PERSONALISIERUNG DES WEBSHOP

Webshop-Personalisierung

Webshop-Personalisierung ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Webshops geworden. Es gibt verschiedene Arten von Empfehlungen, die in verschiedenen Bereichen des Online-Shops veröffentlicht werden. "Klassische" Empfehlungen werden normalerweise auf Produktseiten angezeigt, häufig mit Untertiteln wie "Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, haben auch gekauft" oder "Sie könnten auch interessiert sein". Diese Empfehlungen stammen normalerweise aus der Webshop-Lösung selbst und weisen normalerweise eine geringe Conversion auf, da sie für den Besucher weniger relevant sind.

"Erweiterte Empfehlungen" sind solche, die auf das Verhalten des Benutzers und gegebenenfalls auf seine Kaufhistorie zugeschnitten sind. Diese Empfehlungen werden beispielsweise in einem separaten Webshop-Bereich, „Meine Shop-Umgebung“ oder in der Reihenfolge der auf einer Listerseite angezeigten Produkte in voreingestellten Filtern dargestellt. Anmelden und / oder Cookies machen dies möglich. Diese Form der Personalisierung bietet dem Benutzer keine allgemeinen, sondern personalisierte Vorschläge. Neben empfohlenen Produkten können auch personalisierte Banner und Werbeaktionen angezeigt werden, die beispielsweise auf einem in Google eingegebenen Suchbegriff basieren. Nicht nur Produkte, sondern auch Kategorien, Kataloge, Autoren (in Buchhandlungen) usw. können personalisiert werden. Als ultimatives Ziel streben Webshop-Personalisierungslösungen eine vollständige Personalisierung des Online-Shops an, die personalisierte Navigation, Werbung, Preise, E-Mails und andere Nachrichten umfasst.

Bei Verwendung von Online Personalisierung, dann mit einem Kundendatensystem verbinden oder Kundendatenplattform wesentlich.

PERSONALISIERUNGSTECHNIK

Die Webshop-Personalisierungstechnologie ist ein lebhaftes Forschungsgebiet. Hunderte von Forschern entwickeln unermüdlich neue Theorien und Methoden zur Entwicklung verbesserter Empfehlungsalgorithmen. Das Hauptziel der Personalisierung ist die Steigerung des Umsatzes des Webshops (oder des Gewinns). Die Herausforderung besteht also darin, Produkte zu empfehlen, die für den Benutzer relevant sind und tatsächlich angezeigt und gekauft werden, während gleichzeitig ein Down-Selling vermieden wird, indem Ersatzprodukte zu günstigeren Preisen empfohlen werden.

Viele Webshops haben mittlerweile Hunderttausende, oft sogar Millionen verschiedener Produkte im Sortiment. Aus dieser gigantischen Menge möchten wir dem Kunden die am besten geeignete und relevanteste Empfehlung präsentieren. Darüber hinaus kommt es aufgrund der Vielzahl von Sonderangeboten, Änderungen in der Auswahl und den Preisen dazu, dass gute Empfehlungen bereits kurz nach dem Erlernen veraltet sind. Eine gute Personalisierungstechnologie muss daher in einem sehr dynamischen Umfeld agieren können. Damit haben wir die wichtigste Herausforderung der Personalisierungstechnologie im Blick, die Fähigkeit, adaptives Verhalten anzuzeigen.

TRAPS?

Was sind die Schwächen der Webshop-Personalisierungstechnologie?

Die Webshop-Personalisierungstechnologie wird oft fälschlicherweise als klassisches Data Mining angesehen. Viele Data Mining-Anbieter konzentrieren sich aufgrund des Fehlens einer eigenen Empfehlungs-Engine auf Clustering-Techniken. Dies reduziert das Thema Personalisierung auf eine statistische Analyse und Modellierung des Benutzerverhaltens. Dies verdient eine kritische Betrachtung, da es nicht alle Facetten einer reinen Verhaltensanalyse abdeckt:

1. Der Effekt der Personalisierung wurde nicht berücksichtigt: Wenn der Benutzer wahrscheinlich ein bestimmtes Produkt mit hoher Wahrscheinlichkeit betrachten würde, wozu sollte er es empfehlen? Wäre es nicht sinnvoller, ein Produkt zu empfehlen, das das Benutzerverhalten ändert?


2. Personalisierung verstärkt sich selbst: Wenn nur frühere „beste“ Empfehlungen angezeigt werden, besteht das Risiko, dass sie sich selbst verstärken, selbst wenn bessere Alternativen existieren. Sollten nicht neue Empfehlungen ausprobiert werden?


3. Änderungen des Benutzerverhaltens: Auch wenn das vorherige Benutzerverhalten perfekt modelliert wurde, bleibt die Frage, was passieren wird, wenn sich das Verhalten der Benutzer aufgrund von Angeboten, Sortimentsänderungen usw. innerhalb des Webshops plötzlich ändert. Wäre es nicht besser, wenn die Personalisierungstechnologie kontinuierlich lernen und sich flexibel an das Verhalten neuer Benutzer anpassen könnte?

Zusammenspiel von Daten, Analyse und Aktion!

Durch das Sammeln von Kundendaten und Kundenverhalten beispielsweise in einer Kundendatenplattform oder einem CDP können Kundenprofile ganz einfach erstellt werden. Jeder Kunde hat viele Eigenschaften, die ihn einzigartig machen. Auf diese Weise können Kunden einzeln angesprochen, aber auch in bestimmten Kundensegmenten (Zielgruppen) zusammengefasst werden. Mit diesen Segmenten können separate Kampagnen sowohl in der Webshop-Personalisierung als auch darüber hinaus eingerichtet werden, z. B. in sozialen Medien, Google Adds, E-Mail-Marketing usw. Datengesteuertes Marketing Wir nennen diesen Ansatz. Es gibt viele Möglichkeiten und noch mehr Lösungen. Wir helfen Ihnen gerne weiter!

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