Aus der Beschreibung der verschiedenen Kategorien lässt sich schnell erkennen, dass diese aufeinander aufbauen, d.h. eine Stufe nach der anderen genommen werden sollte. Insbesondere aus Sicht der Stammdaten sollte man mit einem „sauberen“ Stand starten, d.h. korrekte und stets aktualisierte Daten verwenden und Dubletten vermeiden oder bereinigen.
Nur auf einer guten Datenbasis lassen sich die weiteren Stufen sinnvoll aufbauen. Die Empfehlung ist daher, erst die Basisarbeit zu erledigen, anstatt mehrere Stufen auf einmal zu nehmen.
Personalisierung - Welchen Personalisierungsgrad benötige ich?
10.10.2024 09:02
Dies ist der zweite Teil der Blog-Serie zum Thema Personalisierung. Warum benötigt man Personalisierung? Zweck ist es, dem Nutzer ein maßgeschneidertes Angebot zu unterbreiten – möglichst genau die Inhalte anbieten, die ihn interessieren. Damit werden die Kundenbindung verbessert und die Konvertierungs-Raten (einen Interessenten zu einem Kunden machen) erhöht
Im ersten Teil der Serie habe ich die verschiedenen Personalisierungsansätze vorgestellt - von grundlegender bis hin zur Hyper-Personalisierung. In diesem Beitrag geht es nun darum zu bewerten, welchen Grad der Personalisierung ich erreichen möchte. Die höchste Stufe der Personalisierung ist nicht zwangsläufig das Ziel, da hierfür diverse (insbesondere auch technische) Voraussetzungen geschaffen und nachgehalten werden müssen, die Zeit, Geld und Fähigkeiten erfordern.
Welche Form der Personalisierung benötige ich?
Folgende Aspekte sollten bei der Bewertung, welchen Personalisierungsgrad man selbst erreichen möchte, berücksichtigt werden:
Eine zentrale Frage dreht sich um die Merkmale / Daten, anhand derer ich mein Angebot / meine Inhalte personalisieren möchte. Habe ich diese Informationen bereits oder habe ich eine Strategie, wie ich diese Daten ermitteln oder ggf. auch kaufen kann?
Auch hier empfiehlt es sich, erst einmal realistisch zu bleiben und lieber mit den durchgängig vorhandenen Daten zu starten. Erweiterungen und Verbesserungen können ohne Probleme in weiteren Umsetzungsphasen ergänzt werden.
Auf Basis der Merkmale können Segmente abgeleitet werden oder aber generell Regeln für die Darstellung von Inhalten oder Angeboten erstellt werden. Hier stellt sich die Frage, welchen Grad an Komplexität ich tatsächlich benötige und ob ich in der Lage bin, diese auf Dauer zu pflegen und an die Marktgegebenheiten anzupassen.
Bei den Regeln sollte man berücksichtigen, dass alle am Prozess Beteiligten diese auch verstehen und die Auswirkungen von Datenwerten abschätzen können. Je komplexer die Regeln sind, desto schwerer ist nachvollziehbar, was den einzelnen Kunden dann tatsächlich angezeigt wird. In stark regulierten Branchen kann dieser Punkt besonders relevant werden, da für eine Veröffentlichung von Inhalten entsprechende Freigaben erforderlich sind und Prüfer gewöhnlich sowohl Inhalt als auch Kontext in allen Variationen nachvollziehen wollen.
Neben dem Regelwerk werden auch die entsprechenden Inhalte und Angebote benötigt. Insbesondere die Erstellung von Content ist ein entscheidender Faktor. Kann ich genügend Inhalte bereitstellen – genügend, so dass sich Regeln sinnvoll erstellen lassen und auch immer neuer / anderer passender Inhalt angezeigt werden kann? Bin ich in der Lage, Inhalte in verschiedenen Tonalitäten zur Verfügung zu stellen oder kann ich diese generieren?
Dieser Punkt wird gerne unterschätzt. Zum einen muss eine Grundmenge an Content vorhanden sein, um ein gewisses Volumen für eine Personalisierung zur Verfügung zu haben. Zum anderen muss bei Bedarf auch Inhalt in verschiedenen Facetten erzeugt werden, wenn man Segment- oder Persona-gerecht Inhalte ausliefern möchte. Hierbei können auch generative KI-Methoden eingesetzt werden.
Um Personalisierung zu implementieren, werden einige technische Systeme benötigt. Die Minimalanforderung ist ein CRM-System für die Bereitstellung von Kunden- / Benutzer-Daten sowie ein CMS-System für die Umsetzung der Webseite / des Portals. In diesem sehr einfachen Setup müssen die Personalisierungsregeln dann auf Ebene des CMS implementiert werden, während das CRM die für die Personalisierung verwendeten Benutzerdaten vorhalten muss. Für umfangreichere und dynamischere Personalisierungen kommen weitere Systeme ins Spiel: Customer Data Platform, Personalisierungs-Engines und Web Analytics Lösungen.
Die Strategie zum Thema Personalisierung sollte bestimmen, welche technischen Systeme tatsächlich benötigt werden. Für Lösungen in großen Konzernen, die auf dedizierte Plattformen setzen, gibt es häufig Produkte eines Anbieters, die ggf. schnell eingekauft werden. Solche Enterprise Lösungen verursachen hohe Kosten für Lizenzen sowie den Betrieb. Die Komplexität, ein solches Setup zu betreiben, sollte nicht unterschätzt werden.
In gewachsenen Systemlandschaften lassen sich auch gute Lösungen finden, in dem die vorhandenen Systeme mit individuellen Komponenten miteinander integriert werden.
Die Wirksamkeit von Personalisierungsmaßnahmen muss gemessen werden. Dazu werden Analytics Methoden verwendet, die die Interaktionen des Benutzers auf der Webseite erfassen. Bei entsprechend dynamischen Systemen können direkt Trigger ausgelöst werden, die für weitere individuelle Inhalte / Angebote sorgen. Die Bereitstellung dieser Interaktions-Daten ist auch für eine Offline-Analyse notwendig, um einen Rundumblick auf den Benutzer erzeugen zu können.
Der Bedarf an Dynamik sollte gut überlegt sein, da für die Umsetzung ggf. ein nicht unerheblicher technischer Aufwand notwendig ist. Überlegungen zur Zielgruppe sind dabei entscheidend: Wie lange hält sich ein Benutzer auf der Webseite in einer Sitzung auf, wie häufig kommt er wieder, wodurch werde seine Besuche initiiert, wie entscheidend ist die sofortige Platzierung neuer, personalisierte Inhalte / Angebote in einer Session, etc.
Diese Fragen werden sicherlich in den unterschiedlichen Szenarien anders beantwortet: im Online-Handel ist vermutlich eine hoch-dynamische Lösung sehr wirksam, während dies für ein Informationsportal für eine konservative Zielgruppe eher nicht notwendig ist.
Die nachfolgende Abbildung illustriert 2 verschiedene Szenarien für eine technische Systemarchitektur - sicherlich ein entscheidender Faktor bei der Bewertung des benötigten Budgets, der Zeit und Ressourcen. Und ebenso bestimmend dafür, welcher Grad an Personalisierung umsetzbar ist.
Auf der linken Seite ist eine Basis-Konfiguration dargestellt. Das Content Management System (CMS) verwaltet alle Inhalte und spielt diese als Webseiten oder Portale aus. Über die Verbindung zum User Management werden die Nutzer der Webseiten authentifiziert. Hier wird auch die Verknüpfung zum Customer Relationship Management (CRM) hergestellt und damit die Zuordnung zu einem dort hinterlegten Kunden. Das Web Analytics System dient der Nachverfolgung der Aktivitäten der Benutzer auf den verschiedenen Webseiten.
Mit diesem Systemaufbau lassen sich verschiedene Personalisierungsszenarien umsetzen. Zentrale Schaltstelle ist das CMS, das das Ausspielen der Inhalte steuert und entsprechend Regeln zur Personalisierung hinterlegt hat. Aus dem CRM fließen zum einen Stammdaten (beispielsweise für die persönliche Begrüßung oder die Darstellung ortsbezogener Inhalte) als auch Merkmale ("gehört zur Zielgruppe A", "interessiert sich für Thema X"), die für Personalisierungsregeln im CMS verwendet werden. Mit Hilfe des Web Analytics Systems werden die Aktivitäten auf den Webseiten aufgezeichnet, bei vorliegendem Consent dann auch tatsächlich Benutzer-bezogen. Diese Daten gilt es auszuwerten und münden dann in geänderten oder neuen Merkmalen der Kunden, die wiederum für die Personalisierung verwendet werden können.
Auf der rechten Seite ist eine mögliche Systemarchitektur dargestellt, die auf höhergradige Formen der Personalisierung abzielt. Die im Vergleich zur Basis Systemarchitektur auf der linken Seite hinzugekommenen Systeme sind in grüner Farbe dargestellt. Die Customer Data Platform (CDP) hat das Web Analytics System ersetzt (was technisch nicht zwingend so sein muss, aber zur Vereinfachung hier angenommen wurde). Das CDP sammelt alle Interaktionsdaten der Benutzer auf der Webseite, d.h. beispielsweise welche Inhalte angeschaut wurden, welche Buttons angeklickt und welche Funktionen genutzt wurden etc. Aus diesen Benutzerdaten werden entsprechende Profile abgeleitet, Segmentierungen vorgenommen und Auslöser für weitere Personalisierungsaktionen erzeugt.
Das Recommendation Engine (RE) System übernimmt die Kontrolle für die zu personalisierenden Inhalte. Hier sind nun die Regeln, Algorithmen und notwendigen Daten für die Personalisierung hinterlegt. Das Zusammenspiel zwischen der RE und dem CMS kann verschiedene Ausprägungen haben. So kann die RE beispielsweise das Segment übermitteln, Identifikatoren für auszuspielende Inhalte übermitteln oder auch vom CMS auszuwertende Bedingungen und Regeln übertragen.
An den Darstellungen von CDP und RE sind jeweils 2 Zahnrad-Icons dargestellt, die für den Einsatz von KI stehen. Im Kontext eines CDP kann KI zur Generierung von Erkenntnissen aus den Kunden-Interaktionsdaten gewonnen werden. CDP Systeme werden gewöhnlich nicht nur mit Daten aus dem Web gespeist sondern auch aus allen anderen Kanälen. Damit soll ein sogenanntes 360 Grad Bild des Kunden gewonnen werden. Im Zusammenhang mit der RE kann KI beispielsweise verwendet werden, um für den individuellen Kunden passende Inhalte zu generieren (u.a. Stichwort Tonalität).
Auf der rechten Seite ist eine mögliche Systemarchitektur dargestellt, die auf höhergradige Formen der Personalisierung abzielt. Die im Vergleich zur Basis Systemarchitektur auf der linken Seite hinzugekommenen Systeme sind in grüner Farbe dargestellt. Die Customer Data Platform (CDP) hat das Web Analytics System ersetzt (was technisch nicht zwingend so sein muss, aber zur Vereinfachung hier angenommen wurde). Das CDP sammelt alle Interaktionsdaten der Benutzer auf der Webseite, d.h. beispielsweise welche Inhalte angeschaut wurden, welche Buttons angeklickt und welche Funktionen genutzt wurden etc. Aus diesen Benutzerdaten werden entsprechende Profile abgeleitet, Segmentierungen vorgenommen und Auslöser für weitere Personalisierungsaktionen erzeugt.
Das Recommendation Engine (RE) System übernimmt die Kontrolle für die zu personalisierenden Inhalte. Hier sind nun die Regeln, Algorithmen und notwendigen Daten für die Personalisierung hinterlegt. Das Zusammenspiel zwischen der RE und dem CMS kann verschiedene Ausprägungen haben. So kann die RE beispielsweise das Segment übermitteln, Identifikatoren für auszuspielende Inhalte übermitteln oder auch vom CMS auszuwertende Bedingungen und Regeln übertragen.
An den Darstellungen von CDP und RE sind jeweils 2 Zahnrad-Icons dargestellt, die für den Einsatz von KI stehen. Im Kontext eines CDP kann KI zur Generierung von Erkenntnissen aus den Kunden-Interaktionsdaten gewonnen werden. CDP Systeme werden gewöhnlich nicht nur mit Daten aus dem Web gespeist sondern auch aus allen anderen Kanälen. Damit soll ein sogenanntes 360 Grad Bild des Kunden gewonnen werden. Im Zusammenhang mit der RE kann KI beispielsweise verwendet werden, um für den individuellen Kunden passende Inhalte zu generieren (u.a. Stichwort Tonalität).
Wofür benötige ich eine Personalisierungsstrategie?
Sie haben schon eine Idee, was Sie auf Ihren Webseiten personalisieren wollen? Sehr gut, die verschiedenen Varianten und Einflussfaktoren haben Sie kennengelernt, nun sollten Sie Entscheidungen treffen und den Rahmen für die Umsetzung der Maßnahmen in Form einer Personalisierungstrategie setzen. Themen wie Ziele und KPIs, eine Content Strategie sowie ein Umsetzungsplan sind Teil der Personalisierungsstrategie. Lesen Sie dazu mehr im kommenden Beitrag der Blog-Serie.
