Dienstag, November 13

Dekodierung der Motivation – der Schlüssel zu besserer Personalisierung

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Wie lange sind eigentlich 12 Monate? Ich meine in der Welt des Online-Marketings? Sie wissen schon: Der Ort, an welchem sich jeder Trend selbst überholt, bevor überhaupt bewiesen ist, ob er tragfähig / nicht tragfähig ist. Gestern noch Big Data, heute schon Personalisierung. Dabei hat Big Data doch bis heute keiner wirklich im Griff, oder? Falls doch, bitte ich um reichlich schriftliche Bekundungen, damit ich noch etwas lernen kann;-)

Mein Name ist Ronald Grimminger – ich beschäftige mich mit digitaler Strategie und digitaler Transformation. Und heute möchte ich mich tatsächlich und erneut mit dem Thema Personalisierung und Automatisierung im Online-Marketing derselben auseinandersetzen. Echt jetzt? Schon wieder? Ja. Schon wieder.

Traffic scheint für viele Website-Betreiber eigentlich nicht mehr das Problem zu sein. Im Gegenteil: Traffic kommt, qualifiziert ist er häufig nicht. Bei der Traffic-Beschaffung wird immer noch nach der verstaubten Methode „Spray and Pray“ (http://en.wikipedia.org/wiki/Spray_and_pray) gearbeitet:

Mit der größtmöglichen Schrotlinte einfach mal draufgehalten. Und der Hoffnung, dass man dabei schon die richtigen erwischt, ähm anspricht.

Es herrscht Wettbewerb um Keywords, Systeme überbieten sich gegenseitig – die Kontrolle geht dabei mehr oder weniger verloren. Dabei laute die eigentliche Aufgabe doch: Qualifizierten Traffic zu beschaffen, der die Chance für effiziente Conversions drastisch erhöht.

Personalisierung gilt in der Branche als der nächste Heilsbringer: an tatsächliche Erwartungen und Bedürfnisse angepasster Inhalt. Doch wundert sich das Pferd hier nicht, dass es von hinten aufgezäumt wird?

Ich glaube sehr wohl, dass Personalisierung im Grunde der richtige Weg dorthin ist, das Potenzial dieser Idee wird aber aber längst nicht ausgereizt. Der Kontext und die Auswertung der tatsächlichen Absicht eines Nutzer – die Dekodierung der Motivation – wird meistens außer Acht gelassen. Daher möchte ich nun den folgenden Fragen nachgehen:

  1. Wo findet Personalisierung heute eigentlich statt?
  2. Welche Stolperfallen können dabei auftreten?
  3. Welche negativen Folgen kann schlechte Personalisierung haben?
  4. Welche Benefits entstehen aus guter Personalisierung?
  5. Zukünftige Aufgaben

Am Ende gibt es noch ein schönes Beispiel, welches folgende Idee hat: Wie sieht ein Konzept aus, dass die Absicht eines Nutzers schon ab der Traffic-Quelle dekodiert und damit Traffic qualifiziert und effizientere Conversions zur Folge?

Automatisierte Personalisierung – für Fortgeschrittene

  • Welchen Mehrwert kann Personalisierung – abseits von effizienterer Traffic-Beschaffung – vor allem onsite schaffen?
  • Welchen Effekt hat eine optimale Passung schon am Start der Customer Journey – dem ersten Berührungspunkt (Touchpoint)?
  • Wie früh können Absicht und Motivationen dekodiert und im Fluss der Customer Journey genutzt werden?

 

1. Wo findet Personalisierung eigentlich heute statt?

Heute sieht man sich zwei grundsätzlichen Szenarien gegenüber gestellt: Der Nutzer ist unbekannte oder bekannt (anonymous/unknown und known).

Die Anzeige von personalisierten Inhalten kann dabei schon ab dem ersten Zeitpunkt, an welchen Daten gesammelt und mit Segmenten abgeglichen wurde, stattfinden. Also dann, wenn der Nutzer einen identifizierbaren, digitalen Fußabdruck hinterlässt, der mit bestimmten Attributen vergleichbar ist.

Man könnte diesen Umstand auch dem Prozess der Neukundengewinnung und der Bestandskundenpflege zuordnen. Hierbei ist es aber wichtig zu unterscheiden, dass ein dem System bekannte Nutzer (known) nicht automatisch ein Bestandskunde ist.

Neukundengewinnung:

  • Persönliche Daten
    Informationen aus Profilen und Beiträgen die verfasst, „geliked“ und kommentiert werden (Socials, andere Netzwerke)
  • Interessen-Tracking
    weitgehend automatisiertes Sammeln von Daten über Cookies, Browser-Daten und On-Site Behaviour.
  • Predictive Behavioural Targeting
    Voraussage und Einschätzung von Nutzerverhalten auf Basis von Online-Nutzungsdaten und Surf-Verhalten
  • Retargeting
    Versuch der passenden Ausspielung von Inhalten auf Basis bereits gesehener Inhalte (richtige Einschätzung des Surfverhaltens bzw. bekannter Daten)
  • Interessen gesteuerte Ziele
    Websites, welche die Absicht kennen und passende (Teil-)inhalte ausspielen
  • E-Commerce
    Cross-, Up- oder Smartselling im Kontext von On-Site Behaviour

Bestandskunden:

  • E-Commerce
    Cross-, Up- oder Smartselling im Kontext von bereits getätigten Bestellungen, gemerkten Artikeln, Retouren, Historie. Individuelle Angebote auf Landingpages oder Startseite (amazon.de)
  • Belohnungen
    Bonusvorteile oder Treueprogramme
  • Newsletter
    Beispielsweise auf Basis letzter Einkäufe oder an Interessen angepasste Inhalte (Profil- oder Feedback-Daten) oder Anlässe (Geburtstag, Jubiläum)

Die einzelnen Methoden finden teilweise in beiden Szenarien statt und werden effektiver, je mehr Informationen man bereits über den Kunden gesammelt hat.

Im Idealfall ist man als Unternehmen in der Lage, Daten aus allen Kanälen zusammenzuführen und damit in die Lage zu kommen, umfassende Profile von Nutzern und Nutzergruppen zu erstellen. Daraus lassen sich wiederum kohärente und passend personalisierte Maßnahmen zu ergreifen.

Wichtig dabei ist es jedoch, dass das „Mindset“’ des Nutzer eindeutig zu unterscheiden ist (Absicht oder Beweggrund für das Interesse). Denn mehr noch als diese Methode spielt vor allem das Umfeld – der Kontext – bei der Wirksamkeit von personalisierten Inhalten die entscheidende Rolle.

2. Vermeidung von Stolperfallen durch gute Vorbereitung

Aus Sicht des Anbieters ist die richtig ausgeführte Personalisierung Gold wert, denn sie hat direkte Auswirkung auf die Beziehung zum Kunden und damit natürlich auf den Umsatz. Entdeckt der Kunde einen für sich relevanten Wert, den nur dieser Anbieter bereit hält, kann dadurch sogar eine Differenzierung im Wettbewerb geschaffen werden.

Es geht also nicht nur darum, die nächstbeste Angebot zu machen. Der eigentliche Gewinn liegt in der Möglichkeit, den Kunden dauerhaft zu binden.

modomoto.de dient hier als gutes Beispiel für Bestandskundenpflege. Hat der Kunde einmal sein Profil angegeben oder eine Bestellung getätigt, kann modomoto aufgrund von Infos über retournierte Artikel, die Artikel die behalten wurden, immer konkretere Angebote machen. Der Anbieter wirkt hier wie ein persönlicher Mode-Berater, der unterschiedliche Absichten abfangen kann (Shopping-Unlust, gute / schelchte Beratung, besonderer Service, Stilsicherheit).

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Modomoto – ständige Weiterentwicklung perfekter Personalisierung

 

Achtung Datenschutz!

Eine Stolperfalle – gerade hierzulande – ist die Frage nach dem Umgang mit persönlichen Daten eines Kunden. Prüfen Sie im Vorfeld also unbedingt folgende Fragestellungen:

  • Wie viel müssen Nutzer von sich preis geben, damit Personalisierung überhaupt funktionieren kann?
  • Ist das ein Faktor, den Nutzer überhaupt beeinflussen können?
  • An welchen Stellen soll Personalisierung stattfinden?
  • Welche Vorteile/ Nachteile entstehen, was wird vernachlässigt?
  • Wie sehr kann Treffsicherheit garantiert werden (verschiedene Benutzer – verschiedene Devices)

3. Personalisierung hat auch Nachteile

Und das ist ein Grundproblem der Personalisierung: Die Empfehlungen oder Angebote werden in den meisten Fällen zu stark automatisiert erstellt und können somit im schlechtesten Fall anonym und unauthentisch wirken. Beispielsweise hat willkürlich ausgespieltes Cross-Selling keine Auswirkung auf den Warenkorbumsatz, wenn der Kontext zur Absicht des Nutzer fehlt. Viel stärker wirken natürlich Effekte wie Social Proof, Vertrauen zu ähnlichen Personen, Matching und Glaubwürdigkeit per Storytelling (Berichte über gute Lösungen für ein ähnliches Problem).

Es ist also von essentieller Wichtigkeit, dass hier Bezug zu den Erwartungen der Nutzer hergestellt wird. Peilt man also eine automatisierte Personalisierung an, ist es unabdinglich, eine fundierte und mit Profilen zusammenhängende Datenbasis zu schaffen, die höchste Relevanz schafft. Denn die Gefahr liegt in der richtigen Einschätzung der gesammelten Daten und des Surf-Verhaltens (Geschenk für die Mutter gekauft) oder der sinnvollen Verwertung der vorliegenden Daten (-mengen) (Big Data).

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Empfehlungen andere Nutzer beeinflussen über 48% der Nutzer (in DE)


 

Fehleinschätzungen über die Richtigkeit der Empfehlungen 

Zum einen reicht es also nicht aus, Unmengen an Daten zu sammeln, ohne zu wissen, wie diese ausgewertet und anschließend genutzt werden können. Zum anderen beeinflusst der Faktor „andere Personen bewerten ein Produkt“ maßgeblich die Kaufentscheidungen. Fehlt dieser, wird es ebenfalls schwer, Empfehlungen an den Mann oder die Frau zu bringen, da der authentische und nachvollziehbare Beweis oder Bezug fehlt.03_dana_boyd-610x380

Unsicherheit

Zuletzt herrscht natürlich Unsicherheit darüber, woher gerade diese Empfehlungen herkommen und warum sie einen bspw. „verfolgen“ (Retargeting). Die meisten Kunden sind nicht über die Funktionalitäten von Marketingmaßnahmen aufgeklärt. Gerade in Deutschland führt dies im schlimmsten Fall zu Misstrauen gegenüber der Maßnahme und verliert damit die Wirksamkeit. Je kontextbezogener und weniger willkürlich Angebote wirken, umso stärker schaffen sie Vertrauen.

4. Das bringt gelungene Personalisierung

Kundenbindung

Eine Befragung (Personalising the web experience, Adobe & Econsultancy) bestätigt die Annahme, das sich erfolgreiche Personalisierung direkt und positiv auf die dauerhafte Kundenbindung auswirkt (i.e. „High impact on purchases based on purchase history“).04_adobe_econsultancy-610x442

Vor allem die Vereinfachung des Auffindens relevanter Produkte ist für deutsche Online-Shopper von großer Bedeutung (RichRelevance, IDC). Amazon hat das natürlich erkannt, vergleicht man hier die Menge der Fläche, die hier für die Präsentation personalisierter Inhalte genutzt wird.

Insgesamt wird gute Personalisierung als eine Verbesserung des gesamten Shopping-Erlebnisse bewertet. Dieses Verhalten wird vom Kunden tatsächlich als Wertschätzung wahrgenommen. Hier entsteht das Gefühl, dass die Ansprache und das Eingehen auf den Kunden wesentlich individueller und auf deren Bedürfnisse angepasst ist. Fast so wie im echten Leben.

 

5. Was muss Personalisierung künftig leisten?

Zur Zeit scheint es, dass alle Online-Marketing Kampagnen zunächst auf den KPI „Erfolg = Ansprache geglückt“ zielen. Im Grunde also die Generierung von effizienterem Traffic nach dem Motto: „Nutzer hat geklickt, also muss es doch passen“. An dieser Stelle beginnt die Customer Journey jedoch erst, weshalb in meiner Wahrnehmung die Berührungspunkte danach und vor allem die Erreichung des Zieles eines Nutzers von Bedeutung sind. Die Tatsache, dass ein Nutzer klickt, heisst noch lange nicht, dass die Schlacht damit schon gewonnen ist.

Was passiert also nach erfolgreicher Ansprache?

Laut oben erwähntem Whitepaper ist die Platzierung der passenden Inhalte entscheidend für die Akzeptanz und Auswirkung der Maßnahmen (45% der Nutzer in DE). Hier gilt es, den Kunden tatsächlich mit relevanten Inhalten zu überzeugen; denn an diesen wesentlichen Stellen werden Motivationen verstärkt. Im Folgenden ein paar Punkte aus meiner Sicht, die in Zukunft angepackt werden müssen, damit Personalisierung wirklich erfolgreich wird:

Sicherheit & Vertrauen
Vermitteln Sie auf jeden Fall Transparenz über Herkunft und Umgang mit Daten, die gesammelt und für Personalisierung genutzt werden. Das ist besonders wichtig bei sensiblen und persönlichen Daten.

Kontrolle
Überlassen Sie dem Nutzer jederzeit die Kontrolle über Verwendung von Daten. Bieten Sie zur Not einen Ausstieg an – das stärkt das Vertrauen in den Anbieter.

Kontext & Messbarkeit
Um die Maßnahmen wirklich nachzuvollziehen, ist es notwendig, dass Tools entwickelt werden, die qualitative Faktoren mit den Insights aus Daten verknüpfen, aussteuern und nachvollziehbar machen können. Eine umfassende, alle Kanäle berücksichtigende Datengrundlage ist hier unabdingbar. Andernfalls laufen Sie Gefahr, nicht relevante und dem Kontext entzogene Inhalte zu präsentieren.

Verknüpfung Omni-Channel
Für Nutzer ergeben sich immer mehr Touchpoints an unterschiedlichsten Geräten in den unterschiedlichsten Situationen. Personalisierung kann als „Klebstoff“ dienen und hier Verbindungen herstellen. Nutzer erfüllen ihre Aufgabe meisten nicht nur über einen Kanal. So werden aber alle Kanäle näher zusammengebracht, das konsistente Markenerlebnis wird so in greifbare Nähe gerückt.

Personalisierung für Fortgeschrittene

Bis jetzt haben wir immer nur davon gesprochen, das User Experience ab dem Zeitpunkt der Landung (onsite) zu personalisieren. Was wäre aber, wenn wir schon vorher Bescheid wüssten, welche Absicht ein Nutzer hat und wie wir ihn seinem Kontext entsprechend am passendsten ansprechen?

Die Beschreibung des entscheidenden Faktors zur Identifizierung der Motivation muss also qualitativ erfolgen – so wie im echten Leben ein Beater im Laden. Welchen Effekt erzielt man also, wenn die die Online-Personalisierung doch wieder etwas menschlicher wird? Es muss also ein System geschaffen werden, welches die Unterschiede zwischen automatisierter, generischer und eben der persönlichen Ansprache bewertet und dabei auch noch gezielt auf Ängste, Bedenken oder Begeisterungsmerkmale eingeht. Sozusagen eine Erkennungsmaschine für mentale Konzepte. Und erst mithilfe dieses System lassen sich vor allem schon die Traffic-Quellen zur Qualifizierung der Nutzer einsetzen. Das funktioniert natürlich nur an den Stellen, an welchen ich die nächsten Schritte eines Nutzers weiter verfolgen kann.

Eine Idee dabei ist, emotionale Wertewelten mithilfe des Modells der Limbic® Types einzusetzen, sozusagen als Schlüssel:

  • Bessere Erfüllung des mentalen Konzeptes
  • Testen der Performance von unterschiedlichen Personalisierungstrategien
  • Reziprozität nutzen: Für den Kunden wertvolle Werte im Austausch für seine Daten liefern
  • Bildung von Vertrauen als Basis für erfolgreiche Akzeptanz

Erfolgreiche Personalisierungsstrategie – ein Beispiel

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Die Lösungsidee: Dekodierung der Motivation

Die Herangehensweise in diesem Beispiel nutzt die Verkettung von Werbemittel und Landeseite – und zwar nach Passung des mentalen Konzeptes. Es geht also nicht primär darum, was, sondern wie es formuliert wird. Wie muss eine Anzeige und die passende Landingpage aussehen und formuliert werden, damit ein und dasselbe Produkt an unterschiedliche Absichten (Intents) und Limbic® Types gepasst werden kann?

 

Der versuch, die Absicht zu erkenne und in eine wiederverwendbare Form zu bringen, ist hier die Grundlage. Innere Barrieren und Ziele müssen erkannt werden, in dem man bspw. Die richtigen Fragen des inneren Dialoges erkennt und formuliert. Die Hypothese: Ein auf Absichten (Intents) und Limbic® Types angepasstes System konvertiert also einen höheren Teil des gesamten Traffics.

Das Prinzip

Wenn also die Traffic-Quelle Aufschluss über die Motivation, die Absicht gibt (im Beispiel „Partner finden“), reagieren Nutzer nur auf Keywords und Formulierungen, die eben dieser entsprechen. Es geht also um den eigenen emotionalen Zustand und den aktuellen Kontext. In diesem Zusammenhang ist klar: Es ist beispielsweise ein Unterschied, ob jemand seinen „Traumpartner finden und glücklich werden“ möchte, oder ob er einen „potentiellen Partner“ finden möchte.

 

„Viele Leute klicken nicht auf eine Anzeige, weil sie nicht richtig formuliert ist.“

Die alte Weisheit stimmt also: Es ist nicht wichtig, was du sagst, sondern vor allem wie du es sagt. Um das trennscharf zu erreichen, setzen wir einen Schlüssel an, der Typologien differenzieren kann und gestalten danach unsere Landeseite.

Funktionsweise

Nutzer gelangen über das Werbemittel auf einer Landingpage, die sozusagen den Intent dynamisch abfragt.

Das Ergebnis

Im Beispiel sind also Inhalte, Motive und Sprache sowie implizite Codes von Werbemittel und Website inhaltlich und formal miteinander verkettet. Das klingt erstmal banal. Doch hier ergab das im Testszenario verschiedene Kombinationen aus Text/Bild, abgepasst an die Werbemittel. Die Auswertung erfolgt über die Performance in einem A/B/n-Test und mithilfe von Segmenten.06_21_varianten-610x420

Betrachtet man das Gesamtergebnis – also alle Varianten und Kombinationen untereinander – verzeichnet dieser Test einen Uplift im zweistelligen Bereich. Ein Blick in die Detailanalyse einzelner Kombinationen zeigt jedoch, welche Varianten besser, welche weniger gut performen. Hier gilt es also anzusetzen; denn die Arbeit hat gerade erst begonnen;-)

Fazit

Eigentlich ist die Verbesserung der Ansprache auch nur ein weiterer Schritt in Richtung effizienterer Traffic-Beschaffung. Die hier besprochene Grundlage kann genauso gut in automatisierten Performance-Umgebungen funktionieren. Letztlich beschreiben wir hier weitere Segmente. Doch der Gedanke, eine solide Datenbasis mit der Qualität der Menschlichkeit zu verknüpfen, und daraus fast schon wieder qualitativ nutzbare Erkenntnisse zu sammeln, reizt. Raus aus der starren Optimierungsfalle – rein in eine effiziente Wertschätzung des Kunden.

Personalisierung muss also der Absicht und den Motiven folgen, die richtige Sprache sprechen und die mentalen Konzepte für den gerade zuständigen Kontext eines Kunden erfüllen. Der „menschliche“ Faktor ist entscheidend, um schon pre-onsite eine Erhöhung der Conversion und die Senkung der Werbekosten zu bewirken. Gute Personalisierung hat dann erst direkte Auswirkung auf Emotionen, Shopping-Erlebnis und Bewertung des Anbieters: Kundenzufriedenheit und Loyalität steigen.

Personalisierung kann außerdem einen echten Mehrwert für den Kunden darstellen (es passt immer, ich stöbere erfolgreich, ich fühle mich wertgeschätzt,…) und damit ein Alleinstellungsmerkmal für den Anbieter im Wettbewerb darstellen.

Doch das Feld ist groß, denn die Devise lautet nicht, Unmengen von Daten zu sammeln und dann in eine starre Aktionsunfähigkeit zu verfallen. Es geht darum, eine nutzbare Datenbasis zu schaffen, mit der man als Unternehmen auch nächste Aktionen ableiten kann. Die Kombination aus Daten-Insights und menschlicher Qualität – nur so können Unternehmen überhaupt lernen, was ihre Kunden wirklich beschäftigt. Ganz so wie im echten Leben.

 

 Fotonachweise: Bilder des Autors, Fotolia

weiter führende Links:
Studie econsultancy
Artikel auf konversionskraft


About Author

Ronald Grimminger ist strategischer Berater bei Adobe.com mit Fokus auf digitaler Strategie. Dabei beschäftigt er sich mit Modellen der Kommunikation, Neuromarketing und Konsumpsychologie sowie Verhaltensökonomie. In diesem Zusammenhang besonders mit der Thematik von digitaler Vernetzung und Automation von Marketing zur Neukundengewinnung und der langfristigen Kundenbindung. Ronald Grimminger ist außerdem Dozent für Marketing und Conversion Optimierung an der Hochschule Darmstadt (h_da). @RonGrimminger auf twitter /// xing /// linkedIn

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