Personalisierung von Onlineshops in der Praxis

Im E-Commerce ist und bleibt Personalisierung eines der ganz großen Themen. Die zentrale Frage dabei: Wie kann es gelingen, die Oberfläche eines Onlineshops derart an den einzelnen Kunden anzupassen, dass dieser ein auf seine persönlichen Vorlieben und Bedürfnisse zugeschnittenes Einkaufserlebnis hat? In diesem Beitrag erklären wir, warum Personalisierung so überaus wichtig, aber längst nicht nur ein Thema für Big Player ist und welche Ansätze und Strategien es für die Personalisierung von Onlineshops gibt. Außerdem stellen wir zwei bewährte Lösungen für den Praxiseinsatz vor.

Was genau ist Personalisierung?

In gewisser Weise steht hinter allen Bemühungen um Personalisierung im E-Commerce die Absicht, im Onlineshopping das umzusetzen, was in einer klassischen Verkaufssituation zwischen Verkäufer und Kunde stattfindet. Denn im stationären Einzelhandel ermöglicht der persönliche Kontakt zu Beginn eine grobe und im Verlauf des Verkaufsgesprächs eine immer genauere Einschätzung des Kunden. Dementgegen ist der Kunde im E-Commerce zunächst stets ein Unbekannter. Es sei denn, der Betreiber des Shops setzt auf Personalisierung. Zu Zeiten von “Big Data” lassen sich nämlich auch im E-Commerce Ansprache und Angebot an die persönlichen Vorlieben, Bedürfnisse und Wünsche der Kunden anpassen. Das geschieht jeweils mithilfe von Algorithmen, die gigantische Datenmengen akkumulieren, strukturieren und auswerten. Nicht zuletzt werden dabei selbstlernende, datengetriebene Lösungen eingesetzt, die das Einkaufsverhalten von Kunden in Echtzeit beobachten, analysieren und gezielt beeinflussen können. In Orientierung an den erhobenen Daten und daraus gezogenen Schlüssen lassen sich beispielsweise Teile der Shopoberfläche anpassen, bestimmte Inhalte gezielt ausspielen (beziehungsweise zurückhalten) oder individuelle Angebote kalkulieren und anzeigen. Das ist Personalisierung im E-Commerce.

Funktioniert Personalisierung denn wirklich?

Wer online einkauft, wird immer wieder mit völlig unsinnigen Produktempfehlungen traktiert – und mag daher bezweifeln, dass Algorithmen tatsächlich in der Lage sind, Menschen zu “verstehen”. Aber ob und wie gut Personalisierung am Ende wirklich funktioniert, hängt vor allem von den eingesetzten Technologien und dem richtigen Umgang damit ab. Wie frappierend gut das Ganze funktionieren kann, zeigt Amazon besonders anschaulich. Der E-Commerce-Gigant hat neben dem Bereich “Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch” eine ganze Reihe von Maßnahmen zur Personalisierung der Präsentation seines geradezu unermesslichen Produktangebots durchgeführt – mit großem Erfolg. Laut einer Swirl Studie aus dem Jahr 2015 fühlen sich 56 % der Befragten von Amazon verstanden – während sich lediglich 25 % im stationären Einzelhandel verstanden fühlen. Demnach wäre mit den richtigen Technologien längst der Punkt erreichbar, an dem Onlineshops besser auf die Kundenwünsche eingehen können, als die Verkäufer im Ladengeschäft um die Ecke.

Aber Amazon ist als Vergleichsmaßstab schlecht geeignet. Immerhin geht hier die geballte Marktmacht mit einem geradezu allumfassenden Sortiment und einem riesigen, schnell wachsenden Bestand an Kundendaten einher, während von den Konzernstrategen bereits zu einem sehr frühen Zeitpunkt großer Wert auf Personalisierung gelegt worden ist. Schon deutlich überschaubarer ist da das Beispiel eBay. Hier wurden erst im vergangenen Jahr beherzte Schritte in Richtung Personalisierung der Oberfläche des Marktplatzes angekündigt und auf der Startseite auch bereits umgesetzt. Das deutete die Presse in entsprechenden Berichten als Versuch, das entstandene Defizit im Hinblick auf automatisierte individuelle Empfehlungen auszugleichen und dem weiteren Verlust von Marktanteilen entgegenzuwirken. Wird Personalisierung ein entscheidender Erfolgsfaktor?

Wie wichtig ist Personalisierung?

Die Nutzer haben ihrerseits großes Interesse an personalisierten Angeboten im Onlineshopping – insbesondere die jüngere Altersgruppe bis 35 Jahre, wie eine von Qubit durchgeführte Studie kürzlich bestätigt hat. Während in der Altersgruppe über 35 Jahren mit 37 % noch gut jeder Dritte Interesse an personalisierten Produktempfehlungen hat, ist es der Studie zufolge bei den Jüngeren mit 53 % bereits mehr als die Hälfte. Und es ist davon auszugehen, dass die künftige Entwicklung immer weiter in Richtung Personalisierung gehen wird. Eine weitere wichtige Beobachtung, die sich aus der Untersuchung ergibt: Online-Shoppern ist es mehrheitlich wichtiger, passende Produktvorschläge und guten Service zu bekommen, als immer wieder bei einem Händler einzukaufen, bei dem sie bereits Kunde sind. Das heißt: auch und gerade kleinere Shops, die es zunehmend schwer haben, sich gegen die Branchenriesen zu behaupten, können durch die richtigen Maßnahmen und Angebote Kunden gezielt ansprechen und für sich gewinnen. Zusammenfassend lässt sich festhalten: Personalisierung ist bereits jetzt enorm wichtig, wird in Zukunft vermutlich eine immer größere Rolle spielen – und kann für viele Onlineshops zum integralen Bestandteil ihrer langfristigen Überlebensstrategie werden.

Jeder Shop ist personalisierbar

Allgemeine Ausführungen über Personalisierung legen oftmals den Schluss nahe, entsprechende Maßnahmen seien ausschließlich für sehr große Akteure im E-Commerce möglich. Immerhin müssen ja große Datenmengen erhoben, um dann durch ausgereifte Systeme ausgewertet und in direkte Interaktion mit den Kunden übersetzt werden. Das klingt allerdings aufwendiger und vor allem teurer, als es tatsächlich ist.

Auch mittelgroße und sogar kleine Shops können mit der passenden Personalisierungs-Lösung sehr wirksam um die Gunst der Kunden buhlen und durch deren gezielte Ansprache signifikante Umsatzsteigerungen erzielen. In der Weiterentwicklung der großen Shopsysteme wird derzeit erkennbar mehr Wert auf die Integration von Funktionen für die Personalisierung von Teilen der Shopoberfläche gelegt, was wir unten noch am Beispiel von Shopware illustrieren werden. Zudem steht mit Nosto seit einiger Zeit eine sehr leistungsfähige, plattformunabhängige Lösung zur Verfügung, die ganz ohne Anschaffungskosten und laufende Gebühren auskommt. Auch hierauf gehen wir unten noch näher ein. Zunächst aber soll noch kurz beleuchtet werden, welche technischen Ansätze es grundsätzlich für die Personalisierung von Onlineshops in der Praxis gibt.

Wie funktioniert Personalisierung in der Praxis?

Einfachere Personalisierungs-Lösungen sortieren die Kunden anhand bestimmter Kriterien in spezielle Gruppen, deren Mitglieder dann an bestimmten Stellen im Shop abweichende Inhalte angezeigt bekommen. Ein sehr einfaches Beispiel hierfür wäre das ausschließliche Anzeigen von Herrenmode für Besucher und Damenmode Besucherinnen. Ein schon etwas komplexeres Beispiel aus dem Modebereich hat kürzlich Zalando geliefert. Der Branchenprimus hat laut aktuellen Meldungen sieben Kundengruppen definiert, um für deren Mitglieder jeweils die passenden Angebote für den jeweiligen Geschmack ausspielen zu können. Und auch die interessanten Namen dieser offenbar an bestimmten Stilen, Attitüden und Vorlieben orientierten Kundengruppen sind kolportiert worden: Happy Casuals, Fresh Families, Modern Mainstreamers, Hip Poppers, Street Snobs, Cultured Elite und Preppy Strivers. Es ist davon auszugehen, dass diese Gruppen in einem aufwendigen Prozess und unter Zuhilfenahme riesiger Datenmengen ausgearbeitet worden sind.

Komplexere Systeme für die Personalisierung bilden dagegen keine Gruppen mehr. Sie sind vielmehr in der Lage, Teile der Shopoberfläche und Produktvorschläge jeweils individuell an den einzelnen Kunden anzupassen, was dem Vorbild des persönlichen Kontakts zwischen Verkäufer und Kunde schon ein gutes Stück näher kommt. Ein selbstlernendes System, das mithilfe von Pop-ups, Produktvorschlägen, Rabattangeboten und anderem mehr mit dem Kunden interagiert, ist einerseits in der Lage, auf der Basis von erhobenen Daten Mutmaßungen in den Raum zu stellen und einen Kunden entsprechend zu “bedienen”. Und andererseits erkennt es auch, wann es mit seiner Ansprache daneben gelegen hat. Solche Fehlschläge gehen anschließend in die laufende Optimierung der Funktionsweise des Systems ein. Das ist angewandte Kybernetik.

Für eine derart leistungsfähige Art der Personalisierung werden große Mengen von Kundendaten benötigt, die mithilfe von Cookies, Registrierungsdaten, Social Media oder Webserver-Logdaten gesammelt und anhand der Identifizierung über die IP-Adresse zusammengeführt werden können. Mit externen Analysetools, die intelligente Verfahren wie Predictive Analytics einsetzen, lässt sich der Einkaufsweg des Kunden auch über mehrere Websites hinweg nachvollziehen, was weitreichende Erkenntnisse über dessen Interessen und Absichten in einem größeren Kontext ermöglicht. Vor dem Hintergrund solcher Datenbestände können die selbstlernenden Algorithmen die Inhalte des Shops mit der Zeit immer exakter auf den jeweiligen Nutzer zuschneiden – und zwar in Echtzeit.

Plattformunabhängige Personalisierung: Nosto

Die SaaS-Lösung Nosto kann bequem als Service gebucht werden und ermöglicht Personalisierung auf hohem Niveau zu geringen Kosten. In Echtzeit sorgt die intelligente Recommendation Engine dafür, das an den Bedürfnissen und Interessen des einzelnen Kunden orientierte Empfehlungen und Angebote ausgespielt werden. Mithilfe von verhaltensbasierten Pop-Ups können individuell zugeschnittene Inhalte genau zum richtigen Zeitpunkt platziert werden. Weitere Möglichkeiten für die gezielte Kundenansprache bieten sich mit personalisierter Facebook Werbung und individuell zugeschnittenem E-Mail-Marketing, während integrierte Analysetools den Erfolg der durchgeführten Maßnahmen sehr genau beobachten und laufend optimieren lassen.

Dabei ist Nosto dank seines stufenlosen Preismodells auch für kleinere Shops und Budgets erschwinglich, da für die Nutzung weder einmalige Lizenzkosten noch laufende Gebühren anfallen. Am Ende wird lediglich für tatsächlich durch Nosto generierte Umsätze eine Provision in Rechnung gestellt, so dass diese Lösung erst dann Kosten verursacht, wenn sie auch tatsächlich zu Kaufabschlüssen geführt hat.

Personalisierung für Shopware Nutzer: Customer Streams

Wer einen Shopware Onlineshop betreibt, kann seit der Version 5.3 bereits out-of-the-box mithilfe sogenannter Customer Streams personalisiert mit seinen Kunden interagieren – und zwar auch als Nutzer der kostenfreien Community Edition. Shopkunden können in Orientierung an ihrem jeweiligen Kaufverhalten durch dynamische Filter in Customer Streams zusammengefasst werden, damit ihnen künftig etwa über personalisierte Startseiten-Banner oder spezielle Gutscheine passende Angebote unterbreitet werden können. Auf diese Weise lassen sich sehr genau bestimmte Zielgruppen bestimmen und ansprechen – zum Beispiel alle Frauen, die im Frühjahr helle Turnschuhe gekauft haben. Die einmal eingerichteten Streams aktualisieren sich nach definierten Intervallen selbst. Diese Art der Gruppenbildung ist natürlich recht statisch und kann mit der kundenindividuellen Analyse und Ausspielung von Empfehlungen durch Nosto nicht mithalten. Aber als Personalisierungs-Tool, für das keinerlei zusätzliche Kosten anfallen, sind Customer Streams allemal eine gute Sache.

Fazit

Aus diesem kleinen Abriss zu Theorie und Praxis der Personalisierung im E-Commerce ergibt sich ein recht klares Bild: Erstens funktioniert die Personalisierung der Interaktion zwischen Shop und Kunde inzwischen sehr gut. Zweitens kommt Personalisierung eine ausgesprochen große Bedeutung zu – Tendenz steigend. Und drittens gibt es inzwischen für Shops aller Größenordnungen sehr leistungsfähige Lösungen für wirksame Personalisierungs-Maßnahmen.