In diesem Blog möchte ich von Zeit zu Zeit einige Themen und Aspekte des E-Commerce beleuchten und zum gemeinsamen Austausch und Brainstorming einladen - alternativ können Sie sich gerne auch einfach Impulse mitnehmen ...

2024-05-21

Personalisierung im E-Commerce: Techniken und Tools zur Datensammlung und -analyse für personalisierte Marketingkampagnen

Notwendigkeit der Personalisierung im E-Commerce
In der heutigen digitalen Landschaft ist die Personalisierung im E-Commerce nicht mehr nur ein „Nice-to-Have“, sondern eine essentielle Komponente zur Steigerung der Kundenbindung und Conversion-Rate. Durch den gezielten Einsatz von Techniken und Tools zur Datensammlung und -analyse können Online-Händler maßgeschneiderte Erlebnisse bieten, die die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden berücksichtigen. In diesem Beitrag beschäftige ich mich mit einer Auswahl der wichtigsten Techniken und Tools zur Datensammlung und -analyse und stelle erfolgreiche Personalisierungsstrategien vor, die signifikante Verbesserungen der Conversion-Rate bewirkt haben. Die Auflistung der einzelnen Techniken und Tools ist selbstverständlich nicht vollständig, sondern soll hier lediglich Impulse liefern. 

Techniken und Tools zur Datensammlung und -analyse

1. Web-Tracking und Cookies:
Beschreibung: Web-Tracking und Cookies sind grundlegende Methoden zur Sammlung von Nutzerdaten, die das Verfolgen von Website-Aktivitäten, wie besuchte Seiten, Verweildauer und Klickverhalten und viele wichtige andere KPI ermöglichen.
Beispiel-Tools: Google Analytics, Adobe Analytics.
Nutzen: Diese Daten helfen dabei, das Verhalten der Nutzer zu verstehen und personalisierte Inhalte basierend auf ihren Interessen anzubieten.

2. Nutzung von KI-Software:
Beschreibung: Künstliche Intelligenz (KI) wird eingesetzt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und personalisierte Erlebnisse in Echtzeit zu liefern.
Beispiel-Tools: Salesforce Einstein, Adobe Sensei, IBM Watson Commerce, Google Cloud AI, Microsoft Azure, Sentient Ascend, Dynamic Yield oder Algolia Recommend.
Nutzen: KI-Software kann das Verhalten der Nutzer analysieren und vorhersagen, um maßgeschneiderte Empfehlungen und Angebote zu erstellen, die auf individuellen Präferenzen und Vorhersagen basieren. Dieses Thema werden wir hier im Blog noch weiter ausführen und separate Beiträge veröffentlichen.

3. CRM-Systeme (Customer Relationship Management):
Beschreibung: CRM-Systeme speichern detaillierte Informationen über Kundeninteraktionen und -historie und Leben vom aktiven “anfüttern” mit individuellen Daten
Beispiel-Tools: Salesforce, HubSpot.
Nutzen: Durch die Integration von CRM-Daten können Unternehmen personalisierte Marketingkampagnen basierend auf dem bisherigen Verhalten und den Vorlieben der Kunden erstellen. Besonders spannend und monetarisierungsrelevant wird es hier, wenn die CRM-Systeme mit KI-Lösungen gekoppelt werden.

4. Behavioral Targeting:
Beschreibung: Diese Technik nutzt das Verhalten der Nutzer auf der Website, um personalisierte Inhalte und Angebote in Echtzeit anzuzeigen.
Beispiel-Tools: Dynamic Yield, Evergage.
Nutzen: Erhöht die Relevanz der Inhalte für den einzelnen Nutzer, was zu höheren Engagement- und Conversion-Raten führt.

5. Predictive Analytics und Machine Learning:
Beschreibung: Durch den Einsatz von Predictive Analytics und Machine Learning können zukünftige Verhaltensweisen und Bedürfnisse der Kunden prognostiziert werden.
Beispiel-Tools: IBM Watson, SAS Analytics.
Nutzen: Diese Technologien ermöglichen es, personalisierte Empfehlungen und Angebote zu erstellen, die auf individuellen Vorhersagen basieren.

Beispiele für erfolgreiche Personalisierungsstrategien und deren Auswirkungen auf die Conversion-Rate
Amazon: Personalisierte Produktempfehlungen:
Strategie: Amazon nutzt umfangreiche Datenanalyse und Machine Learning, um personalisierte Produktempfehlungen basierend auf dem bisherigen Kaufverhalten und den Suchanfragen der Nutzer anzuzeigen.
Auswirkung: Diese Strategie trägt maßgeblich zur Steigerung der Conversion-Rate und des durchschnittlichen Bestellwerts bei. Laut einer Studie generieren personalisierte Empfehlungen bis zu 35 % des gesamten Umsatzes von Amazon (Quelle: Evdelo) (Quelle: ArgoidRecSys) (Quelle: Recostream/GetResponse).

Netflix: Individuelle Inhaltempfehlungen:
Strategie: Netflix setzt auf ein fortschrittliches Empfehlungssystem, das auf dem bisherigen Sehverhalten, Bewertungen und Präferenzen basiert, um personalisierte Inhaltsvorschläge zu machen.
Auswirkung: Diese personalisierten Empfehlungen tragen dazu bei, dass die Nutzer länger auf der Plattform bleiben und häufiger Inhalte konsumieren, was die Kundenbindung und Zufriedenheit erheblich steigert.

Fazit
Die Personalisierung im E-Commerce ist ein leistungsstarkes Mittel, um die Kundenbindung zu stärken und die Conversion-Rate zu erhöhen. Durch den gezielten Einsatz von Techniken und Tools zur Datensammlung und -analyse können Online-Händler tiefere Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kunden gewinnen. Erfolgreiche Beispiele wie Amazon oder Netflix zeigen, wie maßgeschneiderte Erlebnisse und personalisierte Empfehlungen signifikante Umsatzsteigerungen und eine erhöhte Kundenzufriedenheit bewirken können. Es ist unerlässlich, ständig neue Strategien und Technologien zu erkunden und zu implementieren, um im wettbewerbsintensiven E-Commerce-Markt erfolgreich zu bleiben. Wie eingangs erwähnt, soll dieser nicht umfassende, kurze Anriss des Themas lediglich Impulse geben, die Sie individuell validieren sollten und für Ihre Geschäft adaptieren müssen.
Gerne unterstütze ich Sie bei Ihren Projekten.

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Quellen:
“Amazon’s recommendation algorithm drives 35% of its sales”, Evdelo.
“A Complete Study of Amazon’s Recommendation System”, Argoid.
“Amazon’s Product Recommendation System In 2021”, Recostream.