Personalisierung im Verkauf: Vom Basislager bis zum Gipfel

Das Ziel eines jeden Unternehmens ist zunächst einmal das Umsatzwachstum. Ein gängiger Weg, über den Betreiber von E-Commerce-Websites oder Portalen zum Erfolg kommen, ist die Personalisierung der eigenen Seite. Wie kommt man hier aber vom Status Quo zum Gipfel der Conversion? Das erklärt Fabian Hans in seinem Beitrag.

Im Internet kursieren diverse Mythen und Beispiele über Conversion-Uplifts, die durch Personalisierung entstanden sind. Die Wahrheit ist jedoch: Personalisierung ist ein nie abgeschlossener Prozess, der verschiedene Ausprägungen hat und nicht automatisch zu unglaublichen Konversionsraten führt!

In diesem Prozess gibt es diverse Steine, die im Weg liegen und aus demselben geräumt werden müssen.

Die Steine im Weg…

Um Seiten effizient personalisieren zu können, müssen Sie schon in der Planung und erst recht bei der Umsetzung einiges beachteen. Ein solches Vorgehen kann und wird natürlich Ressourcen fressen. Schließlich gibt es viele Hürden auf dem Weg zu einer personalisierten Website, die am Ende gute Ergebnisse bringt: die Pflege und Aktualisierung der Maßnahmen gehört dazu, ebenso der richtige Umgang mit den gewonnenen Daten und dem Datenschutz, außerdem technische Herausforderungen wie CMS-Limitierungen und nicht zuletzt die Abneigung des Googlebot gegenüber personalisierten Seiten. Und das sind nur einige Beispiele.

Geht es in die Umsetzung, dann muss außerdem ein genaues Verständnis über das Verhalten der Nutzer vorliegen. Für jede Personalisierung bedarf es Daten, die dann durch Analysen geclustert und in sinnvollen Segmenten zusammengefasst werden. Neben diesen Analysen braucht es aber auch A/B-Tests, denn die Werte, Motive und Intentionen der Nutzer bleiben ansonsten immer ein Stück weit verborgen.

Später dürfen Sie das daraus gewonnene Wissen nicht zu offensichtlich – also nicht zu explizit für den Nutzer erkennbar – einsetzen. Denn fühlen sich Nutzer entlarvt oder verfolgt, weil die Seite sie besser zu kennen scheint als sie sich selbst, dann führt dies verständlicherweise zu Misstrauen und wird sich negativ auf die Conversion-Rate auswirken.

Es gilt, den richtigen Zeitpunkt in der Customer Journey zu finden, um „persönlich“ zu werden.

Es gilt, den richtigen Zeitpunkt in der Customer Journey zu finden, um „persönlich“ zu werden. Wenn der Nutzer zu früh mit personalisierten Inhalten angesprochen wird, dann wird dies eine gerade erst entstehende Beziehung schon im Ansatz zunichtemachen. Hier müssen Sie also genau überlegen, welches Segment mit welcher Granularität in welchem Schritt der Customer Journey angesprochen werden soll. Wenn die Nutzer schon loyale Kunden sind, dann lassen sich sehr granulare Segmente bilden und Menschen auch persönlich ansprechen. Dies ist für neue Nutzer in der „Awareness“-Phase hingegen nicht möglich. Aus diesem Nutzerverständnis folgt also die Taktik zur Optimierung.

Die Infrastruktur als Basislager

Dass es keine Bugs, technischen Probleme oder anderweitige Konversions-Hemmer auf der Seite geben sollte, ist das A&O. Ganz banal gesagt: Wenn z.B. die Bilder verpixelt sind oder interne Links ins Leere laufen, hilft eine Personalisierung auch nicht mehr. Der Nutzer wird entnervt aufgeben, ohne zu konvertieren.

Es ist also von zentraler Bedeutung, dass die Seite fehlerfrei funktioniert, die Standards und Normen erfüllt sind und die Nutzer nicht in ihrem gewohnten User-Verhalten gestört werden.

Die Basis geht jedoch noch einen Schritt weiter: Der Sozialpsychologe Fritz Heider beschriebt den „fundamentalen Attributionsfehler“ bei Menschen. Dieser Fehler besagt, dass Menschen dazu neigen, den Einfluss von persönlichen Merkmalen systematisch zu überschätzen und äußere situative Einflüsse zu unterschätzen. Vereinfacht gesagt schreibt man einer Person gerne Eigenschaften zu, die eher von den äußeren Umständen bedingt sind, als dass sie wirklich Teil ihrer Persönlichkeit sind.

Was passiert, wenn Personalisierung unter genau dieser Fehlannahme betrachtet wird? Der Kontext geht verloren! Bevor ein Unternehmen mit Personalisierung beginnt, sollte es zunächst die Seite auf das Verhalten hin optimiert haben, welches ihr Produkt oder Service an sich beim Kunden auslöst.

Denn Produkte und Marken befriedigen unterschiedliche Bedürfnisse und werden somit aus unterschiedlichen Motiven heraus gekauft. Die Bedürfnisse und Motive können von Produkt zu Produkt unterschiedlich stark ausgeprägt sein. Produkte werden mit einem rationalen oder emotionalen Involvement gekauft, welches unterschiedlich stark sein kann bzw. soll. Dieses Verhalten kann nach Zielgruppen und deren Erwartungshaltungen stark variieren. Darüber hinaus muss die Seite den Nutzer vom Anbieter überzeugen und zum Kauf motivieren.

Marken haben außerdem unterschiedliche Werte, mit denen sie ihre Zielgruppe ansprechen. Es müssen die richtigen Verhaltensmuster auf der Seite angewendet werden. Durch qualitative Marktforschung, wie z.B. User Experience Labs oder Nutzerbefragungen und Fokusgruppen, lassen sich das „Warum“ für ein Produkt und das Kaufverhalten auf der Seite herausstellen.

Der Weg zum Gipfel

Viele Anbieter versprechen, durch Predictive Analytics das Verhalten der Kunden vorherzusehen und somit eine individuelle Ansprache zu ermöglichen. Durch Buzzwords wie „AI“ und „Machine Learning“ lernen die Tools demnach selbstständig und machen Vorhersagen. Ob diese richtig waren und ob die richtige Variante ausgespielt wurde, bleibt allerdings oft unklar. Denn sollten sie falsch gewesen sein, dann wird der Algorithmus automatisch angepasst. Somit hat der Mensch eine Maschine geschaffen, welche Menschen besser versteht als sie sich selbst – so jedenfalls scheint es.

Personalisierungsmaßnamen lassen sich anhand diverser Parameter wie Interessen, der Besuchs-Historie durch Cookie-Daten, interne Suchanfragen, Intensität der Interaktion, dem Verhalten, den Geodaten oder anhand der Tageszeit festlegen. Zusammengefasst lässt sich lediglich bestimmen, wer, was, wann und wo zu sehen bekommt. Ob diese Aussteuerung dann zum Erfolg führt, muss getestet werden.

Personalisierung funktioniert nicht ohne menschliche Kontrolle und die Frage nach dem „Warum“. Das Warum lässt sich wiederum nur durch weitere Recherchen oder z.B. User Experience Tests ergründen. Mit der Antwort auf diese Frage lassen sich dann die Strategien und Segmente definieren und die Algorithmen steuern.

Das Warum als Sicherungsleine

Warum sind Nutzer auf der Seite? Ist doch klar: Im Shop sind sie, um etwas zu kaufen… oder? Nein, die Realität ist eine andere. Es gibt verschiedene Intentionen, die ein Nutzer auf einer Seite haben kann und diese bringen unterschiedliche Informationsbedürfnisse mit sich.

Keine Kaufintention:

• Als Ausgleich: Der Nutzer möchte nur Stöbern, aus Spaß oder um Inspiration zu erhalten.
• Um z.B. Produkt-Wunschträume zu erfüllen, wenn man sich das Produkt lange herbeisehnt, aber noch nicht leisten kann.

Ungeplantes Kaufverhalten:

• Stöbern aus Spaß und um Inspiration zu erhalten und zufällig ein Produkt finden, das passt.

Geplanter Kauf:

• Informieren, um die richtige Entscheidung zu treffen.
• Kaufen, aber den besten Preis erzielen.

Nutzer müssen zudem nicht zwingend für sich selbst einkaufen, sondern können auch für andere Personen (z.B. für Geschenke oder im Auftrag) auf Ihrer Seite sein. Je nach Branche gibt es unterschiedliche Verhaltensweisen, die beachtet werden müssen. Im Fashion-Bereich ist z.B. bekannt, dass Frauen oft Modeartikel für ihre Männer einkaufen. Wenn Männer mal Mode kaufen, dann ist das Verhalten ein völlig anderes als bei Frauen. Es auch unklar, ob der Nutzer am Bildschirm wirklich der ist, der er in den Daten zu sein scheint – oder ob beispielsweise jemand den Laptop des Partners zum Bestellen nutzt.

Personalisierung wird auch durch Predictive Analytics nicht hundertprozentig die Intentionen oder Motive des Nutzers ansprechen können.

Personalisierung wird auch durch Predictive Analytics nicht hundertprozentig die Intentionen oder Motive des Nutzers ansprechen können. Diese Intentionen lassen sich von keinem Algorithmus erfassen, können aber das Bild in alle Richtungen verzerren. Um das Bild wieder zu korrigieren, müssen die Daten mit Wissen über Produkt, Markt und Marke interpretiert werden. Dieses Wissen muss eine empathische Marktforschung schaffen.

Die Herausforderung bleibt es immer, bei Nutzern, die keine Kaufintention haben, einen Kauf auszulösen. Predictive Analytics bietet sich an, wenn man schon sehr feine Segmente gebildet hat und diese granularer werden sollen.

Über Umwege zum Ziel: Customization

Nicht immer ist der direkte Weg auch der einfachste. Es macht durchaus Sinn, sich nicht die steilste Wand am Berg zu suchen, sondern einen Weg einzuschlagen, der mit weniger Steigung zum Ziel führt. Personalisierung kann hier zu aufwändig sein und nicht jedes Unternehmen kann sich das leisten. Wenn die eigene Internetseite aber trotzdem individuelle Bedürfnisse mit den richtigen Informationen ansprechen soll, ist „Customization“ ein möglicher Mittelweg. Hierbei wird die Seite und deren Infrastruktur direkt durch die Nutzer verändert.

Customization lässt sich von der Personalisierung abgrenzen, da sich Nutzer bewusst oder unbewusst in bestimmte Kategorien einordnen, indem sie selbst eine Auswahl auf der Seite treffen. Ist diese erste Auswahl getroffen, lässt sich die Seite an die Bedürfnisse anpassen. Häufig werden diese Maßnahmen auch mit Overlays ausgesteuert. In diesen Overlays finden sich z.B. Fragen zum Kontext der Bestellung, um Informationslücken zu schließen. Overlays sollten jedoch sparsam eingesetzt werden, da sie schnell werblich wirken und den Nutzer in seinem Flow durch die Seite stören können.

Andere Elemente, wie z.B. die Navigation, der Filter oder der Call-to-Action, bieten sich eher an, um die Nutzerintention zu verstehen und den Nutzer im Hinblick auf seine Bedürfnisse anzusprechen. Die Navigation oder der Filter kann z.B. in einen nutzerrelevanten Kontext gesetzt werden.

Reiseanbieter bieten dann beispielsweise keine Hotelzimmer in bestimmten Urlaubsregionen mehr an, sondern lassen die Nutzer über andere Kategorien navigieren. Beispiele sind hier der Familienurlaub, die Klassenfahrt, die Städtereise oder Hochzeitsreisen statt Reisen auf die Malediven, an die Ostsee oder nach Berlin.

Kleidung kann z. B nach Anlässen wie „Alltag“, „Wochenende“, „Party“ oder „festlich“ sowie „Arbeitskleidung“ sortiert werden. Die Produktargumentation lässt sich dann auf den Kontext anpassen.

Die Nutzer segmentieren sich also selbst und die Angebote werden mit den richtigen den passenden Inhalten sowie den richtigen Vorteilen ergänzt.

Check24 bietet z.B. die Möglichkeit, dass die Nutzer erst auswählen, welchen Urlaub sie suchen (Meer & Strand, Sehenswürdigkeiten, Natur) und dann wird die Frage beantwortet, wie weit der Nutzer im Urlaub weg möchte. Darauf folgt die Auswahl der Umgebung sowie der Hotelatmosphäre etc. In diesem Beispiel werden bis zu sieben Fragen gestellt. Es gilt hier, genau zu tracken, wie viele Klicks man den Nutzern zumuten kann, ohne dass sie abspringen und der Vorteil verloren geht.

Letztendlich funktioniert die Auswahl hier wie ein Filter, der durch Bilder bedient werden kann. Die Auswahl über Bilder anzubieten macht Sinn, da ein Urlaub sehr emotional behaftet sein kann. Die Nutzer sind auf der Suche, um ihren Traum zu verwirklichen und sie buchen möglicherwiese als Belohnung für sich selbst.

Erheben Sie diese Daten, dann können Sie hieraus später granulare Segmente erstellen, die sich im Personalisierungsprozess auszahlen. Die Seite wird so praktisch zu einer Nutzerbefragung, die sich auch positiv auf die User Experience auswirkt – allerdings nur, wenn die Umsetzung wirklich gut ist.

Eigenständige CTA kurz vor dem Gipfelkreuz

Ein weiterer Ansatz, um die Nutzerintention auf einer Seite zu erfassen, ist die Handlungsaufforderung auf den verschiedenen Seiten – je nach Kontext – zu unterscheiden. Tests haben gezeigt, dass die Umsätze steigen, wenn die Call to Actions an den Kontext der jeweiligen Seite angepasst sind.

Auf Content-Seiten, wie beispielsweise Unternehmensblogs, steigen Nutzer häufig mit einer Informatinsintention über sehr spezifische („Longtail“) Kewords ein. Wird hier der Button „Mehr erfahren“ genutzt, hat dies höhere Klickraten zur Folge. Der Button „Jetzt kaufen“ funktioniert in diesem Umfeld deutlich schlechter. Dies ist damit begründet, dass der Button „Jetzt kaufen“ gegen die Informationsintention der Nutzer auf Content-Seiten steht. Der Button „Mehr erfahren“ greift diese Intention jedoch auf und kann die Nutzer somit zielführend weiterleiten.

Nutzer haben ein Bedürfnis nach konsistentem Verhalten und zeigen Reaktanz, wenn sie nicht kaufen möchten. Daher müssen sie langsam an das Thema herangeführt werden. Buttons wie „Mehr erfahren“ oder „Weiterlesen“ appellieren an diese Informationsintention. Die Kaufintention lässt sich auf anderen Unterseiten durch „Zum Angebot“ oder „Jetzt kaufen“ abgreifen. „Jetzt entdecken“ oder „Stöbern“ lassen auf eine Ausgleichs- und Spaßintention schließen.

Customization bietet einen guten Einstieg, um dann später mit diesen Daten eine genauere Personalisierung anzugehen.

Fakt ist, dass die Segmente zur Personalisierung erst einmal definiert werden müssen – und sich dann durch weitere Daten enger ziehen lassen. So erhalten Sie klar abgrenzbare Segmente, die Sie weiter optimieren können.

Customization bietet einen guten Einstieg, um dann später mit diesen Daten eine genauere Personalisierung anzugehen.

Zusammenfassung: Endlich am Gipfel

Erst muss die Basis der Seite stehen und das Produkt muss praktisch zum Magneten werden. Haben Sie die Seite anhand von Best Practices richtig für den Kauf-Kontext und das Verhalten, welches das Produkt auslöst, optimiert, kann es weitergehen.

Hier bieten sich zunächst A/B-Tests und User-Experience-Optimierungen an, um die Seite auf das nächste Level zu heben. Währenddessen folgt auch schon eine erste grobe Segmentierung. Da die Nutzerintention auch hier immer noch im Verborgenen bleibt, müssen die Nutzer durch bestimmte Elemente in die richtige Richtung bewegt werden.

Dann lässt sich die Seite auf diese Bedürfnisse hin anpassen. Diese Segmente können langfristig durch Personalisierung granularer unterteilt werden. Dann erst kann mit Predictive Analytics tiefer analysiert werden. Richtungsweisend ist dabei, die Intention der Nutzer auf den Kauf zu lenken – und zwar so, dass sie immer in ihrer aktuellen Situation abgeholt werden.

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Dieser Artikel gehört zu: UPLOAD Magazin 57

Es reicht bekanntlich nicht, ein gutes Angebot zu haben, man muss es auch verkaufen können. Darum dreht es sich in dieser Ausgabe in vier Beiträgen. Wir schauen uns an, was es mit „Social Selling“ via LinkedIn und Xing auf sich hat, was es bei der Personalisierung zu beachten gibt, wie man mit dem Prinzip des „Activity Based Selling“ zum zufriedeneren Verkäufer wird und wie wichtig Produktdaten im E-Commerce sind. Plus: Ein weiterer Beitrag stellt mit „Topic Clustern“ ein aktuelles Thema der Suchmaschinen-Optimierung vor und wir haben mit tickaroo einen neuen Startup-Steckbrief für Sie.

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