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.
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.
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:
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.
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.
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.
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.
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86 % der Unternehmen geben an, durch Hyper-Personalisierung einen messbaren Anstieg der Geschäftsergebnisse zu verzeichnen. |
Bis zum Jahr 2023 werden intelligente Personalisierungs-Engines zur Erkennung von Kundenabsichten digitale Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Gewinne um bis zu 25% zu steigern. - Laut Gartner |
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.
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:
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.
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:
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Personalisierte Inhalte Die Bereitstellung maßgeschneiderter Inhalte, wie Produktempfehlungen, E-Mail-Kampagnen oder Website-Erlebnisse, die auf den Interessen und dem Verhalten eines Kunden basieren. |
Segmentierung Die Segmentierung von Kunden auf der Grundlage ihres Verhaltens, ihrer Vorlieben und ihrer demografischen Daten ermöglicht es Ihnen, gezielte und relevante Erlebnisse für verschiedene Kundengruppen zu schaffen. |
Echtzeitkommunikation Kunden über die von ihnen bevorzugten Kanäle in Echtzeit ansprechen, z. B. durch personalisierte Produktempfehlungen mit sofortigen Rabattangeboten. |
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Personalisierte Produkte und Preise Personalisierte Produkte oder Dienstleistungen auf der Grundlage der Vorlieben eines Kunden erstellen. Unterschiedliche Preise oder Angebote für verschiedene Kunden auf der Grundlage ihres Verhaltens oder ihrer demografischen Daten. |
Prädiktive Modellierung Die Verwendung von prädiktiver Modellierung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz kann dabei helfen, die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden zu antizipieren und individualisierte Erfahrungen zu schaffen. |
Omni-Channel-Integration Integration der Hyper-Personalisierung über mehrere Kanäle, wie vernetzte Geräte und Online- und Offline-Kanäle, um ein nahtloses und relevantes Erlebnis über alle Berührungspunkte hinweg zu schaffen. |
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.
Dies sind nur einige wenige Beispiele, aber immer mehr Marken setzen Hyperpersonalisierung ein, um ihre Marketing- und Verkaufsanstrengungen zu verbessern.
Die Hyper-Personalisierung, bei der Produkte, Dienstleistungen und Erlebnisse auf die individuelle Ebene zugeschnitten werden, kann verschiedene Herausforderungen mit sich bringen. Einige davon sind:
Die Ermöglichung von Hyper-Personalisierung erfordert zwei Schlüsseltechnologien - Datenmanagement und Architektur.
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 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 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 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:
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.
