Was ist mit “Personalisierungs-Strategie” gemeint?
Erinnerst Du dich an den “Groundhog Day” Film mit Bill Murray? In dem er jeden Tag dasselbe macht, Tag ein, Tag aus? Bis er jemanden gefunden hat, der ihn liebt oder so etwas in der Richtung?
Komische Geschichte.
Dennoch erinnert sie mich an ein Muster aus dem Marketing-Bereich. Das Leben von Marketing scheint geprägt zu sein durch Zyklen voller Hype, falscher Versprechungen, Enttäuschungen und Absagen – üblicherweise bei neuen Technologien.
Ich habe so viele buzzwords kommen und gehen sehen, man könnte meinen, es regnet Schlagwörter. Erinnerst Du dich an Customer Relationship Marketing? Integrated Marketing? Mobile First? Omnichannel? Vor ein paar Jahren dachte jeder noch, Social Media wäre das Einzige, was zählt. Multivariate testing war für vielleicht fünf Minuten interessant (übertrieben 🙂 ).
Dabei sind es immer die selben Fehler, die auftauchen.
Tool-Verkäufer präsentieren auf Showbühnen ihr Konzept, welches irgendein aktuelles Problem “löst”. Marketer investieren Zeit, Energie, Geld und hoffen auf ein Wunder ohne irgendwelche Strategie dahinter.
Ohne eine Strategie scheitert selbst das beste Tool darin, seine Versprechen einzuhalten. 

Heutzutage schwärmt jeder von Personalisierung und das sollte man auch! Es kann großartige Ergebnisse liefern. Von der einfachen Aufteilung der Anzeigen bis hin zu geplanten Käufen von Anzeigen und individuelles anpassen der Website, die Kombination aus Big Data und Technologie lässt die Anzahl der Möglichkeiten von Personalisierung in die Höhe schießen. Der hohe Anstieg an Personalisierungs-Tools heißt aber auch, dass die Anzahl der Marketer, die Personalisierung falsch machen, ebenfalls ansteigt. Ich weiß nicht mehr wie oft wir schon:

  • Ad hoc Implementierung von fast fertigen Features, ohne zu wissen, welches Problem sie lösen
  • Dünne Informationen bei der Personalisierung, mit wenig Daten und Gedanken zum Framework, dennoch einfach loslegen
  • Fehlende Prozesse, die Ansätze testen und Ideen unterstützen oder widerlegen
  • Fehlende Ressourcen, um die ganzen zusätzlichen Anzeigen laufen zu lassen, damit Personalisierung verbessert werden kann

Hier nun eine Roadmap für die effektivste Personalisierungs-Strategie:

  • Personalisierung definieren
  • Ist Personalisierung für uns geeignet?
  • Konzepte und Ideen für Personalisierung
  • Prioritäten der Personalisierung

Schritt 1: Personalisierung definieren

Personalisierung und Aufteilung in Personengruppen werden oft gleichgestellt und sind unter Umständen sehr ähnlich. Beide nutzen Infos der Zielgruppe, um die Nutzung anzupassen.
Während Aufteilung einfach mehrere Personen in Gruppen einteilt, ist bei Personalisierung das ultimative Ziel, die Nutzung perfekt auf die Bedürfnisse und Interessen der einzelnen Person auf Basis von Informationen über sie anzupassen.
Man kann sich das als Punkte auf einem Spektrum vorstellen. Auf einer Seite ist das alte Marketing, welches auf Masse ausgerichtet ist und auf der anderen Seite das mega personalisierte, one-to-one, Marketer zu Customer Paradies. Aufteilung in Personengruppen liegt irgendwo in der Mitte. Wir machen es seit Jahrzehnten, haben aber erst jetzt die Daten um einen Schritt weiter zu gehen und genauer zu sein.
Jeder Marketer will die perfekte Anzeige für jeden Besucher – das sollte das ultimative Ziel von Personalisierung sein.

Das Problem, welches Personalisierung löst

Personalisierung löst das Relevanz-Problem (eines der 6 Conversion Faktoren des LIFT-Modells). Wenn man die Relevanz für den Besucher durch Anpassung der Sprache erhöht , die Erwartung erfüllt und gezielte Bedürfnisse und Wünsche anspricht, wird man erhöhte Conversions erzielen.
Ein Beispiel.
Secret Escapes ist ein Luxusreisen und Aktivitäten-Verkäufer. Das Unternehmen hatte eine hohe CTR auf seinen Anzeigen und leitete den ganzen Traffic weiter auf eine einzige Landingpage. Die Anzeige sah ungefähr so aus:

Spa Urlaub
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Aber die Landingpage hatte wenig mit der Anzeige zu tun. Als Besucher darauf landeten, sahen sie das:

Nicht wirklich relevant für den Suchenden, oder? Nirgends sind Bilder von einem Spa zu sehen, das Wort “Spa” taucht sogar überhaupt nicht auf.
Fun Fact: wenn wir etwas suchen, verlässt sich unser Gehirn weniger auf den Inhalt, sondern eher auf die Strukturierung und Visualisierung
Beim Versuch, bezahlte Anzeigen besser umzusetzen wurden zwei verschiedene Varianten getestet, um den Erwartungen nach einem Klick besser zu entsprechen.
Durch einfaches beibehalten des Themas und Anpassung der Sprache mit “Spa Pausen” beim Registrieren, stieg die Conversionrate bei SecretEscapes um +32%. Sie waren imstande, den Nutzer beim Landingpage-Besuch festzuhalten indem sie die Relevanz erhöht haben.

Schritt 2: Ist Personalisierung für uns geeignet?

Stop. Bevor Du weiter über Personalisierung nachdenkst, solltest Du entscheiden, ob Personalisierung überhaupt für Dich, oder dein Unternehmen jetzt geeignet ist.
Hier sind drei Fragen, die Dir die Entscheidung einfacher machen.

Habe ich genug Informationen über meine Kunden?

“Personalization is not a business practice for companies with no idea of how they want to segment, but for businesses that are ready to capitalize on their segments.” – Hudson Arnold, Strategy Consultant, Optimizely

Für Unternehmen, die gerade mit Personalisierung anfangen, raten wir dazu, überhaupt erstmal ein Grundwissen über deren Kunden parat zu haben. Das kann zu Beginn eine ungenaue Menge an Personen sein, die Ähnlichkeiten in Standort, Gerät oder Verhalten aufzeigen
Wenn man noch nicht die wichtigsten Gruppen definiert hat, sollte man bevor man über Personalisierung nachdenkt, erst mal die ganze Energie in die Aufteilung und Definition der Personengruppen stecken.Habe ich genügend Ressourcen für Personalisierung?

  • Haben wir ein Team für die Personalisierungs-Strategie?
  • Haben wir ein Personalisierungs-Tool, welches unsere Strategie unterstützt?
  • Haben wir ein A/B Testing-Team, welches unser Herangehen validieren kann?
  • Haben wir genug Ressourcen, um Updates der Personalisierung aufrecht zu erhalten, welches sich vervielfachen wird, wenn wir besser werden?

Personalisierung braucht En­ga­ge­ment und bestimmte Ressourcen, um für jeden, die geeignete Variante zu haben. Um eine wirklich effektive Personalisierungs-Strategie zu kreieren, muss man daraus einen Prozess machen und diesen fortlaufend in den aktuellen Arbeitsablauf integrieren, was uns zur nächsten Frage führt…

Habe ich einen Prozess, der meinen Ansatz validiert?
Personalisierung ist eine Annahme, bis sie getestet wird. Deine
besten Ideen über Personengruppen oder Anzeigen bleiben Spekulationen, bis sie validiert werden.

“Personalization requires the same inputs and workflow as testing; sound technical implementation, research-driven ideation, a clear methodology for translating concepts into test hypotheses, and tight technical execution. In this sense, personalization is really just an extension of A/B testing and normal optimization activities.” – Hudson Arnold

Gute Personalisierungs-Strategien handeln von gründlichen Prozessen, die
Informationsgewinnung der Besucher beinhaltet und diese überprüft. 
Man braucht einen strukturierten Prozess, um zu verstehen, welche Informationen wichtig für Besucher und somit für das Wachstum des Unternehmens sind.

Es gibt zwei kritische Phasen bei einer effektiven Personalisierungs-Strategie: untersuchen und validieren. Das Untersuchen braucht eine dehnbare Denkweise, um an alle Informationen und potenziellen Ideen zu kommen. Das Validieren ist ein strukturierter A/B Testing Prozess, der eine selektive Denkweise braucht, um nur die nützlichsten Elemente auszuwählen, die von Vorteil sind.
Aber ohne einen Validierungsprozess für die Annahmen, verschwendet man bloß Zeit und Geld, indem man die falschen Anzeigen für die falschen Personen schaltet.
Personalisierung ohne Validierung ist ein reines Ratespiel.

Schritt 3: Konzepte und Ideen für Personalisierung

Wenn Du die bisherigen Fragen mit “Ja” beantwortet hast, bist Du bereit für Personalisierung: Du bist zuversichtlich was die Einteilung der Zielgruppen angeht, hast die nötigen Ressourcen oder betreibst vielleicht bereits schon einfache Personalisierung. Jetzt ist es an der Zeit, die Personalisierungs-Strategie durch das Auswerten von Informationen zu entwerfen.

Eine der häufigst gestellten Fragen lautet :”Wie kriege ich einen Sinn dafür, welche Anzeigen funktionieren und welche nicht?”
Das wird die schwerste und wichtigste Aufgabe in der nächsten Zeit und gleichzeitig die beste Möglichkeit zur Verbesserung DeinesUnternehmens durch Personalisierung.

Die Qualität der Informationen über Deine Kunden hat einen direkten Einfluss auf ihre Ergebnisse von Personalisierung. Hier sind drei Vorgehensweisen:

  • Schlussfolgerungen aufstellen
  • Induktives Untersuchen
  • Kundenfeedback

Du kannst diese auch miteinander kombinieren. Wir haben genug Beispiele wie, die schauen wir uns mal an.

Schlussfolgerungen aufstellen
Gibt es schon generell Ideen, die für meine Situation hilfreich sind?
Psychologische Prinzipien? UX Prinzipien? Muster in den Daten? Bewährte Praktiken?

Personalisierung durch Schlussfolgerung fängt mit der Annahme zur Reaktion der Kunden auf bestimmte Anzeigen, basierend auf Daten an, aber dort hört es nicht auf. Durch Schlussfolgerungen sollte man ständig Ideen für Versuche und Tests einführen, die die aktuelle Personalisierungs-Strategie unterstützen, oder widerlegen.

Ein Beispiel.

Heifer International ist eine Gemeinnütziger Verein um die Anzahl der Spenden und die durchschnittliche Spende pro Nutzer zu erhöhen. Bei einem Versuch wurde ein Psychologisches Prinzip getestet, die “rule of consistency”. Diese Regel sagt aus, dass jeder eine gewisse Konsistenz in allen Bereichen des Lebens haben möchte. Sobald jemand etwas macht, egal wie klein und unbedeutend es auch ist, wird er versuchen, seine zukünftigen Aktionen daran anzupassen.
Die Besucher der Heifer-Website wurden gefragt, wie oft sie Spenden, sobald sie auf der Seite landen, um auf eine Spende anzusprechen.

Es wurde darauf geachtet, dass “Ich bin kein Spender” wegzulassen. Es wurde getestet, was passiert, wenn Besucher sich dadurch als Spender identifizieren. Das Ergebnis ist interessant. Das alleinige erscheinen dieser Option am Anfang hat die Anzahl der Spenden um 2%, die Spende pro Nutzer um 3% und Einnahmen um 5% ansteigen lassen.
Es gibt noch mehr. Wenn man auf die Daten schaut, sieht man, dass nur 14% der Besucher eine der drei Optionen ausgewählt hat. Diese 14% waren aber 64% der Spender von Heifer, das heißt die 14%, die auf das PopUp reagiert haben, gehören zu Heifers wichtigsten Kunden.
Jetzt kann Heifer die Seite anpassen je nach ausgewählter Option und das als Basis für die Personalisierung benutzen. Nun wird getestet welche Texte und Anzeigen die Spenden maximieren.

Induktives Untersuchen

Gibt es Bereiche in den Daten und Tests, die man analysieren kann um Informationen für Personalisierung zu gewinnen?
Wenn Du deine Seite schon optimierst, hast Du vielleicht schon gesehen, dass sich Zielgruppen voneinander unterscheiden lassen wie z.B. durch A/B Testing. Gezielte Analyse solcher Daten nennt man induktives Untersuchen.
Induktive Personalisierung wird von existierenden A/B Tests angetrieben. Sobald man testet, entdeckt man Informationsmuster, die auf generelle Personalisierungs-Hypothesen schließen lassen.

Hier ist ein Beispiel eines eCommerce Kunden, die Wettergeräte herstellen und verkaufen. Die Produktseite des Unternehmens war sehr ungeordnet, also wurde getestet, was passiert, wenn man den Fokus auf eine visuelle Struktur gibt.

Überraschenderweise hat die klare Struktur die Anzahl der Aufträge um -6,8% zurückgehen lassen. Man war verblüfft und hat lange nach Ursachen gesucht.
Es konnte herausgefunden werden, dass die Nutzer der alten Seite mehr Seiten pro Sitzung aufgerufen haben, während die Nutzer der neuen Seite 7,4% länger auf der jeweiligen Seite waren. Dies bedeutet, dass Nutzer der alten Seite mehr durchsucht haben und Nutzer der neuen Seite sich länger, aber dafür auf weniger Seiten beschäftigt haben.
Forschung der NN Group gezielt auf Jugendliche zeigt, dass jüngere Nutzer gerne suchen und ungeduldig sind, während ältere auch gerne suchen, aber viel geduldiger sind.
Mit den Forschungsergebnissen im Hinterkopf haben die Strategen weiter gesucht und herausgefunden, dass die strukturierte Seite eigentlich für ältere Nutzer besser ist und Transaktionen um +24% gesteigert hat, aber gleichzeitig schlecht für jüngere Nutzer war und Transaktionen um -38% sinken ließ. Das könnte daran liegen, dass jüngere Besucher es besser finden, mehr Infos auf einer Seite zu haben, um möglichst schnell zu vergleichen, während ältere kein Problem damit haben, für mehr Informationen auf eine weitere Seite zu gehen.

Was kann man daraus entnehmen?
Für diesen Klienten bietet sich Personalisierung anhand von Altersgruppen an:
Ablenkungen und Unordnung für ältere Besucher vermeiden. Mehrere Produkte auf einer Seite anbieten für jüngere Besucher.
Diese Informationen kann man auf allen Websites des Klienten nutzen.

Kundenfeedback

Frage deine Kunden nach Informationen, um dann anhand dieser Daten den Ansatz für die jeweilige Gruppe zu testen.
Kundenbefragungen sind wohl die einfachste Strategie für Ideen und Umsetzung. Mit selbst ausgewählter Personalisierung leitest Du deine Kunden dazu, sich selbst einer Zielgruppe einzuteilen, was eine Anpassung der Seite ermöglicht, um sie dann zu testen.
Hier ist ein Beispiel um besser zu verstehen was ich meine.
Ein Unternehmen für Gesundheit hat selbst-ausgewählte Personalisierung benutzt, um relevanten Inhalt und Angebote zu schalten. Am Anfang haben sie Zielgruppen je nach Krankheitsstatus definiert, welche auf
“Hier klicken für mehr Infos”
“Ich bin im Anfangsstadium meiner Krankheit”
“Ich bin im Finalstadium meiner Krankeit”
“Ich arbeite trotz meiner Krankheit”
“Ich bin ein Arzt, der einen Patienten behandelt”
“Ich arbeite im Krankenhaus und behandle diese Krankheit”
klicken konnten
Diese Kategorien hat der Klient mithilfe von Personas erstellt, welche er über seine Kunden entwickelt hat.

Sobald der Besucher eine Option ausgewählt hat, wird der Inhalt der Seite dementsprechend angepasst. Aber wir wollen nicht behaupten, der angepasste Inhalt wäre gut – das musst Du testen!

Bei selbstausgewählter-Personalisierung gibt es zwei große Testbereiche. Du msst herausfinden:
Welche Kategorien sind die besten?
Welcher Inhalt ist der beste für die jeweiligen Kategorien?

Eine Reihe von A/B-Tests in den Kategorien und Inhaltseinstellungen resultierten in einer Verdopplung der Conversionrate dieses Unternehmens.

Entwicklung einer Strategie mit Fokus auf die Besucher

Die Entwicklung einer Personalisierungs-Strategie erfordert einen Ansatz, in dem die Kunden im Mittelpunkt stehen. Die Unternehmen, die Erfolg mit Personalisierung haben, suchen die Personengruppen nicht willkürlich aus Google Analytics oder gar irgendeiner Studie, sondern schauen auf ihre Grundlagen Ihres Unternehmens.
Sobald man die wichtigsten Kundengruppen des Unternehmens definiert hat, kann man einen Schritt weiter gehen und in mehr gezielte Gruppen aufteilen. Diese sind vielleicht schon qualifizierte ‘Personas’, auf die man die Inhalts-Strategie, das UX-Design oder die Analytik anpassen kann.

Schritt 4: Prioritäten der Personalisierung

Wenn das ganze sich langsam kompliziert anhört, sorry. Es ist komplex, deswegen priorisieren wir. Selbst mit einem super kompetenten Team und einem hervorragendem Tool kann man unmöglich alle Gruppen gleichzeitig personalisieren, wo fangen wir also an?

Optimizely zum Beispiel benutzt ein einfaches Diagramm um Personalisierungs-Strategien zu verbildlichen. Man kann es benutzen um die Qualität und Quantität der Kunden zu bestimmen. Die X-Achse steht für die Größe der Personengruppe und die Y-Achse steht für die Offensichtlichkeit der Bedürfnisse bzw. wie kreativ man sein muss, um sie anzusprechen.

Zum Beispiel steht der dunkelblaue Kreis oben links im Diagramm für Kunden, die in der Vergangenheit schon etwas gekauft haben. Viele Klienten wollen anfangen und meinen “Wir möchten Kunden ansprechen die in den letzten drei Monaten 500€ für eine Jacke ausgegeben haben. Wir wissen genau, was wir ihnen zeigen möchten.”
Aber, auch wenn man die passende Verkaufsstrategie oder ein Angebot für diese Gruppe hat, ist es immer noch eine ganz, ganz kleine Gruppe. Nicht, dass wir meinen, es sei sinnlos, diese Gruppe anzupeilen, denn es gibt offensichtliche Bedürfnisse, aber man muss die Größe der Gruppe abwägen. Man sollte Personalisierung wie ein Experiment ansehen, man sollte empfindlich sein gegenüber statistischen Änderungen. Die Auswirkung von jeden Aufwand für Personalisierung wird höchstens so groß sein wie die Gruppe selbst, oder? Wenn man die Conversionrate für 10 Personen um 1000% erhöht, macht das keinen großen Unterschied.

Wenn man aber auf der X-Achse nach rechts geht, arbeitet man mit größeren Gruppen, auch wenn die Bedürfnisse weniger offensichtlich sind (und etwas mehr Tests brauchen).
Die meisten Klienten mit denen wir reden, haben keine wirklichen geographisch-zusammenhängende Strategie, es ist aber eine Möglichkeit, große Gruppen von Personen einzuteilen und deswegen die eine oder andere Überlegung wert.

Optimizelys Diagramm simplifiziert die Denkweise über Personalisierung um Hypothesen einfacher aufzustellen. Es sind nur zwei Inputs, offensichtliche Bedürfnisse und Gruppengröße, diese sind essentiell und helfen uns gründliche PIE rankings der Hypothesen zu berechnen.
Die Achse der offensichtlichen Bedürfnisse hat einen Einfluss auf das potentielle Ranking und die Achse der Gruppengröße veranschaulicht die Wichtigkeit bzw. Relevanz. Ein dritter Faktor des PIE rankings ist die Einfachheit, die dabei hilft, wenn verschiedene Gruppen schwerer zu tracken sind, oder die Wartungskosten zu hoch sind.

Um die effektivste Personalisierungs-Strategie für sein Unternehmen zu entwerfen, muss man sich an Dinge erinnern, die man schon weiß. Aus irgendeinem Grund vergessen Unternehmen ihre Ideen, sobald sie anfangen zu testen. Sie vergessen ihre Hypothesen und Ideen.
Sie haben vielleicht großartige Ideen zum Personalisieren, aber es braucht viele Wiederholungen und Experimente, um sie zu verbessern und zu validieren.

Ein letzter Punkt zu Personalisierung

Sehe es im Kontext als großes Ganzes um Marketing zu verbessern. 
Die Daten aus A/B Testing können früh zu Personengruppen und verschiedenen Anzeigen leiten und Infos aus den Personalisierungs-Experimenten können zu zukünftigen A/B Tests führen, und, und, und.

Denken bloß nicht, die Infos aus den Personalisierungstests sind nur hilfreich für die jeweilige Gruppe, sie könnten alle Gruppen betreffen.

Das beste Vorgehen, was Personalisierung angeht, ist Informationen zu nehmen, die man mithilfe von Tests validiert hat und diese benutzen, um die Hypothese der generellen Personalisierung zu formen.

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