Shop nach Vorlieben

Heimbeck bezeichnet diese Vorlieben als „User Affinities“ und fährt fort: „So werden nicht nur die passenden Artikel zum User nach oben gereiht, sondern es entsteht auch ein Eindruck davon, dass ein Shop perfekt zu einem Nutzer passt. Interessiert sich ein Nutzer aufgrund seiner Affinities in einem Möbel-Shop eher für Möbel im Kolonialstil mit geölten Oberflächen, so werden diese sowohl bei Wohnzimmertischen als auch bei Bettgestellen nach oben gereiht. Der Shop wirkt also so, als würde er eher die Produkte führen, die ein Nutzer lieber mag, und das, obwohl ein Nutzer vielleicht seine eigenen Affinities hin zu ‚geölten Oberflächen‘ gar nicht genau kennt.“

Das Beispiel von Heimbeck deutet allerdings auf ein Kernproblem der Personalisierung. Während ein guter Fachverkäufer in einem Möbelhaus intuitiv weiß, dass jemand, der eine Couch in einem bestimmten Stil mag, vermutlich auch Stühle favorisiert, die einem gewissen Design folgen, muss einem Individualisierungs-Tool dieses Wissen erst beigebracht werden. Dass ein Enduro-Motorradfahrer niemals eine Fransenlederjacke im Easy-Rider-Stil kaufen würde, ist jedem Motorrad-Fan klar. Eine Recommendation Engine weiß dies von allein nicht - für einen Computer unterscheiden sich Kleidungsstücke in erster Linie durch ihre EAN-Nummer. Welche Styles welche Kunden ansprechen, muss einem Tool gegebenenfalls mit menschlicher Hilfe beigebracht werden.

Nicht ohne Grund mahnt Saphiron-Berater Schäfer neben einer guten technischen eine ausreichende personelle Ausstattung an. Denn damit sich der Kunde später im Produktsortiment zu Hause fühlt, muss der Shop-Verantwortliche erst einmal beweisen, dass er sich auskennt.

Hier verschwimmen die Grenzen zwischen Personalisierung und Fachkompetenz. Wer etwa Filter für Produktsuchen anlegt, sollte einfach wissen, dass bei Espressomaschinen der Dampfdruck in Bar das entscheidende Kriterium ist, bei Wechselobjektiven für Systemkameras hingegen Brennweite und Verfügbarkeit für einen bestimmten Kameraanschluss. Ob die Abmessungen für den Kauf einer Kaffeemaschine wirklich wichtige Filterkriterien sind, darf man bezweifeln - bei Wandregalen sind sie das ganz sicher. Wo im Dropdown-Menü für die Filter der Preis auftaucht - und ob überhaupt -, ist dann wieder ein Thema für die Personalisierung: Das bisherige Kaufverhalten des Kunden verrät dem cleveren Personalisierungs-Tool, ob dort ein Sparfuchs oder ein eher weniger preissensibler Kandidat surft. Findologic-Chef Heimbeck erläutert, wie Personalisierungs-Tools arbeiten: „Zur Berechnung der Relevanz wird das Besucherverhalten herangezogen. Was waren die letzten Interaktionen des Besuchers, zum Beispiel ein Klick auf ein Produkt, Filter, Dauer, Häufigkeit. Welches momentane Interesse lässt sich daraus ableiten?“