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6 Bestandteile einer effektiven Personalisierungssoftware

16. Jul 2018 05:00 | Conversion Rate steigern

Durch den effektiven Einsatz einer Personalisierungssoftware kannst du deine Conversion Rate im Online Shop steigern. Denn die Personalisierungssoftware erkennt die Bedürfnisse und Wünsche deiner Online Shopper, bedient sie individuell und schafft dadurch einzigartige Shoppingerlebnisse. Was genau eine Personalisierungsoftware beinhaltet, wie sie arbeitet und welche Vorteile sie mit sich bringt, erfährst du in diesem Blogartikel.

 

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Was ist eine Personalisierungssoftware?

Bestandteile der Personalisierungssoftware
1. Einsatz intelligenter Algorithmen
2. Generierung einer Wissensbasis
3. Services für die gesamte digitale Customer Journey
4. Module für die einzelnen Services
5. Ein Code Snippet für die Integration
6. Backend für die Konfiguration und Erfolgsmessung der Services

Fazit: Personalisierung ist nicht gleich Personalisierung

 

Was ist eine Personalisierungssoftware?

Eine Personalisierungssoftware ist eine Sammlung an Anwendungsprogrammen für die Personalisierung des digitalen Handels. Sie beinhaltet verschiedene Software-Services, die in deinem Online Shop an verschiedenen Touchpoints (Interaktionspunkten) zum Einsatz kommen und mit deinen Online Shoppern kommunizieren.

Diese Kommunikation trägt dazu bei, jeden Online Shopper individuell zu bedienen und dadurch die Conversion Rate zu steigern. Ähnlich wie im stationären Handel, wenn der Verkäufer seine Kunden bedient und persönlich berät. Durch die individuelle Behandlung jedes Online Shoppers steigt die Kundenbindung und somit die Verkaufszahlen.


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Bestandteile der Personalisierungssoftware

Eine effektive Personalisierungssoftware sollte sechs Bestandteile beinhalten, um eine erfolgreiche 1:1-Kommunikation mit deinen Online Shoppern herzustellen. Dadurch hast du die Möglichkeit, deine Online Shopper zu begeistern und deine Conversion Rate zu steigern:

 

1. Einsatz intelligenter Algorithmen

Die Personalisierungssoftware soll wie der Verkäufer im stationären Handel agieren und jeden Kunden individuell und situationsabhängig bedienen. Deshalb müssen intelligente Algorithmen zum Einsatz kommen. Die Personalisierungssoftware nutzt dafür künstliche Intelligenz in Form von Machine-Learning-Verfahren, wie dem Reinforcement Learning. Dadurch erhalten die Algorithmen die Fähigkeit, sich selbstlernend weiterzuentwickeln. Sie lernen aus positivem und negativem Verhalten im Online Shop und optimieren sich eigenständig weiter. Empfehlen die Algorithmen z. B. ein Produkt im Warenkorb, welches schließlich gekauft wird, speichern die intelligenten Algorithmen dieses Verhalten als positive Erfahrung. Dieses Wissen wird anschließend bei anderen Online Shoppern mit den gleichen Präferenzen angewandt, welches zu einer Conversion-Steigerung führt.

Predictive Analytics unterstützt die intelligenten Algorithmen dabei, die richtigen Aktionen im Online Shop durchzuführen. Durch die Reaktion der Kunden im Online Shop können sich die intelligenten Algorithmen selbstlernend weiterentwickeln und Erfahrungen für den Verkaufsprozess sammeln. Denn Predictive Analytics ermittelt die Kaufwahrscheinlichkeiten für jeden individuellen Online Shopper. Die Daten für die Analyse stammen aus einer gemeinsamen Wissensbasis.

Die folgende Grafik zeigt, wie ein Reinforcement Learning Prozess vereinfacht dargestellt werden kann.

Die Grafik zeigt die einfache Darstellung eines Reinforcement-Learning-Prozesses. Reinforcement Learning ist ein Teil der Personalisierungssoftware.
Einfache Darstellung eines Reinforcement-Learning-Prozesses

Beispiel: Eine Kundin besucht einen Online Shop und navigiert zur Kategorieseite „Blusen“, auf der sie über die Facettennavigation die Auswahl auf rosa und unifarbene Blusen eingrenzt. Da ihr eine rosa Bluse besonders gut gefällt, klickt sie diese an. Durch das Verhalten (Filtereingrenzung, Klicks etc.) der Kundin im Online Shop lernen die Algorithmen, dass die Kundin potentiell Interesse an rosafarbenen Blusen hat. Dieses Wissen kann zum Beispiel beim Ausspielen von Empfehlungen genutzt werden. Gelangt die Kundin nun beispielsweise auf eine Produktdetailseite, können ihr dort entsprechend ihrer persönlichen Präferenzen rosafarbene Blusen als Empfehlungen angezeigt werden.
In einem nächsten Schritt könnten die Algorithmen durch weitere Aktionen wie Klicks/Auswahl zum Beispiel noch die Größe der Kundin lernen. Somit können sich die intelligenten Algorithmen selbstlernend immer weiterentwickeln, wodurch die Kommunikation zunehmend personalisierter gestaltet werden kann.

2. Generierung einer Wissensbasis

Die Informationen, die von den intelligenten Algorithmen im Online Shop gesammelt werden, sollten in eine gemeinsame Wissensbasis fließen. Jeder Service sammelt Informationen zum Klick- und Kaufverhalten der Online Shopper (in pseudonymisierter Form) und übergibt diese Informationen an die anderen Services. Somit lernen die Services voneinander und eigenständig. Es gehen damit auch keine wichtigen Informationen verloren. Dadurch kann die Personalisierung noch tiefgreifender zum Einsatz kommen.

Vor der Integration sollte die Wissensbasis durch die Übermittlung deines Produktkatalogs vorbereitet werden. So können die Algorithmen schon vor der Integration in den Online Shop mit der Lernphase zu deinen Produkten beginnen.

Du möchtest mehr zur Wissensbasis erfahren und lernen, wie diese generiert wird? Dann schau dir unsere Webinar-Aufzeichnung zu diesem Thema an!

 

3. Services für die gesamte digitale Customer Journey

Um den Online Shoppern ein einzigartiges Shoppingerlebnis zu bieten, muss die Personalisierungssoftware die komplette digitale Customer Journey abdecken d. h. von der Anbahnungsphase bis hin zur After-Sales-Phase eine 1:1-Kommunikation mit den Online Shoppern aufbauen.

Die Personalisierungssoftware muss dabei auf die vier Erlebniswelten: Orientieren, Beraten, Inspirieren und Verbinden eingehen. Für jede Erlebniswelt sollte ein Software-Service zur Verfügung stehen, der sich um den jeweiligen Bereich kümmert.

Die intelligente Suche ist z. B. ein Software Service, der für die Orientierung im Online Shop zuständig ist, damit Online Shopper schnell zum gewünschten Produkt gelangen und die Absprungrate gemindert wird. Eine Guided Selling Software sorgt z. B. dafür, dass Online Shopper das richtige Produkt kaufen, sich richtig beraten fühlen und dadurch weniger Retouren verursachen. Eine Recommendation Engine spielt z. B. relevante Empfehlungen aus und inspiriert Online Shopper auf verschiedenen Seiten des Online Shops. Dadurch steigt der Warenkorbwert. Schließlich sorgt die personalisierte E-Mail dafür, dass Kunden wieder in den Online Shop gelangen, da sie z. B. von relevanten Inhalten dazu bewegt werden. Diese vier Software-Services sollten in einer effektiven Personalisierungssoftware vorhanden sein, um alle Erlebniswelten zu bedienen.

 

4. Module für die einzelnen Services

Um die gesamte Customer Journey zu personalisieren, wird die Personalisierungssoftware mit den vier Software-Services benötigt. Damit du aber flexibel starten kannst, sollten die Services modular aufgebaut sein. So hast du die Möglichkeit mit einem Service und einer Erlebniswelt zu starten und nach und nach die Personalisierungsleistung zu erhöhen.

Verwendest du bereits Services, um die Customer Journey zu personalisieren? Welche der beschriebenen Software-Services sind bei dir im Einsatz und mit welchem Service hast du gestartet? Erzähle uns von deinen Erfahrungen!

 

5. Ein Code Snippet für die Integration

Die Integration der Personalisierungssoftware sollte für dich schnell und einfach durchführbar sein. In der Regel reicht ein Code Snippet für die Integration in deinen Online Shop aus. Dadurch wird die Verbindung zur Wissensbasis und damit zu den Software-Services hergestellt. Die intelligenten Algorithmen können sofort mit ihrer Arbeit beginnen, und das Klick- und Kaufverhalten deiner Online Shopper erfassen.

Danach sollte alles automatisch ablaufen. Die intelligenten Algorithmen sollten die Informationen zum Klick- und Kaufverhalten deiner Online Shopper in die Wissensbasis übermitteln und allen Services zur Verfügung stehen.

Für visuelle Elemente z. B. ein Recommendation Widget, welches Empfehlungen ausspielt, wird ein weiteres Code Snippet benötigt. Dies ist aber nur erforderlich, falls du keine entsprechenden Widgets in deinem Online Shop integriert hast oder ein neues Design sowie neue Funktionalitäten wünscht.


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6. Backend für die Konfiguration und Erfolgsmessung der Services

Damit du den Erfolg der Personalisierungssoftware messen und Anpassungen durchführen kannst, ist ein Backend für die Personalisierungssoftware essentiell. Dort findest du Kennzahlen und Analysen zu den einzelnen Software-Services. Neben der Erfolgsmessung hast du zusätzlich die Möglichkeit, diverse verkaufsfördernde Einstellungen vorzunehmen. Dadurch kannst du die Personalisierung in deinem Online Shop steuern und neue Marketingstrategien testen.

Backend einer Personalisierungssoftware
Backend der Personalisierungssoftware von epoq

Uns würde nun interessieren: Schaffst du deinen Kunden bereits einzigartige Shoppingerlebnisse? Und welche Erfahrungen hast du mit Personalisierungssoftware bisher gemacht? Lass uns daran teilhaben und nutze dazu die Kommentarfunktion!

 

Fazit: Personalisierung ist nicht gleich Personalisierung

Um eine effektive Personalisierung zu gewährleisten, sind sechs Bestandteile einer Personalisierungssoftware ein Must Have. Mit ihnen stellst du sicher, dass die Personalisierungssoftware, den Einsatzzweck erfüllt. Deshalb solltest du auf intelligente Algorithmen, eine Wissensbasis, Services für die gesamte Customer Journey, einen modularen Aufbau, eine schnelle und einfache Integration sowie auf das Backend achten. Dann wird dein Online Shop für die 1:1-Kommunikation bestens vorbereitet sein und die gewünschte Steigerung der Conversion Rate erbringen.

 

Du möchtest tiefer in das Thema Personalisierung einsteigen?

Dann empfehlen wir dir die Case Study von OUTLETCITY METZINGEN!

Mehr Infos zur Personalisierung im E-Commerce >>

Hast du Fragen oder Anregungen zu diesem Artikel? Verwende gerne die Kommentarfunktion!

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Daniela Ilincic

Head of Marketing

Daniela Ilincic ist als Head of Marketing bei epoq tätig. Sie kommt aus dem Digital Marketing mit den Schwerpunkten SEO und Content Marketing. Sie hat den digitalen Vertriebskanal bei epoq aufgebaut, welchen sie mit ihrem Team weiter optimiert. Neben ihrer Tätigkeit vermittelt sie gerne marktrelevante Informationen zu digitalen Themen.

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