Mit One-to-One-Marketing im E-Commerce personalisierte Kundenerlebnisse schaffen

Zwei Typen des One-to-One-Marketings

Im Wiki von openPR wird das One-to-One-Marketing in zwei Haupttypen unterschieden: Das Anpassungsmarketing und das personalisierte Marketing.

Das Anpassungsmarketing umfasst Maßnahmen, mit denen Kunden Produkte o. ä. selbst nach ihren Wünschen anpassen können. Der Shopbetreiber bietet seinem Kunden in diesem Fall also die Möglichkeit, ein Produkt an den kundenspezifischen Geschmack anzupassen. Als Beispiel wird im openPR Wiki hier das Computerunternehmen Dell genannt, das die spezifischen Kundenanforderungen erfüllt, indem es Kunden die Möglichkeit bietet, sich einen von ihnen gekauften Computer individuell anzupassen.²

Das personalisierte Marketing dagegen umfasst Personalisierungsmaßnahmen auf Basis von Informationen über einen Kunden bzw. dessen Verhalten. Der Verkäufer bzw. Shopbetreiber findet in diesem Fall heraus, was der Geschmack und die persönlichen Präferenzen des Kunden sind und passt seine Inhalte (Produktvorschläge o. ä.) individuell auf jeden Einzelnen an.

Im Folgenden verstehen wir unter One-to-One-Marketing in erster Linie das personalisierte Marketing.

Personalisierung als wichtiges Element des One-to-One-Marketings

Beim One-to-One-Marketing geht es also darum, dem Kunden mithilfe von Personalisierung individuelle Inhalte anzuzeigen. Doch was steckt genau hinter dem Begriff Personalisierung?

Im Gabler Wirtschaftslexikon wird sie als Inhaltsanpassung der Website auf den jeweiligen Nutzer (auf Basis der gesammelten Informationen über das Nutzerverhalten) beschrieben.³ Somit wird im Rahmen von Personalisierung das bisherige Verhalten des Besuchers aufgenommen, um ihm zum richtigen Zeitpunkt genau den Inhalt anzuzeigen, den er sich wünscht. Der Online Shopper wird dadurch in derjenigen Phase der digitalen Customer Journey abgeholt, in der er sich gerade befindet. Somit können Shopbetreiber durch Personalisierung ein Einkaufserlebnis für ihre Online Shopper schaffen.

Wichtig dabei ist, dass die Personalisierung in Echtzeit ausgespielt wird, sodass der Inhalt erst in dem Moment generiert wird, in dem der Besucher ihn anfordert, z. B. durch Öffnen einer E-Mail oder durch das Klicken im Online Shop. So können das aktuelle Verhalten sowie alle aktuellen Informationen (wie z. B. Verfügbarkeit der Artikel) in die Berechnung miteinbezogen werden.

Technischer Hintergrund

Wie funktioniert nun aber das Ganze? Durch den Einsatz von Software Services, die mit Hilfe von selbstlernenden Algorithmen die Klicks und Käufe der Online Shopper aufnehmen und Inhalte personalisiert ausspielen – automatisiert und in Echtzeit. Manuelle Aufwände werden dabei verringert. Dafür nutzen die integrierten Algorithmen das Konzept des Reinforcement Learning, das aus dem Machine Learning stammt und eine selbstlernende Optimierung ermöglicht. Grundlage dafür ist eine Wissensbasis, die für jeden Online Shop individuell generiert wird. Dadurch können die Algorithmen an den verschiedenen Touchpoints im Online Shop für eine 1:1-Kommunikation sorgen. Jeder Online Shopper findet so gewissermaßen seinen eigenen, individuellen Shop vor. Ihm werden genau die Produkte und Inhalte angezeigt, die seinen eigenen Vorlieben entsprechen. Dies gelingt, indem auf Basis vergangener Klicks und Käufe eines Kunden Vorhersagen zu zukünftigen Interessen gemacht werden.

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Suchfunktion als personalisierter Wegweiser

80 Prozent der Online Shopper verwenden laut dem E-Commerce-Leitfaden nahezu ausschließlich die Suche, um das gewünschte Produkt zu finden.⁴ Das zeigt nicht nur die Relevanz geeigneter Suchfunktionen, sondern auch die Notwendigkeit eines möglichst komfortabel angeleiteten Kauferlebnisses deutlich auf.

Eine userfreundliche Onsite-Suche bietet Orientierung und hilft Shopkunden dabei, schnell und einfach zum gewünschten Produkt zu gelangen, ohne vorher abzuspringen. Die Suchfunktion sollte hierfür u. a. fehlertolerant sein, die Eingabe von Suchwortkombinationen oder Artikelnummern unterstützen sowie den Sprachgebrauch berücksichtigen. Auch eine Type-Ahead-Funktion erleichtert es Shopkunden, passende Produkte aufzufinden.

Im Rahmen des One-to-One-Marketings lassen sich die Suchvorschläge im Autosuggest sowie auf den Suchergebnisseiten dabei personalisiert ausspielen. D. h. die Ergebnisse passen sich an das Verhalten des Besuchers an und berücksichtigen seine individuellen Präferenzen. Standard-Produktsuchen, die nicht anpassbar sind, können diese individuellen Gegebenheiten nicht umsetzen und liefern im Vergleich zu einer intelligenten Suche kein One-to-One-Marketing.

Personalisierte Suchergebnisse zweier Kundinnen

Beratung wie im stationären Handel

Nicht jeder Shopkunde weiß von Anfang an genau, was er möchte – manche sind unsicher, andere möchten verschiedene Optionen kennenlernen. Hier übernimmt der AI Shopping Assistant die Rolle eines persönlichen Beraters und begleitet den Nutzer durch den Auswahlprozess.

Der dialogbasierte Produktberater analysiert in Echtzeit die Eingaben und das Verhalten der Besucher, erkennt ihren Bedarf und filtert passende Produkte aus dem Sortiment heraus. Dabei verarbeitet er natürliche Text- und Spracheingaben im Chat, erfasst so präzise die Kundenbedürfnisse und führt jeden Nutzer schnell und zuverlässig zum passenden Produkt. Das vermittelt ein positives Gefühl des „Gut-Beraten-Seins“ und senkt zugleich die Retourenquote.

Die Beratung wird individuell auf Shop und Sortiment trainiert. Fragen, Filter und Empfehlungen passen sich dynamisch an die Produktauswahl sowie an das Verhalten und die Präferenzen der Nutzer an. So entsteht ein Beratungserlebnis, das der persönlichen Betreuung im stationären Handel vergleichbar ist.

Im Rahmen des One-to-One-Marketings ermöglicht der AI Shopping Assistant eine personalisierte Produktberatung, die auf jeden einzelnen Kunden zugeschnitten ist und so ein maßgeschneidertes, positives Einkaufserlebnis schafft.

AI Shopping Assistant in einem beispielhaften Online Shop für Wein (Quelle: Eigene Darstellung)

Empfehlungen für individuelle Kaufimpulse

Befindet sich der Besucher bereits in der Phase der Kaufbereitschaft, liefert eine Recommendation Engine Inspiration, um Kaufimpulse für weitere Produkte des Sortiments zu setzen. Eine Recommendation Engine kann den Käufer mit vorgeschlagenen Zusatzprodukten direkt beim Klick auf den Warenkorb-Button inspirieren, Produkt-Sets zusammenstellen und empfehlen, thematisch passende Produkte erkennen und Bundle-Käufe oder Gesamtpakete vorschlagen, wodurch der Warenkorbwert gesteigert werden kann.

Die Kaufimpulse entstehen, indem zum bisherigen Verhalten passende Empfehlungen nach bestimmten Strategien ausgespielt werden. Wichtig ist, dass die Strategie der einzelnen Recommendation Widgets (interaktives Element im Online Shop, welches Empfehlungen enthält) personalisiert für den Shop angelegt wird. Um dies umzusetzen, werden z. B. individuelle Regeln und Filtereinstellungen benötigt. So kann beispielsweise ein Online Shop die Vorgabe haben, zu bestimmten Marken nur Artikel der gleichen oder einer ähnlichen Marke zu empfehlen. Bietet ein Online Shop aber nur eine Marke an, ist diese Regel sinnlos. Auch können bei maßgeschneiderten Recommendation Engines weitere Datenquellen integriert werden, wie z. B. aus Treueprogrammen oder CRM-Systemen, um so die Personalisierung weiter zu optimieren. Eine Personalisierungssoftware, die ausschließlich mit Standardregeln arbeitet, kann somit nicht die individuellen Bedürfnisse und Gegebenheiten eines jedes einzelnen Kunden abbilden und liefert dadurch auch kein One-to-One-Marketing.

Die 1:1-Kommunikation entsteht außerdem, indem dem Shopkunden nur Produkte empfohlen werden, die auch tatsächlich für ihn von Interesse sind. Dabei sollte neben den persönlichen Präferenzen (wie Marken, Farben, Stile, Muster etc.) auch unbedingt die Verfügbarkeit berücksichtigt werden.

Personalisierte Produktempfehlungen im Online Shop von babymarkt.de als Beispiel (Quelle: Screenshot von babymarkt.de)

E-Mails als weckende Erinnerung

Verbindet man relevante Empfehlungen mit Newslettern, kann One-to-One-Marketing in Form einer personalisierten E-Mail ausgesendet werden, die den Traffic im Online Shop steigert. Somit können die Online Shopper auch auf weiteren Kanälen außerhalb des Online Shops erreicht werden. Durch die personalisierte E-Mail werden individuelle Kaufimpulse per E-Mail geliefert und der Empfänger somit zurück in den Online Shop geführt.

Dabei erhalten Kunden speziell für sie ausgesuchte Produkte und werden über aktuelle Trends und Neuigkeiten informiert. Außerdem können Kunden bei längerer Inaktivität über eine “Wir vermissen dich”-E-Mail zurück in den Shop bewegt werden. Durch die individuell auf den Kunden zugeschnittenen Inhalte erfolgt so auch an diesem Touchpoint One-to-One-Marketing.

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Darüber hinaus können E-Mails zu bestimmten Anlässen wie etwa dem Geburtstag des Kunden versandt werden. Auch der Lifecycle eines Kindes kann eingebunden werden, um Kleidungsstücke jeweils passend zu Alter und Größe anzubieten. Für Branchen, in denen sich Preise schnell ändern, wie Fluggesellschaften oder Buchungsportalen, können die Preise auch in der E-Mail dynamisch beim Öffnen ausgespielt werden. Mehr Infos dazu findest du auch im Blogartikel Dynamic Pricing: Fluch oder Segen für den E-Commerce.

Beispiel eines Newsletters von babymarkt.de mit personalisierten Empfehlungen zu verschiedenen Kategorien (Quelle: Screenshot aus Newsletter von babymarkt.de)

All dies sind Maßnahmen der persönlichen Ansprache des Kunden durch One-to-One-Marketing, die auf den Klicks und Käufen der Online Shopper beruhen. Insgesamt profitieren von der einzigartigen Customer Experience entlang der gesamten Customer Journey und dem automatisierten One-to-One-Marketing sowohl der Kunde, der sich in dem personalisierten Einkaufserlebnis durch 1:1-Kommunikation gut aufgehoben fühlt und genau das findet, wonach er sucht, als auch der Shopbetreiber, der eine deutliche Steigerung der Conversion Rate erzielen kann.

…Zeitspanne für Wiederholungskäufe einbeziehen

Die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungskäufen bzw. die Zeitspanne, bis gleiche oder ähnliche Produkte erneut gekauft werden spielt eine zentrale Rolle. Sie kann dabei je nach Branche bzw. Produktangebot stark variieren. Hier einige Beispiele:

• Bei technischen Geräten oder Möbeln ist die Dauer meist lang. Hier muss also darauf geachtet werden, dass ein gleicher oder ähnlicher Artikel lange Zeit nicht empfohlen wird, um Empfehlungen im Stil von „Kunden, welche diese Waschmaschine gekauft haben, kauften auch diese Waschmaschine“ zu vermeiden. Hat ein Kunde z. B. ein Gartenhaus bestellt, ist es wenig sinnvoll diesem in einer Follow-up-E-Mail weitere Gartenhäuser anzubieten. Stattdessen eignen sich an dieser Stelle beispielsweise Zusatzartikel wie Holzfarben, ein Grill für die nächste Gartenparty o. ä.
• Im Bereich Kleidung, Bücher und andere Medien gibt es hier im Grunde keine Begrenzung. Hat ein Shopkunde z. B. ein Buch einer Autorin gekauft, interessiert er sich wahrscheinlich auch noch für andere Bücher der Autorin (also ähnliche Produkte). Wichtig ist hier jedoch zu beachten, dass in diesem Beispiel nicht das gleiche Buch (Hardcover) in einem anderen Format (z. B. als E-Book oder Taschenbuch) empfohlen werden sollte.
• Bei Gebrauchsartikeln wie Drogerieartikeln oder Lebensmitteln ist die Dauer recht kurz. In diesem Fall entwickeln Kunden Präferenzen für bestimmte Produkte, sodass es durchaus sinnvoll sein kann, auch diese Produkte immer wieder zu empfehlen. Es wird dann zwar kein neuer Artikel empfohlen aber durch die Empfehlung wird die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass der Kunde das Produkt in deinem Shop kauft und nicht beim Konkurrenten.

…Besonderheiten von Branche und Produktangebot berücksichtigen

Jede Branche und ihre Produkte haben im Verkauf und damit auch in der Personalisierung ihre eigenen Herausforderungen. Je nach Branche gibt es dabei jeweils besondere Merkmale, die für die personalisierte Ansprache berücksichtigt werden sollten. Auch hier einige Beispiele:

• Im Mode-Bereich ist die Größe von entscheidender Bedeutung. Diese sollte bei allen Produktvorschlägen miteinbezogen werden, sodass Kunden keine Produkte empfohlen bekommen, die in ihrer Größe gar nicht verfügbar sind. Ebenfalls sollte die aktuelle Saison nicht außer Acht gelassen werden, damit zum Beispiel im Winter keine Bademode empfohlen wird.
• Online Shops, die im Bereich Kinderartikel unterwegs sind, sollten zusätzlich zur Größe auch das Alter des Kindes berücksichtigen. Diese Eigenschaften ändern sich fortwährend (Alter) und mitunter sprunghaft (Größe). Um also zu vermeiden, dass eine Mutter eines 5-Jährigen auf Babyartikel aufmerksam gemacht wird, müssen diese Faktoren in die Personalisierung miteinfließen.
• Bei Cross-Selling-Empfehlungen von technischen Artikeln musst du besonders darauf achten, die technische Kompatibilität zu gewährleisten. Stelle also sicher, dass beispielsweise angebotene Zusatzartikel (Hülle, Ladekabel etc.) auch zu dem bestimmten Smartphone-Modell passen.
• Bei Online Shops, die auf Geschenkeartikel spezialisiert sind, muss dem Shopbetreiber bewusst sein, dass Kunden hier meist nicht für sich selbst, sondern für andere (auch mehrere verschiedene) Personen einkaufen. Zusätzlich sind die, über Käufe ausgedrückten, Interessen Zyklen unterworfen (Ostern, Weihnachten, Geburtstage). Um sicherzustellen, dass zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Produkte angezeigt werden, muss dies für das One-to-One-Marketing berücksichtig werden.

…Strategie auf die jeweilige Customer-Journey-Phase ausrichten

Die Customer-Journey-Phase bzw. die Touchpoints, an welchen das One-to-One-Marketing zum Einsatz kommt, sind ebenfalls von großer Bedeutung für die Strategie.

Wie bereits beschrieben ist in der Phase der Produktrecherche beispielsweise eine intelligente Suchfunktion hilfreich. Diese ist für jeden Shop sinnvoll, denn sie sorgt für Orientierung und leitet Kunden auf schnellem und einfachem Weg zum gewünschten Produkt. In der Phase der Produktauswahl ist hingegen eine gute Beratung entscheidend. Je nach Art des Produkts (erklärungsbedürftige Produkte wie Koffer, Laufschuhe oder Badewannen vs. selbsterklärende Produkte wie Bekleidung, Bücher oder Möbel) können dabei verschiedene Strategien verfolgt werden.

In der Phase der Kaufbereitschaft kannst du durch den Einsatz von Empfehlungen auf verschiedenen Shopseiten für Inspiration sorgen. Auch hier können ganz unterschiedliche Strategien Anwendung finden. Während auf Produktdetailseiten das Ausspielen von Alternativprodukten sinnvoll ist, um den Kunden bei der Auswahl des passenden Produkts zu unterstützen, solltest du im Warenkorb dagegen unbedingt auf Alternativen verzichten, um Shopkunden an dieser Stelle nicht mehr in ihrer Wahl zu verunsichern. Hier eignen sich wiederum Zusatzartikel, die den Warenkorb zusätzlich füllen können. Doch auch bei der Empfehlungsstrategie gibt es Unterschiede. So kann man zum Beispiel im Warenkorb eines Fashion-Shops einfach nur Cross-Sell-Artikel anzeigen lassen. Alternativ wäre es jedoch besser, die Cross-Sell-Artikel aus bestimmten, outfittechnisch gut passenden Kategorien zu wählen und dabei die Kleidergröße des Besuchers mit einfließen zu lassen. Ein Fachverkäufer im stationären Handel würde ja auch nicht einen Artikel empfehlen, den es nicht mehr in der richtigen Größe gibt.

Gute Personalisierung setzt also eine individualisierbare Software voraus, die sich an die verschiedenen Gegebenheiten des Online Shops anpassen lässt. Nur so kann für jeden Shop ein erfolgreiches One-to-One-Marketing erreicht werden.