Intelligente E-Commerce-Personalisierung für Händler

Produktempfehlungen sind nur eine von vielen Personalisierungsoptionen. Bei korrekter Anwendung helfen die neuesten Techniken, die Konversionsrate im Handumdrehen um fünf bis sieben Prozent zu erhöhen. Näher ins Detail geht Marc Bohnes, Product Management Director bei Episerver (bald Optimizely).

Marc Bohnes ist Product Development bei Episerver, einem weltweit agierenden Anbieter von Lösungen für digitale Erlebnisse. Nach der Übernahme der Experience-Optimization-Plattform Optimizely im Oktober 2020 soll künftig dieser Name für das gesamte Unternehmen verwendet werden.

Es ist mittlerweile anerkannt, dass aus Besuchern, die mit personalisierten Produktempfehlungen auf einer Website angesprochen werden, häufiger Kunden werden, dass diese mehr kaufen und einen höheren durchschnittlichen Bestellwert haben als Besucher, die nicht persönlich angesprochen werden. Click-Through-Rates von acht bis 25 Prozent sind keine Seltenheit.

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Auf der einfachsten Ebene wählt eine gute Recommendation Engine personalisierte Produktempfehlungen aus, die für den einzelnen Besucher am relevantesten sind, und zeigt diese an. Dieses Verfahren verbessert die Auffindbarkeit der Produkte: Es werden automatisch Produkte präsentiert, von denen der Besucher nicht wusste, dass sie für ihn interessant sind, bevor sie angezeigt wurden.

Vor allem für Produktseiten mit umfangreichen Produktkatalogen ist der Aspekt der Auffindbarkeit von besonderer Bedeutung. Das gilt nicht zuletzt für Mode- oder Bekleidungs-Websites. Denn hier haben Besucher nicht selten nur eine vage Vorstellung von den Produkten, die sie suchen.

Verschenktes Potenzial

Recommendation Engines bieten Besuchern eine vielfältigere Customer Journey, die letztendlich die Kundenbindung und den Customer-Lifetime-Value verbessert. Für die Händler entstehen messbare Umsatzsteigerungen. Umfangreiche Studien zeigen jedoch, dass Händler nur bei ca. 40 Prozent ihrer gesamten On-Site-Shopping-Sessions Personalisierungslösungen verwenden. Händler, die stärker investiert haben und bei mehr als 80 Prozent aller Einkaufssitzungen irgendeine Art von Personalisierung nutzen, konnten ihren Umsatz durchschnittlich um über 10 Prozent, in manchen Fällen sogar um bis zu 20 Prozent steigern.

Mängel der Segmentierung

Manche Händler erstellen Verhaltensprofile, indem sie die Besucher in einfache Segmente einteilen. Produktempfehlungen und Personalisierungslösungen werden dann nach den jeweiligen Segmenten organisiert. Bei dieser Art der Segmentierung bleibt die Ausrichtung ungenau. Deshalb werden hierdurch in der Regel nicht die besten Ergebnisse erzielt.

Multivariante Tests weisen dieselbe Unzulänglichkeit auf. Sie zeigen Produkte mit mehreren Varianten an, um allmählich herauszuarbeiten, welche Produkte zu einem bestimmten Zeitpunkt am besten angezeigt werden sollten. Dieses System ist jedoch nicht in der Lage, jedem Besucher eine personalisierte Lösung zu bieten.

Individueller Zuschnitt des Erlebnisses

Um eine möglichst große Wirkung zu erzielen, müssen die individuellen Profile auf jeden einzelnen Besucher einer Website passgenau zugeschnitten sein. Jedes Profil sollte einmalig sein. Zwecks Verbesserung der Relevanz der dort empfohlenen Produkte sollte es darüber hinaus ein lernfähiges System zur Erfassung der Besucheraktivität geben, das entsprechend reagiert und Besuchern auf sie zugeschnittene Produkte präsentiert. Nur auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass ein Produkt zum richtigen Zeitpunkt 1:1 auf eine Person abgestimmt ist.

Erklärtes Ziel: Zusätzliche Umsätze zu generieren

Personalisierung ist eine wichtige Navigationshilfe. Letztlich hilft die Personalisierung den Kunden dabei, schneller die Produkte zu finden, die sie kaufen möchten, was zu einem guten Kundenerlebnis beiträgt. Dies wiederum fördert die Konversion und die Kundenbindung. Der Schwerpunkt sollte jedoch direkt darauf liegen, inwieweit die Personalisierung den Umsatz steigern kann.

Durch entsprechende Leistungskennzahlen sollten die laufenden Verkaufsergebnisse jeder Website und jedes einzelnen Empfehlungs-Widgets auf der Seite überwacht werden, sofern mehrere verwendet werden. Verhaltensdaten entwickeln sich ständig weiter, deswegen ist es entscheidend, ständig zu überprüfen, wie viel Umsatz jeder Seitentyp generiert.

Das Engagement nicht aus den Augen verlieren

Es gilt nicht nur, die erzielten Umsätze zu überwachen. Vielmehr ist es auch wichtig zu verfolgen, wie stark das Engagement ist, das die Besucher im Hinblick auf die angezeigten Produkte an den Tag legen. Eine hohe Click-Through-Rate bei empfohlenen Produkten ist ein klares Indiz für die Relevanz der Produkte für den jeweiligen Besucher.

Die Kenngröße Click-to-Purchase gibt an, wie gut sich ein Produkt verkauft. Eine Click-to-Purchase-Rate unter 10 Prozent deutet möglicherweise darauf hin, dass ein anderer Faktor, beispielsweise der Preis, dem Verkauf im Wege steht.

Echte 1:1-Personalisierung

Personalisierung gibt es schon seit einer ganzen Weile. Wie gut sie allerdings wirkt und was sie leisten kann, ist sehr unterschiedlich. Häufig liegen die Leistungsunterschiede in der Technik selbst.

Viele Händler nutzen zwar bereits Personalisierungslösungen, aber nur wenige sind in der Lage, echte 1:1-Personalisierung zu leisten. Wird die eingesetzte Technologie nicht gut genug genutzt oder ist diese nicht ausreichend für das Surfverhalten auf den jeweiligen Websites konfiguriert, gehen Umsätze verloren. Genaues 1:1-Targeting zeigt dem richtigen Nutzer das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt an.

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