Von der Segmen­tierung zur Personali­­sierung

Dank technologischen Möglichkeiten von modernen E-Commerce, Marketing Automation und Customer Engagement Plattformen ist es heute möglich, Kund:innen mit personali­sierten Schlüssel­botschaften kanal­über­greifend zu erreichen und auch zu verstehen, wann der richtige Zeitpunkt ist, ein Angebot zu versenden.

Durch gezielte Personali­sierungs­massnahmen, die auf Daten, Customer Insights und künstlicher Intelligenz aufbauen, ist es Unternehmen möglich, sich flexibel an die Erwartungen ihrer Kund:innen anzupassen, hochgradig relevante Informationen auszuspielen und damit differenzierende Kunden­erlebnisse zu schaffen. Damit einhergehend können Umsätze und Profitabilität nachhaltig gesteigert werden.

In diesem Artikel gehen wir auf ein 5-stufiges Reifegradmodell der Personalisierung ein. Das Modell soll dir dabei helfen, einzu­ordnen, wo du mit deinem Unternehmen heute stehst und was die nächsten Schritte auf dem Weg zu mehr Personali­sierung im Marketing sein könnten.

• Phase 0: Batch-and-Blast-Ansatz
• Phase 1: Feld-Einfügung
• Phase 2: Traditionelle, regelbasierte Segmentierung
• Phase 3: Verhaltensbasierte Empfehlungen
• Phase 4: Omnichannel-Optimierung
• Phase 5: Predictive Intelligence / 1:1 Personalisierung

Die Reifekurve der Personalisierung zeigt die verschiedenen Phasen der verschiedenen Personalisierungsstrategien auf.

Unternehmen, die mit ihrer Personali­sierungsreise noch nicht gestartet haben, setzen oft auf klassisches Massenmarketing nach dem Giesskannenprinzip, bei dem alle Empfänger:innen dieselbe Nachricht erhalten. Oft ist diese Phase auch von umständlichen manuellen Prozessen geprägt. Der Batch-and-Blast Ansatz mag für diese Unternehmen nach wie vor einen positiven Impact haben, ist aber nicht skalierbar und lässt viele Potenziale unausgeschöpft.

In dieser Phase fügen Unternehmen persönliche Elemente und Informationen (dynamische Felder) in ihre Marketingnachrichten ein, wie beispielsweise den Vornamen der Kund:innen oder die Ortschaft, in denen diese leben. Dies kann die Öffnungs- und Klickraten erhöhen, da die Nachrichten persönlicher und damit auch ansprechender sowie relevanter wirken.

Unternehmen in dieser Phase segmentieren ihre Kundenbasis anhand von soziodemografischen Daten – wie beispielsweise Wohnort, Einkommen oder Geschlecht – und senden anschliessend entsprechend angepasste Botschaften an das jeweilige Segment. Dies ist eine häufige Praxis, bei der viele Marketer nicht mehr weiterkommen, oft aufgrund von Einschränkungen in der von ihnen eingesetzten Marketingtechnologie.

In dieser Phase geht es darum, nicht nur die Daten zu verwenden, die explizit vorhanden sind, sondern sich auch auf implizite Daten zu stützen. Welche Produkte betrachten die Kund:innen auf der Website? Welche Interessen können daraus abgeleitet werden? Durch die Analyse des Verhaltens der Kund:innen ist es möglich, konkrete Empfehlungen zu machen und personalisierte Inhalte zu publizieren bzw. zu versenden. Oftmals stellt bei dieser Phase der Medienbruch zwischen verschiedenen Kanälen und Systemen eine Herausforderung dar, die mittels einer modernen Systemarchitektur und Schnittstellen gemeistert werden muss.

In dieser Phase werden alle Kommunikationskanäle nahtlos integriert und der Datenaustausch zwischen ihnen über Schnittstellen ermöglicht sowie in Echtzeit automatisiert. Die Marketingkommunikation wird über alle Kanäle hinweg optimiert, wobei eine ganzheitliche Sicht auf die Kund:innen genutzt wird. So kann eine Optimierung des Marketings über alle Kanäle hinweg erfolgen und die Kund:innen mit hochrelevanten und personalisierten Botschaften über den jeweils passenden Kanal angesprochen werden.

Die Königsdisziplin der Personalisierung ist die Vorhersage dessen, was Kund:innen in Zukunft tun werden. In dieser Phase werden KI und maschinelles Lernen eingesetzt, um das zukünftige Verhalten der Kund:innen vorherzusagen und personalisierte Erfahrungen mit Wow-Effekt zu ermöglichen.

Führende Marken wie Amazon, Starbucks und Spotify setzen KI und maschinelles Lernen für die hochgradig individualisierte und personalisierte Empfehlung von Inhalten und Produkten bereits seit längerem ein. Diese Technologien ermöglichen es ihnen, das Verhalten ihrer Kund:innen zu analysieren und genaue Vorhersagen darüber zu treffen, welche Produkte oder Inhalte diese mit hoher Wahrscheinlichkeit ansprechen werden. Diese Informationen werden wiederum für eine hochgradig individualisierte sowie personalisierte Ansprache der Kund:innen genutzt, was zu Umsatzsteigerungen, einer stärkeren Kundenbindung und einer insgesamt besseren Kundenerfahrung führt.

Um den Übergang von der Segmentierung zur Personalisierung zu meistern, ist es für Unternehmen entscheidend, in moderne Marketingtechnologien zu investieren und diese in ihre Systemlandschaft zu integrieren. Dadurch können sie Daten effizienter sammeln und analysieren, um darauf basierend personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln. Ebenso entscheidend ist jedoch ein kundenorientiertes Umdenken im Marketing und die Offenheit, kontinuierlich neue Ansätze zu erproben und daraus zu lernen.