Hyperpersonalisierung: Günstiger, effektiver und näher am Kunden

Retail-Märkte sind werbetechnisch heiß umkämpft, entsprechend intensiv sind die Marketing-Maßnahmen. Dabei fließt viel Geld ‒ die Ergebnisse bleiben jedoch häufig hinter den Erwartungen zurück. Über eine ausgefeilte Segmentierung lassen sich die Zielgruppe schon besser „greifen“, aber die Kunst besteht darin, nicht nur Gruppen zu bilden, sondern den potenziellen Käufer gezielt persönlich anzusprechen und ihn bei seinen Wünschen, Herausforderungen und Gefühlen zu packen. Das Stichwort hierzu lautet Hyperpersonalisierung.

Effektive Ansatzpunkte sind beispielsweise Customer Data Analytics, Social Listening, Profiling, 1-zu-1-Personalisierung und Methoden, die auf Künstliche Intelligenz setzen. Das Ziel ist, die Kunden ganz gezielt mit den Produktneuigkeiten zu versorgen, die exakt zu ihrem jetzigen Bedarf passen. Dazu muss man sie natürlich genau kennen und zahlreiche Datenquellen nutzen, um ihre Bedürfnisse zu ermitteln und zu verstehen.

Effizientere Kundenkommunikation durch Hyperpersonalisierung

Hyperpersonalisierung bietet durch bessere Datenlage neue Wege, Kunden anzusprechen. Die Kundenkommunikation funktioniert deutlich effizienter und setzt höhere Kaufreize. Sie versucht nicht, Kunden zu manipulieren und zu einem Kauf zu bewegen, den sie eventuell nicht tätigen wollten und sich hinterher ärgern, sondern sie bestimmt im Vorfeld ihren echten Bedarf. Wenn dann das passende Angebot folgt, stößt es auf echtes Interesse. Der dafür zu treibende Aufwand der Hyper-Personalisierung lohnt sich, weil er finanziell geringer ausfällt als bei breiten Kampagnen mit entsprechenden Streuverlusten und das Umsatzpotenzial ist dennoch deutlich höher.

Konkrete Lösungsansätze: Daten, Daten und Daten

Die Hyperpersonalisierung benötigt viele Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen können. Die Basis bilden verfügbare Kundendaten aus Online-Käufen auf den eigenen Plattformen, Kundenbindungsaktionen oder Beziehungen aus Vor-Ort-Einkäufen. Hinzu kommen Daten, die die Kunden auf anderen Online-Plattformen als Rezensionen, Diskussionsforen, Beiträge auf Social-Media-Plattformen inklusive Likes hinterlassen haben. Sie gehen damit weit über eine ’Standard-Personalisierung‘ hinaus, die lediglich ein paar personenbezogen Daten wie Name, Adresse, E-Mail-Adresse und demographische Merkmale erfassen.

Im Zuge einer Hyperpersonalisierung werden unter anderem folgende Daten erfasst und Individuen zugeordnet:

• Surf-Aktivitäten im Webbrowser, teilweise mit Reaktionen in Echtzeit
• Getätigte Käufe und ermittelbares Kaufverhalten ‒ online und offline
• Reaktion auf Rabattangebote, kostenlose Muster und Informationsmaterial
• Typische Einkaufszeiten und Tage (online und offline)
• Reaktionen auf E-Mails, Benachrichtigungen im Shop oder Browser und Anrufe
• Käufertyp (Schnäppchenjäger oder Shopping-Genießer)
• Vorlieben und Abneigungen bei bestimmten Produkten (Farben, Preisbereich, Funktionalität, Stil, Marken)

Die zusätzlichen Parameter der Hyperpersonalisierung können anschließend dafür genutzt werden, um das Kaufverhalten in Bezug auf bestimmte Produktgruppen und Produkte exakt zu bestimmen. Dieses Wissen lässt sich für eine individuelle Ansprache und 1-zu-1-Personalisierung einsetzen. Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz können außerdem Entwicklungen sichtbar gemacht und mögliche Personenvorlieben von anderen Personen abgeleitet werden.

Bedingungen für eine funktionierende Hyperpersonalisierung

Daten fallen nicht vom Himmel. Hyperpersonalisierung funktioniert nur, wenn Kunden interagieren und Daten erzeugen; Engagement ist also wichtig und sollte forciert werden. Außerdem ist Relevanz einer der Schlüssel für hohe Umsätze. Nur wer die richtigen Produkte für die Bedürfnisse seiner Kunden anbieten kann, kann Umsatz generieren. Ein Kunde muss das Gefühl haben, dass das Unternehmen sie versteht und perfekte Lösungen für ihre Wünsche liefern kann. Und letztlich ist Vertrauen in die Marke notwendig. Kunden geben ihre Daten nur den Unternehmen, bei denen sie wissen und darauf vertrauen, dass sie damit verantwortungsvoll umgehen. Hier ist also Transparenz und Glaubwürdigkeit gefragt. Die Einhaltung aller gesetzlichen Vorgaben wie die DSGVO sind dabei besonders wichtig.

Hyperpersonalisierung richtig umsetzen

Um möglichst effektiv Daten über Kunden zu generieren, bieten sich Loyalty-Programme an. Die gute alte Kundenkarte gehört natürlich dazu, aber besser sind moderne Smartphone-Apps, die nebenbei auch noch Shopping-Möglichkeiten, interessante Videos zum Thema, Community-Funktionen und Kampagnen anbieten können. Damit Kunden solche Angebote nutzen, sind attraktive Vorteile und Incentives, Datensparsamkeit und transparente Kommunikation nötig. Eine App kann auch dazu dienen, eine effektive Omnichannel-Strategie umzusetzen, so dass Kunden zwischen online und offline mühelos (auch mehrfach) wechseln können.

Entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung der Hyperpersonalisierung auf Unternehmensseite ist ein gut vorbereitetes und umsichtig geplantes IT-Marketing-Projekt. Unternehmen sollten dabei auf Beratungsunternehmen mit ausgewiesen Retail- und KI-Expertise wie KPS setzen, um vom umfangreichen Handel- und E-Commerce-Know-how zu profitieren. Das garantiert eine schnelle und damit auch kostengünstige Umsetzung, um möglichst schnell in die produktive Hyper-Personalisierungsphase einzutreten und einen zeitnahen ROI zu erreichen.

Weitere Informationen zum aktuellen Stand von Personalisierung bei deutschen Handelsunternehmen und konkreten Praxistipps finden Sie auch im Whitepaper von Lünendonk und KPS.

Über den Autor: Philipp Krueger ist Partner bei der KPS AG. Er berät Kunden zu strategischen Themen wie Composable Customer Experience & Architecture einschließlich Commerce, Marketing-Automation, Loyalty oder Personalisierung. Die KPS AG unterstützt ihre Kunden bei der Implementierung smarter Prozesse, Customer Experiences und innovativer Geschäftsmodelle. Das Beratungshaus deckt die gesamte Wertschöpfungskette von der Kundeninteraktion über das operative Kerngeschäft bis zu den Finanzen ab. Auf der Technologieseite folgt KPS dem Prinzip der Composable Architecture und setzt im ERP-Bereich auf SAP.

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