Eine repräsentative Umfrage aus dem Jahr 2019 zeigt, dass 41 Prozent der Verbraucher es als Zeitverschwendung ansehen, wenn Angebote nicht auf sie persönlich zugeschnitten sind. Auch die letzte alljährliche Studie (2022) von Twilio belegt, dass Konsumenten mit erhöhter Wahrscheinlichkeit erneut bei Händlern einkaufen, sobald das Einkaufserlebnis personalisiert ist.
Die zeigt: Der Wunsch nach einem personalisierten Einkaufserlebnis bei Verbraucher ist groß und seit einigen Jahren vorhanden. Experten sprechen hier von der sogenannten Hyperpersonalisierung oder einfach: dem zielgerichteten Einsatz von Daten.
Obwohl kleinere E-Commerce-Anbieter und lokale Einzelhändler Zugang zu einer Vielzahl von Kundendaten, wie z. B. demografische Daten, Browserverlauf, Kanalpräferenzen und Nutzung mobiler Apps haben, nutzen sie die Personalisierung nicht so effektiv wie ihre größeren Wettbewerber. Außerdem fällt es ihnen häufig schwer, personalisierte Botschaften über die richtigen Kanäle zu verbreiten, wodurch sich Kunden nicht angesprochen fühlen. Die Lösung des Problems liegt, wie so oft, in der Verfügbarkeit von Daten: Diese sind oft verstreut, uneinheitlich und in mehreren separaten Systemen gespeichert, was es wiederum schwierig macht, einen umfassenden und einheitlichen Überblick über die eigenen Kunden und deren Vorlieben zu gewinnen.
Warum Personalisierungsversuche gemischte Ergebnisse liefern
Autor: Mark Sturzenegger ist Senior Director Central EMEA (DACH und Osteuropa) bei Boomi. Dort verantwortet er die Bereiche rund um Enterprise iPaaS Lösungen und Tools für cloud-basierte Unternehmen. Vor seiner Tätigkeit bei Boomi hatte Sturzenegger Positionen bei CA Technologies und HP inne. Sturzenegger verfügt über eine solide Erfolgsbilanz im Softwarevertrieb mit fast 30 Jahren Erfahrung. Mit seinem detaillierten Wissen über die IT-Branche, vor allem seiner Vorliebe für die digitale Transformation, verschafft er Unternehmen einen Mehrwert.
Händler haben zuletzt verschiedene Ansätze verfolgt, um dieser Herausforderung zu begegnen, darunter die Zusammenführung von Kundendaten in eine einheitliche Datenstruktur. Dieser komplexe Prozess erfordert jedoch erhebliche Anstrengungen und Ressourcen und nimmt in der Regel mehrere Monate in Anspruch, da die IT-Teams Daten und Anwendungen manuell integrieren müssen. Selbst wenn die Daten in einer einheitlichen Struktur liegen, kommt es häufig zu Kommunikationsmaßnahmen, die nicht die richtigen Personen erreichen und dem Ruf der Marke schaden könnten, da die anfängliche Datenqualität mangelhaft ist. Erschwerend kommt hinzu, dass Personalisierungsbemühungen in der Regel auf eine bestimmte Geschäftseinheit, z. B. das Marketing, beschränkt sind. Die Ergebnisse der angestrebten Personalisierung werden daher immer fehlerhaft sein, wenn die Daten nicht über alle Geschäftsbereiche und das gesamte Omnichannel-Kunden-Ökosystem hinweg integriert werden.
Auch internationale Großhändler kämpfen mit Herausforderungen bei der notwendigen Personalisierung. Aufgrund häufiger Änderungen bei Geschäftsanwendungen verwenden große Händler oftmals mehrere Systeme für verschiedene Zwecke: von E-Commerce und Merchandising über Kundenbindung bis hin zum Kundenservice. Sobald diese Händler auf neuere Systeme aktualisieren wollen, sind sie gezwungen, ihre fragilen Integrationen von Grund auf neu zu erstellen.
Datenbasierte Personalisierung: Die Rolle von iPaaS-Lösungen
Angesichts dieser anhaltenden Herausforderungen spielen Integrationsplattformen als Service (iPaaS) eine entscheidende Rolle bei der Implementation einer langfristigen und umfassenden Personalisierungsstrategie. Führende iPaaS-Lösungen bieten Händler intelligente Konnektivität und Automatisierungslösungen, die unflexible Datensilos auflösen, Geschäftsprozesse beschleunigen und das volle Potenzial von Daten freisetzen können – dies sind notwendige Fähigkeiten, um die Personalisierung auf allen Kanälen effizient voranzutreiben. Schnell einsetzbare, moderne und schlüsselfertige Lösungen können einen Datenrahmen bieten, der die Erstellung personalisierter Omnichannel-Kundenerlebnisse nicht nur ermöglicht, sondern auch so flexibel gestaltet, dass Anpassungen und Optimierungen kurzfristig umgesetzt werden können. Dafür benötigt es jedoch eine vollständige und Abteilungsübergreifende Datengrundlage, worauf die Personalisierungsmaßnahmen wiederum aufbauen:
Fünf Schlüsselstrategien für eine datenbasierte Personalisierung
- Umfassend: Um eine Omnichannel-Personalisierung zu erreichen, sammeln Händler Kundeninteraktionsdaten von allen Touchpoints, wie zum Beispiel Sucheingaben auf der eigenen Webseite und nicht nur von den Touchpoints, die für bestimmte Funktionen beim E-Commerce oder dem stationären Geschäft erforderlich sind.
- Konsistent: Bei den in verschiedenen Anwendungen gespeicherten Daten kommt es zwangsläufig zu Diskrepanzen, da sich die Kontaktdaten und Namen der Kunden im Laufe der Zeit ändern können. Durch die Nutzung der spezifischen Datenfunktionen von iPaaS-Anbieter können Händlern isolierte Daten zu standardisierten Datensätzen zusammenstellen, bereinigen und ergänzen und so einen einheitlichen und genauen Überblick erhalten.
- Spezifisch: Durch das Erfassen und Zusammenführen der Touchpoint übergreifenden Daten können Kunden in Segmente unterteilt werden. Diese Datensegmente sollten anhand spezifischer Kundeninteressen und Verhalten erstellt werden. Die spezifischen Analysen und die Datenaggregation können iPaaS-Anbieter automatisiert implementieren.
- Zeitnah: Händler können die Personalisierungserträge erheblich steigern, indem sie eine „Personalisierung mit Zweck“ durchführen, bei der den Kunden während der Suche nach Produkten auf sie zugeschnittene Angebote unterbreitet werden. iPaaS-Lösungen versorgen die Personalisierungstools mit Daten über die Nutzeraktivitäten nahezu in Echtzeit und erleichtern so die direkte Ansprache über mehrere Kanäle hinweg.
- Fortlaufend: Die Personalisierung ist ein fortlaufender Prozess und muss stetig optimiert und geprüft werden. Die Analyse, Echtzeitdatenverarbeitung und die nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen und Kanälen sind notwendig, um schnell auf Veränderungen im Kundenverhalten reagieren zu können. Nur wenn die Personalisierung als ein fortlaufender Prozess verstanden wird, erhalten Verbraucher die gewünschten Ergebnisse.
Aufbau einer datenzentrierten Kultur
iPaaS-Lösungen können die Personalisierung zwar erheblich vorantreiben, ihr Potenzial ist jedoch begrenzt, wenn die Unternehmenskultur der Händler nicht vollständig in die eigenen Daten eintaucht. Die Einführung einer datenzentrierten Unternehmenskultur bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Veraltete Systeme lassen sich nur schwer in moderne Datenanalysetools überführen und oftmals fehlen die notwendigen IT-Kenntnisse. Die Lösung für dieses Dilemma besteht darin, Mitarbeiter entsprechend zu schulen oder externe Partner mit Fachkenntnissen im Bereich der Datenanalyse und der Umsetzung zu gewinnen. Die zweite Option ist natürlich, bereits bei der Einstellung neuer Mitarbeiter dieses Kriterium zu berücksichtigen.
