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Personalisierung vs. Produktempfehlung

Häufig werden Personalisierung und Produktempfehlungen gleichgesetzt. Doch ist es damit getan? Relevante Unterschiede, die man beachten sollte.
Felix Schirl | 15.02.2021
Personalisierung vs. Produktempfehlung © Freepik
 

Immer mehr Menschen kaufen online ein - 2020 waren es schon drei Viertel aller Deutschen, die mindestens einmal pro Monat im Netz shoppten.[1] Hier erwarten die Nutzer ein mindestens genauso gutes Einkaufserlebnis wie im stationären Handel. Eine immense Herausforderung für Online-Händler. Die Personalisierung des Webshops sehen viele von ihnen als die Lösung an. Häufig wird Personalisierung aber gleichgesetzt mit Produktempfehlungen. Doch ist es damit wirklich schon getan? Und sind Produktempfehlungen und Personalisierung wirklich dasselbe? Wo genau die Unterschiede liegen.

 

Produktempfehlungen - die erste Stufe der Personalisierung

Produktempfehlungen (auch: Recommendations) und Personalisierung gleichzusetzen, ist zwar nicht ganz falsch, aber auch nicht ganz richtig. Denn auch Recommendations können durchaus personalisiert sein. Doch Produktempfehlung ist nicht gleich Produktempfehlung und somit ist nicht jede Empfehlung gleich personalisiert. Es gibt unzählige Möglichkeiten, Recommendations in den Online-Shop einzubinden und so (auch ohne Personalisierung) das Shopping-Erlebnis zu verbessern.

Direkt auf der Startseite können Empfehlungen das Interesse der User wecken, ähnlich wie die Schaufensterpuppen im stationären Handel. Mit der neuesten Kollektion, den Bestsellern oder auch dem aktuellen Sale können die Nutzer auch ganz ohne Personalisierung angelockt werden. Anders hingegen ist es bei Produktempfehlungen, die auf Basis der Interessen der User ausgespielt werden. So können Wiederkehrer, Stammkunden, aber auch User, die sich eine Weile im Shop umgesehen haben, Artikel auf der Startseite sehen, die auf ihre Interessen zugeschnitten sind. Dann werden Empfehlungen aus der bevorzugten Kategorie, von der Lieblingsmarke oder aber auch jene, die sie sich zuvor angesehen haben, gezeigt. Dies ist genau der nächste Schritt, den Personalisierung macht: Sie geht auf die individuellen Bedürfnisse des Nutzers ein. Eine Einbindung der Topseller aus dem Shop tut das nicht immer.

Personalisierte Empfehlungen werden zum elementaren Bestandteil einer gelungenen Customer Experience. Denn: Kunden kaufen bevorzugt in Shops ein, in denen sie sich sowohl „abgeholt“, als auch gut beraten fühlen. Hierfür gibt es viele Lösungen und Möglichkeiten. Basieren sollten personalisierte Empfehlungen aber immer auf einer intelligenten Recommendation Engine. Diese kann das Userverhalten in Sekundenschnelle auswerten und daraufhin die ideale Empfehlung berechnen. Dem User werden so während seiner Customer Journey die jeweils passenden Produkte vorgeschlagen. Durch die Navigation durch den Shop entsteht zu Beginn der Customer Journey eine erste kleine Sammlung der Interessen des Nutzers. Viel tiefgreifender wird es, wenn der User Wünsche explizit äußert, beispielsweise durch das Verwenden von Filtern. So können zusätzlich die passende Größe, die bevorzugte Preiskategorie oder auch die Lieblingsfarben ermittelt werden.  Beginnend auf der Startseite, über die einzelnen Produktdetailseiten, bis hin zum Warenkorb begleiten ihn immer passende Recommendations, die seinen Interessen entsprechen.

 

Was kann Personalisierung?

Eines steht bei der Personalisierung immer im Mittelpunkt: Der Kunde und seine Interessen. Wie die Umsetzung dann erfolgt, variiert. Die Möglichkeiten sind immens - von der einfachen Einbindungen mit Nutzung von verfügbaren Datentöpfen (wie zum Beispiel den Klick-In Kanal) über granulare Segmentierungen und einer kompletten Umgestaltung der Seiteninhalte je nach Nutzer.

Bereits auf der Startseite können Online-Händler aus einer breit gefächerten Auswahl an Möglichkeiten wählen und die Inhalte an den jeweiligen User anpassen. Sie können beispielsweise einen oder mehrere Teaserflächen anhand der Interessen des Nutzers austauschen, Kategorien ausblenden, usw. So können für einen User, der an Herrenmode interessiert ist, alle Teaser für Damenmode verschwinden und durch die aktuellen Neuheiten, den Sale oder eben die Lieblingskategorie (z.B. Business-Hemden) des Nutzers ersetzt werden. Auch auf die Affinität für bestimmte Marken und Artikel kann Rücksicht genommen werden. Gibt es gerade einen Sale auf die Produkte der Lieblingsmarke, kann ein Hinweis darauf erscheinen, oder einzelne Produkte, können direkt empfohlen werden. Wiederkehrer können mit ihren zuletzt betrachteten Artikeln oder den “vergessenen” Produkten im Warenkorb begrüßt werden.

Doch nicht immer benötigt Personalisierung einen Login oder vorherige Besuche. Daten wie beispielsweise der Standort des Nutzers kann per Geotargeting in die Personalisierung einfließen. So beeinflussen Wetter und Ort die personalisierte Ansprache: Schneit es oder ist es kalt, werden dem Nutzer Teaser und Angebote für warme Jacken gezeigt. Regnet es, sieht der User dann wasserdichte Kleidung. Der Ort kann genutzt werden, um Click & Collect Möglichkeiten in einer Filiale in der Nähe aufzuzeigen und in der Reisebranche kann zum Beispiel der passende Abflughafen schon vorausgefüllt in der Suche stehen.

Auch der Klick-In Kanal gibt schon wichtige Hinweise für eine personalisierte Ansprache. Kommt der Nutzer über Preisvergleichsseiten, hat er andere Bedürfnisse als der Nutzer, der über Instagram oder Google Shopping auf die Website gelangt.

 

Fazit: Doch nicht alles gleich!

Der Unterschied zwischen einfachen Produktempfehlungen und personalisiert ausgespieltem Content ist deutlich. Man kann Personalisierung als das große Ganze sehen, mit dem die Customer Experience im Webshop verbessert wird. (Personalisierte) Produktempfehlungen sind ein wichtiger Bestandteil einer Webshop-Personalisierungsstrategie. Wer aber ausschließlich auf Recommendations setzt, dem geht viel Potential verloren. Denn genau die Mischung aus Produktempfehlungen und weitergehenden Personalisierungsoptionen ist das i-Tüpfelchen für jeden Webshop, durch das er sich von der Konkurrenz unterscheidet.

 

Quellen

[1] https://trendmonitor-deutschland.de/onlineshopping-trends-und-potenziale/