Amazon-Prinzip mit Grenzen

Vergleichsweise banal wirkt da eine Produktempfehlung auf Basis des Kaufverhaltens anderer Kunden. Das bietet heute jede halbwegs vernünftig ausgestattete Shop-Software. Eine solch schlichte Recommendation Engine umschifft natürlich auch elegant das Problem des manuellen Anlernens. Ein Computer muss nicht wissen, dass ein Brooks-Sattel ein prima Zubehör für ein Fahrrad im Vintage-Style ist – er verlässt sich einfach darauf, dass die Kunden, die diesen Sattel zu diesem Fahrrad wählten, schon wussten, was sie da tun. Allerdings zeigt ein kurzer Blick auf die Kaufempfehlungen, die Amazon auf Basis dieses Prinzips zusammenstellt, dass die Resultate nicht immer befriedigen können. Viele Händler (44 Prozent) verlassen sich auf ihre Shop-Software für die Personalisierung. Weniger als 12 Prozent bauen dagegen auf aufwendigere Marketing-Automation-Tools. Und eine kanal­übergreifende, persönliche Shopping Experience, wie sie die Anbieter sogenannter Digital-Experience-Plattformen offerieren, ist für die meisten Umfrageteilnehmer noch eine Nummer zu groß (oder diese Bezeichnung ist im deutschen Markt noch nicht bekannt). Denn nicht einmal jeder zehnte Umfrageteilnehmer setzt sie ein.

Interessant ist, dass es nicht unbedingt die Kosten sind, die die Händler vom Einsatz entsprechender Tools abhalten. Lediglich 4 Prozent finden die Investitionen in Personalisierungsmaßnahmen zu teuer.

Wer außer dem aktuellen Klickverhalten seiner Nutzer nicht mehr über sie weiß, dem fehlt es oft schlicht  an der Datenbasis für eine sinnvolle Personalisierung. Immerhin 15 Prozent aller Umfrageteilnehmer nannten die ungenügende Qualität ihrer Produkt- und Kundendaten als Grund, weshalb sie ihren Webauftritt nicht an Besucher oder Kunden anpassen. Dabei gibt es offenbar nur wenige Geschäftsmodelle, die sich mit dem Perso­nalisierungsgedanken grundsätzlich nicht vertragen, nur fünf Teilnehmer führten dies an. Kundenreaktionen sind mehrheitlich auch nicht das Problem – gerade einmal vier Umfrageteilnehmer nannten das als Hindernis.

Die Mehrheit aller Personalisierungsverweigerer scheut dagegen den Aufwand, da er als zu hoch eingeschätzt wird. Das bereits erwähnte Eingeständnis, die Qualität der eigenen Produkt- und Kundendaten sei ungenügend, enthält ja auch eine zweite bittere Wahrheit: Ein solches Manko zu korrigieren ist nicht ganz einfach, und von heute auf morgen geht es auch nicht.

Unternehmen, bei denen diese Voraussetzungen nicht erfüllt sind, tun sich natürlich schwer, am Markt eine passende Personalisierungslösung für ihr Unternehmen zu finden. Fast 19 Prozent aller Teilnehmer der Internet-World-Business-Umfrage bezeichnen dies als Hauptgrund, weshalb bei ihnen jeder Kunde exakt das gleiche Angebot sieht.

Unabhängig vom technischen Ansatz rät Sabrina Janßen von der Personalisierungsplattform Nosto zu einem Vorgehen, das sich von Produktkategorie zu Produktkategorie unterscheidet: „In der Gesundheits- und Beauty-Branche werden die Kaufentscheidungen der Kunden sehr stark von völlig individuellen Präferenzen gesteuert. Das können zum Beispiel bestimmte Düfte, Farben und Marken sein.“ Für Marken in der Modebranche hingegen sei es sinnvoll, wenn sie auch Standorte berücksichtigen oder auf saisonale Trends setzen. Janßen erklärt: „Eine Badehose braucht man eher, wenn der Sommer vor der Tür steht und wenn man am Strand lebt. Im Winter schlägt man dem Nutzer aus dem Alpenraum vielleicht lieber eine Pudelmütze vor.“

Weitere Ansätze für eine Personalisierungsstrategie können sich auch aus dem Lebenszyklus des Kunden ergeben. Ein Neukunde sollte andere Dinge gezeigt bekommen als ein Bestandskunde – bei dem man darüber hinaus über sein bisheriges Einkaufsverhalten auf seine Präferenzen schließen kann.

Allerdings ist auch das zu starre Fixieren auf die vermuteten Präferenzen des Kunden ein Fehler, zumal diese Vermutung oft nur auf einem einzigen Klick auf eine Webseite oder ein Produkt fußt. Skurrile Retargeting-Unfälle, bei denen ein falscher Klick dazu führt, dass der eigene Browser wochenlang mit Werbung für eben dieses Produkt zupflastert wird, sind ein beredtes Beispiel für dieses Problem. Außerdem: Wer seinem Kunden aus seinem Sortiment stumpf immer dasselbe Produkt anpreist, darf sich nicht wundern, wenn dieser den Rest des Inventars ebenfalls ignoriert.