Wie kann Hyperpersonalisierung den Code für sinnvolle CX knacken?

Unternehmen haben erkannt, dass eine echte digitale Transformation ohne den Aufbau dynamischer Integrationen nicht denkbar ist, um optimale Produkterlebnisse zu bieten und die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen, was einen API-gestützten Ansatz zu einem absoluten Muss macht.

Headless-Fähigkeiten können die Bereitstellung von Informationen und digitalen Assets auf mehreren Ebenen erheblich erleichtern, indem sie unter anderem Kanäle wie mobile Apps, intelligente Geräte, digitale und Sprachassistenten, progressive Web-Apps (PWAs) und Single-Page-Anwendungen (SPAs) einbeziehen. Für Unternehmen, die es ernst meinen mit der Bereitstellung tadelloser Omnichannel-Commerce-Erlebnisse, hat die automatische Verbreitung konsistenter digitaler Assets oberste Priorität. Dieser Artikel geht der Frage nach, warum headless Digital Asset Management (DAM) schnell zum Standard für die Verbreitung digitaler Inhalte wird.

1. Einführung

Werfen wir einen Blick zurück in das Jahr 2000 und stellen uns vor, wie bequem das Einkaufen damals war. Für diejenigen, die sich für den Online-Einkauf entschieden, war das Verfahren im Allgemeinen umständlicher und weniger benutzerfreundlich als heute.

Später im Jahr 2023 denken die Unternehmen nicht mehr produktzentriert, sondern kundenzentriert. Jetzt geht es darum, die Bedürfnisse, Wünsche und Probleme der Kunden zu verstehen und dann die Daten zu nutzen, um Produkte und Dienstleistungen intelligent zu personalisieren. Im Grunde genommen befinden wir uns im Zeitalter der Hyper-Personalisierung.

Die Hyper-Personalisierung ist sowohl für Unternehmen als auch für Kunden ein Gewinn, da sie zu relevanteren Erfahrungen führt, die Auswahl vereinfacht, Reibungsverluste beseitigt und dazu beiträgt, dass sich Kunden mühelos engagieren können.

2. die Entwicklung der Personalisierung

Das Paradigma der Personalisierung hat sich in den letzten Jahren verändert. Die Fähigkeit, individualisierte und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen, entwickelt sich ständig weiter, angetrieben durch technologische Fortschritte und Veränderungen im Verbraucherverhalten. Marken können jetzt vorhandene Daten und Analysetools nutzen, um die Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen und sie entsprechend ihrem Verhalten und ihren Absichten zu bedienen. 

Zu den wichtigsten Meilensteinen in der Entwicklung der Personalisierung gehören:

Das Jahrzehnt von 2000 bis 2009

Anfang der 2000er Jahre: Mit dem Aufkommen von eCommerce und Online-Shopping begann die Personalisierung an Bedeutung zu gewinnen. Einzelhändler begannen, grundlegende Personalisierungstechniken einzusetzen, wie z. B. die Empfehlung von Produkten auf der Grundlage des Browserverlaufs oder der Kaufhistorie des Käufers.

Mitte der 2000er Jahre: Das Aufkommen der sozialen Medien und die Verbreitung von nutzergenerierten Inhalten führten zum Aufkommen der "menschenbasierten" Personalisierung, bei der soziale Daten zur Schaffung personalisierterer Erlebnisse genutzt wurden.

Die späten 2000er Jahre: Die Verbreitung mobiler Geräte und das Aufkommen standortbezogener Dienste ermöglichte es Unternehmen, den Verbrauchern kontextbezogenere und relevantere Mitteilungen und Angebote zu unterbreiten.

Das Jahrzehnt von 2010 bis 2019

Anfang der 2010er Jahre: Das Wachstum von Daten und die Fortschritte in der Analytik ermöglichten es Unternehmen, ausgefeilte Algorithmen zu nutzen, um hochgradig personalisierte Erfahrungen zu liefern. Dazu gehören Taktiken wie personalisierte Preisgestaltung und personalisierte Produktempfehlungen.

Mitte der 2010er Jahre: Der Aufstieg von Big Data und Internet-of-Things (IoT)-Technologien zwang Unternehmen dazu, datengestützte Erkenntnisse zu nutzen, die zuvor nicht beobachtet wurden. Dies führte zu einer neuen Stufe der Personalisierung durch die Nutzung von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen.

Die späten 2010er Jahre: Künstliche Intelligenz und natürliche Sprachverarbeitung machten die Personalisierung konversationeller und menschenähnlicher.  Chatbots und virtuelle Assistenten sind die besten Beispiele für Personalisierung.

Das aktuelle Jahrzehnt: Ab 2020

Anfang der 2020er Jahre: Die COVID-19-Pandemie beschleunigt die Verlagerung auf den digitalen Handel, was zu einem verstärkten Fokus auf die Personalisierung über mehrere Berührungspunkte hinweg führt, wie z. B. die Personalisierung virtueller Ereignisse und metaverse Einkaufserlebnisse.

Die Personalisierung wird wahrscheinlich noch ausgefeilter und in verschiedene Aspekte des Lebens der Verbraucher integriert werden. Verschiedene Analysemethoden und -techniken, darunter KI-gesteuerte prädiktive und präskriptive sowie NLP- und Graph-Analysen, werden zum Einsatz kommen, um die Wünsche und Bedürfnisse einzelner Kunden in Echtzeit vorherzusagen.

Nach Angaben von Gartner lag das Wachstum der Personalisierung im Jahr 2021 bei 28,2 %, und es wird erwartet, dass das Segment bis 2026 mit einer CAGR von 20,4 % weiter stark wachsen wird. Wir haben das Zeitalter der Hyper-Personalisierung erreicht.

3. Was ist Hyper-Personalisierung?

Nach Angaben von Deloitte ist Hyper-Personalisierung die fortschrittlichste Art und Weise, wie Marken ihr Marketing auf den einzelnen Kunden zuschneiden können. Dies geschieht durch die Schaffung maßgeschneiderter und zielgerichteter Erlebnisse durch den Einsatz von Daten, Analysen, KI und Automatisierung. Durch Hyper-Personalisierung können Unternehmen hochgradig kontextualisierte Kommunikation an bestimmte Kunden zur richtigen Zeit und am richtigen Ort und über den richtigen Kanal senden.

Für Marken kann die Hyper-Personalisierung ein leistungsfähiges Instrument sein, um die Kundenbindung zu verbessern und die Konversionsraten zu steigern. Es bietet erweiterte Einblicke, um die Vorlieben und das Verhalten jedes Kunden zu verstehen und personalisierte und kontextbezogene Erfahrungen zu schaffen. Dies kann zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue sowie zu höheren Umsätzen führen. Hyper-Personalisierung kann Marken auch dabei helfen, stärkere Kundenbeziehungen aufzubauen, den Umsatz zu steigern und die Kundenbindung zu verbessern.

4. Vergleich: Personalisierung vs. Hyperpersonalisierung

Personalisierung beinhaltet in der Regel die Verwendung grundlegender demografischer Informationen, wie z. B. den Namen oder den Wohnort einer Person, um ein Erlebnis individuell zu gestalten. Eine E-Commerce-Website könnte zum Beispiel den Browserverlauf eines Kunden nutzen, um ihm Produkte zu empfehlen, die ihn interessieren könnten. Oder eine Nachrichten-Website könnte den Standort eines Lesers verwenden, um ihm für sein Gebiet relevante Artikel anzuzeigen.

Die Hyper-Personalisierung geht über die herkömmliche Personalisierung hinaus, indem sie bei der Bereitstellung von Inhalten oder Diensten mehrere Datenpunkte wie demografische Daten, Kaufhistorie und Verhaltensmuster berücksichtigt. Auf diese Weise können Unternehmen sehr gezielte Botschaften erstellen, die ihre Zielgruppe mit größerer Wahrscheinlichkeit auf einer tieferen Ebene ansprechen. Dies kann Dinge wie den Browserverlauf, die Kaufhistorie, die Aktivitäten in den sozialen Medien und sogar biometrische Daten umfassen.

Ein Beispiel hierfür wäre ein Musik-Streaming-Dienst, der die Hörhistorie und die Vorlieben eines Hörers nutzt, um eine individuelle Wiedergabeliste zu erstellen, die ihm wahrscheinlich gefallen wird, oder eine E-Commerce-Website, die die Kaufhistorie, den Browserverlauf und den Standort nutzt, um die Angebote, den Inhalt und das Layout zu personalisieren und die Konversionsrate zu erhöhen. Die Hyper-Personalisierung kann auch die Vorteile der "privaten Personalisierung" bieten.

Nach Angaben von Deloitte sind sich praktisch alle Unternehmensleiter (97%) einig, dass Marken Daten, Analysen und KI nutzen müssen, um hyper-personalisierte Erlebnisse zu schaffen.

5. Wie lässt sich Hyperpersonalisierung für das Geschäftswachstum nutzen?

i) Erfahrung neu erfinden

• Kunden in personalisierten Momenten ansprechen, 24x7
• Echtzeit-Kundensegmentierung
• Verhaltensbezogene Empfehlungen und Omnichannel-Optimierung
• Anpassungen in Echtzeit basierend auf den aktuellen Interaktionen und dem Verhalten eines Kunden

ii) Steigerung des Umsatzes

• Detaillierte Produktausrichtung mit prädiktiver Intelligenz
• Individualisierte oder dynamische Angebote 
• Echtzeit-Promotions und Angebote
• Massenpersonalisierung auf bestimmte Kundentypen anwenden

iii) Kosten optimieren

• Besserer Service für kostensensible Kunden 
• Optimieren Sie die Kosten von Marketingkampagnen mit datengesteuerten Kundeninformationen
• Senken Sie die Kosten für die Kundengewinnung und -bindung
• Produktivität steigern und Ressourcenkosten senken

6. Vorteile der Hyperpersonalisierung im digitalen Handel

Hyperpersonalisierung im digitalen Handel bezieht sich auf den Einsatz fortschrittlicher Technologien und Datenanalysen, um hochgradig maßgeschneiderte und gezielte Marketingkampagnen und Einkaufserlebnisse für einzelne Kunden zu schaffen. Einige der potenziellen Vorteile der Hyper-Personalisierung sind:

• Kontextualisiertes Engagement: Marken können gezielte Marketingbotschaften und Produktempfehlungen erstellen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit bei einzelnen Kunden in Echtzeit auf Resonanz stoßen. Dies kann zu einem höheren Engagement und höheren Konversionsraten führen.
• Anpassungsfähige Erlebnisse: Nutzen Sie Kontext, Daten und Informationen, um Kaufmuster, Präferenzen und Verhaltensweisen zu erkennen und personen- oder rollenbasierte Erlebnisse zu schaffen.
• Verbesserte Kundenbindung: Unternehmen können durch personalisierte Erlebnisse stärkere Beziehungen zu ihren Kunden aufbauen, was zu erhöhter Loyalität und Wiederholungsgeschäften führt.
• Vorhersage der Kundenwünsche: Verschaffen Sie sich ein besseres Verständnis für die Absichten der Kunden und sagen Sie ihre Wünsche und Bedürfnisse voraus, um die Konversionsrate zu erhöhen, indem Sie die Vorhersagekraft vorhandener Kundendaten nutzen.
• Gesteigerter Umsatz: Führt zu höheren Konversionsraten und Kundentreue, was letztendlich zu höheren Einnahmen für das Unternehmen führen kann.
   

Die Implementierung von Hyper-Personalisierung im digitalen Handel ist keine triviale Aufgabe. Digital-Commerce-Marken sollten strategisch in Hyper-Personalisierungsfunktionen investieren, da dies fortschrittliche Analysemethoden, KI-gesteuerte Vorhersagetechnologien, Graph-Analysen, NLP und Techniken einschließlich Produkt- und Inhaltsempfehlungen erfordert.

7. Wie wendet man Hyper-Personalisierung über die gesamte Customer Journey an?

Das Ziel der Hyper-Personalisierung ist es, ein einzigartiges und maßgeschneidertes Erlebnis für jeden einzelnen Kunden zu schaffen, das auf seinen Vorlieben, seinem Verhalten und seinen demografischen Daten basiert. Hyper-Personalisierung kann während der gesamten Customer Journey angewendet werden, von der ersten Kontaktaufnahme bis zur Nachbereitung des Kaufs.

Dies kann durch eine Vielzahl von Mitteln erreicht werden, wie zum Beispiel:

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Hyper-Personalisierung mit der Zustimmung des Kunden erfolgen sollte und dass auf den Schutz der Privatsphäre und der Sicherheit geachtet werden sollte.

8. Beste Beispiele für Hyperpersonalisierung in der Praxis

• Netflix: Netflix verwendet Daten über Sehgewohnheiten, Suchhistorie und Bewertungen, um einzelnen Nutzern Fernsehsendungen und Filme zu empfehlen. So wird sichergestellt, dass jeder Nutzer eine personalisierte Auswahl an Inhalten sieht, die auf seine Interessen zugeschnitten ist.
• Amazon: Amazon verwendet Daten zum Kaufverhalten, zum Suchverhalten und zu Produktbewertungen, um einzelnen Nutzern Produkte zu empfehlen. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder Nutzer eine personalisierte Auswahl an Produkten sieht, die auf seine Interessen zugeschnitten sind.
• Spotify: Spotify verwendet Daten über Hörgewohnheiten und Vorlieben, um personalisierte Wiedergabelisten für Nutzer zu erstellen. So wird sichergestellt, dass jeder Nutzer eine Auswahl an Songs hört, die auf seine Interessen und Vorlieben zugeschnitten sind.
• L'Oreal: L'Oreal verwendet Daten über Hauttyp, Alter und Anliegen, um personalisierte Hautpflegeroutinen für Kunden zu erstellen. So kann sichergestellt werden, dass jeder Kunde ein auf seine Bedürfnisse zugeschnittenes Programm erhält.
• Booking.com: Booking.com verwendet Daten über frühere Buchungen, den Browserverlauf und Kundenpräferenzen, um einzelnen Nutzern personalisierte Hotel- und Urlaubsangebote zu empfehlen.

Dies sind nur einige wenige Beispiele, aber immer mehr Marken setzen Hyperpersonalisierung ein, um ihre Marketing- und Verkaufsanstrengungen zu verbessern.

9. Faktoren, die bei der Implementierung von Hyperpersonalisierung zu berücksichtigen sind

Die Hyper-Personalisierung, bei der Produkte, Dienstleistungen und Erlebnisse auf die individuelle Ebene zugeschnitten werden, kann verschiedene Herausforderungen mit sich bringen. Einige davon sind:

• Datenerfassung und -verwaltung: Erfordert eine große Menge an Daten über einzelne Kunden, einschließlich ihrer Vorlieben, ihres Verhaltens und ihrer demografischen Daten. Das Sammeln und Verwalten dieser Daten kann eine große Herausforderung darstellen, insbesondere für Unternehmen, die nicht an die Arbeit mit großen Datenmengen gewöhnt sind.
• Datenqualität: Der Erfolg der Hyperpersonalisierung hängt stark von der Qualität der Daten ab. Eine schlechte Datenqualität kann zu einer ungenauen Personalisierung führen, was wiederum ein schlechtes Nutzererlebnis zur Folge hat und die Beziehung zum Kunden schädigen kann.
• Datenschutz: Benötigt eine beträchtliche Menge an Daten über Einzelpersonen, was zu Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes führen kann. Die Unternehmen müssen transparent machen, welche Daten sie sammeln und wie sie verwendet werden, und sicherstellen, dass sie die Datenschutzgesetze einhalten.
• Segmentierungsprobleme: Erforderlich sind ein tiefes Verständnis der Kundensegmente und die Fähigkeit, Kunden so zu segmentieren, dass sie sowohl genau als auch umsetzbar sind. Dies kann schwierig zu erreichen sein, insbesondere für Unternehmen, die ihren Kundenstamm nicht genau kennen.
• Skalierbarkeit: Hyper-Personalisierung kann schwierig zu skalieren sein, da sie eine große Menge an Daten und Rechenleistung erfordert, um genaue und maßgeschneiderte Erfahrungen für jeden Einzelnen zu schaffen.
• Ethische Überlegungen: Hyper-Personalisierung kann zu unbeabsichtigten Folgen führen, wie Diskriminierung oder Manipulation. Es ist wichtig, sich ethischer Erwägungen bewusst zu sein, daher sollten Sie immer Schutzmaßnahmen ergreifen, um diese abzuschwächen.

10. Was sind die wichtigsten Voraussetzungen für die Hyperpersonalisierung?

Die Ermöglichung von Hyper-Personalisierung erfordert zwei Schlüsseltechnologien - Datenmanagement und Architektur.

Die Rolle der Daten

Einer der wichtigsten Gründe, warum Hyper-Personalisierung allein nicht ausreicht, ist die Tatsache, dass sie in hohem Maße von genauen und umfassenden Daten über die Kunden abhängt. Tatsächlich sind Daten die treibende Kraft der Hyper-Personalisierung, da sie Einblicke in individuelle Vorlieben, Verhalten und demografische Daten bieten.

Auch Algorithmen des maschinellen Lernens können eingesetzt werden, um Daten zu analysieren und Vorhersagen darüber zu treffen, wofür sich eine bestimmte Person wahrscheinlich interessieren wird, was die Personalisierung weiter verbessert.

• Produktdaten

Produktdaten können bei der Hyperpersonalisierung helfen, indem sie detaillierte Informationen über ein Produkt oder eine Dienstleistung liefern, die dazu verwendet werden können, spezifische Empfehlungen oder Angebote auf einzelne Kunden zuzuschneiden. Dazu können Produktmerkmale, Preise, Kundenrezensionen und demografische Daten gehören. 

Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen die Vorlieben und Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen und diese Informationen nutzen, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die auf jeden Einzelnen zugeschnitten sind.

Dies kann gezielte Marketingkampagnen, personalisierte Produktempfehlungen und maßgeschneiderte Angebote und Rabatte umfassen.

• Stammdaten

Stammdaten oder Daten, die als von höchster Qualität und Bedeutung für ein bestimmtes Unternehmen angesehen werden, können bei der Hyperpersonalisierung helfen, indem sie ein detailliertes Verständnis der Kundenpräferenzen und des Kundenverhaltens liefern.

Diese Informationen können dann verwendet werden, um sehr gezielte und personalisierte Marketingkampagnen, Produktempfehlungen und Kundeninteraktionen zu erstellen. Wenn ein Kunde beispielsweise bereits ein bestimmtes Produkt gekauft oder Interesse an einer bestimmten Kategorie gezeigt hat, kann das Unternehmen diese Informationen nutzen, um personalisierte Produktempfehlungen zu geben oder gezielte Werbeaktionen zu versenden.

Stammdaten können auch verwendet werden, um Kunden auf der Grundlage ihrer Vorlieben und ihres Verhaltens in verschiedene Gruppen einzuteilen, was eine noch besser zugeschnittene und personalisierte Interaktion ermöglicht.

Die Rolle von Technologie und Architektur

Die geeignete Technologie und Architektur sind für die Hyper-Personalisierung unerlässlich. Dazu gehören Dinge wie Datenmanagement-Plattformen, Kundendaten-Plattformen, Marketing-Automatisierungssoftware und Analyse-Tools, mit denen Kundendaten in Echtzeit erfasst, verarbeitet und analysiert werden können.

Zu den wichtigsten gehören:

• Datenmanagement-Plattformen (DMPs): Diese Plattformen sammeln, speichern und analysieren Daten aus verschiedenen Quellen, um einen umfassenden Überblick über jeden Kunden zu erhalten.
• Customer Relationship Management (CRM)-Systeme: Diese Systeme werden verwendet, um Kundeninteraktionen und -daten während des gesamten Kundenlebenszyklus zu verwalten.
• Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML): Diese Technologien werden eingesetzt, um Kundendaten zu analysieren und das Kundenverhalten vorherzusagen.
• Personalization Engines: Diese Systeme nutzen KI und ML, um in Echtzeit Entscheidungen über die Inhalte und Erfahrungen zu treffen, die jedem Kunden angeboten werden.
• Ausgereifte Analytik: Um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und bessere Vorhersagen zu treffen.
• Cloud-Infrastruktur: Um die Anforderungen an Skalierbarkeit und Flexibilität der Hyper-Personalisierung zu erfüllen.
• A/B-Tests: Um die Wirksamkeit der Personalisierung zu überprüfen und zu optimieren.

Welche Tools und Technologien im Einzelnen eingesetzt werden, hängt von den Anforderungen des Unternehmens ab.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Hyper-Personalisierung ein praktischer Ansatz für Unternehmen ist, die ihr Wachstum durch die Schaffung hochgradig personalisierter und relevanter Erfahrungen für einzelne Kunden vorantreiben wollen. Die Umsetzung kann jedoch auch eine Herausforderung darstellen und gemeinsame Anstrengungen erfordern. Dennoch haben Unternehmen, die Hyper-Personalisierungsstrategien erfolgreich umgesetzt haben, ermutigende Ergebnisse bei der Umsatzsteigerung, der Kundenbindung und dem allgemeinen Geschäftswachstum erzielt.