Personalisierung

Was es ist und was man darüber wissen sollte

Um maßgeschneiderte und individualisierte Angebote machen zu können, werden analytische Verfahren für die Personalisierung verwendet. Anhand des Kaufverhaltens, demografischer Daten und einer Mustererkennung kann das Angebot auf die individuellen Vorlieben des Kunden abgestimmt werden. Auswahlmöglichkeiten, die den Kundenwünschen am ehesten Entsprechen, erleichtern die schnelle Suche nach dem Richtigen und sorgen für ein individuelles Angebot, das im Idealfall zu zufriedeneren Kunden und mehr Umsatz führt.

Die Geschichte der Personalisierung

Die Personalisierung scheint zwar ein modernes Phänomen zu sein, das viel Technologie erfordert, aber der Eindruck täuscht: Die personalisierte Kundenansprache gibt es schon seit Urzeiten.

Bereits im achtzehnten Jahrhundert konnte man zum Schuster gehen und nach neuen Schuhen suchen. Ein guter Schuhmacher konnte in seiner Kundenkartei nicht nur nach der Schuhgröße sehen, sondern auch nach dem Preis des letzten gekauften Paares und der damit verbrachten Zeit - und dann anhand dieser Informationen ein neues Paar Schuhe anfertigen. Vor allem in kleineren Städten und Dörfern kannten die damaligen Einzelhändler ihre Kunden und konnten individuell auf deren Wünsche eingehen. Nach der industriellen Revolution, als die Massenproduktion die handgefertigten Produkte weitgehend ersetzt hat, wurde dieser individuelle Service immer seltener. Als das Zeitalter des Internets anbrach, war die Individualisierung immer noch nicht so wichtig, und die meisten Marketingteams interessierten sich nicht für den einzelnen Kunden.

Das Nutzerverhalten änderte sich jedoch, als Internetunternehmen wie Amazon auf der Bildfläche erschienen. Die Individualisierung im Web begann bei Amazon mit der Funktion "Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch ...". Und das Zeitalter der Empfehlungen war geboren. So konnte man Kundengruppen auf Basis von Produktvorlieben zusammenstellen, sodass sie anderen Käufern desselben Segments angezeigt wurden. Heute gilt die Segmentierung nicht mehr als die Reinform der Personalisierung, aber sie ermöglichte erste individuelle Angebote und sorgte für eine rasante Verbreitung dieser Methode.

Die Personalisierung ist der Schlüssel in der Telekommunikationsbranche. Und Analytics ist die logische Konsequenz.

Informieren Sie sich hier, wie das Telekommunikationsunternehmen Telenor Norway Echtzeitdaten und maschinelles Lernen nutzt, um Kundenangebote zu personalisieren, geschäftliche Entscheidungen zu optimieren, den Kundenservice zu verbessern und sich kontinuierlich an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen.

Personalisierung heute

Lesen Sie hier, wie Personalisierung heute eingesetzt wird.

Modernisierung von Marketing

Patienten erwarten, dass ihre Gesundheitsversorgung so einfach und individuell ist, wie sie es von ihren Lieblingsmarken - wie Amazon und Apple - gewohnt sind. Wenn diese Erwartungen bei komplexen Abläufen im Gesundheitssystem erfüllt werden, kann sich das Verhalten der Verbraucher ändern und die Gesundheitsversorgung verbessern. In diesem Webinar geben unsere Experten einen Einblick in das Personalisierungskonzept des Einzelhandels in Hinsicht auf die digitale Transformation, die einen 360-Grad-Blick auf das Kundenverhalten und die Kundenansprache ermöglicht.

KI und Personalisierung

Erfahren Sie, wie KI die Personalisierung optimiert, indem sie das Marketing vom 'Rätselraten' befreit. Dieser Artikel befasst sich mit der Transformation des Marketings, den das maschinelle Lernen eingeleitet hat, und mit der Frage, wie dadurch letztendlich ein einzigartiges, aufregendes Kundenerlebnis gefördert wird. Es werden die Vorteile der Automatisierung umfangreicher, sich wiederholender Aufgaben beschrieben, wodurch Marketingexperten mehr Zeit haben, sich auf die Erstellung und Planung zu konzentrieren. KI ermöglicht auch detaillierte Informationen, die einen nachhaltigen Eindruck beim Kunden hinterlassen.

Personalisierung im Einklang mit Datenschutz

Durch den Fortschritt der Technologie werden immer mehr Kundendaten gesammelt, was zu einer gewissen Skepsis bei den Menschen hinsichtlich ihrer Privatsphäre führt. Sicherheitslücken, die Verwendung persönlicher Daten durch die Behörden und Informationen, die etwas zu persönlich anmuten, führen dazu, dass die Menschen immer vorsichtiger werden, wie und an wen sie ihre persönlichen Daten weitergeben. Dadurch wird es für Marketingexperten schwierig, Personalisierung und die Privatsphäre einer Person miteinander in Einklang zu bringen. Mit der zunehmenden Verbreitung der Technologie ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, dass sie einerseits zeigen, dass sie den Kunden verstehen, aber andererseits auch dessen persönliche Daten schützen.

Wer nutzt Personalisierung?

Personalisierung wird häufig im Einzelhandel eingesetzt, aber sie hat für jede Branche ihre Vorteile, denn jeder Mensch ist einzigartig. Es gibt nicht die eine Lösung für alle, und genau das macht die Angebote zur Personalisierung so erfolgreich. Mithilfe von Machine Learning können Marketingteams die Individualität ihrer Kunden berücksichtigen und ihnen anhand der Daten das Passende für ihre Bedürfnisse und Wünsche anbieten.

Einzelhandel

Personalisierung spielt im Einzelhandel eine große Rolle. Gerade jetzt, wo Online-Shopping immer beliebter wird, ist eine Kundenberatung nicht mehr von Anfang an erforderlich. Anhand von Kundendaten müssen Unternehmen in der Lage sein, einem Besucher ihrer Webseite das richtige Produkt am richtigen Ort und zur richtigen Zeit zu zeigen, um einen Verkauf zu fördern. Die Personalisierung fördert auch die Kundenbindung, die für jedes Unternehmen von großem Wert ist.

Finanzbranche

Durch die Personalisierung können der Finanzberater die Ziele und Prioritäten ihrer Kunden besser verstehen und ihnen dadurch eine persönlichere Beratung bieten. Außerdem wird sichergestellt, dass die Werbung über alle Kommunikationskanäle einheitlich gestaltet wird, was zu einem besseren Kundenzufriedenheit führt.

Gesundheitswesen

Die Gesundheitsindustrie nutzt die Möglichkeiten der Personalisierung auf vielfältige Weise. Die COPD-Stiftung beispielsweise nutzt das Kundenfeedback, um sich auf Themen und Probleme zu konzentrieren, die den Wünschen der COPD-Patienten entsprechen. Dadurch fühlen sich die Patienten verstanden und können trotz Ihrer Erkrankung ihre Lebensqualität so gut wie möglich erhalten.

Automobilindustrie

Honda und Kia nutzen die Personalisierung bei ihren jeweiligen Kundenumfragen. Zur schnellen Auswertung der erhaltenen Kundendaten kommen Echtzeit-Analysen zum Einsatz, damit entstehende Trends und Problembereiche verdeutlicht werden. Auf diese Weise können die Unternehmen das Feedback leichter auswerten und die Kundenzufriedenheit entsprechend verbessern, in dem sie hervorragenden Kundenservice bieten.


When I look at hype and innovation, I think of companies that are able to stand out by putting a smile on people's faces and really by providing what I call a frictionless customer journey. These are companies that are actually combining convenience, personalization and timing to really deliver and excel at bringing customer satisfaction. Steven Hofmans Customer Experience, Analytics and Marketing Adviser SAS

CNM unterstützt Non-Profit-Organisationen

Non-Profit-Organisationen waren eine der vielen Organisationen, die besonders von der Corona-Pandemie betroffen waren. Dank der Personalisierung-Angebote konnten sie die steigende Nachfrage jedoch bewältigen und ihre Arbeit trotz der Krise fortsetzen. Durch den Einsatz von Analysemethoden konnten sie sicherere und gesündere Gemeinschaften aufbauen. Sehen Sie sich dieses Video an, wie Non-Profit-Organisationen während der Corona-Pandemie gegen die Krise gekämpft haben.

Wie Personalisierung funktioniert

Die Personalisierung stützt sich heute hauptsächlich auf Algorithmen und Machine Learning. Dabei werden einfache bis hochkomplexe Algorithmen angewendet, aber alle bieten ein gewisses Maß an Differenzierung. Einfache Algorithmen können einem potenziellen Käufer neue Produkte oder Bestseller anbieten. Komplexe Algorithmen hingegen können bestimmte Vorlieben eines Kunden erkennen und so entsprechende Artikel empfehlen. Netflix verwendet beispielsweise einen Algorithmus, der die von Ihnen gesehenen Sendungen in Echtzeit analysiert und Ihnen dann auf Grundlage dieser Daten wiederum passende Sendungen empfiehlt. Dazu werden Entscheidungsbäume erstellt, die Sie auf verschiedene Wege leiten, um für Sie relevante Produkte zu finden.

In vielerlei Hinsicht entspricht die Personalisierung heutzutage einem exzellenten Kundenservice. Die Kunden erwarten das von Ihnen und sind vielleicht sogar verärgert, wenn die von ihnen besuchten Websites diese Personalisierungsfunktionen nicht anbieten. Wenn Sie zum Beispiel eine Kfz-Versicherung für einen Fahranfänger abschließen möchten, kann ein Versicherungsagent, der das Alter Ihrer Kinder und die von Ihnen gefahrenen Fahrzeuge kennt, schneller ein individuelles Angebot für Sie erstellen.

Für die Personalisierung können mehrere Ansätze verfolgt werden. Im Folgenden werden vier Einsatzmöglichkeiten der Personalisierung in Unternehmen vorgestellt, entweder einzeln oder in Verbindung miteinander:

Kontextualisierung
Diese Form der Personalisierung konzentriert sich auf die Berücksichtigung verschiedener Faktoren (wie Standort oder Bildungsniveau), um mehr über eine Person und somit den jeweiligen Kontext zu erfahren. Dadurch sind die Inhalte für die Person nicht nur interessanter, sondern sie haben auch einen Bezug zu ihrer persönlichen Situation. Zum Beispiel kann ein Unternehmen, das den Standort einer Person kennt, ihr das nächstgelegene Geschäft vorschlagen, in dem das gewünschte Hemd vorrätig ist. Die Kontextualisierung erleichtert den Kunden obendrein die Navigation durch den „Informationsdschungel“ des Internets.

HyperPersonalisierung
HyperPersonalisierung erklärt sich fast von selbst. Mithilfe von maschinellem Lernen werden mehr Kundendaten als bei der Personalisierung berücksichtigt, damit man relevantere Personalisierungsangebote erhält. Dadurch kann Ihre Website in Echtzeit agieren und den Inhalt anpassen, während der Kunde noch durch eine Webseite navigiert.

Echtzeit-Interaktionen für die Customer Journey
Personalisierung kann auch über das Marketing hinausgehen und kundenorientierte Funktionen wie Vertrieb, Service und Support ergänzen. Hochentwickelte analytische Decision Engines können wechselseitige, interaktive Interaktionen zwischen Kunden und Marken leiten, sodass die Kundenbedürfnisse sofort erfüllt werden können. Um ein ansprechendes, optimales Kundenerlebnis in Echtzeit zu schaffen, sind Kundendatenplattformen, fortschrittliche Analysen, maschinelles Lernen, automatisierte Prozesse und Integrationen mit operativen Systemen erforderlich.

Kundenbindungsprogramme
Kundenbindungsprogramme erfreuen sich heutzutage großer Beliebtheit. Markenunternehmen haben festgestellt, dass die Analyse des Verbraucherverhaltens zu den fünf wichtigsten Faktoren für die Kundenbindung gehört. Deshalb führen viele Unternehmen Prämiensysteme und Treueprogramme ein. Davon profitieren sowohl die Kunden als auch die Unternehmen, denn die Bindungsprogramme sorgen dafür, dass die Kunden gerne wieder einkaufen und ihre Prämien einlösen.

Nächste Schritte

Hören Sie sich den Reimagine Marketing-Podcast an und erfahren Sie mehr über die technischen Weiterentwicklungen im Bereich Kundenzufriedenheit

Personalisierungslösungen

Die Kundenzufriedenheit gehört zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren eines jeden Unternehmens. Mit SAS® zur Aktivierung der Customer Journey können Sie sich mit Ihrem Unternehmen ganz vorne positionieren, indem Sie die neueste Technologie, Machine Learning und weitere Möglichkeiten nutzen, um Ihre Kunden besser kennenzulernen. Dadurch eröffnen sich vielfältige Optionen im Bereich Personalisierung für jeden einzelnen Kunden und ermöglicht Ihnen, die Wünsche ihrer Kunden vorherzusagen.

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