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Verlockende Angebote

Suche war gestern: Mit intelligenten Filtern und geschicktem Einsatz von Big Data präsentieren Online-Händler ihren Kunden eine passende, personalisierte Vorauswahl

Das eindrücklichste Beispiel für die Wirkungsmacht eines personalisierten Produktangebots ist Netflix. Ende der Neunzigerjahre als DVD-Verleihservice gegründet, konnte sich das Unternehmen schnell durch seine treffsicheren Filmempfehlungen von der Konkurrenz absetzen. Zudem geht Netflix mit einer für jeden Nutzer individuell generierten Startseite und der Einbeziehung von Social-Media-Impulsen ganzheitlich auf die Interessen und das Lebensgefühl der Abonnenten ein. Das Ziel: Die Kunden sollen finden, was sie sehen wollen – ohne aktiv danach suchen zu müssen.

Was Netflix für seine 75 Millionen Streaming-Kunden schafft, ist auch für die E-Commerce-Branche von besonderem Interesse. „Natürlich sind große Player wie Netflix, Facebook, Google und Spotify Vorbilder bei der Personalisierung“, bestätigt Moritz Hau, Deutschland-Chef von Zalando. Der Fashion-Händler treibt zurzeit die Individualisierung seines Angebots auf verschiedensten Ebenen voran. Dazu gehören die Personalisierung des Produktangebots ebenso wie die angezeigten ergänzenden Inhalte, korrespondierende Services und ein Shop-Einstieg, der sich am Fortschritt des Kunden innerhalb seiner Customer Journey orientiert. Selbst das Online-Marketing will Zalando künftig individuell auf den jeweiligen Kunden ausrichten. „Die Personalisierung hat eine große Bedeutung, wenn wir mit unserer Plattformstrategie erfolgreich sein wollen“, erklärt Moritz Hau. Denn wenn das Warenangebot von Zalando statt 150.000 Artikeln einmal mehrere Millionen Produkte umfasse, dann sei Personalisierung kein Luxus mehr, sondern schlichtweg Notwendigkeit. Denn innerhalb eines derart großen Angebots verliert die „normale“ Suchfunktion an Relevanz. Nur mit Filtern allein wird ein Kunde dann nicht mehr finden, was er sucht – und den Online-Shop vielleicht frustriert verlassen.

Im Moment bereitet sich Zalando auf die personalisierte Zukunft noch auf einem Nebenschauplatz vor: in dem individuell konfigurierbaren Feed unter „Mein Zalando“. Doch schon jetzt erkennt das Unternehmen klare Mehrwerte der individualisierten Kundenansprache: „Wir beobachten bei den Kunden, die unseren Feed nutzen, ein viel höheres Engagement. Sie bleiben länger auf den Produktseiten, sehen sich mehr an und kaufen auch eher“, berichtet Hau. Zudem seien aktive Feed-Nutzer loyalere Kunden, die im Durchschnitt mehr ausgeben.

Algorithmus mit einer menschlichen Komponente

Wie Netflix setzt auch Zalando auf eine Kombination aus einem algorithmischen Empfehlungsverfahren und menschlichem Input. „Das Thema Personalisierung wird von Zalando sehr gut umgesetzt“, bestätigt Dimitri Haußmann, Geschäftsführer des Technologieanbieters Shopboostr. Sein Unternehmen ermöglicht es Online-Händlern, ihren Kunden personalisierte Produkt-Feeds zu bieten und setzt dabei auf ein fragebogenbasiertes Verfahren. Damit soll auch online ein Beratungserlebnis wie beim stationären Einkauf möglich werden. „Wir sehen im Markt, dass die Kunden als Nutzer ihr Online-Einkaufserlebnis aktiv mitbestimmen möchten“, erklärt Haußmann. Um die Konsumenten dazu zu bringen, ihre Präferenzen mitzuteilen, sei es aber notwendig, den daraus resultierenden Mehrwert klar zu verdeutlichen. „Wenn Kunden einen Fragebogen ausfüllen und es passiert für sie nichts Erkennbares, dann ist für sie der betreffende Shop schnell erledigt. Doch wenn die Kunden wirklich treffsichere personalisierte Empfehlungen erhalten, sind sie auch gerne bereit, ihren Input dafür zu geben.“ Die Frage, ob automatisierte Verfahren oder persönlich kuratierte Angebote zu besseren Ergebnissen führen, macht Haußmann von der Größe des betreffenden Shops abhängig: „Bei großen Inspirations-Shops macht eine automatisierte Recommendation Engine auf jeden Fall Sinn, bei kleineren Nischen-Shops liegt eher der Kurationsgedanke nahe.“

Auch der Online-Buchhändler Buch.de setzt auf eine Mischung aus Recommendation Engine und menschlichem Sachverstand. „Neben den über Algorithmen generierten Empfehlungen, die zu einem vom Kunden angesehenen oder gekauften Titel passen, bieten wir unseren Kunden auch Buchhändlerempfehlungen an“, berichtet Thalia-Sprecherin Julia Hattrup. Durch die Zugehörigkeit zu der bundesweiten Buchhandelskette habe Buch.de die Möglichkeit, persönliche Empfehlungen von Buchhändlern in den Online-Kanal zu übertragen: Die Tipps stammen dabei aus einer Datenbank, in der Thalia-Buchhändler Titel aufgrund ihrer inhaltlichen Ähnlichkeit miteinander verknüpfen. Die passgenauen Tipps werden auch für das individuelle Newsletter-Marketing verwendet. „Grundsätzlich stellen wir fest, dass unsere Kunden personalisierte Angebote als Orientierung für den Einkauf nutzen“, beschreibt Hattrup vorsichtig den Einfluss der Online-Shop-Personalisierung auf die Geschäftsentwicklung. Konkrete Angaben zur Umsatzentwicklung oder Conversion liefert das zur Douglas Holding gehörende Unternehmen aber nicht.

Wo Automatisierung sinnvoll ist

Deutlich auskunftsfreudiger ist dagegen Mirjam van Oort, Director E-Commerce & Campaign Operations Europe beim amerikanischen Bürobedarfshändler Office Depot. Mit seinem europaweit aktiven Online-Shop Viking zählt das Unternehmen zu den Vorreitern bei der Personalisierung. Schon seit vielen Jahren setzt Viking auf maßgeschneiderte Newsletter, die Kunden mit passgenauen Angeboten und Rabatten ansprechen. Um jeweils 60 Prozent habe man die Öffnungs- und Klickrate steigern können, die korrespondierenden Käufe sogar um mehr als 300 Prozent, berichtet van Oort. Die beim Newsletter-Marketing gesammelte Erfahrung überträgt Viking seit zwei Jahren auch auf den kompletten Online-Shop. So zeigt das Unternehmen basierend auf der Kaufhistorie seinen Kunden einen individuell gestalteten Shop an. Das soll nicht nur die Wahrscheinlichkeit erneuter oder verwandter Käufe erhöhen, sondern die Kunden auch dazu animieren, in bisher nicht genutzten Produktkategorien fündig zu werden. So ist es Viking in Großbritannien mit speziellen Angeboten gelungen, immerhin fünf Prozent derjenigen, die bisher in bestimmten Sortimenten noch nicht bestellt haben, dazu zu bringen, erstmals in einer für sie neuen Kategorie einzukaufen. Auch bei der Platzierung von Anzeigen auf der Homepage setzt Viking auf Personalisierung, basierend auf dem bisherigen Kaufverhalten. Um bis zu 540 Prozent sei es daraufhin gelungen, die Einkaufswerte für den jeweiligen Kooperationspartner in der betreffenden Kategorie zu steigern. „Wir werden unser Engagement beim Thema Personalisierung weiter erhöhen“, kündigt van Oort an. „Unser Ziel ist es, noch genauer auf jeden Online-Shop-Besucher einzugehen und ihm ein einzigartiges und ganz auf ihn bezogenes Einkaufserlebnis zu bieten.“ Dafür will Viking im laufenden Jahr den Grad der Personalisierung auf allen Kundenendgeräten vereinheitlichen und auch Vorhersagefunktionen in seinen Shop integrieren. „Personalisierung wird weiterhin ein Leitgedanke für unsere kanalübergreifende Marketingstrategie sein und dazu beitragen, dass wir unsere langfristigen Umsatzziele erreichen und uns bei den Kunden durchsetzen“, so van Oort.

Ein Verfechter der von Viking stark genutzten automatisierten Personalisierung ist auch Michael Friedmann, Geschäftsführer des Technologieanbieters Yoochoose. Das Unternehmen hat neben algorithmisch erstellten Produktempfehlungen auch individualisierte Suchvorschläge und personalisierte Newsletter im Portfolio. „Personalisierung erleichtert es, Kunden langfristig an einen Online-Shop zu binden. Denn die Chance ist höher, dass ein Kunde als Erstes den Shop ansteuert, in dem er maßgeschneiderte Empfehlungen bekommt“, erklärt Friedmann. Damit die Automatisierung Schlagkraft entwickle, müsse allerdings das Profil des Shops stimmen. Zum einen dürften Shops nicht zu klein sein –, aber auch nicht zu groß: „Mindestens 1.000 Produkte im Shop und 100 Besucher pro Tag, das ist nach unseren Erfahrungen die Richtgröße, damit Personalisierung auch gut funktioniert. Bei einem Universal-Shop wie Amazon ist das Problem dann wieder eher, dass wegen des breiten Angebots und der vielfältigen Kaufhistorie der Kunden viele Störmöglichkeiten dabei sind.“ Daneben komme es bei der Personalisierung auch auf die jeweiligen Produktkategorien an. Im Modebereich seien Kundenhistorien besser nutzbar als im Elektroniksegment, in dem die Produktentwicklung von einem hohen Tempo geprägt sei. Und gehe es um private Investitionsgüter wie etwa Haushaltsgroßgeräte seien die Kundenanforderungen so vielfältig, dass ein digitaler Einkaufsratgeber in der Regel mehr Sinn ergebe als automatisierte Produktempfehlungen.

Mobile verstärkt Personalisierungstrend

Für die Zukunft setzt Yoochoose-Geschäftsführer Michael Friedmann auf Empfehlungen über unterschiedliche Item-Typen hinweg: also zum Beispiel die Anreicherung von Content-Portalen mit passenden Shopping-Produkten, aber auch Medieninhalten. „Der reine Produktverkauf wird immer schwieriger, deshalb werden wir in Zukunft mehr und mehr Cross-Empfehlungen sehen“, ist Friedmann überzeugt. Für seinen Kollegen Dimitri Haußmann von Shopboostr kommt dem Thema Mobile auch im Hinblick auf die Personalisierung entscheidende Bedeutung zu: „Wenn ich mir die Top-100-Apps anschaue, dann nutzen diese schon heute immer die persönlichen Bedürfnisse der Nutzer oder bieten einen individualisierten Feed.“ Es trete damit bei Mobile-Nutzern ein Gewöhnungseffekt ein, sodass Personalisierung auch im E-Commerce-Kontext immer stärke nachgefragt werde. Für individualisierte Angebote spreche zudem, dass die Suche auf mobilen Endgeräten deutlich schwieriger sei als im klassischen Online-Shop. Schützenhilfe erhält Haußmann für diese Einschätzung von Moritz Hau: „Im Bereich Apps sehen wir bei der Personalisierung sehr großes Potenzial“, erklärt der Zalando-Deutschland-Chef. Gerade Smartphones seien ein ganz persönliches Device, da sei die individuelle Ansprache entscheidend. Beim Thema Personalisierung dürfte es sich also mitnichten um eine Eintagsfliege handeln, sondern vielmehr um eine der prägenden Entwicklungslinien für den E-Commerce der nächsten Jahre.

Matthias Hell

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