Personalisierter E-Commerce: Wie auch kleine Shops bei Big Data mitspielen können

"Und, Frau Müller, heute wieder fünf Dinkelbrötchen? Sind gerade im Angebot." Ob die Bäckerei um die Ecke, der Weinhändler oder die Modeboutique - in der Offline-Welt können sich kleinere Läden gerade durch ihre enge Beziehung zum Kunden und persönlichen Service von Ketten und Handelsriesen differenzieren. Bei Letzteren ist das Kauferlebnis eher anonym und unpersönlich, dafür überzeugen Produktauswahl, Preise und Inszenierung die Kunden.

Online wird nicht von Mensch zu Mensch verkauft. Hier kann eine persönliche Ansprache und Beratung nur mithilfe von Daten über den Besucher oder Kunden erfolgen, die der Shopbetreiber kennt und mithilfe von Technologie und Algorithmen einsetzt. Im Gegensatz zur Offline-Welt haben in der Online-Welt die großen Player die Nase vorn. Sie nutzen riesige IT-Infrastrukturen und arbeiten mit vorausschauenden Algorithmen und Datenanalysten, um dem Kunden automatisiert individuelle Angebote per Einblendung oder direkt eingebunden im Seiten-Content zu unterbreiten.

Können auch kleinere Onlineshops die Personalisierung ihrer Website bewerkstelligen? Für viele kommt dies Raketentechnik nahe, die nicht nur undurchdringbar, sondern auch unerschwinglich erscheint. Datenspeicher-, Business-Intelligence-, intelligente CRM-, Marketing-Automation- und dynamische Web-Content-Management-Systeme waren bis vor Kurzem teuer, aufwändig in der Implementierung und erforderten Experten, um diese einzusetzen. Auch wenn mittlerweile mehr und mehr erschwinglichere und intuitivere Lösungen verfügbar sind, herrscht bei vielen kleineren Händlern noch der Eindruck, Personalisierung sei nur ein Thema für die Großen. Und es erfordere umfangreiche Projekte mit neuer Infrastruktur, neuen Prozessen und vielen Tools.

Dem ist aber nicht so. Auch mit bestehender technischer Infrastruktur und überschaubaren Investitionen können kleine Shopbetreiber ihren Besuchern ein persönlicheres Einkaufserlebnis bieten. Wer jedoch noch allzu lange wartet, bis er loslegt und erste Erfahrungen mit der Website-Personalisierung sammelt, läuft Gefahr, vom Wettbewerb abgehängt zu werden. Bevor sich Shopbetreiber der technischen Umsetzung widmen, sollten sie Anwendungsszenarien für Personalisierung sammeln. Bei der Ideenfindung helfen die folgenden drei Ansätze:

Erstens: Personalisierung nach Kaufprozess

Es lohnt sich, die Stationen des Besuchers vom Betreten der Website bis zum Kauf in grobe Schritte zu unterteilen (Funnel-Heuristik) und daran Personalisierungsansätze abzuleiten.

1. Willkommen
   Kommt ein Besucher auf die Website, kann er mit einer passenden Willkommensnachricht begrüßt werden. Je nachdem, was über ihn bekannt ist, zum Beispiel aus vergangenen Besuchen, den genutzten Geräten, der geografischen Herkunft oder der Referrer-URL, müssen Shopbetreiber den Besucher nicht mehr wie einen Fremden behandeln.
2. Produktsuche
   Hier gilt es, den Besucher bei der Suche nach dem passenden Produkt zu unterstützen. Einfache Mittel, um die Produktsuche zu erleichtern, sind die Speicherung von Filtereinstellungen und Formulareinträgen, die Voreinstellung präferierter Sortierungen oder die Ausblendung erst kürzlich erworbener Produktkategorien je nach Kauffrequenz.
3. Produktentscheidung
   Ist der Besucher schon tiefer in die Produktsuche eingestiegen und schaut sich Produktdetailseiten an, wären viele Interessenten über den einen oder anderen Tipp zur Entscheidungsfindung dankbar. Insbesondere wenn dieser Ausdruck der besonderen Produkt- und Kundenkenntnis ist.
4. Den Kunden anschubsen
   Idealerweise hat der Kunde dann beschlossen, ein bestimmtes Produkt zu kaufen. Nicht selten wird der Kaufabschluss jedoch durch das psychologische Phänomen der kognitiven Dissonanz verhindert. Der Kunde zweifelt, ist unsicher, hat Risikobedenken. Dem kann man versuchen, frühzeitig durch sanfte Anschubser in Form von personalisierten Einblendungen zu begegnen. Das kann der Hinweis auf eine zeitlich begrenzte, kostenlose Produktzugabe zur Bestellung, die speziell ausgelobte Niedrigpreisgarantie oder die Produktverfügbarkeit sein ("Nur noch drei Stück auf Lager").
5. Konversionen retten
   Verlassen unbekannte Besucher die Website ohne einen Kauf oder zumindest eine Registrierung der EMail-Adresse durch Newsletter-Anmeldung oder Eröffnung eines Kundenkontos, ist ein Nachgang per Retargeting nur noch schwer möglich. Droht der Besucher tatsächlich die Website zu verlassen, kann man ihn noch einmal mit sogenannten Exit-Intent-Pop-ups ansprechen. Die Einblendungen legen sich über den Shop-Content und müssen aktiv weggeklickt werden. Natürlich gilt es, beim Einsatz von Pop-ups mit Bedacht vorzugehen, um den Besucher nicht zu verschrecken. Doch gerade im Bestellprozess sind sie ein probates Mittel, um Konversionen zu retten.

Zweitens: Personalisierung nach Besucher-Klassifizierung

Neben dem Entlanghangeln am Zielprozess können Shopbetreiber Personalisierungsideen sammeln, indem sie sich die über ihre Besucher verfügbaren Daten anschauen und Besuchersegmente identifizieren (Daten-Heuristik). Diese liegen meist in CRM- und Webanalyse-Systemen vor. Die relevanten Besucherdaten lassen sich in drei Klassen einteilen:

1. Stärke der Kundenbeziehung
   Um die Kundenbeziehung zu klassifizieren, ist das RFM-Modell verbreitet, das für die englischen Begriffe "Recency" (Aktualität), "Frequency" (Häufigkeit) und "Monetary" (finanzieller Wert) steht. Es geht also um die Fragen: Wann war der letzte Kauf? Wie häufig kauft der Kunde? Und welchen Umsatz bringt der Kunde?
2. Persönliche Merkmale
   Zu den persönlichen Merkmalen gehören unter anderem soziodemografische Daten wie Geschlecht, Alter, Familienstand und geografische Region. Im B2B-Umfeld sind es Daten wie Position, Branche oder Unternehmensgröße.
3. Besuchsgrund
   Hinweise zur Absicht des aktuellen Besuchs ergeben sich zum Beispiel aus der jüngsten Besuchshistorie, aus dem Suchbegriff, der zum Aufruf der Website geführt hat, sowie aus dem Verhalten während des aktuellen Besuchs. Daraus lässt sich ableiten, ob der Besucher gezielt auf der Suche nach einem bestimmten Produkt ist, ob er recherchiert, einfach nur stöbert oder schon unmittelbar vor der Kaufentscheidung steht.

Anhand der Besucherdaten lassen sich verschiedene Gruppen bilden. Erstbesucher, Wiederkehrer oder frühere Stammkunden, die länger inaktiv waren, benötigen unterschiedliche personalisierte Botschaften. Schon bei diesen noch einfachen Klassifizierungen wird klar, wie veraltet und geradezu kundenfeindlich das Prinzip "Eine Website für alle" ist. Allerdings gibt es auch nicht unbedingt "Eine Klassifizierung für alle", also eine universelle Besuchereinteilung nach Beziehung, Typ und Absicht. Je nach Branche, Zielgruppe und Sortiment des Onlineshops können die Segmente und Ableitungen von geeigneten Maßnahmen sehr unterschiedlich aussehen.

Drittens: Personalisierung nach Webanalyse

Ein klassischer Ausgangspunkt für die Personalisierung ist auch die Webanalyse. Damit lassen sich generell schlecht konvertierende Landingpages, Produktdetail- und Kategorieseiten identifizieren, für die sich eine Optimierung durch Personalisierung anbietet. Besonders naheliegend ist es dann, wenn die Performance solcher Seiten nach Besuchersegmenten betrachtet wird und sich für bestimmte Gruppen Auffälligkeiten zeigen, zum Beispiel höhere Absprung- oder Beendigungsraten. Ist die Bounce-Rate auf der Landingpage für Erstbesucher signifikant höher als für wiederkehrende Besucher, so liegt es nahe, die Inhalte speziell für Erstbesucher zu verändern.

Mehr zum Thema Daten-Commerce: Das iBusiness-Dossier 2/2015
Bild: HighText
Dieser Beitrag ist eine Vorveröffentlichung aus dem iBusiness Dossier 2/2015 'Daten-Commerce', das weitere Informationen zum Thema bieten wird. Wer dieses Dossier kostenlos online anfordert, der bekommt es nach Erscheinen automatisch ohne Extrakosten per Post zugeschickt.

Neben einfachen segmentierten Analysen können tiefergehende Untersuchungen und statistische Verfahren auch komplexere Muster und Zusammenhänge im Besucherverhalten sichtbar machen. Die dafür notwendigen Daten werden in der Regel in den gängigen Webanalyse-Lösungen erfasst. Beispielsweise können so ausgewählte Gruppen nach mehreren Merkmalen verglichen werden, um zu sehen, wie häufig Kunden, die über eine bestimmte Kampagne kamen, später noch weitere Käufe getätigt haben. Kleine Shopbetreiber, die keine Datenanalysten im Haus haben, sind allerdings mit derartig anspruchsvollen Analysen überfordert. Um das Datenpotenzial dennoch zu heben, bieten einige Webanalyse-Anbieter individuelle Auswertungen als gesonderte Dienstleistung an.

Umsetzung von Personalisierung für kleine und mittlere Shops

Das schönste Anwendungsszenario für Personalisierung hilft allerdings nichts, wenn sich die Umsetzung nicht oder nur mit ungeheurem Aufwand bewerkstelligen lässt. Der erste Schritt besteht also darin, eine Inventur der zur Verfügung stehenden Daten und Lösungen zu machen. Shopbetreiber sollten sich daher folgende Fragen stellen:

1. Bietet das eingesetzte Shopsystem Ansätze, um dynamische beziehungsweise personalisierte Inhalte auszusteuern?

Shopsysteme wie Oxid, Magento oder Shopware bieten je nach Version auch personalisierte Produktempfehlungen, zuletzt angesehene Artikel, Rabattaktionen etc. Die Standard-Funktionen lassen sich zudem mit Extensions erweitern, die jedoch meist nur auf spezielle Anwendungsszenarien ausgerichtet sind. Idealerweise erweitern Shopbetreiber die Funktionen ihrer Software über Schnittstellen zu externen Systemen wie Webanalyse oder CRM. Dann basieren Personalisierungsmaßnahmen nicht nur auf simplen Cookie-Daten, sondern auf umfassenden historischen Nutzerprofilen und sind damit intelligenter.

2. Was kann das eigene Webanalyse-System?

Einige Webanalyse-Tools bieten mittlerweile die Möglichkeit, die gewonnenen Besucherdaten nicht mehr nur in Reports und Statistiken aufzubereiten, sondern diese auch für Personalisierung in Form von Nutzerprofilen in Echtzeit zur Verfügung zu stellen. Personalisierungsmaßnahmen können somit anhand von persönlichen Merkmalen, der Besuchshistorie und aktuellen Session- und Verhaltensdaten ausgespielt werden, während der Nutzer auf der Website unterwegs ist. Dafür ist jedoch zumeist noch eine eigene Programmierung erforderlich, um diese Nutzerprofil-Daten mit dem Shop zu verknüpfen.

3. Ist ein A/B-Testing-Tool die passende Lösung?

Für kleinere Onlinehändler eignen sich zum Einstieg in die Personalisierung auch A/B-Testing-Tools mit Segmentierungsfunktion. Diese sind dank des übersichtlichen Funktionsumfangs günstig, lassen sich einfach implementieren und bieten die Möglichkeit, auch ohne Programmierkenntnisse Test- und Personalisierungs-Varianten anzulegen. Zusätzlich lassen sich über derartige WYSIWYG-Editoren auch eigenes Javascript oder CSS in die Seite injizieren, um Website-Inhalte an die Präferenzen des Besuchers anzupassen. Das erfordert zwar ein wenig Programmier-Knowhow, ist aber leichter, als komplette Seitenvarianten zu produzieren.

Eine besonders einfache und effektive Methode, um personalisierte Inhalte auszuspielen, ist das sogenannte Live oder Smart Messaging. Hierbei können mithilfe von anpassbaren Regel-Sets und Vorlagen personalisierte Einblendungen zum Beispiel in Form von Pop-ups, Slidern oder Peel-away-Bannern gestaltet und betextet werden. Da sich die Einblendungen über die Webseite legen oder unterhalb der Navigation oder am unteren Bildschirmrand auftauchen, funktionieren sie unabhängig von der Website und somit auch unabhängig vom eingesetzten Shopsystem.

Nötig ist Experimentierfreude

Kleine Onlineshops benötigen weder eine eigene Big-Data-Infrastruktur noch wahnsinnig komplexe Algorithmen oder High-End-Shopsysteme, um mit Website-Personalisierung zu starten und ihren Besuchern individuelle Empfehlungen und Hilfestellungen einzublenden. Allenfalls bedarf es Verständnis für die Verschiedenheit der Website-Besucher und ein wenig Experimentierfreude. Trotz aller Bemühungen, die Kundenhistorie, Präferenzen und Interessen des Besuchers zu nutzen, sollten Shopbetreiber Personalisierung nicht als starres und unflexibles Konstrukt betreiben.

Denn die eingangs erwähnte Frau Müller kann und wird nicht immer nur Dinkelbrötchen essen: "Und, Frau Müller, heute wieder fünf Dinkelbrötchen? Oder wie wäre es mit Apfelkuchen, ganz frisch aus dem Ofen?"

---

iBusiness-Autor Olaf Brandt ist Director Product Management bei etracker   , einem Anbieter von Lösungen für die Analyse und Optimierung von Websites und Onlinemarketing-Kampagnen.