Ein Teil dieser Transformation liegt in der strategischen Partnerschaft mit AB Tasty und der Integration von EmotionsAI, um die Kunden besser zu verstehen und die Optimierung der Experience Optimization Roadmap voranzutreiben.

Da Versicherungskunden zunehmend nach Sicherheit, Vertrauen und intuitiven Erlebnissen suchen, erkannte DirectAsia die Notwendigkeit, über traditionelle Ansätze
hinauszugehen, um diese Anforderungen zu erfüllen. Wie viele Finanzdienstleistungen ist auch die Versicherung von Natur aus komplex.

DirectAsia führte Tests durch, die sich auf einen Bereich ihrer Website konzentrierten, von dem sie wussten, dass er verbesserungsbedürftig war. Sie verglichen die Ergebnisse dieses Tests mit von EmotionsAI ausgewählten Segmenten mit einem breiteren Publikum. Lade die Case Study herunter, um herauszufinden, wie EmotionsAI den Weg der Besucher zur Angebotsseite beschleunigt hat.

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Mit mehr als 15 Jahren digitaler Wirtschaftserfahrung hat David Mannheim vielen Unternehmen wie ASOS, Sports Direct und Boots geholfen, ihre Digital Experience und Conversion Strategy zu verbessern und zu personalisieren. Darüber hinaus ist er der Gründer eines der größten britischen unabhängigen Beratungsunternehmen für Conversion Optimization – User Conversion.

Basierend auf seiner Erfahrung als Berater für E-Commerce-Unternehmen, denen er bei der schnellen Innovation und Iteration von Personalisierung und Kreativität hilft, hat David kürzlich sein eigenes Buch veröffentlicht. Darin befasst er sich mit der „Person in Personalisierung“ und erklärt, warum er glaubt, dass Personalisierung ihren eigentlichen Zweck verloren hat und was dagegen unternommen werden kann. David arbeitet derzeit an einer Lösung, um diesem Problem entgegenzuwirken: „Made With Intent“ – eine Plattform, die Einzelhändlern hilft, nicht nur das Verhalten ihrer Zielgruppe zu verstehen oder die Seite, auf der sie sich befindet, sondern auch die Absichten und Denkweisen der Nutzer zu erfassen.

Marylin Montoya, VP Marketing bei AB Tasty, sprach mit David über den aktuellen Stand der Personalisierung und betonte die Bedeutung, zu den Grundlagen zurückzukehren und sich darauf zu konzentrieren, die Person in den Mittelpunkt der Personalisierung zu stellen. Er hob auch hervor, dass sich Marken, insbesondere im digitalen Bereich darauf konzentrieren sollten, eine Beziehung zu ihren Kunden aufzubauen, die auf Vertrauen und Loyalität basiert, statt sich auf sofortige Belohnung zu konzentrieren.

Hier sind einige der Key Takeaways des Gesprächs.

Personalisierung bedeutet, persönlich zu sein

David betont, wie wichtig es ist, die ersten drei Silben von Personalisierung nicht zu vergessen. Mit anderen Worten: Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es bei der Personalisierung darum geht, persönlich zu sein und den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen – es geht um Customer Centricity.

Für David Mannheim ist die Personalisierung heutzutage zu kommerziell geworden und zu sehr auf sofortige Belohnungen ausgerichtet. Stattdessen sollte man sich auf Kennzahlen wie den Customer Lifetime Value und die Loyalität der Kunden konzentrieren. Personalisierung sollte einen strategischen Mehrwert darstellen und kein taktisches Add-on, das nur dazu dient, kurzfristige Umsätze und Wachstum zu erzielen.

„Wenn wir unsere Messgrößen so ändern, dass wir uns stärker auf langfristige Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit, auf Qualität statt Quantität, den Customer Lifetime Value und die Kundenloyalität sowie auf die Anerkennung immaterieller und nicht nur materieller Werte, konzentrieren, bin ich überzeugt, dass Marken sich in einer deutlich besseren Position befinden.“

Er argumentiert weiter, dass es eine Art Frustrationspunkt gibt, wenn es um das Thema Personalisierung geht und darum, wer es tatsächlich gut macht. Diese Frustration wurde deutlich, als David für sein Buch 153 Experten befragte, von denen die meisten Schwierigkeiten hatten, die Frage zu beantworten, „wer Personalisierung gut macht“ und Marken außerhalb der typischen „Big Player“ wie Netflix und Amazon zu nennen.

David glaubt, dass diese Frustration von der Schwierigkeit herrührt, das Erlebnis aus dem stationären Handel in einer Beziehung zwischen Mensch und Bildschirm zu reproduzieren. Doch wenn Kunden einer Marke gegenüber loyal sind, sollte diese Loyalität auch von Seiten der Marke erwidert werden, um dem Kunden das Gefühl zu geben, dass er mehr als nur eine Nummer ist. Es geht darum, eine Art von Vertrautheit und Anerkennung mit dem Kunden zu erreichen und eine echte, authentische Beziehung zu ihm aufzubauen. Dies ist der Schlüssel zur Entfaltung der Customer Centricity.

Es geht darum, ein personalisiertes Erlebnis zu bieten, das sich darauf konzentriert, Mehrwert für jeden einzelnen Kunden zu schaffen. Es geht nicht darum, Wert abzuschöpfen, indem den Kunden ein rein kommerzielles Erlebnis geboten wird, welches auf die Förderung des Unternehmenswachstums ausgerichtet ist.

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Diskrepanz zwischen Marken und Kunden bezüglich der Wahrnehmung von Personalisierung

Unter Berufung auf den Personalisierungsindex von Sailthru verweist David auf ein bestimmtes Ergebnis des Jahresberichts, wonach 71 % der Marken der Meinung sind, dass sie bei der Personalisierung hervorragend abschneiden, aber nur 34 % der Kunden dem tatsächlich zustimmen.

In diesem Sinne besteht eine Diskrepanz zwischen den Erwartungen der Kunden und den eigenen Erwartungen der Marken an einen kompetenten Customer Service.

Er verweist auf Produktempfehlungen als ein Beispiel, das Marken in erster Linie in ihre Personalisierungsstrategie mit einbeziehen. Er ist jedoch der Meinung, dass solche Empfehlungen nur den Awareness-Teil des AIDA-Modells (Awareness, Interest, Desire und Action) ansprechen.

„Die Erkundung von Produkten ist für mich nur ein Teil des Puzzles. Wenn man die Personalisierung auf das zurückführt, was sie sein soll, nämlich persönlich zu sein, wo bleibt dann die Vertrautheit? Wo ist die Anerkennung? Wo ist die Verbindung? Wo ist das Gespräch?“ argumentiert David Mannheim.

Was fehlt, ist eine zentrale, nicht greifbare Komponente, die dazu beiträgt, eine Beziehung zwischen zwei Individuen zu schaffen, in diesem Fall zwischen einem Menschen und einer Marke. Da es für Marken schwierig ist, diese Komponente zu bestimmen, entscheiden sie sich dafür, ihre Personalisierungsstrategie auf etwas Greifbareres und Sichtbareres zu stützen – Produktempfehlungen.

Für Marken ist das Thema Produktempfehlungen voll und ganz in die Kundenerwartungen eingebettet und umfasst somit die Idee der Personalisierung. Zumal dies der Ansatz ist, den die „größeren“ Marken bei der Personalisierung des Nutzererlebnisses gewählt haben.

„Es wird zu einer Erwartungshaltung. Ich gehe auf die Website von X, also erwarte ich das absolute Minimum, nämlich Dinge zu sehen, die für meine Suche relevant sind oder für die ich mich interessiere… Das ist es, was die Leute mit Personalisierung verbinden“, sagt David.

Produktempfehlungen sind ein wesentlicher erster Schritt der Personalisierung, aber David argumentiert, dass die Zukunft der Personalisierung von den Marken verlangt, noch weiter zu gehen.

Marken sollten sich auf den Aufbau von Vertrauen konzentrieren

Um dieses Gefühl der Vertrautheit aufzubauen und eine wirklich persönliche Beziehung zu den Kunden herzustellen, müssen Marken die Personalisierung über die bloße Awareness hinaus auf die nächste Stufe heben. Die Kunden sollten zum Beispiel darauf vertrauen können, dass eine Marke ihnen das empfiehlt, was sie tatsächlich brauchen, und nicht das, was den meisten Profit bringt.

David ist der Meinung, dass das Konzept des Vertrauens in einer Beziehung zwischen Mensch und Bildschirm fehlt, was die Marken daran hindert, die nächste Stufe zu erreichen.

Mit anderen Worten: Es geht darum, den gesamten Ansatz der Personalisierung zu transformieren, um mehr Sorgfalt bei den wenigen zu zeigen, statt zu versuchen, „die vielen zu erreichen“, um Vertrauen bei den Kunden aufzubauen. Marken sollten ihren Schwerpunkt auf die Kundenbetreuung verlagern, die nach Davids Ansicht eine Marke erst wirklich kundenorientiert macht.

„Ich denke, es ist eine Initiative, wenn man es so nennen kann, die sich auf die Sorgfalt konzentriert. Es macht die Marke kundenorientierter. Du stellst den Kunden, seine Erfahrungen und Erwartungen in den Mittelpunkt, um ihm ein besseres Erlebnis zu bieten.“

In diesem Sinne spielen laut David Mannheim zwei entscheidende Aspekte in das Konzept des Vertrauens hinein: Kompetenz und Sorgfalt.

Marken müssen in der Lage sein, kompetent zu sein, damit Kunden darauf vertrauen können, dass ihnen die für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Produkte empfohlen werden und nicht die mit der höchsten Gewinnspanne. Mit anderen Worten, du musst Produkte empfehlen, die für den Kunden am besten sind und nicht für das Unternehmen. Gleichzeitig müssen Marken ihre Fürsorge zeigen, indem sie den Kunden gegenüber persönlicher auftreten, um eine Verbindung zwischen Marke und Verbraucher herzustellen.

„Je fürsorglicher du bist, desto mehr Vertrauen kannst du zeigen“, sagt David.

„Denk an das Bankwesen. Banking demonstriert alle Kompetenz der Welt, aber keinerlei Sorgfalt. Und das zerstört das Vertrauen der Kunden. Stell dir den umgekehrten Fall vor. Stell dir vor, deine Großmutter schenkt dir zu Weihnachten einen Pullover. Ich bin sicher, dass du deiner Oma vertraust, aber du wirst ihr nicht vertrauen, dass sie dir zum Beispiel ein Weihnachtsgeschenk kauft.“

Für David ist der Kontext eine Voraussetzung für Vertrauen. Der beste Weg, den Kontext des Nutzers zu verstehen, ist die Absicht, die den Unterschied zwischen Überzeugung und Manipulation ausmacht. Aus diesem Grund hat er in den letzten 8 Monaten an der Entwicklung von Made With Intent gearbeitet und sich dabei auf genau dieses Konzept konzentriert.

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Vor allem bei Produktempfehlungen ist es wichtig, sie in einen Kontext zu stellen und die Absicht des Kunden zu verstehen. Nur dann kann eine Marke bei ihrer Empfehlungsstrategie glänzen und eine Vertrauensbeziehung aufbauen, bei der die Kunden sicher sein können, dass ihnen nur für sie bestimmte Produkte empfohlen werden.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit David Mannheim lernen?

• Seine Meinung zu KI und ihrer Rolle bei der Personalisierung
• Wie Marken ihre Sorgfalt demonstrieren können, um Vertrauen und Vertrautheit mit ihren Kunden aufzubauen
• Wie Marken ihren Personalisierungsansatz ändern können

Über David Mannheim

David ist seit über 15 Jahren in der digitalen Marketingbranche tätig. Nebenbei gründete er eines der größten unabhängigen Beratungsunternehmen für Conversion-Optimierung in Großbritannien und hat mit einigen der größten britischen Einzelhändler zusammengearbeitet, um deren digitale Experience und Conversion-Strategie zu verbessern und zu personalisieren.

Heute hat David sein eigenes Buch über Personalisierung veröffentlicht. Außerdem baut er eine neue Plattform auf, die Einzelhändlern hilft, die Absichten und Denkweisen ihrer Zielgruppe zu verstehen, nicht nur ihr Verhalten oder die Seite, auf der sie sich befinden.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Marianne Stjernvall, mit der wir über die Bedeutung der Zentralisierung eines CRO-Programms, um eine datengesteuerte Organisation zu schaffen, gesprochen haben.

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Der Aufbau einer treuen Stammkundschaft ist eine ganz besondere Herausforderung im E-Commerce. Während der stationäre Handel durch das direkte Produkterlebnis und einer persönlichen Interaktion zwischen Händler und Käufer überzeugen kann, muss der Online-Handel hier auf andere Techniken zurückgreifen.

Umso wichtiger ist es hier, jeden Berührungspunkt zum Kunden wahrzunehmen. Einer dieser wichtigen, aber oft unterschätzten Kontaktpunkte ist eine Track & Trace-Seite, die in deinem eigenen Shop erstrahlt.

„Überflüssig“, denkst du? Weit gefehlt! Eine Track & Trace-Seite ist so viel mehr als ein reines Informationsmittel. Entdecke, wie du die Sendungsverfolgung in eine wirkungsvolle Plattform für Cross Selling und die Steigerung deiner Conversion Rate verwandelst.

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Was ist eine Track & Trace-Seite und was kann sie?
Erfolgsfaktor Track & Trace
Cross Selling: Deine strategische Waffe

Welchen Einfluss hat eine gut gestaltete Track & Trace-Seite auf deine Customer Experience?

Welche Informationen sollten auf einer Track & Trace-Seite unbedingt zu finden sein?

Wie können individuell passende Produktempfehlungen identifiziert werden?

Wie kannst du sicherstellen, dass die Empfehlungen zu den individuellen Kundenbedürfnissen und -interessen passen?
1:1-Empfehlungen: „Lieblingsprodukte für dich ausgesucht…“
Topseller: „Hier findest du Produkte, die gerade besonders gefragt sind…“
Kategorie-Empfehlungen: „Entdecke weitere spannende Produkte…“ 

Wie kann die Effektivität von Cross Selling auf der Track & Trace-Seite gemessen und optimiert werden?

Fazit: Track & Trace ist für alle Beteiligten ein Gewinn!

Was ist eine Track & Trace-Seite und was kann sie?

Eine Track & Trace-Seite sorgt für die notwendige Transparenz im Versandprozess. Sie ermöglicht es Kunden, den Status ihrer Bestellungen zu verfolgen und sich entsprechend auf die Zustellung vorzubereiten. Sie fungiert also zunächst einmal als ein Portal, das die Sendungsverfolgung ermöglicht.

Nachdem ein Kunde einen Kauf getätigt hat, wird ihm eine individuelle Trackingnummer mitgeteilt. Damit kann er nun auf die Track & Trace-Seite gehen und hier den voraussichtlichen Lieferzeitpunkt seiner Bestellung einsehen. 

Erfolgsfaktor Track & Trace

Die Track & Trace-Seite ist allerdings viel mehr als nur ein Ort, an dem der Versandstatus überprüft werden kann. Sie ist eine Goldmine für gezieltes Marketing und Kundenbindung. 

Warum? Weil das Interesse an der Sendungsverfolgung unter Kunden enorm groß ist. Für 90 % der Kunden ist sie sogar Voraussetzung dafür, sich für einen Online Shop zu entscheiden.¹ Dementsprechend bemerkenswert sind auch die Klick- und Öffnungsraten, die eine Track & Trace-Seite erzielt.

Gibst du die Sendungsverfolgung an externe Versanddienstleister ab, verschenkst du also die Gelegenheit auf eine Reihe wertvoller Touchpoints zu deinen Kunden. Mit einer Shop-eigenen Track & Trace-Seite führst du Kunden jedoch mit jeder Statusabfrage zurück in deinen eigenen Shop.

Cross Selling: Deine strategische Waffe

Kunden, die zur Sendungsverfolgung auf deine Track & Trace-Seite gelangen, sind in der Regel besonders empfänglich für Produktempfehlungen. Sie zeigen ein verhältnismäßig hohes Engagement – denn sie haben bereits bei dir gekauft und warten nun voller Vorfreude auf die Zustellung ihres Pakets. 

Diese Phase zwischen Kaufabschluss und Paketzustellung wird innerhalb der Customer Journey häufig unterschätzt. In ihr liegt ein enormes Potenzial, die Conversion Rate deines Online Shops zu maximieren. 

Eine Track & Trace-Seite bietet dir die Möglichkeit, die Vermittlung von Sendungsinformationen mit strategisch wertvollen Werbemaßnahmen zu kombinieren. Platziere Status-Updates direkt neben Produktempfehlungen und Rabattaktionen, die zu der jeweiligen Bestellung passen und profitiere von gewinnbringendem Cross Selling.

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Welchen Einfluss hat eine gut gestaltete Track & Trace-Seite auf deine Customer Experience?

Eine benutzerfreundliche Track & Trace-Seite ist für Händler und Kunde ein Segen. Sie ist nicht nur eine verkaufsfördernde Maßnahme, sondern trägt auch maßgeblich zur Zufriedenheit deiner Kunden bei.

Während ein Käufer auf die Zustellung seiner Bestellung wartet, brennt ihm diese eine Frage besonders unter den Nägeln: „Wo ist mein Paket?“

Eine benutzerfreundliche Track & Trace-Seite liefert ihm die sofortige Antwort. Sie ermöglicht es dem Kunden, sein Paket jederzeit zu verfolgen. Das reduziert nicht nur seine Unsicherheit während der Wartezeit, sondern verhindert auch, dass Fragen zum Sendungsstatus in dem ohnehin vielbeschäftigten Support eines Online Shops landen. Mit Track & Trace bietet ein Händler seinen Kunden auch noch nach Shop-Checkout einen rundum gelungenen Service und lässt ihn an keinem Punkt der Customer Journey allein. Er vermittelt Käufern auf diese Art Transparenz, Sicherheit und ein Gefühl der Wertschätzung. Das fördert ein positives Markenerlebnis und stärkt die Bindung zwischen Kunden und Marke.

Welche Informationen sollten auf einer Track & Trace-Seite unbedingt zu finden sein?

Beim Aufbau einer effektiven Track & Trace-Seite sind bestimmte Informationen von entscheidender Bedeutung. Neben dem aktuellen Lieferstatus sollten auch voraussichtliche Lieferzeiten und mögliche Verzögerungen klar kommuniziert werden. Eine gelungene Ergänzung dazu sind FAQs. Diese tragen dazu bei, häufig gestellte Fragen proaktiv zu beantworten und eine Überlastung des Kundenservices zu verhindern.

Wie können individuell passende Produktempfehlungen identifiziert werden?

Durch die Integration personalisierter Produktempfehlungen auf der Track & Trace-Seite können Online-Händler wertvolle Cross-Selling-Potenziale erschließen. Dazu werden die für den Kunden interessanten Sendungsinformationen mit individuell angepassten Angeboten kombiniert.

Damit ein Kunde auf die Kaufempfehlungen reagiert, ist eine entsprechende Personalisierung der Angebote entscheidend. Der Kunde darf nicht das Gefühl haben, dass ihm etwas „angedreht“ wird. Stattdessen soll er verstehen, warum die angezeigten Produkte eine sinnvolle und nützliche Ergänzung zu seiner vergangenen Bestellung darstellen.

Wie kannst du sicherstellen, dass die Empfehlungen zu den individuellen Kundenbedürfnissen und -interessen passen?

Der Einsatz von fortschrittlichen Algorithmen wie Machine Learning hilft dir, Kundenwünsche und -interessen besser zu verstehen. Sie analysieren das Kaufverhalten deiner Käufer datenbasiert und leiten daraus maßgeschneiderte Produktempfehlungen ab, die du dann entsprechend auf deiner Track & Trace-Seite platzieren kannst. Dies erhöht nicht nur die Relevanz der Angebote, sondern auch die Wahrscheinlichkeit für Zusatzkäufe.

1:1-Empfehlungen: „Lieblingsprodukte für dich ausgesucht…“

Auf der Track & Trace-Seite können personalisierte 1:1-Empfehlungen implementiert werden, die sich auf das individuelle Kaufverhalten des Kunden stützen. Durch sorgfältige Datenanalyse werden dem Kunden Produkte vorgeschlagen, die direkt zu seinen spezifischen Interessen und vergangenen Einkäufen passen.

Topseller: „Hier findest du Produkte, die gerade besonders gefragt sind…“

Eine weitere sinnvolle Integration besteht darin, auf der Track & Trace-Seite die aktuellen Bestseller oder besonders beliebte Produkte zu präsentieren. Dieser Ansatz nutzt die kollektiven Präferenzen anderer Käufer, um dem Kunden die aktuell begehrtesten Produkte im Sortiment vorzustellen.

Kategorie-Empfehlungen: „Entdecke weitere spannende Produkte…“

Um eine breitere Auswahl zu bieten, können Kategorie-Empfehlungen integriert werden. Dies beinhaltet die Vorstellung von Produkten aus der selben Kategorie oder verwandten Kategorien des bereits gekauften Produkts. Kategorie-Empfehlungen ermutigen den Kunden, sein Interesse über die ursprüngliche Bestellung hinaus zu vertiefen.

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Wie kann die Effektivität von Cross Selling auf der Track & Trace-Seite gemessen und optimiert werden?

Um das Cross-Selling-Potenzial einer Track & Trace-Seite maximal auszuschöpfen, solltest du die Effektivität deiner verkaufsfördernden Maßnahmen stets im Auge behalten. Mithilfe von Tools wie Google Analytics gewinnst du einen grundlegenden Einblick in das Verhalten der Käufer. Kontinuierliche Analyse von Kundenfeedback, Klick- und Konversionsraten sind entscheidend, um die Wirksamkeit von Cross Selling zu maximieren.

Eine differenzierte Segmentierung und Analyse verschiedener Zielgruppen ermöglicht es, gezielt auf die Interessen und Bedürfnisse einzelner Kundensegmente einzugehen. Durch die Durchführung von A/B-Tests lassen sich verschiedene Cross-Selling-Strategien vergleichen.

Schließlich ist die langfristige Erfolgsmessung entscheidend. Über die kurzfristigen Metriken hinaus sollte die Analyse auch langfristige Auswirkungen auf die Kundenbindung und den Gesamtumsatz umfassen. Kundenbewertungen und Wiederholungskäufe bieten wichtige Einblicke in den langfristigen Erfolg der Cross-Selling-Strategie.

Fazit: Track & Trace ist für alle Beteiligten ein Gewinn!

Eine durchdachte Track & Trace-Seite ist mehr als nur ein logistisches Tool – sie ist eine Goldmine für die Kundenbindung und Verkaufsförderung. Statt die Sendungsverfolgung an externe Versanddienstleister abzugeben, führst du Käufer mit jeder Statusabfrage zurück in deinen Shop und nutzt somit wertvolle Touchpoints zu deinen Kunden.

Indem du intelligente Softwares wie AB Tasty für die Analyse von individuellen Kaufverhalten einsetzt und daraus maßgeschneiderte Produktempfehlungen auf deiner Shop-eigenen Track & Trace-Seite platzierst, kombinierst du das Informationsbedürfnis deiner Kunden mit wertvollen Werbemaßnahmen. Das kurbelt nicht nur die Wiederkaufrate an, sondern trägt auch entscheidend zur Markenbindung bei. 

Gleichzeitig bietet die Seite eine benutzerfreundliche Oberfläche, um Status-Updates proaktiv mit Kunden zu kommunizieren. So bringst du ihnen mehr Transparenz, Sicherheit und Wertschätzung entgegen, was zu einem rundum zufriedenstellenden Kauferlebnis beiträgt!

Quelle: ¹ PwC

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Über den Autor:

Ann Christine Schmitz | Marketing / Kommunikation bei PAQATO | AB Tasty Gastautor

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Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Was ist im E-Commerce Stand heute bereits möglich?

Wie sieht der KI-gestützte Dialog der „Zukunft“ aus?
#1 ChatGPT
#2 Voice Search
#3 Augmented Reality
#4 Kurzvideos
#5 Live Shopping

Fazit: KI-gestützte Personalisierung als Erfolgsfaktor für den E-Commerce der Zukunft

Was ist im E-Commerce Stand heute bereits möglich?

Wenn wir zunächst einmal darauf schauen, was im E-Commerce bereits heute alles möglich ist, zeigt sich, dass ein persönlicher 1:1-Dialog dank Personalisierung schon heute auch digital umsetzbar ist. Die KI-gestützte 1:1-Personalisierung ist aus technologischer Sicht schon längst Status Quo und bei vielen Online Shops auch bereits im Einsatz, jedoch gibt es hier an einigen Stellen auch noch ungenutztes Potenzial.

Ähnlich wie im stationären Handel lernt der digitale Verkäufer aus dem 1:1-Dialog die Präferenzen des Kunden kennen. Dabei kann jede Session als 1:1-Dialog verstanden werden, der Aufschluss auf die individuellen Präferenzen gibt. Hierfür gilt es, alle Reaktionen zu verarbeiten, um den jeweiligen Kunden bestmöglich kennenzulernen.

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Ohne den Einsatz von KI ist dabei insbesondere eine 1:1-Personalisierung nicht möglich. Durch den intensiven Einsatz verschiedener Machine-Learning-Verfahren gelingt es im digitalen Handel, nach dem Vorbild eines guten Fachverkäufers, gezielt auf jeden einzelnen Kunden einzugehen und dessen Bedürfnisse zu berücksichtigen. Wichtig dabei: Das Ganze muss natürlich vollständig DSGVO-konform ablaufen.

Wie sieht der KI-gestützte Dialog der „Zukunft“ aus?

Täglich lesen wir über technologische Neuerungen, die sich gefühlt in einer rasenden Geschwindigkeit verbreiten. Es lohnt sich also, einen Blick darauf zu werfen, welchen Einfluss diese Neuerungen in der Zukunft auf den Online-Dialog haben werden.

Wir sind der Meinung, dass die Online-Beratung aufgrund der vielfältigen technologischen Möglichkeiten zukünftig eine bessere Beratungsqualität liefern kann als der stationäre Handel. Um dir zu erklären, warum wir überzeugt davon sind, schauen wir mit einer visionären Sicht auf fünf technologische Entwicklungen und veranschaulichen dir, wie der digitale Dialog der Zukunft aussehen kann.

#1 ChatGPT

ChatGPT ist momentan in aller Munde. Dabei handelt es sich um einen Prototypen eines Chatbots, also eines textbasierten Dialogsystems als Benutzerschnittstelle, das auf maschinellem Lernen beruht. Die Algorithmen, die hierfür zum Einsatz kommen, heißen Generative Pretrained Transformers.

Heute schon können Nutzer mit ChatGPT in einen Dialog zu nahezu jedem erdenklichen Thema treten. Das Tool beantwortet Fragen oder schreibt Texte, die dann als Grundlage für weitere Anfragen dienen können. Dabei kommen Deep-Learning-Modelle und neuronale Netze zum Einsatz. Auch hier haben wir also die Schlagworte Dialog und maschinelles Lernen – wie auch schon bei der KI-gestützten Personalisierung. Doch was bedeutet das für die Zukunft?

E-Commerce-Zukunft

In Bezug auf KI-gestützte Personalisierung lässt sich sagen, dass diese in der Zukunft voraussichtlich anders programmiert wird. Es wird zu einem Paradigmenwechsel in Sachen Programmierung kommen. Während man heute Code schreibt, werden Entwickler in Zukunft ein System wie ChatGPT nutzen, um den Code physikalisch schreiben zu lassen.

Um dabei zum gewünschten Ergebnis zu kommen, müssen Entwickler jedoch in der Lage sein, dem Programm in der richtigen Weise zu sagen, was es programmieren soll. Hierfür braucht es Experten im Bereich Prompt Design. Prompts sind die kurzen Befehle oder Fragen, die an Systeme wie ChatGPT gesendet werden, um eine Antwort zu generieren. Die Qualität des Prompts ist dabei entscheidend für die Qualität der Antwort. Es gilt den Prompt also entsprechend zu designen, um dem Programm in einer übergeordneten, natursprachlichen Form mitzuteilen, was das Ziel ist. Hierzu wird es Spezialisten für den E-Commerce und andere Branchen geben. Elementar dabei ist langjährige Erfahrung und die Basis im Detail zu kennen.

Durch Systeme wie ChatGPT ist ein sehr persönlicher Kundendialog denkbar, der noch individueller gestaltet werden kann, als dies im stationären Handel möglich ist. Schauen wir uns hierfür ein Beispiel an:

Ein User schreibt mit einem System wie ChatGPT im Online Shop. Seine Anfrage könnte z. B. lauten: „Ich suche ein passendes Hemd zu meiner dunkelblauen Chino“. Als Antwort könnte er dann folgendes erhalten: „Halte die Hose kurz vor die Kamera. Welchen Stil soll das Hemd haben? Business oder Casual?“ Antwort des Kunden: „Casual!“ Der Chatbot antwortet daraufhin „Ich zeige dir mal eine Auswahl an Casual Hemden, die in deiner Größe verfügbar sind. Klicke auf das Hemd, das dir am besten gefällt“. Dabei werden über den Chat Empfehlungen als Link mit Bildern angezeigt. Der Nutzer kann sich die verschiedenen Produkte anschauen und entsprechend anklicken, was ihm besonders gefällt. Der Shopkunde kann hier noch tiefer ins Detail gehen und das System beispielsweise fragen: „Gibt es das Hemd auch mit Button-Down-Kragen?“ Anschließend erhält er eine neue Auswahl an passenden Artikeln.

Um diese Auswahl an Empfehlungen zu zeigen, werden KI-gestützte Personalisierungswidgets, die ja heute bereits eingesetzt werden, an das Chat-System angebunden. Support und Verkaufsberatung werden somit nicht mehr voneinander getrennt werden. Dazu werden eigene Programme speziell für diesen Zweck entwickelt werden. Das wird also der neue Verkaufsberater der Zukunft sein.

Gehen wir nun noch einen Schritt weiter.

#2 Voice Search

Sprachassistenten auf dem Telefon, in Smart-Home-Anwendungen oder im TV gibt es zwar schon lange. Die Technologien haben sich über die Jahre aber immer weiter verbessert. Die User Experience wurde so für Konsumenten immer komfortabler, so dass sie sich in Sachen Informationsgewinnung an die Voice Search gewöhnt haben. Auf diese Weise hat die Voice Search auch in den E-Commerce Einzug gehalten. Und dieser Trend wird die E-Commerce-Landschaft nachhaltig prägen.

Denn Online-Händler müssen sich des veränderten Suchverhaltens bewusst werden, damit sie diesem bei künftigen Verkäufen gerecht werden können. In den kommenden Jahren werden sich immer mehr Nutzer mit dieser Technologie anfreunden und daran gewöhnen, Produkte per Voice Search zu shoppen. Produkte über Smart Speaker zu bestellen, wird Verbrauchern ein schnelleres, barrierefreies und komfortables Einkaufserlebnis ermöglichen.

Noch arbeitet die Technologie nicht perfekt: Faktoren wie beispielsweise Sprachen, Akzente oder kulturell unterschiedliches Nutzungsverhalten lassen das Ganze zu einer komplexen Herausforderung werden. Doch schon in diesem frühen Stadium ist absehbar, dass Voice Search in den nächsten Jahren zum Standard wird. Wer als E-Commerce-Händler seinen Kunden das Shoppingerlebnis nicht unnötig erschweren möchte, muss die Sprachtechnologie in seinen Auftritt integrieren.

E-Commerce-Zukunft

Schauen wir uns auch hier ein Beispiel an, wie das Ganze dann in der Zukunft aussehen könnte:

Eine Kundin teilt dem System per Spracheingabe mit, dass sie eine passende Bluse zu ihrer Hose sucht. Auch hier wird sie aufgefordert, die Hose kurz vor die Kamera zu halten. Zudem wird sie vom System gefragt, welchen Stil die Bluse haben soll. Nachdem die Kundin den gewünschten Stil, nämlich gemustert, geäußert hat, erhält auch sie eine Auswahl an passenden Produkten in ihrer Größe. Diese werden auch in diesem Beispiel als Empfehlungen auf dem Screen eingeblendet, sodass die Kundin sich die vorgeschlagenen Produkte direkt anschauen und darauf reagieren kann. Die Kundin kann das System nun wissen lassen, welche Blusen ihr gefallen und welche Eigenschaften sie sich noch im Detail vorstellt.

Online Shopper werden also nicht mehr mit einem Chat-System schreiben müssen, sondern können einfach die Voice-Search-Funktion nutzen, um die gewünschten Eingaben zu machen. Das vereinfacht die Usability nochmal enorm und der E-Commerce kommt dem persönlichen Verkaufsgespräch noch ein Stück näher. D. h. der Kunde spricht quasi direkt mit dem System, wie mit einem Verkäufer im stationären Handel.

Gehen wir aber nochmal einen Schritt weiter.

#3 Augmented Reality

Nehmen wir nun noch eine visuelle Schnittstelle sowie zusätzliche Technologien, wie z. B. das Rendern künstlicher Bilder in Echtzeit dazu, erhalten wir einen noch personalisierteren und gezielteren Kundendialog im Online Shop.

E-Commerce-Zukunft

Denkbar ist hier, dass Kunden im Dialog nicht nur mitteilen, was sie gerne haben wollen, sondern dass sie sich die passenden Optionen auch direkt visuell anschauen können. Indem sie eine VR-Brille anschließen, könnten sie z. B. auf der Suche nach einer Couch im Handumdrehen ein oder mehrere stilistisch passende Sofas in die Lücke im eigenen Wohnraum projizieren lassen. Somit wird das eigene Wohnzimmer zum Verkaufsraum. In der Zukunft kann das Ganze sogar noch einen Schritt weiter gehen:

Der Nutzer kann per Voice Search ganz einfach weitere Anweisungen geben wie beispielsweise „Kannst du mal das Schlafsofa aufklappen?“ Eine mögliche Antwort des Systems kann dann lauten: „Ich kann das Sofa nicht aufklappen, ein Tisch steht im Weg. Soll ich den Tisch ausblenden?“

Indem das System die Person und deren Umgebung sieht, kann es ausgehend vom Erscheinungsbild passende Empfehlungen abgeben. Diese können dabei ganz unterschiedliche Anwendungsfälle abdecken: Ob Möbel passend zur restlichen Einrichtung eines Zimmers, passende Accessoires zu einem Kleidungsstück oder Zubehör zu einem Gerät, das der Nutzer in die Kamera hält – es gibt zahlreiche Möglichkeiten. Auch Empfehlungen abgestimmt auf den eigenen Hautton, die Figur und den Style eines Kunden sind möglich.

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Hier kommt nun auch Personalisierung noch einmal deutlicher ins Spiel. Denn der „digitale Verkäufer“ kennt den Kunden, seine bisherigen Einkäufe und persönlichen Vorlieben, sodass er passend dazu Vorschläge machen kann, ohne aufdringlich zu sein.

#4 Kurzvideos

Doch nicht nur im Bereich der Beratung wird sich einiges ändern, auch im Hinblick auf Inspiration sind Entwicklungen zu erwarten. Kurzvideos mit Shopping-Empfehlungen sieht man inzwischen auf allen möglichen Plattformen. Der Vorreiter hierfür ist natürlich TikTok, doch auch in anderen sozialen Medien sind diese Formate kaum mehr wegzudenken. Auch YouTube hat TikTok ähnliche Funktionen und sogar Facebook zeigt Kurzvideos zu Outfits und Ähnlichem.

E-Commerce-Zukunft

Auch hier ist in Zukunft einiges denkbar. So können sich die KI-gestützten Empfehlungen verändern – je nach persönlichem Profil des Kunden wird das Kurzvideo in Echtzeit erzeugt und gerendert. D. h. im Shop werden in einem ersten Schritt pregenerierte Videos angezeigt. Hierfür werden einzelne Sequenzen des Videos aus vorgefertigten Video-Schnipseln als Empfehlung zusammengesetzt. Die zweite Stufe wäre dann die komplette Generierung des Videos: Der Kunde sieht sich selbst, wie er mit dem Outfit aussieht. Empfehlungen werden also nicht nur in Form von Widgets im Shop angezeigt, sondern können auch als Kurzvideos eingeblendet werden.

So spannend und cool das vielleicht klingen mag, hat die Sache aber auch Nachteile: Das Ganze ist extrem ressourcenintensiv (Stichwort Rechnerressourcen). Betrachtet man z. B. ChatGPT zeigt sich, dass 50 Anfragen ca. 1 L Wasser kosten.¹ Auch der CO2-Abdruck ist negativ, es wird viel Rechenleistung benötigt und die Kosten sind derzeit noch hoch. Außerdem muss man Subservices einbinden, die ebenfalls Geld kosten. Doch es entsteht schon jetzt ein neuer Markt für Render-Services, diese Unternehmen werden aus dem Boden sprießen.

Gehen wir auch hier noch einen Schritt weiter!

#5 Live Shopping

Auch das Live Shopping, als Trend der letzten Jahre, kann bzw. wird sich massiv verändern – nämlich dann, wenn jeder Influencer auf jeden einzelnen Kunden eingehen kann. Aber wie soll das gehen?

Influencer stellen heute einer Gruppe an Kunden bestimmte Produkte vor, welche über einen Link direkt geshoppt werden können. Man könnte es somit als das moderne Home Shopping TV bezeichnen.

Das Forbes Magazine bezifferte die globalen Umsätze dieser neuen Industrie bereits 2019 auf 60 Milliarden US-Dollar pro Jahr, wobei sich Transaktionen im Wert von weniger als einer Milliarde US-Dollar allein auf dem amerikanischen Markt abspielten.²

E-Commerce-Zukunft

Werfen wir auch hier einen Blick in die Zukunft: Denkbar ist, dass der Influencer durch das System in Echtzeit „generiert“ werden kann. Influencer werden somit zum Avatar und das Publikum merkt dabei nicht, dass es sich nicht um eine reale Person handelt. Dem Ganzen muss der Influencer natürlich zustimmen.

Mithilfe dieser Technologie könnten parallel verschiedene Live-Shopping-Videos gezeigt werden. Die Influencer arbeiten somit nicht mehr selbst, ihre Avatare werden speziell trainierte Systeme sein, die den Influencer vollständig simulieren können. Die Live-Shopping-Videos können dadurch individuell auf den einzelnen Kunden abgestimmt werden, sodass sich dieser persönlich vom Influencer beraten fühlt, der quasi 1:1 auf ihn eingeht. Wir befinden uns hier jedoch noch ganz am Anfang des Wandels.

Schon jetzt sollten E-Commerce-Manager bei ihrem Live-Video-Angebot darauf achten, bestimmte Videos nur an Kunden zu empfehlen, die sich nach dem Klick- und Kaufverhalten auch für das jeweilige Produkt oder Thema interessieren.

Fazit: KI-gestützte Personalisierung als Erfolgsfaktor für den E-Commerce der Zukunft

Mit einer 1:1-Personalisierung kommen wir der Qualität einer persönlichen Beratung und Inspiration im stationären Handel immer näher. Bereits heute ist dank KI-gestützter Personalisierung auch digital ein persönlicher Dialog möglich. In Verbindung mit neuen Technologien wie ChatGPT, Voice Search, Augmented Reality, Kurzvideos oder Live Shopping erreicht der Kundendialog in der Zukunft jedoch noch mal eine ganz andere, neue Dimension. Die Online-Beratung kann die Qualität der Beratung und Inspiration des stationären Handels damit sogar übertreffen! Der stationäre Handel muss sich also etwas überlegen, um Kunden in den Store zu bekommen, sie optimal zu beraten und sie zu unterhalten, um mit dem E-Commerce der Zukunft Schritt zu halten.

Quellen: ¹ t3n, ² Forbes

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Wir haben intensiv daran gearbeitet, Unternehmen die Möglichkeit zu geben, Website-Inhalte, Produktempfehlungen und Werbeangebote auf der Grundlage individueller Benutzerpräferenzen, Verhaltensweisen und demografischer Daten dynamisch anzupassen.

Wir stellen jedoch fest, dass Personalisierungsstrategien nach wie vor schwierig umzusetzen sind und den NutzerInnen oft das Gefühl geben, von den Marken nicht verstanden zu werden. Mit dem Ziel, ein reibungsloses und optimiertes Erlebnis für alle BesucherInnen zu bieten, muss der Personalisierungsansatz auf den emotionalen Bedürfnissen jedes Einzelnen basieren, um Engagement zu schaffen. Diese Bedürfnisse sind jedoch besonders schwer zu identifizieren.

Die Rolle der Emotionen

Marken müssen verstehen, warum BesucherInnen die Entscheidung treffen, den Kaufprozess weiter zu verfolgen, um ihre Erwartungen bestmöglich zu erfüllen. Es ist jedoch bewiesen, dass die Mehrheit dieser Entscheidungen eher emotional als rational begründet ist.

Emotionen haben also einen großen Einfluss auf den gesamten Kaufprozess. Jeder Besucher und jede Besucherin ist einzigartig und wird von unterschiedlichen Erfahrungen beeinflusst. Manche Menschen lieben es, wenn ihnen alle Informationen und Optionen angeboten werden, während andere lieber eine minimalistische Gestaltung mit Fotos statt Worten bevorzugen. Alle BesucherInnen haben ihre eigenen emotionalen Bedürfnisse, die man erfolgreich identifizieren, verstehen und schließlich erfüllen muss, um ein Erlebnis zu gestalten und anzubieten, das zum Erfolg führt.

Wie kann man also die emotionalen Bedürfnisse jedes Besuchers und jeder Besucherin erkennen und für alle BesucherInnen optimale digitale Erlebnisse schaffen? Wie können Sie datengetriebene Entscheidungen treffen, um die emotionalen Bedürfnisse Ihrer BesucherInnen zu erfüllen?

Und schließlich: Wie lässt sich das digitale Erlebnis entsprechend den unterschiedlichen Wünschen jeder einzelnen Person optimieren?

Der nächste Schritt in der digitalen Personalisierung: AB Tastys EmotionsAI

Hunderte von Verhaltensmustern decken die emotionalen Bedürfnisse Ihrer KäuferInnen auf und trainieren unseren EmotionsAI-Algorithmus

Wir bei AB Tasty lieben es, die Grenzen digitaler Erlebnisse aufzubrechen. Deshalb freuen wir uns, unsere jüngste Akquisition vorstellen zu können. Mit EmotionsAI können Sie mit einzigartigen, personalisierten Botschaften für jeden Besuchertyp experimentieren, ihre Bedürfnisse anhand von Daten verstehen, Tests durchführen, um effektive Botschaften zu identifizieren und personalisierte Journeys zu erstellen, die auf bestimmte emotionale Bedürfnisse abzielen.

Diese Technologie, die früher unter dem Namen Dotaki bekannt war, basiert auf jahrelanger psychografischer Modellierung, Customer Journey Mapping und KI-Technologie in Kombination mit Echtzeit-Interaktionen auf Websites und der Gerätenutzung.

Marken nutzen EmotionsAI und AB Tasty bereits, um:

• die emotionalen Bedürfnisse der Zielgruppe zu verstehen, um ihre Experience Optimization Roadmap mit effektiven Botschaften, Designs und CTAs zu unterstützen, die ihre BesucherInnen ansprechen
• mehr gewinnbringende Varianten zu erhalten, indem sie mithilfe von Analysen herausfinden, was für welches emotionale Bedürfnis funktioniert
• Kampagnen durch Targeting auf der Grundlage emotionaler Bedürfnisse im AB Tasty Audience Builder zu personalisieren

Kundensegmentierung nach emotionalen Bedürfnissen

EmotionsAI kann Ihnen helfen zu verstehen, welche Besuchertypen sich auf Ihrer Website befinden. Wenn es sich beispielsweise um „wettbewerbsorientierte“ BesucherInnen handelt, werden diese stark auf Social Proof oder Hinweise auf frühere Verkäufe oder begrenzte Produktbestände reagieren. Wenn BesucherInnen als „sicherheitsbedürftig“ eingestuft werden, suchen sie ein klares, sicheres Zahlungssystem mit Rückversicherungen während des gesamten Prozesses. Pragmatische BesucherInnen, die auf der Suche nach „Dringlichkeit“ sind, möchten den schnellsten Weg zum Abschluss nehmen, mit möglichst wenigen Hindernissen.

Ergebnisse

Sobald Sie in der Lage sind, BesucherInnen mit EmotionsAI zu segmentieren, können Sie damit beginnen, gewinnbringende Varianten einzusetzen, um ihre spezifischen Bedürfnisse zu erfüllen. Sie können sofort erkennen, wann eine Variante das emotionale Bedürfnis eines Teils der Zielgruppe anspricht.

Die Auswirkungen auf die Erfolgsquote der Tests sind beeindruckend: Mit EmotionsAI ist es möglich, bei dreimal mehr A/B-Tests eine signifikante Auswirkung auf den Umsatz zu erkennen. Dies eröffnet die Möglichkeit, auf einfache Weise eine Personalisierung zu implementieren, die auf das relevanteste Kriterium abzielt: Emotionen.

Darüber hinaus ermöglichen es die emotionalen Segmente, zu erkennen, welche Phasen der Online Journey nicht gut genug auf die emotionalen Bedürfnisse der Zielgruppe eingehen und ein Defizit aufweisen. Daraus ergeben sich Ideen für künftige Tests, z. B. das Hinzufügen eines Hinweises zur Bestätigung in einer Phase des Kaufvorgangs.

Wir haben bei früheren KundInnen einen massiven Anstieg der Umsätze festgestellt. 60 % der getesteten Varianten zeigen signifikante geschäftliche Auswirkungen für mindestens ein EmotionsAI-Segment. Darüber hinaus wurden bei den Zielgruppen pro Personalisierungskampagne mit EmotionsAI durchschnittliche Umsatzsteigerungen von 5 bis 10 % verzeichnet.

Seien Sie der Zeit voraus und machen Sie den nächsten Schritt in Sachen Experience Optimization indem Sie die emotionale Personalisierung mit EmotionsAI meistern. Nutzen Sie lernende Algorithmen, um das Kundenverhalten zu erfassen und so vorhersagbare Käuferprofile zu erstellen, um Ihre Zielgruppe zu erreichen.

EmotionsAI ist ein KI-gestütztes Segmentierungstool von AB Tasty, das eine bessere Personalisierung und höhere Konversionsraten ermöglicht.

Sie möchten tiefer in das Thema der Erlebnisoptimierung auf Basis emotionaler Bedürfnisse eintauchen? Dann melden Sie sich zu unserem anstehenden Webinar an!

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Was Sie sich darunter vorstellen können und wie Sie, basierend auf Emotionen, erfolgreich optimieren können, erfahren Sie von Personalisierungsexperte Thorsten Mühling in unserem Webinar „The Power of EmotionsAI: Optimierung von kanal- und geräteübergreifenden Erlebnissen nach Gefühlslage“.

Er geht unter anderem darauf ein:

• was Kunden wirklich dazu bewegt zu kaufen.
• wie man sich die Emotionen der Kunden zunutze machen kann.
• welche emotionalen Cluster  es bezüglich Online-Verhalten gibt.
• nach was online-verhaltensbasierte Emotionen festgelegt werden.
• wie sie emotionale Bedürfnisse verstehen und abhängig davon optimieren.

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Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Data Enrichment: Bedeutung der Datenanreicherung
Komponenten der Datenanreicherung
Integration in die eigene Datenbasis

Vorteile von Data Enrichment im E-Commerce

Herausforderungen für Unternehmen

Voraussetzungen für die erfolgreiche Datenanreicherung

Data Enrichment: Use Cases für den erfolgreichen Einsatz im E-Commerce
Omnichannel Commerce ermöglichen
Kaufabbrüche vorbeugen
Retouren minimieren
Out-of-Stock und Lagerstau vermeiden
Margenstarke Verkäufe maximieren
1:1-Personalisierung einsetzen

Unterstützung in Sachen Data Enrichment

Fazit: Mit Data Enrichment machst du mehr aus deinen Daten

Häufige Fragen zu Data Enrichment

Komponenten der Datenanreicherung

Die Datenanreicherung umfasst drei Kernaspekte:

1. Bei der Bereinigung geht es darum, veraltete, ungenaue und fehlerhafte Werte zu identifizieren und zu entfernen.
2. Mithilfe von Erweiterung können neue Features sowie bestimmte KPIs hinzugefügt werden. Features meinen in diesem Zusammenhang Eigenschaften bestimmter Dinge aus der Shop-Umgebung, wie z. B. ein Kunde oder ein Produkt. Beispiele für KPIs wären Umsatz oder Klickrate.
3. Die Vervollständigung ermöglicht außerdem, die Datenqualität schon vorhandener Features zu verbessern.

Integration in die eigene Datenbasis

Data Enrichment stellt auch Herausforderungen an die eigene Datenbasis dar. Zunächst einmal kommen neue Daten einfach hinzu und lassen sich anschließend als KPIs oder Features in den Service-Applikationen verwenden. Stellt sich hier beispielsweise heraus, dass die neuen KPIs und Features besser sind, sollten sie die alten ersetzen. Zudem solltest du nicht mehr benötigte Daten löschen, um Ressourcen zu schonen und den Datenschutz sicherzustellen.

Im Idealfall wird durch das Hinzufügen und Entfernen von Daten das Schema der eigenen Datenbasis dadurch nicht komplexer, sondern die neuen Daten können einfach in das bestehende Schema eingefügt und ohne großen Aufwand in den Applikationen eingesetzt werden. Ist dies nicht der Fall, solltest du dir über eine Änderung des eigenen Schemas Gedanken machen, welche dann natürlich mit mehr Aufwand verbunden wäre.

Vorteile von Data Enrichment im E-Commerce

Die angereicherten Daten können erfolgsentscheidend sein und bieten dir viele Vorteile:

• Optimierung der Kosten für das Datenmanagement (veraltete, unbrauchbare Daten erhöhen den Aufwand).
• Vermeidung von doppelten Datenbeständen, somit bessere Integrität und Konsistenz der Daten.
• Wertvolle Erkenntnisse dank facettenreicher 360°-Sicht auf den Kunden.
• Optimiertes Marketing, perfekt angepasst an die verschiedenen Zielgruppensegmente und dadurch verbesserte Beziehung und erhöhte Treue deiner Kunden.
• Bessere Customer Experience und einzigartige Shoppingerlebnisse dank Personalisierung in Echtzeit.
• Erhöhte Chancen für Up- und Cross-Selling-Aktivitäten durch fundierte Informationen über die Interessen der Kunden.
• Verbesserte KPIs wie Umsätze, Leads und ein höherer Return on Investment.

Mithilfe von Data Enrichment kannst du die bestehenden Informationen gewinnbringend einsetzen, deine Kunden mit personalisierten Angeboten überzeugen und ein zielgruppenspezifisches, effektives Marketing einrichten.

Herausforderungen für Unternehmen

Eine große Herausforderung in Bezug auf Data Enrichment besteht für viele Online Shops darin, dass die vorhandenen Daten in ihren Silos versauern. Das bedeutet, die Daten sind nicht verbunden, sondern stecken in isolierten Datensilos. Häufig fehlt außerdem die benötigte Infrastruktur, um Daten zusammenzuführen. Weitere Probleme sind widersprüchliche Kennzahlen, die dadurch zustande kommen, dass die Silo-Daten nicht konsistent sind, fehlendes Kundenverständnis und damit keine vollständigen Kundenprofile für den 1:1-Marketingansatz sowie fehlende datengetriebene Prozesse und Zugang zu Daten, was bedeutet, dass keine Datenkultur vorhanden ist.

Voraussetzungen für die erfolgreiche Datenanreicherung

Grundlegende Voraussetzung für Data Enrichment sind integrierte Daten in Form einer soliden und verlässlichen Datenbasis. Entscheidend ist daher die Schaffung einer Dateninfrastruktur als Ausgangspunkt für die Datenanreicherung. Hierzu extrahierst du alle Daten aus verschiedenen Systemen wie deinem ERP-System, deinen Web-Analytics-Tools, deine Marketing-Daten, Produktdaten etc. und führst diese in einem Data Warehouse zusammen. Dort findet die Vereinheitlichung und Strukturierung der Daten mithilfe eines Datenmodells statt. Das Ganze ist die Basis, um ganzheitliche Entscheidungen treffen zu können. Die Datenbasis kann anschließend genutzt werden, um sie in Drittsysteme weiterzuspielen und beispielsweise für das E-Mail-Marketing im E-Commerce zu nutzen. Transaktionale Daten lassen sich außerdem für die Optimierung und Personalisierung der User Experience im Shop einsetzen.

Data Enrichment: Use Cases für den erfolgreichen Einsatz im E-Commerce

Nutze Data Enrichment, um deinen Kunden ein noch besseres Einkaufserlebnis zu bieten. Der E-Commerce bietet dabei zahlreiche Ansatzpunkte für einen erfolgreichen Einsatz der Datenanreicherung. Diese Beispiele zeigen die mögliche Bandbreite:

Kaufen Nutzer sowohl im Ladengeschäft als auch im Online Shop einer Marke ein, lassen sich beide Kanäle verbinden. Denn auch außerhalb deines Shops finden relevante Ereignisse statt, die als ergänzende Datenquelle dienen können. Mithilfe von Kundenbindungsprogrammen wie einem Bonusprogramm oder einer Kundenkarte sammelst du Informationen im stationären Handel und kannst sie dank Data Enrichment gewinnbringend im Online Shop nutzen.

Filialkäufe sind ein Beispiel für relevante Ereignisse außerhalb des Shops und bieten dir die Chance, den kostbarsten Typ von Events – nämlich das Buy-Event – zu vervollständigen. Kostbar ist es in dem Sinne, dass es einer KI für personalisierte Empfehlungen die relevantesten Informationen bietet und du somit passgenaue Empfehlungen ausspielen kannst. Unterbreite deiner Kundin so beispielsweise online Styling-Vorschläge passend zu ihren zuletzt offline gekauften Shirts. Diese Verknüpfung optimiert das Shoppingerlebnis, stärkt die Wahrnehmung deiner Marke und letztlich auch die Markentreue.

Im E-Commerce dreht sich alles darum, Kaufabbrüche zu verhindern. Stell dir vor, du könntest aus dem Checkout-Prozess Schritt für Schritt Hürden herausnehmen. Zum Beispiel, indem du die Standardadresse oder die gewünschte Payment-Methode, basierend auf den Daten zum bisherigen Kaufverhalten, bereits voreinstellst. Das senkt das Risiko von Kaufabbrüchen deutlich.

Retouren sind die Schwachstelle eines jeden Online-Händlers. Angereicherte Daten helfen dir, diese zu vermeiden und deine Retourenquote zu minimieren. Die Retourenquote ist insofern eine bedeutende KPI, da der Umsatz in direkter Abhängigkeit zu ihr steht. Retourendaten sind ein wichtiger Bestandteil des Kaufverhaltens und können dir als E-Commerce-Manager z. B. Aufschluss über häufig retournierte Produkte sowie Retourengründe geben.

Das Regelsystem für Produktempfehlungen kann von diesen neuen Informationsquellen profitieren, denn oft retournierte Produkte sollen sicher weniger häufig empfohlen werden. So kannst du also Waren, die häufig zurückgesendet werden, von Kampagnen ausnehmen sowie retouren-starke Artikel in deinen Empfehlungen ausschließen. Für Neukunden kannst du in deinen Empfehlungen außerdem Topseller ausspielen, die eine niedrige Retourenquote aufweisen. Darüber hinaus bietet dir das Data Enrichment die Möglichkeit, auf Produktdetailseiten flexibel Informationen anzuzeigen, die Retouren vermeiden können, wie beispielsweise Angaben zur Passform einer Hose. Diese Zusatzinformationen kannst du basierend auf den Retourengründen entsprechend anreichern.

Mit Informationen zur Passform sowie einer Größentabelle und einem Größen-Finder direkt auf der Produktdetailseite möchte NKD Retouren vorbeugen.
(Quelle: Screenshot von nkd.com)

Stellst du generell eine hohe Retourenquote in bestimmten Kategorien deines Shops fest, kannst du dem durch den Einsatz eines Produktberaters entgegenwirken. Auch hierfür ist Data Enrichment, bzw. genauer gesagt eine Anreicherung der Produktdaten notwendig, damit Shopkunden gewünschte Features auswählen können. Im Fall eines Gepäckberaters, wie auf worldshop.eu angeboten, wären benötigte Features z. B. welche Art von Rollen ein Koffer hat, welche Fächer oder welche Verschlüsse die Gepäckstücke besitzen. Gerade also, wenn das Sortiment etwas spezieller ist, ist die Erweiterung der Produktfeatures im Sinne eines Data Enrichments sehr sinnvoll.

Dabei kann jeder der drei Aspekte von Data Enrichment die Qualität eines solchen Online-Produktberaters maßgeblich steigern. So verhindern bereinigte Daten, dass Artikel angezeigt werden, obwohl sie gar nicht zur aktuellen Feature-Auswahl passen. Mithilfe der Vervollständigung verhinderst du das Gegenteil, nämlich, dass passende Artikel nicht angezeigt werden. Die Erweiterung der Daten erweckt den Produktberater schließlich erst zum Leben. Denn dadurch erhält der Kunde genug Auswahloptionen und die Features helfen ihm wirklich weiter.

Mehr dazu, wie du mithilfe von Personalisierung Retouren vermeiden kannst, erfährst du in unserem Blogartikel zu diesem Thema.

Data Enrichment unterstützt dich auch dabei, Out-of-Stock zu vermeiden, indem die Lagerreichweite basierend auf Faktoren wie der aktuellen Lagermenge sowie dem historischen Bestell- und Retourenverhalten ermittelt wird. Dadurch kannst du bestimmte Produkte, die nicht rechtzeitig ausgeliefert werden könnten, im Shop ausblenden.

Auch Ladenhüter kannst du mithilfe von Data Enrichment identifizieren. Somit kannst du den Abverkauf dieser Produkte vorantreiben und Lagerstau vermeiden.

Data Enrichment ermöglicht dir des Weiteren, margenstarke Produkte zu identifizieren und damit deine Verkäufe zu maximieren. Hierfür müssen deine Daten z. B. um Informationen wie den Deckungsbeitrag des Produkts, die Marketingkosten oder transaktionale Kosten angereichert sein.

Berücksichtige außerdem die Interessen deiner Shopbesucher und gehe mit 1:1-Personalisierung auf jeden einzelnen Kunden gezielt ein. Anhand bisheriger Transaktionen und Interessen lassen sich Kunden segmentieren oder ganz individuell gezielt ansprechen. Nutze die angereicherten Daten beispielsweise im E-Mail-Marketing, um Newsletter stärker zu personalisieren. Statt lediglich eine persönliche Anrede mit dem Vornamen einzusetzen, kannst du sogar den gesamten Inhalt der E-Mail individuell gestalten, etwa mit Empfehlungen zur Lieblingsmarke, den bevorzugten Farben oder Styles. Ebenso lassen sich Informationen zu den Interessen deiner Kunden für Recommendations im Online Shop einsetzen. So steigerst du die durchschnittliche Bestellhöhe und die Umsätze.

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Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie du die Produktdaten im Online Shop an die Bedürfnisse und Pain Points deiner Kunden anpassen sowie den Produktdatenfeed aufbereiten und anreichern kannst, um mithilfe dieser Art der Datenanreicherung z. B. die Suche zu optimieren oder passende Empfehlungen in deinem Shop auszuspielen, legen wir dir unsere Blogartikel zu diesen Themen ans Herz.

Unterstützung in Sachen Data Enrichment

Unterstützung beim Data Enrichment sowie in weiteren Themen rund um Datenmanagement, -infrastruktur und -administration erhältst du von verschiedenen Enrichment Services, die dich je nach Bedarf unterschiedlich stark unterstützen. So kannst du deine vorhandenen Daten z. B. an einen Service übergeben, der diese validiert und anschließend mit geeigneten Merkmalen anreichert. Auch gibt es verschiedene Softwareanbieter und Tools, welche dir beim Data Enrichment bestmöglich unter die Arme greifen. Dienstleister können dich zudem bei der kompletten Einführung von Data Enrichment in deinem Online Shop unterstützen und begleiten dich bei der Aufbereitung der vorhandenen Daten sowie der Einführung geeigneter Tools.

Zwei Anbieter, die auf Themen rund um Daten spezialisiert sind, möchten wir dir im Folgenden beispielhaft kurz vorstellen:

minubo ist ein Beispiel für eine schlüsselfertige All-in-one Business Intelligence Lösung, die speziell für den E-Commerce entwickelt wurde. Der Kern dieser Komplettlösung besteht darin, alle Daten, die verstreut im Unternehmen vorhanden sind, zusammenzubringen und dadurch Transparenz sowie eine gute Basis für holistische Entscheidungen und für die Weiterverarbeitung in Drittsystemen zu schaffen.

Als Digital Operations Platform bietet Actindo neben einem PIM-System zur Datenverwaltung und -steuerung auch einen sogenannten DataHub, der dafür sorgt, dass alle Daten reibungslos durch die verschiedenen Module und die externen IT-Systeme der Unternehmen fließen. Das flexible Datenmodell ermöglicht es dabei, komplexe und variierende Daten abzubilden, zu transformieren und an andere Module sowie externe Systeme zu übermitteln – und das vollständig automatisiert.

Fazit: Mit Data Enrichment holst du das Beste aus deinen Daten heraus

Die Kunden persönlich und individuell anzusprechen sowie für ein einzigartiges Einkaufserlebnis zu sorgen, kann für deinen Online Shop einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil darstellen. Data Enrichment unterstützt dich dabei, deine Datenbestände so anzureichern, dass du daraus Rückschlüsse auf die Interessen und Bedürfnisse deiner Besucher ziehen kannst. So kannst du die Kundenansprache konsequent danach ausrichten und zielgenaue Entscheidungen treffen. Die Datenanreicherung bringt darüber hinaus auch in anderen Bereichen große Vorteile mit sich – ob verringerte Retourenquoten, Vermeidung von Kaufabbrüchen und Lagerstau oder stärkerer Abverkauf von margenstarken Produkten – mit Data Enrichment holst du das Beste aus deinen Daten heraus. Um die Wirksamkeit deiner Maßnahmen dabei sicherzustellen, solltest du deine Kampagnen kontinuierlich optimieren.

Quelle: ¹ Accenture

Häufige Fragen zu Data Enrichment

Was ist Data Enrichment?

Als Data Enrichment bezeichnen wir das Zusammenführen neuer Daten aus Drittquellen in die eigene Datenbasis. Die Datenanreicherung besteht dabei aus den drei Aspekten Bereinigung, Erweiterung und Vervollständigung.

Warum sollte ich Data Enrichment im E-Commerce nutzen?

Data Enrichment bietet dir die Chance, deine Kunden besser zu verstehen, die Informationen in einen größeren Kontext zu setzen und zielgerichtete Entscheidungen basierend auf den angereicherten Daten zu treffen.

Welchen Herausforderungen sehen sich Unternehmen im Bereich Datenmanagement gegenüber?

Eine Herausforderung besteht z. B. darin, dass die vorhandenen Daten oft in isolierten Datensilos stecken und nicht verbunden sind. Außerdem fehlt häufig die benötigte Infrastruktur für die Zusammenführung der Daten. Auch widersprüchliche Kennzahlen, fehlendes Kundenverständnis sowie fehlende datengetriebene Prozesse können Probleme darstellen.

Was sind Voraussetzungen für die erfolgreiche Datenanreicherung?

Grundlegende Voraussetzung für Data Enrichment sind integrierte Daten in Form einer soliden und verlässlichen Datenbasis und somit eine Dateninfrastruktur, die als Ausgangspunkt für die Datenanreicherung dient.

Welche Anwendungsbeispiele gibt es für Data Enrichment?

Im Online Shop kannst du die Inhalte mithilfe der angereicherten Daten besonders individuell an den Besucher anpassen. So kannst du an seinen Interessen orientierte Anzeigen und Produktempfehlungen einspielen. Oder du steuerst das Kauf- und Besucherverhalten über den Abbau von Hürden im Checkout-Prozess, beispielsweise durch Voreinstellung der User-Präferenzen. Auch kannst du angereicherte Daten nutzen, um gezielt Retouren, Kaufabbrüche oder Lagerstau zu vermeiden sowie margenstarke Verkäufe zu maximieren.

Du möchtest mehr zum Thema erfahren und lernen, wie du das volle Potenzial deiner Daten ausschöpfen kannst?

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