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Best of Breed im Kontext von Personalisierung im E-Commerce

26. Feb 2021 | Aktualisiert am 26. Februar 2021 | | Michael Bernhard | Conversion Rate steigern | Datenmanagement

Folgt man dem Ansatz Best of Breed, bezieht man seine Software Services von verschiedenen Software Providern, statt auf eine Komplettlösung zu setzen. Wenn wir nun an Personalisierung im E-Commerce denken, ist diese inzwischen ein wichtiger Erfolgsfaktor für Online Shops geworden. Dafür werden aber verschiedene Software Services benötigt, um die einzelnen Touchpoints im Online Shop, wie z. B. die Suche oder die Empfehlungen, zu personalisieren. Nun stellt sich die Frage, ob der Ansatz Best of Breed im Kontext von Personalisierung im E-Commerce ebenso angewandt werden sollte oder die Lösung aus einer Hand vorteilhafter ist. Darauf gehen wir in diesem Blogartikel ein.

 

Diese Inhalte erwarten dich im Blogartikel:

Was Best of Breed genau bedeutet

Wie Personalisierung technisch funktioniert
Integration von Rankern
Integration von Sensoren
Integration von Rule Engines

Welche Rolle die Datenbasis spielt
Transformationen und Anreicherungen: Produktkatalog
Transformationen und Anreicherungen: Personalisierungsmechanismen
Konkrete Bedeutung für den Shopbetreiber

Fazit: Maßschneiderung ist ein entscheidender Indikator

 

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.

Einsatz von zwei Software Providern nach dem Ansatz Best of Breed
Einsatz von zwei Software Providern nach dem Ansatz Best of Breed

Beispiel: Mal angenommen, wir hätten zwei Software Provider, die unterschiedliche Touchpoints personalisieren. Wenn ein Software Provider nun seinen Produktkatalog mit dem Attribut „Gewürzfarben“ anreichert und bestimmte Farben dahingehend markiert hat, kann dieser über seinen Touchpoint, sagen wir mal die Suche, Produkte mit diesem Attribut über den Ranker höher priorisieren. Über den Sensor kann er dann sogar die Artikel mit der passenden Gewürzfarbe wie z. B. „Gewürzfarbe Muskat“ für den jeweiligen Kunden ausspielen. Der andere Software Provider hätte hier das Problem, seinen Touchpoint, sagen wir mal die Empfehlungen, dahingehend anzupassen, da ihm die Datengrundlage fehlt. Somit wäre die einheitliche Personalisierung über die Touchpoints hinweg mit Mehraufwand hinsichtlich Informationsfluss und Produktkatalogaufbereitung verbunden, welcher sich in zusätzlichen Kosten widerspiegelt.

 

Transformationen und Anreicherungen: Personalisierungsmechanismen

Wenn der Setup-Prozess einheitlich durchgeführt wird, werden die Ergebnisse der verschiedenen Touchpoints im Online Shop wie z. B. der Suche und die Empfehlungen auch einheitlich ausgespielt. Verwendet man einen Ranker, wie oben beschrieben, wird diese Forderung nach einem einheitlichen Setup noch dringlicher. Denn Ranker, Sensoren und Rule Engines brauchen ihre eigenen spezifischen Transformationen und Anreicherungen, damit die Ergebnisse der einzelnen Software Services dann live im Online Shop ein einheitliches Bild ergeben. Reinforcement Learning spielt z. B. an dieser Stelle eine wichtige Rolle, denn die Personalisierungsmechanismen erhalten dadurch immer wieder neue Parameter, welche für die Personalisierung eingesetzt werden können.

Einsatz von einem Software Provider statt dem Ansatz Best of Breed
Einsatz von einem Software Provider statt dem Ansatz Best of Breed

Beispiel: Auf einer Produktübersichtsseite können sowohl personalisierte Ergebnislisten als auch Empfehlungen in Kombination zum Einsatz kommen. Nach dem Klick auf den Navigationspunkt „Hosen“ würden in unserem Beispiel Hosen der Marke Tom Tailor in der Ergebnisliste als erstes ausgespielt werden, da der Sensor diese Information erkannt und an den Ranker übermittelt hat. Die Empfehlungen auf Produktübersichtsseiten werden üblicherweise vor der Ergebnisliste positioniert und bedürfen einer einheitlichen Personalisierungsstrategie, um Dopplungen zu vermeiden. Empfiehlt man dem Kunden die gleichen Tom Tailor Hosen, die auch auf den ersten Positionen der Ergebnisliste erscheinen, irritiert das den Kunden und verschenkt wertvolle Positionen. Die Personalisierungsstrategie aus einer Hand stellt dahingehend einen großen Vorteil dar. Die Abstimmung unterschiedlicher Software Provider hingegen, führt zu einem Mehraufwand hinsichtlich Informationsfluss und Regelketten, welcher sich wiederum in höheren Kosten widerspiegelt.


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Konkrete Bedeutung für den Shopbetreiber

Diese Transformationen und Anreicherungen sowohl im Produktkatalog, als auch der Personalisierungsmechanismen, sprechen gegen den Ansatz Best of Breed. Es sollten alle Touchpoints im Online Shop, wie z. B. die Suche und die Empfehlungen, aufeinander abgestimmt sein, damit sie zusammen die unterschiedlichen Bedürfnisse des Shopbesuchers erfassen und erfüllen können. Es ist zwar nicht ausgeschlossen, dass man mit zwei oder mehreren Software Providern auf das gleiche Personalisierungsergebnis kommt, aber dahinter steckt immer deutlich mehr Aufwand hinsichtlich:

  • des Informationsflusses, damit alle Software Provider auf dem gleichen Stand sind,
  • der doppelten Produktkatalogpflege und
  • der Konfiguration der Personalisierungsmechanismen.

All das führt natürlich zu höheren Kosten und zu möglichen Personalisierungsbrüchen im Online Shop, die sich natürlich auf die Customer Experience und damit auf den Umsatz auswirken. Besonders in der heutigen, schnelllebigen Zeit, in welcher man zügig reagieren muss, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern, ist dieser Mehraufwand eher kontraproduktiv. Final halten wir fest, je mehr Maßschneiderung ein Software Service benötigt, desto unvorteilhafter ist der Ansatz Best of Breed.

 

Fazit: Maßschneiderung ist ein entscheidender Indikator

Somit kann festgehalten werden, dass die Maßschneiderung ein entscheidender Indikator für den Ansatz Best of Breed ist. Je mehr Maßschneiderung benötigt wird, desto weniger sinvoll ist dieser Ansatz. Deswegen ist die Personalisierung aus einer Hand für Shopbetreiber vorteilhafter, da die einzelnen Touchpoints entlang der Customer Journey einheitlich und auf der gleichen Datenbasis personalisiert und dadurch Personalisierungsbrüche vermieden werden können. Gleichzeitig entfällt der Abstimmungsaufwand zwischen den Providern hinsichtlich Datenbasis und Personalisierungsstrategie, der Zeit und Geld kostet. Somit ist der Ansatz Best of Breed für die Personalisierung im E-Commerce nicht zu empfehlen, sondern die Personalisierung aus einer Hand.

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Michael Bernhard

Co Founder

Michael ist Co Founder von epoq. Er studierte Physik und Philosophie und ist heute als technischer Geschäftsführer von epoq tätig. Sein technisches Expertenwissen bringt er täglich für die Weiterentwicklung der Personalisierung ein.

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