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CX-Optimierung: Schnell oder genau? Antworten von Zalando, konversionsKRAFT & Co.

Sollte CX-Optimierung schnell oder genau sein? Ein Experteninterview unseres Whitepapers mit 4 Experten von Zalando, konversionskraft, LEROI und DAA.
ODOSCOPE GmbH | 04.10.2019
Uhr-Schnelligkeit © ODOSCOPE GmbH
 
Wenn es um das Thema Customer Experience Optimierung geht, steht besonders die genaue Herangehensweise im Fokus. Doch hier konkurriert die Geschwindigkeit häufig mit der Genauigkeit. Unternehmen müssen deswegen genau abwägen und sich zwischen einer sehr schnellen aber möglicherweise auf weniger Daten basierenden Personalisierung (z.B. rein Session-basiert), oder einer langsameren aber dafür auf mehr Daten basierenden Alternative (z.B. unter Berücksichtigung der gesamten bisherigen Customer Journey und der Kaufhistorie) entscheiden.

Eine wesentliche Entscheidungshilfe dazu bietet ein Auszug unseres neuen Whitepapers, in dem vier prominente Top-Experten aus den Bereichen Online Marketing und Digital Analytics Rede und Antwort zum Thema „Customer Experience Optimierung“ stehen.

Läuft die Schnelligkeit der Genauigkeit den Rang ab?



Zu Beantwortung dieser Frage setzt André Morys von konverionsKRAFT Prioritäten:

„Je schneller eine gute Customer Experience ausgeliefert wird, desto mehr ROI wird erreicht. Warum also damit warten? Aus Conversion-Optimierer-Sicht wollen wir das Verhalten eines Kunden beeinflussen. Je früher die Kunden diesen Stimulus wahrnehmen, desto früher kann auch das Verhalten verändert werden.“

Aber es gilt auch die andere Sicht zum qualitativen Verstehen der Customer Experience zu berücksichtigen. André Morys weiter: „Auf der anderen Seite haben wir natürlich auch Anforderungen an eine gewisse Qualität. Dem Kunden Quatsch zu zeigen, weil zu wenig oder schlechte Daten verfügbar sind, ist auch nicht gut. Also muss man unter diesen Bedingungen das Optimum finden. Ich sage immer, dass gute Resultate kontrastreiche Veränderungen brauchen. Und deshalb plädiere ich für‚ je früher desto besser‘. Also Realtime.“

Marc Preusche von LEROI (part of DEPT) kann dies ergänzen, indem er herausstellt wie wichtig Realtime Personalisierung vor allem bei Neukunden / Neubesuchern ist, die keine Datenhistorie oder weitere Audience-Daten mitbringen: „Wenn ein komplett neuer Nutzer deine App direkt herunterlädt und es gibt keine Erkenntnisse woher er kam, dann wird es ohne Realtime Bearbeitung der aktuell gegebenen Daten ganz schön schwierig irgendeine Personalisierung auszuspielen.“

Michael Böhme von Zalando sieht bezüglich der Geschwindigkeit Unterschiede zwischen Geschäftsprozessen, die für eine gute CX ebenfalls eine Grundvoraussetzung sind, und bestimmten Personalisierungsfeatures: „Wichtige Geschäftsprozesse müssen in Echtzeit analysiert und optimiert werden, ein Beispiel ist der Checkout- und Zahlungsprozess, bei dem wir Echtzeitdaten und maschinelle Lernmodelle nutzen, um betrügerische Bestellungen zu verhindern. Auf der anderen Seite gibt es Onsite-Funktionen, die einen Tag alte Daten verwenden können, um bestimmte Erfahrungen zu personalisieren.“

Seiner Erfahrung nach sollte man bei der Abwägung ob Echtzeit-Daten oder ein regelbasiertes eher heuristisches Vorgehen sinnvoll ist, je nach Anwendungsfall individuell entscheiden: „Ein guter heuristischer Ansatz funktioniert manchmal gut genug. Es hängt wirklich vom Anwendungsfall ab. Nicht jede Funktion / Erfahrung muss und kann durch maschinelles Lernen und Echtzeit-Benutzerdaten optimiert werden. Es geht darum, was dein Alleinstellungsmerkmal (in Bezug auf CX) ist und wo man investiert, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Es ist wichtig zu verstehen, wie die aktuelle Lösung und möglicherweise eine bessere technische Lösung die Kundenzufriedenheit steigert und wie viel Impact verschiedene Ansätze hätten.“

Gerade bei gewachsenen größeren Unternehmen sind „Hybrid“-Lösungen zwischen regelbasierter und vollautomatisiert-datengetriebener Personalisierung eine gängige Zwischenstufe. Marc Preusche sieht das so: „Regelbasiert wirkt zumindest kontrollierbarer, zumindest am Anfang. Bevor man auf eine komplette data-driven Personalisierung umstellt, ist man immer auf ein Regelwerk angewiesen.

Später kommt man aber an einen Punkt wo man sich überlegt: ‚Was kann ich überhaupt mit der Realtime Komponente machen? Welchen Mehrwert liefert das?‘ Sobald man erkennt, dass die Realtime Komponente auch nur marginal mehr Mehrwert als die nicht-Realtime-Komponente hat, dann kann man sich den Hybrid mal anschauen hinsichtlich einer Umstellung auf komplett automatische data-driven Personalisierung.“

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