journey technisch ermöglicht.
Welche Rolle die Datenbasis spielt
Die Datenbasis ist die Grundlage für eine erfolgreiche Personalisierung im Online Shop. Diese besteht aus dem Produktkatalog, dem Klick- und Kaufverhalten der Kunden und dem Expertenwissen, welches vom Shopbetreiber und den Data Scientists des Software Providers stammen. Sobald die Datenbasis über intelligente Algorithmen bearbeitet und ausgewertet wird, entsteht eine Wissensbasis für den Online Shop, die eine Personalisierung im Online Shop ermöglicht. Im nachfolgenden schauen wir uns die Datenbasis näher an und evaluieren den Ansatz Best of Breed dahingehend:
Transformationen und Anreicherungen: Produktkatalog
Gerade wenn Personalisierung im Spiel ist, muss ein Produktkatalog noch einmal umfangreichen, regelmäßig zu wiederholenden Transformationen (Anpassung der Kategorien im Produktkatalog, Übersetzung von Farben in einen bestimmten Farbraum etc.) und zusätzlichen Anreicherungen von Attributen („Gewürzfarben“ „Vegan“, „Glutenfrei“ etc.) unterworfen werden, bevor dieser von den eigentlichen Software Services als Datengrundlage genutzt werden kann. Dieser transformierte und angereicherte Produktkatalog ist essentiell für jeden Software Provider.
Die Transformationen werden kundenspezifisch entsprechend den Anforderungen an die Touchpoints in einem Online Shop durchgeführt und benötigen sehr viel fachspezifisches Know-how (Expertenwissen) und Feingefühl vom Software Provider. Die Definitionen dieser Transformationen und Anreicherungen werden in einer sogenannten Setup-Phase durchgeführt, bevor ein Software Service über einen Touchpoint online gehen kann. Die Anzahl der verfügbaren Attribute in einem Produktkatalog nimmt auch tendenziell mit der technischen Weiterentwicklung stark zu. Mehr Infos zu diesem Thema findest du im Blogartikel: Produktdaten – Umsatzbooster für deinen Online Shop
Nutzt man zwei verschiedene Software Provider, hat man automatisch verschiedene transformierte und angereicherte Produktkataloge und somit eine unterschiedliche Datenbasis für die Personalisierung.