Von Moritz Bachmann publiziert am 20. Dezember 2017

Echtzeit-Personalisierung im E-Commerce durch Segmentierung

Personalisierung im E-Commerce ist nach wie vor ein Trendthema mit hohem CRO-Potenzial. Laut einer umfangreichen Studie von Qubit gaben 83% der Verbraucher an, dass sie bereit wÀren, zu einer Website mit einem besseren, persönlicheren Service zu wechseln. Aber wie geht man mit Shoppern um, die man noch nicht kennt? Hier erhalten Sie die Antwort.

Der Onlinehandel wird auch Ende dieses Jahres wieder der grĂ¶ĂŸte Wachstumstreiber fĂŒr den Handel in Deutschland werden. Der Handelsverband Deutschland (HDE) schĂ€tzt das Wachstum auf rund zehn Prozent bzw. 48,7 Milliarden Euro ein. 

Das klingt soweit erst einmal positiv. Schaut man sich die Umsatzverteilung zwischen Online- und Offine-Handel an, zeigt sich ein weiteres Bild: 2016 gingen gerade einmal 13% des Gesamtvolumens im Einzelhandel auf das Konto von Online-Shops, und dass obwohl 80% der Verbraucher mindestens einmal online eingekauft haben wollen. Es liegt also auf der Hand, dass eines der grĂ¶ĂŸten Potenziale fĂŒr Online-HĂ€ndler darin besteht in der Lage zu sein, Erstbesucher zu KĂ€ufern zu transformieren, bevor Sie woanders kaufen. 

Das klingt nach der Quadratur des Kreises. Wie soll man einen Besucher persönlich und individuell im Shop ansprechen, wenn man nichts ĂŒber ihn weiß?

Der SchlĂŒssel in diesem Zusammenhang heißt: Segmentierung!

Kundenanalyse als Basis fĂŒr die Segmentierung

Wir unterscheiden in Kundensegmentierung und Marktsegmentierung. WĂ€hrend Erstere sich vorrangig mit eigenen Kunden beschĂ€ftigt, zielt Letztere auf den gesamten Markt ab. Da es aber eine Vielzahl verschiedener Marktsegmente gibt und der Aufwand einer Segmentierung verschiedener MĂ€rkte nicht unerheblich ist, reicht es fĂŒr die meisten Online-HĂ€ndler aus, lediglich ihre Kunden zu betrachten. 

Jeder potenzielle Kunde zeichnet sich durch individuelle Charakteristika aus, die fĂŒr eine Segmentierung genutzt werden können. Darunter fallen demografische Faktoren wie Alter oder Geschlecht, geografische Faktoren wie Land oder Wohnort, aber auch verhaltensbezogene Faktoren wie z.B. das Shopping-Verhalten auf der Seite. 

Der erste Schritt liegt in der Kundenanalyse. Neben den Stammdaten aus Kundenkonten sind es vor allem verhaltensbasierte Session-Informationen, die spĂ€ter fĂŒr eine Segmentierung zur VerfĂŒgung stehen sollten, da sich hier die Customer Journey sehr gut nachvollziehen lĂ€sst. Viele E-Commerce-Lösungen bieten Tracking-FunktionalitĂ€ten bereits out-of-the-box an oder können durch Extensions dahingehend erweitert werden.

Es muss nicht immer Data Mining sein 

Die Datenlage bei Besuchern ist im Gegensatz zu registrierten Kunden eher dĂŒnn. Sprache und Location lassen sich meist recht genau eingrenzen, ob der Kunde mĂ€nnlich oder weiblich, eher jung oder alt ist, bleibt aber unbekannt. Daher ist es umso wichtiger, dass das Shop-System dazu in der Lage ist, bereits wĂ€hrend der Shopping-Session verhaltensbasierte Informationen zu sammeln und fĂŒr die Personalisierung nutzen zu können. 

Schaut man sich die Daten der Customer Journey von anonymen und registrierten Nutzern genauer an, findet man schnell Gemeinsamkeiten von bestimmten Verhaltensmustern heraus. Daran lÀsst sich im Anschluss ableiten, welche Kunden ein höheres Potenzial haben und welche Merkmale eindeutige Zeichen eines solchen Potenzials sind.
Kunden mit der höchsten BesuchshÀufigkeit oder der höchsten Browsing-Vielfalt in Bezug auf Produkte haben möglicherweise das höchste Konversionspotenzial im Vergleich zu niederfrequenten Besuchern oder denen, die eine Produkt-Kategorie selten oder nie wechseln.
Anhand dieser Gemeinsamkeiten lassen sich spĂ€ter sogenannte Mikro-Segmente entwickeln, welche die Basis fĂŒr die Personalisierung im Shop bilden.

Personalisierung durch Mikro-Segmente

UnabhĂ€ngig vom Unternehmensziel, ist die Schaffung aussagekrĂ€ftiger Mikro-Segmente, die nicht nur die gesamte Customer-Journey charakterisieren, sondern auch leicht miteinander verschmelzen, entscheidend fĂŒr das VerstĂ€ndnis der Shopping-Historie.

Mikro-Segmente können dafĂŒr genutzt werden, unbekannten Shoppern z.B. automatisiert einen Rabatt auf Produkte zu gewĂ€hren, personalisierte Banner auszuspielen oder passende Cross- und Up-Selling-Angebote zu prĂ€sentieren.

Gleiches gilt natĂŒrlich auch fĂŒr registrierte Kunden, die beispielsweise mit einem Treuebonus fĂŒr wiederholte KĂ€ufe oder einem VIP-Status fĂŒr das Erreichen eines bestimmten Umsatzes belohnt werden.

In Unserem Magento-Video-Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Mikro-Segmente zur Personalisierung der Shopping-Experience genutzt werden.

Fazit:

Kundensegmentierung und die Nutzung von Mikro-Segmenten innerhalb einer modernen E-Commerce-Plattform bietet vielfĂ€ltige Optionen, um sowohl registrierten Kunden als auch Erstbesuchern eine persönlich zugeschnittene Shopping Experience zu ermöglichen. Hier eröffnet sich nicht nur die Möglichkeit die Conversion-Rate deutlich zu verbessern, vielmehr ist es eine Chance sich von Mitbewerbern zu differenzieren und relevante Kundensegmente vollautomatisiert zielgerichtet anzusprechen. 

 

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