Mit personalisiertem Customer Targeting effektive Kampagnen ausspielen und KPIs optimieren

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Personalisiertes Customer Targeting spielt jedem Kunden die richtigen Produkte innerhalb deiner Shopstrategie aus

Customer Targeting ist kein neuer Begriff, er erhält aber durch die heutigen Möglichkeiten im Bereich Data Science eine stärkere Bedeutung für die personalisierte Kundenansprache. Denn heute kann das Interesse der Kunden anhand von verschiedenen Daten in Echtzeit ermittelt werden. Personalisiertes Customer Targeting ist dadurch eine neue Form der Kundenansprache im E-Commerce, die du für Kampagnen entlang der Customer Journey hervorragend einsetzen kannst. Dabei gibt es drei verschiedene Personalisierungsstufen des Customer Targetings: Pre Personalisation, Segment Personalisation und 1:1 Personalisation. Hierbei wählst du aus, ob du alle Shopkunden ansprechen willst oder nur eine bestimmte Kundengruppe (Segment). Gleichzeitig bestimmst du, ob du das gesamte oder individuelle Klick- und Kaufverhalten zugrunde legen möchtest – abhängig von deiner Shopstrategie. Dadurch können bestimmte KPIs optimiert werden, wie z. B. die Steigerung der Conversion Rate für spezifische Marken innerhalb eines Segments. Basis dafür ist unsere KI-Technologie.

Kampagnen-Beispiele für Customer Targeting entlang der Customer Journey

E-Mail

Kampagne -> Vorbestellungen für Neuerscheinungen erhöhen
Du möchtest eine E-Mail-Kampagne auf die Beine stellen, um den Vorverkauf einer Buch-Neuerscheinungen zu pushen. Ermittle hierzu, welche Shopkunden sich für die Buch-Neuerscheinung interessieren. Das machst du mit unserer KI. Sende anschließend diesen Kunden ein E-Mailing mit Infos zur nächsten Buch-Neuerscheinung und biete diesen die Möglichkeit der Vorbestellung an.

Beispiel: Der Krimi „Der Polizist“ von „John Grisham“ kommt demnächst auf den Markt. Du kannst nun allen Fans von „John Grisham“ ein E-Mailing zu dieser Buch-Neuerscheinung zukommen lassen und die Vorbestellungen erhöhen.

(Personalisierungsstufe im Einsatz: 1:1 Personalisation mit individuellem Klick- und Kaufverhalten aufgebaut auf Segmenten)

Shoppingbereich

Kampagne -> Produktneuheiten bewerben
Du hast eine Produktneuheit und möchtest diese bewerben? Dann nutze die persönlichen Streams deiner Shopkunden, um die Produkneuheit darin zu positionieren. Zunächst musst du aber erst über unsere KI das richtige Segment dafür ermitteln.  Danach kannst du dein Produkt und passenden Content hierzu (Blog, Themenwelt etc.) in den Stream einfließen lassen.

Beispiel: Du hast eine neue Laufhose im Sortiment, die du bewerben möchtest. Dann ermittle mit unserer KI das Kundensegment, welches besonders für Laufmode affin ist. Dann zeige diesem Segment priorisiert die neue Laufhose als Produkt-Empfehlung an und kombiniere dies mit passenden Blogartikeln oder Themenseiten in Form von Content-Vorschlägen.

(Personalisierungsstufe: 1:1 Personalisation mit individuellem Klick- und Kaufverhalten aufgebaut auf Segmenten)

Empfehlungen

Kampagne -> Hochpreisige Produkt-Sets verkaufen
Du möchtest Shopkunden aus dem „Hochpreis-Segment“ dazu inspirieren, ein passendes Produkt-Set zu kaufen? Dann empfehle diesen Kunden auf der Produktdetailseite zu ihrem ausgewählten hochpreisigen Produkt, das passende Produkt-Set, welches ganz genau zum Interesse des jeweiligen Shopkunden passt.

Beispiel: Eine Shopkundin interessiert sich für Taschen von „Louis Vuitton“. Sie hat auch schon drei Taschen dieser Art bei dir gekauft. Du kannst dieser Kundin und allen anderen Kunden, die mit diesem Segment übereinstimmen, ein Outfit von „Louis Vuitton“ passend zur Tasche empfehlen. Welches Outfit im Detail, welcher Shopkundin angezeigt wird, berechnet die KI individuell.

(Personalisierungsstufe im Einsatz: 1:1 Personalisation mit individuellem Klick- und Kaufverhalten aufgebaut auf Segmenten)

Produktberater

Kampagne -> Auslaufmodelle abverkaufen
Du hast digitale Produktberater für bestimmte Produktkategorien im Einsatz? Dann nutze für deine Kampagne die generierte Ergebnisliste des Produktberaters für die priorisierte Ausspielung von Auslaufmodellen, die zum Abverkauf stehen. Sofern diese den Bedarf und die individuelle Präferenz des Shopkunden decken.

Beispiel: Du möchtest eine bestimmte Springform für Kuchen der Marke „Zenker“ für Flach- und Rohrböden abverkaufen, da das neue Modell bald zur Verfügung steht. Gib deinem Backformberater diese Informationen an die Hand, damit für Flach- und Rohrböden dieses Produkt in der Ergebnisliste für Kunden priorisiert wird, die den Bedarf dafür haben und die individuelle Präferenzen mit dem Produkt übereinstimmen.

(Personalisierungstufe im Einsatz: 1:1 Personalisation mit gesamten Klick- und Kaufverhalten)

Suchfunktion

Kampagne -> Marken-Umsatz steigern
Priorisiere neben Topsellern eine bestimmte Marke in der Suchergebnisliste für alle Shopkunden und spiele für die Kundengruppe „Schnäppchenjäger“ zuerst die reduzierten Artikel dieser Marke aus.

Beispiel: Alle Shopkunden erhalten bei der Suche nach T-Shirts zuerst T-Shirts von „Tommy Jeans“ in der Suchergebnisliste angezeigt und das Segment „Schnäppchenjäger“ erhält zunächst die reduzierten T-Shirts von „Tommy Jeans“ auf den ersten Positionen der Suchergebnisliste.

(Personalisierungsstufe im Einsatz: Pre und Segment Personalisation mit gesamten Klick- und Kaufverhalten)

Customer Targeting im Rahmen verschiedener Personalisierungsstufen für deine Kampagnen

Du hast die Möglichkeit das personalisierte Customer Targeting ganz individuell nach deinen Wünschen aufzusetzen. Damit du die richtige Personalisierungstufe auswählen kannst, muss du die Kriterien für deine Kampagne bestimmen. Das personalisierte Customer Targeting unterscheidet sich für deine Kampagne hinsichtlich folgender Kriterien:

  • Ausspielung für alle Shopkunden oder ein bestimmtes Kundensegment
  • Einbezug gesamtes oder individuelles Klick- und Kaufverhalten
  • Nutzung aller oder einzelner Touchpoints für die Ausspielung

Optimierung der Basisfunktionalitäten

Touchpoints mit KI ausstatten und Wissensbasis generieren

Bevor es mit der Personalisierung für deine Kampagnen los geht, müssen ggf. die Basisfunktionalitäten deiner Touchpoints optimiert werden. D. h. wenn ein Shopkunde z. B. „t shirt“ in die Suchbox eingibt, dann sollte diese auch T-Shirts und keine Socken anzeigen. Befindet sich dein Shopkunde auf der Produktdetailseite, sollte hier z. B. die Möglichkeit gegeben sein, Zusatzprodukte anzuzeigen. Das ist nur möglich, wenn der Produktkatalog auch Zusatzprodukte führt und die Algorithmen darauf zugreifen können. Je nachdem über welchen Touchpoint du personalisieren möchtest, sollte dieser zunächst unter die Lupe genommen und optimiert werden. Durch den Einsatz von KI werden deine Touchpoints auf ein optimales Level gebracht und gleichzeitig eine Wissensbasis für die Personalisierung generiert.

Pre Personalisation Targeting

Kampagnen für alle Shopkunden + Einbezug gesamtes Klick- und Kaufverhalten

Du möchtest eine Marken-Kampagne für deinen Online Shop umsetzen. Das Ziel ist, den Umsatz für die Marke „Tommy Jeans“ in deinem Online Shop zu steigern. Hierfür kannst du verschiedene Touchpoints in deinem Online Shop miteinbeziehen. Wir nehmen als Beispiel die Ergebnislisten nach einer Sucheingabe oder einem Kategorie-Klick. Du hast nun die Möglichkeit, allen Shopkunden, die nach „t shirt“ über die Suchfunktion oder einen Menüpunkt suchen, T-Shirts anzuzeigen, aber mit der Priorisierung auf die Marke „Tommy Jeans“. Somit erhalten alle deine Shopkunden T-Shirts angezeigt und werden nicht in die Irre geführt und gleichzeitig priorisierst du die Marke „Tommy Jeans“. Im Hintergrund wird zusätzlich das gesamte Klick- und Kaufverhalten deiner Online Shopper miteinbezogen, um eine Vorselektion auf die beliebtesten T-Shirts zu erhalten und somit ein noch genaueres Customer Targeting durchzuführen. Mehr Infos zur Umsetzung dieser Use Case findest du im Blogartikel Ergebnismanagement.

Segment Personalisation Targeting

Kampagnen für Kundengruppen + Einbezug gesamtes Klick- und Kaufverhalten

Du möchtest mit Kampagnen für bestimmte Segmente (Kundengruppen) starten? Dann bilde zunächst Segmente für deinen Online Shop. Hierbei unterstützt dich unsere KI-Technologie. Mit dieser kannst du Segemente deiner Wahl ermitteln. Als Beispiel nehmen wir das Segment „Schnäppchenjäger“. Für dieses möchtest du reduzierte T-Shirts von „Tommy Jeans“ über die Ergebnislisten anzeigen lassen. Durch eine Verknüpfung deines Segments mit der Segment Personalisation wird genau das ausgespielt. Die Ergebnisliste enthält für alle Shopkunden T-Shirts von „Tommy Jeans“, die „Schnäppchenjäger“ erhalten aber auf den ersten drei Positionen reduzierte T-Shirts von „Tommy Jeans“. Das gesamte Klick- und Kaufverhalten wird auch hier als Basis zugrunde gelegt. Dadurch kannst du individuelle Strategien für bestimmte Segmente abbilden. Spreche z. B. saisonale Käufer zum Zeitpunkt ihres Bedarfs an, wie z. B. Kunden, die im Sommer spezielle Sonnenschutzcremen kaufen. Versende eine E-Mail mit Produktneuheiten zum Saisonstart.

1:1 Personalisation Targeting

Kampagnen für alle Shopkunden oder Kundengruppen + individuelles Klick- und Kaufverhalten

Du möchtest eine Marken-Kampagne abgestimmt auf jeden Shopkunden ausspielen? Hierzu kannst du neben der Marke, die priorisiert werden soll,  für jeden Shopkunden die Produkte in der Ergebnisliste ausspielen, die dem individuellen Klick- und Kaufverhalten entsprechen. Beispiel: Du möchtest weiterhin die Marke „Tommy Jeans“ pushen, aber auf jeden Shopkunden individuell eingehen. Dann kannst du für jeden Shopkunden das individuelle Klick- und Kaufverhalten miteinbeziehen. In diesem Fall würde z. B. die Shopkundin „Elena“ T-Shirts der Marke „Tommy Jeans“ in der Farbe „Rosa“ und der Größe „M“ angezeigt bekommen. Dadurch erhält jeder Shopkunde seine individuelle Ergebnisliste mit T-Shirts von „Tommy Jeans“ in Kombination mit den eigenen Präferenzen. Das Ganze ist auch mit Segmenten kombinierbar. Wäre die Shopkundin „Elena“ ein „Schnäppchenjäger“ würde sie zuerst die rosafarbenen, reduzierten T-Shirts in der Größe „M“ angezeigt bekommen.

Daten sind die Grundlage des Customer Targetings

Für das Customer Targeting im E-Commerce können verschiedenen Daten und Datenquellen miteinbezogen werden, wie z. B.:

  • Klick- und Kaufverhalten aus dem Online Shop (Themen, Produkte, Marken, Onlinezeiten, Interaktionsdauer, etc.)
  • Produktdaten aus dem Produktkatalog (Kategorien, Varianten, Synonyme, Verlinkungen, etc.)
  • Expertenwissen (verkaufspsychologische Erkenntnisse und Branchenwissen)
  • Biographische Daten aus dem CRM (Hochzeiten, Geburten, Mitgliedschaften, Körpermaße,…)
  • Transaktionsdaten aus dem Shopsystem (Bestellintervalle, Bestellwert, Warenkorbinhalt, usw.)
  • Soziodemographische Daten aus Google Analytics (Geschlecht, Alter, Einkommen, Familienstand, etc.)

Der Mindestumfang für den Erfolg des Customer Targetings sollte aber das Klick- und Kaufverhalten, die Produktdaten sowie das Expertenwissen umfassen.

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