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Echtzeit-Personalisierung für ein einzigartiges Shoppingerlebnis

15. Mär 2022 07:00 | Conversion Rate steigern

Die Welt des E-Commerce-Marketings ist ständig in Bewegung. Besonders die Echtzeit-Personalisierung wird in großem Tempo weiterentwickelt, denn ihre Ergebnisse sind erstaunlich. Hier erfährst du, wie Personalisierung funktioniert, wie du mit ihr deine Conversion Rate erheblich steigern kannst und sie so nutzt, dass einzigartige Shoppingerlebnisse entstehen.

 

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Was ist Echtzeit-Personalisierung?
Wie Echtzeit-Personalisierung technisch funktioniert
Welche Rolle KI dabei spielt
Wie Echtzeit-Personalisierung und Customer Journey zusammenhängen

Was kann Echtzeit-Personalisierung im E-Commerce?

4 bekannte Taktiken als Basis für personalisierte Empfehlungen
1. „Andere kauften auch“
2. „Das könnte gut zu deinem Produkt passen“
3. „Jetzt reduziert“
4. „Vielleicht gefällt dir auch“

Warum wird Echtzeit-Personalisierung immer wichtiger?

Fazit: Echtzeit-Personalisierung bietet Shopping fast wie im Geschäft

 

Was ist Echtzeit-Personalisierung?

Wer seine Shopbesucher nicht kennt, kann ihren speziellen Wünschen und Bedürfnissen auch nicht gerecht werden. Um Kunden möglichst genau das geben zu können, was sie wollen, gibt es die Echtzeit-Personalisierung. Ihre Technologien werden eingesetzt, um ab dem ersten Klick des Kunden datenbasierte Einblicke in seine Wünsche und Kaufgewohnheiten zu erhalten und das Shoppingerlebnis in Echtzeit zu individualisieren.

Wie Echtzeit-Personalisierung technisch funktioniert

Um Personalisierung zu ermöglichen ist eine Technologie gefragt, die auf Basis von künstlicher Intelligenz arbeitet. Diese sogenannte KI-Engine umfasst eine Vernetzung intelligenter Algorithmen und nutzt Verfahren künstlicher Intelligenz wie Machine Learning und Reinforcement Learning.

 

Machine Learning als Treibstoff der KI-Engine

Machine Learning ist ein Verfahren, das aus Erfahrung Wissen generiert. Auf einer entsprechenden Datenbasis kann die KI-Engine Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen und somit Vorhersagen für die personalisierte Ausspielung von Produkten und Content treffen. Die benötigte Datenbasis besteht aus dem Produktkatalog des Shops, dem Klick- und Kaufverhalten der Shopkunden sowie dem Expertenwissen des Shopbetreibers und Personalisierungsanbieters. Diese Daten fließen in einer sogenannten Wissensbasis zusammen. Das KI-System verarbeitet sie zu Wissen und nutzt sie schließlich, um Vorhersagen zum Kaufverhalten der Shopkunden treffen zu können.

epoq Wissensbasis für Echtzeit-Personalisierung
Echtzeit-Personalisierung erfordert eine Wissensbasis bestehend aus den vier Datenkategorien: Produktdaten, Klicks und Käufe, Open Data und Expertenwissen.

Reinforcement Learning als Trainer der KI-Engine

Reinforcement Learning ist ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz, bei der ein sogenannter Agent lernt, möglichst gut mit seiner Umgebung zu interagieren. Damit das Ganze in Echtzeit passiert, ist Real Time Analytics gefragt. Dabei werden die ankommenden Daten direkt analysiert und weiterverarbeitet.

So können automatisierte Entscheidungen durch Real Time Analytics innerhalb weniger Sekunden oder Millisekunden getroffen werden. Dies kann beispielsweise eine Entscheidung sein, welcher Content oder welche Produkte für einen Kunden, der gerade einen Shop besucht, ausgespielt werden soll. Indem der Agent also in Echtzeit automatisierte Entscheidungen trifft, erhält dieser Shopkunde innerhalb weniger Millisekunden beispielsweise passende Empfehlungen.

Beim Aufruf der Seite, wird eine Anfrage an den Server gesendet, der die Anfrage interpretiert und einen Zahlenvektor mit Informationen zum Aufruf für den Agenten erstellt. Anhand dieses Vektors kann der Agent sich für eine oder mehrere Aktionen entscheiden. Diese Entscheidungen nehmen Einfluss auf die Regelkette, mit der die tatsächlich zu empfehlenden Produkte bestimmt werden. Diese Produkte werden schließlich an den Browser des Benutzers zurückgegeben.

Dabei entwickelt sich die KI-Engine durch jeden Klick und Kauf selbstlernend weiter, wodurch die personalisierte Echtzeit-Kommunikation stetig noch verfeinert werden kann. Durch den Einsatz von Echtzeit-Personalisierung kannst du also jedem einzelnen Shopkunden personalisierte Inhalte an verschiedenen Touchpoints entlang der Customer Journey ausspielen.


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Mehr zum Thema Echtzeit und wie möglichst viele Daten gesammelt, angereichert und anschließend interpretiert werden können, um aus der Masse an Informationen die wirklich aussagekräftigen zu erhalten, erfährst du in unserem Blogartikel Reinforcement-Learning-Prozess: Wie du mit Real Time Analytics die Kaufwahrscheinlichkeit erhöhst (Teil 2).

Welche Rolle KI dabei spielt

Echtzeit-Personalisierung geht also Hand in Hand mit KI. Denn nur Systeme mit künstlicher Intelligenz sind in der Lage, große Mengen an Kundendaten in Echtzeit zu analysieren, daraus parallel zum Stöbern des Shopbesuchers ein Profil zu erstellen und ihm auf dieser Basis personalisierten Content und Produkte auszuspielen.

Das so generierte Profil kann beispielsweise durch den Einsatz einer intelligenten Suche bei Suchanfragen berücksichtigt werden. Gibt dein Kunde zum Beispiel „Parka“ ins Suchfeld ein, passt die KI die Reihenfolge der gezeigten Jacken automatisch an seinen Geschmack an. Ist dem User Eleganz und Qualität wichtiger als ein günstiger Preis? Dann tauchen auf seinem Bildschirm zunächst hochwertige Markenprodukte auf, erst danach werden die günstigeren Parkas angezeigt.

Das Geniale daran: Mit jedem Klick werden weitere Daten generiert, die sich sofort nutzen lassen. Das KI-System lernt mit jeder Interaktion besser, was bei deinem Shopbesucher funktioniert und was nicht und passt die Produkte oder den Content entsprechend an.

Auf diese Weise kannst du eine persönliche Customer Experience kreieren, die deine Kundenbindung und Conversion Rate deutlich verbessert. KI ist also der „treibende Motor“ der Echtzeit-Personalisierung – ohne sie läuft nichts.

Wie Echtzeit-Personalisierung und Customer Journey zusammenhängen

Um die Möglichkeiten der Echtzeit-Personalisierung auszureizen und maßgeschneiderte Kauferlebnisse zu kreieren, musst du die Customer Journey deiner Kunden kennen. Du verfolgst und analysierst alle Kontaktpunkte bzw. Touchpoints eines Nutzers, bis er eine bestimmte Handlung ausführt – beispielsweise etwas kauft oder sich zu einem Newsletter anmeldet. Sie stellt somit quasi eine 360-Grad-Sicht auf das Engagement des Kunden in deinem Shop dar.

Grafik der Customer Journey im E-Commerce
Shopbetreiber können mithilfe von Echtzeit-Personalisierung die gesamte Customer Journey ihrer Kunden optimal gestalten.

Du analysierst die Customer Journey deiner Kunden, indem du detailliertes Webtracking nutzt und das individuelle Klickverhalten des einzelnen Kunden auswertest. So gewinnst du fundierte Informationen über sein Kaufverhalten. Idealerweise lernt das System den Kunden datenbasiert so gut kennen, dass es sogar vorhersagen kann, was er von bestimmten Touchpoints erwartet. Dieses Wissen kannst du schließlich dafür nutzen, die Customer Journey optimal zu gestalten, indem du an jedem seiner Kontaktpunkte positive, personalisierte Interaktionen in Echtzeit anzeigst.

Dazu gehören beispielsweise

Echtzeit-Personalisierung in einer E-Mail von jeans-direct.de
In Form von personalisierten E-Mails bietet jeans-direct.de jedem Kunden durch Echtzeit-Personalisierung ein individuelles Shoppingerlebnis.
(Quelle: Screenshot E-Mail von jeans-direct.de)

Stimmst du Echtzeit-Personalisierung und Customer Journey gut aufeinander ab, gewinnt der Kunde beim Besuch deines Online Shops den Eindruck, dass du seine Wünsche kennst, ihn schätzt und umsorgst. Wetten, dass das nicht das letzte Mal war, dass er bei dir einkauft?

Was kann Echtzeit-Personalisierung im E-Commerce?

Echtzeit-Personalisierung ermöglicht im E-Commerce eine 1:1-Kommunikation mit dem Kunden. Gelingt es, an fünf oder zehn Touchpoints seiner Customer Journey personalisierte Interaktionen aneinanderzureihen, hat er idealerweise das Gefühl, von einem netten, aufmerksamen Fachverkäufer durch den Online Shop geführt und individuell beraten zu werden.

Der User genießt die Präsentation von Produkten, die auf seinen Geschmack zugeschnitten sind, bis er an den gewünschten Zielpunkt gelangt und den Kauf schließlich auslöst.

Ziel der Echtzeit-Personalisierung im E-Commerce ist eine individualisierte Nutzererfahrung. Das persönliche Erlebnis beim Bummel durch ein Geschäft soll dadurch so authentisch wie möglich nachgebildet werden. Etwa so, wie wenn du beispielsweise in deinen Lieblingsladen gehst und der Verkäufer sagt: „Hallo Nils, ich habe was Neues von deiner Lieblingsmarke reinbekommen.“

4 bekannte Taktiken als Basis für personalisierte Empfehlungen

Im Folgenden wollen wir dir beispielhaft vier initiale Taktiken für Empfehlungen präsentieren, die im E-Commerce häufig verwendet werden und zeigen, wie diese Beispiele durch Personalisierung noch erfolgreicher werden. Sicher wirst du das ein oder andere wiedererkennen.

Wie bereits erwähnt, kann Echtzeit-Personalisierung aber natürlich auch an vielen weiteren Touchpoints der Customer Journey zum Einsatz kommen.

1. „Andere kauften auch“

Eigentlich sind wir Menschen ganz einfach gestrickt: Wir wollen immer auch haben, was andere haben. Oder zumindest interessieren wir uns dafür, was „die anderen“ toll finden. Diese Angewohnheit machen sich die „Andere kauften auch“-Produktempfehlungen zunutze. Um das Ganze noch effektiver zu gestalten, ist es wichtig, diese Empfehlungen zusätzlich mit den individuellen Interessen jedes einzelnen Kunden abzugleichen und nur Produkte zu empfehlen, die dem Shopkunden potentiell gefallen und z. B. auch in dessen Größe verfügbar sind.

2. „Das könnte gut zu deinem Produkt passen“

Dein Kunde hat ein Set mit Nägeln in den Warenkorb gelegt. Nun hast du die Chance, ihm dazu passende Zusatzartikel anzubieten, z. B. in Form eines Warenkorblayers mit Produkten, die gut dazu passen: Hammer, Bilderrahmen, Heimwerkersets. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass deinem Kunden plötzlich einfällt, dass er ja noch dieses und jenes brauchst? Richtig – ziemlich hoch. Auch hier ist die Relevanz der angezeigten Produkte ganz entscheidend. Die Produktempfehlungen müssen in sich stimmig, also inhaltlich zueinander passend oder technisch kompatibel sein. Berücksichtigst du zudem die persönlichen Präferenzen eines jeden Shopkunden kannst du noch gezieltere Empfehlungen aussprechen, die dem individuellen Geschmack entsprechen.

3. „Jetzt reduziert“

Dein Kunde stöbert in seinem Lieblingsshop herum, eigentlich sucht er nichts Bestimmtes. Bei einem seiner letzten Besuche hat sich dein Kunde jedoch tolle Klamotten näher angeschaut und diese dann – vielleicht weil ihm der Preis für die Artikel zu hoch war – doch nicht gekauft. Sind einige dieser Teile deines Sortiments aktuell im Angebot, kannst du hier mit personalisierten Empfehlungen im Stil „Jetzt reduziert“ anknüpfen. Hat ein Kunde bereits ein Auge auf bestimmte für ihn interessante Produkte geworfen, wird er zu einem günstigeren Preis jetzt vielleicht zuschlagen.

4. „Vielleicht gefällt dir auch“

Orientiert am Klick- und Kaufverhalten deiner Shopkunden kannst du als „digitaler Fachverkäufer“ ganz gezielt personalisierte Produktempfehlungen ausspielen, die deinen Kunden gefallen. Indem die weiteren Produktvorschläge individuell auf den Online Shopper zugeschnitten sind (Lieblingsmarke, bevorzugte Farbe, richtige Größe etc.), kannst du ihn auf Produkte aufmerksam machen, die ebenfalls seinen Geschmack treffen könnten. Somit bietest du einen guten Service und profitierst im besten Fall gleichzeitig von gesteigerten Warenkorbwerten.

Echtzeit-Personalisierung auf goertz.de
Im Online Shop von Görtz erhalten Kunden Produktvorschläge in Form von ähnlichen Artikeln, die ihnen auch gefallen könnten.
(Quelle: Screenshot von goertz.de)

Na, hattest du ein Déjà-vu? Erst wenn man mehr über die Echtzeit-Personalisierung im E-Commerce erfährt, wird einem bewusst, wie genial ihre Mechanismen sind und wie sehr man selbst von ihnen beeinflusst wird. Wie namhafte Online Shops Personalisierung auf unterschiedliche Art und Weise wirkungsvoll einsetzen, erfährst du in unserem Blogartikel 5 Beispiele erfolgreicher Personalisierung.

Hast du weitere Erfahrung gesammelt? Dann lass es uns wissen. Wir freuen uns über deinen Kommentar!


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Höchste Zeit, die Echtzeit-Personalisierung auch für deine Kunden einzusetzen! Denn noch besser als ihre Mechanismen sind ihre Ergebnisse: Eine enge Kundenbindung, hohe Conversion Rates sowie einzigartige Shoppingerlebnisse.

Warum wird Echtzeit-Personalisierung immer wichtiger?

Kunden lieben Online Shops, die Schnelligkeit und Funktionalität mit einer individualisierten Produktpräsentation verbinden. Auf lange Sicht wird sich auf dem E-Commerce-Markt nur behaupten können, wer sein digitales Geschäft kontinuierlich optimiert – insbesondere in puncto Zeitersparnis, Komfort und Personalisierung.

Die meisten Verbraucher empfinden eine maßgeschneiderte Ausrichtung eines Shops schon als normalen Bestandteil ihres Online-Kundenerlebnisses. Sie wollen sich „verstanden“ fühlen, indem nur maximal relevante Produkte angezeigt werden, die ihnen sofort gefallen.

Kurz: Echtzeit-Personalisierungstechnologien sind unabdingbar, um in überfüllten und immer komplexeren E-Commerce-Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben.

Fazit: Echtzeit-Personalisierung bietet Shopping fast wie im Geschäft

Echtzeit-Personalisierung im E-Commerce kann auf Basis von KI ein ganzheitliches Wohlfühlerlebnis kreieren. Shopbesucher genießen dadurch Beratung und Inspiration, die mit der in einem Geschäft mithalten kann. Du möchtest Kunden ein zeitgemäßes Shoppingerlebnis bieten und deine Conversion Rate auf ein neues Level bringen? Dann solltest du dir die Möglichkeiten auf diesem Gebiet unbedingt näher anschauen.

 

 

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Datum

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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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