Personalisieren auf Teufel komm raus

Theoretisch betrachtet klingt der Ansatz überzeugend: Wenn Händler ihren Besuchern oder Kunden genau die Produkte zeigen, die zu ihrem Interesse, ihrem Bedarf, ihrem Geschmack oder ihrer Lebenssituation passen, dann erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass die Kunden auch kaufen. „Personalisierung“ lautet deswegen das Schlagwort, mit dem viele Software-Anbieter im E-Commerce ihre Tools bewerben.

Doch von diesem Idealbild ist die Praxis noch weit entfernt. Zwar ist Personalisierung schon für 45 Prozent des Online-Handels ein Thema, gleichzeitig haben jedoch 41 Prozent noch keine Personalisierungsmaßnahmen umgesetzt, aber immerhin schon etwas geplant. Bei knapp 13 Prozent gibt es noch nicht einmal einen Plan. Zu diesem Ergebnis kommt eine Exklusivumfrage unseres Schwestermagazins „Internet World Business“ unter 148 Online-Händlern.

Die Erhebung zeigt die Kluft zwischen dem, was Software gepaart mit Datenanalyse leisten könnte, und dem, was tatsächlich im Online-Handel angewandt wird. Von echter Personalisierung können die meisten Shops noch nicht sprechen. In einer Selbsteinschätzung beurteilen nur knapp 3 Prozent der Befragten ihre Personalisierungsstrategie als „komplett umgesetzt“, während fast 30 Prozent überhaupt keine Strategie für dieses Thema haben.

Dabei sei Personalisierung längst zu einem Muss geworden, um im Wettbewerbsdruck im Einzelhandel zu bestehen, sagt Roland Peter Schäfer. Der Mitbegründer und Partner der Strategieberatung Saphiron in Bonn sieht den Online-Handel hier sogar als Vorreiter: „E-Mail-Versender haben bereits vor Jahren gemeinsam mit Online-Shops begonnen, Personalisierungsmaßnahmen durchzuführen.“ Der Experte weiß aber auch: „Vor allem die großen Online-Händler haben das Geld und die Teams, solche Lösungen aufzusetzen.“

Die Personalisierung des E-Mail-Marketings war der erste Schritt hin zu einer individuellen Kundenansprache im Netz, und diese erfreut sich heute noch größter Beliebtheit. 51 Prozent aller Umfrageteilnehmer gaben an, dass sie personalisiertes E-Mail-Marketing betreiben. Shop-Besuchern individuelle Startseiten zu zeigen, ist aber noch nicht sehr verbreitet. Nur rund ein Viertel der Shops ist dazu in der Lage.

Personalisierte E-Mails mögen heute nicht mehr nach „Rocket Science“ klingen, offenbaren in der Praxis jedoch immer noch ihre Tücken. Die Ansprache mit dem eigenen Namen gelingt ja inzwischen schon recht gut, aber von personalisierten Inhalten sind viele Newsletter noch weit entfernt. So senden Shops immer noch E-Mails an Kunden, in denen Angebote für genau die Produkte unterbreitet werden, die sie gerade in diesem Shop gekauft haben.

Wer von seinem Kunden mehr weiß als nur den Namen, der kann ihm – theoretisch zumindest – pro­blemlos Mails mit individualisierten Inhalten schicken, zum Beispiel mit Cross- und Upselling-Angeboten, die auf dem Einkaufsverhalten des Empfängers basieren. Ein Drittel der Umfageteilnehmer macht dies bereits. Was aber im Umkehrschluss bedeutet: Zwei von drei Shops nutzen diese Möglichkeit der gezielten Kundenansprache nicht.

Hat der Nutzer erst einmal den Weg in den Shop gefunden, bietet sich dort die Chance, ihm Inhalte zu zeigen, die speziell auf seine Bedürfnisse zugeschnitten sind. Matthias Heimbeck, Chef des Salzburger Tool-Anbieters Findologic, erklärt die Möglichkeiten an einem Beispiel. In einem Shop für Möbel könne die Personalisierung so aussehen, dass überall dort, wo Produkt­ergebnisse auftauchen, also in Navigation, Suche oder Autocomplete, diejenigen Ergebnisse zuerst erscheinen, die am besten zu den Inte­ressen und Neigungen des Users passen.

Heimbeck bezeichnet diese Vorlieben als „User Affinities“ und fährt fort: „So werden nicht nur die passenden Artikel zum User nach oben gereiht, sondern es entsteht auch ein Eindruck davon, dass ein Shop perfekt zu einem Nutzer passt. Interessiert sich ein Nutzer aufgrund seiner Affinities in einem Möbel-Shop eher für Möbel im Kolonialstil mit geölten Oberflächen, so werden diese sowohl bei Wohnzimmertischen als auch bei Bettgestellen nach oben gereiht. Der Shop wirkt also so, als würde er eher die Produkte führen, die ein Nutzer lieber mag, und das, obwohl ein Nutzer vielleicht seine eigenen Affinities hin zu ‚geölten Oberflächen‘ gar nicht genau kennt.“

Das Beispiel von Heimbeck deutet allerdings auf ein Kernproblem der Personalisierung. Während ein guter Fachverkäufer in einem Möbelhaus intuitiv weiß, dass jemand, der eine Couch in einem bestimmten Stil mag, vermutlich auch Stühle favorisiert, die einem gewissen Design folgen, muss einem Individualisierungs-Tool dieses Wissen erst beigebracht werden. Dass ein Enduro-Motorradfahrer niemals eine Fransenlederjacke im Easy-Rider-Stil kaufen würde, ist jedem Motorrad-Fan klar. Eine Recommendation Engine weiß dies von allein nicht - für einen Computer unterscheiden sich Kleidungsstücke in erster Linie durch ihre EAN-Nummer. Welche Styles welche Kunden ansprechen, muss einem Tool gegebenenfalls mit menschlicher Hilfe beigebracht werden.

Nicht ohne Grund mahnt Saphiron-Berater Schäfer neben einer guten technischen eine ausreichende personelle Ausstattung an. Denn damit sich der Kunde später im Produktsortiment zu Hause fühlt, muss der Shop-Verantwortliche erst einmal beweisen, dass er sich auskennt.

Hier verschwimmen die Grenzen zwischen Personalisierung und Fachkompetenz. Wer etwa Filter für Produktsuchen anlegt, sollte einfach wissen, dass bei Espressomaschinen der Dampfdruck in Bar das entscheidende Kriterium ist, bei Wechselobjektiven für Systemkameras hingegen Brennweite und Verfügbarkeit für einen bestimmten Kameraanschluss. Ob die Abmessungen für den Kauf einer Kaffeemaschine wirklich wichtige Filterkriterien sind, darf man bezweifeln - bei Wandregalen sind sie das ganz sicher. Wo im Dropdown-Menü für die Filter der Preis auftaucht - und ob überhaupt -, ist dann wieder ein Thema für die Personalisierung: Das bisherige Kaufverhalten des Kunden verrät dem cleveren Personalisierungs-Tool, ob dort ein Sparfuchs oder ein eher weniger preissensibler Kandidat surft. Findologic-Chef Heimbeck erläutert, wie Personalisierungs-Tools arbeiten: „Zur Berechnung der Relevanz wird das Besucherverhalten herangezogen. Was waren die letzten Interaktionen des Besuchers, zum Beispiel ein Klick auf ein Produkt, Filter, Dauer, Häufigkeit. Welches momentane Interesse lässt sich daraus ableiten?“

Vergleichsweise banal wirkt da eine Produktempfehlung auf Basis des Kaufverhaltens anderer Kunden. Das bietet heute jede halbwegs vernünftig ausgestattete Shop-Software. Eine solch schlichte Recommendation Engine umschifft natürlich auch elegant das Problem des manuellen Anlernens. Ein Computer muss nicht wissen, dass ein Brooks-Sattel ein prima Zubehör für ein Fahrrad im Vintage-Style ist – er verlässt sich einfach darauf, dass die Kunden, die diesen Sattel zu diesem Fahrrad wählten, schon wussten, was sie da tun. Allerdings zeigt ein kurzer Blick auf die Kaufempfehlungen, die Amazon auf Basis dieses Prinzips zusammenstellt, dass die Resultate nicht immer befriedigen können. Viele Händler (44 Prozent) verlassen sich auf ihre Shop-Software für die Personalisierung. Weniger als 12 Prozent bauen dagegen auf aufwendigere Marketing-Automation-Tools. Und eine kanal­übergreifende, persönliche Shopping Experience, wie sie die Anbieter sogenannter Digital-Experience-Plattformen offerieren, ist für die meisten Umfrageteilnehmer noch eine Nummer zu groß (oder diese Bezeichnung ist im deutschen Markt noch nicht bekannt). Denn nicht einmal jeder zehnte Umfrageteilnehmer setzt sie ein.

Interessant ist, dass es nicht unbedingt die Kosten sind, die die Händler vom Einsatz entsprechender Tools abhalten. Lediglich 4 Prozent finden die Investitionen in Personalisierungsmaßnahmen zu teuer.

Wer außer dem aktuellen Klickverhalten seiner Nutzer nicht mehr über sie weiß, dem fehlt es oft schlicht  an der Datenbasis für eine sinnvolle Personalisierung. Immerhin 15 Prozent aller Umfrageteilnehmer nannten die ungenügende Qualität ihrer Produkt- und Kundendaten als Grund, weshalb sie ihren Webauftritt nicht an Besucher oder Kunden anpassen. Dabei gibt es offenbar nur wenige Geschäftsmodelle, die sich mit dem Perso­nalisierungsgedanken grundsätzlich nicht vertragen, nur fünf Teilnehmer führten dies an. Kundenreaktionen sind mehrheitlich auch nicht das Problem – gerade einmal vier Umfrageteilnehmer nannten das als Hindernis.

Die Mehrheit aller Personalisierungsverweigerer scheut dagegen den Aufwand, da er als zu hoch eingeschätzt wird. Das bereits erwähnte Eingeständnis, die Qualität der eigenen Produkt- und Kundendaten sei ungenügend, enthält ja auch eine zweite bittere Wahrheit: Ein solches Manko zu korrigieren ist nicht ganz einfach, und von heute auf morgen geht es auch nicht.

Unternehmen, bei denen diese Voraussetzungen nicht erfüllt sind, tun sich natürlich schwer, am Markt eine passende Personalisierungslösung für ihr Unternehmen zu finden. Fast 19 Prozent aller Teilnehmer der Internet-World-Business-Umfrage bezeichnen dies als Hauptgrund, weshalb bei ihnen jeder Kunde exakt das gleiche Angebot sieht.

Unabhängig vom technischen Ansatz rät Sabrina Janßen von der Personalisierungsplattform Nosto zu einem Vorgehen, das sich von Produktkategorie zu Produktkategorie unterscheidet: „In der Gesundheits- und Beauty-Branche werden die Kaufentscheidungen der Kunden sehr stark von völlig individuellen Präferenzen gesteuert. Das können zum Beispiel bestimmte Düfte, Farben und Marken sein.“ Für Marken in der Modebranche hingegen sei es sinnvoll, wenn sie auch Standorte berücksichtigen oder auf saisonale Trends setzen. Janßen erklärt: „Eine Badehose braucht man eher, wenn der Sommer vor der Tür steht und wenn man am Strand lebt. Im Winter schlägt man dem Nutzer aus dem Alpenraum vielleicht lieber eine Pudelmütze vor.“

Weitere Ansätze für eine Personalisierungsstrategie können sich auch aus dem Lebenszyklus des Kunden ergeben. Ein Neukunde sollte andere Dinge gezeigt bekommen als ein Bestandskunde – bei dem man darüber hinaus über sein bisheriges Einkaufsverhalten auf seine Präferenzen schließen kann.

Allerdings ist auch das zu starre Fixieren auf die vermuteten Präferenzen des Kunden ein Fehler, zumal diese Vermutung oft nur auf einem einzigen Klick auf eine Webseite oder ein Produkt fußt. Skurrile Retargeting-Unfälle, bei denen ein falscher Klick dazu führt, dass der eigene Browser wochenlang mit Werbung für eben dieses Produkt zupflastert wird, sind ein beredtes Beispiel für dieses Problem. Außerdem: Wer seinem Kunden aus seinem Sortiment stumpf immer dasselbe Produkt anpreist, darf sich nicht wundern, wenn dieser den Rest des Inventars ebenfalls ignoriert.

Eine besondere Art, sich positiv vom Personalisierungs-Einerlei abzuheben, sind Curated-Shopping-Modelle, das heißt, dass Kunden persönlich beraten werden. Das aber hat seinen Preis und ist damit eine potenzielle Barriere für den Eintritt in den Massenmarkt.

Das große Vorbild in Sachen Curated Shopping stammt aus den USA und gibt weltweit den Maßstab vor: Stitch Fix verschickt im Abomodell Modeboxen an Männer und Frauen und setzt dabei auf eine Mischung aus hoch entwickelter Personalisierung und dem Fingerspitzengefühl seiner Stylistinnen. Das 2011 gegründete Unternehmen zieht damit inzwischen mehr als 2,7 Millionen Kunden an und dürfte in diesem Jahr ein Umsatzvolumen von 1,2 Milliarden Dollar erreichen. Gleichzeitig verdeutlicht Stitch Fix die grundlegende Herausforderung beim E-Commerce-Modell „kuratiertes Shopping“: Ein Jahr nach dem Börsengang des Unternehmens kommt bei den Aktionären Unzufriedenheit auf. Stitch Fix wachse zu langsam und fokussiere sich zu sehr auf weibliche Kunden, heißt es. Neue Angebote für Männer und Kinder sollen nun für zusätzliche Dynamik sorgen.

Auch für Corinna Powalla, Mitgründerin des deutschen Curated-Shopping-Pioniers Modomoto, bleibt Stitch Fix der Benchmark. Es sei schon verrückt, welche Größe das US-Unternehmen inzwischen erreicht habe. Aber auch ihr eigenes Unternehmen sieht Powalla gut aufgestellt. Sieben Jahre nach dem Start schreibt Modomoto schwarze Zahlen, beschäftigt 250 Mitarbeiter und kommt auf mehr als 20 Millionen Euro Umsatz. Dabei beschränkt sich das Unternehmen bisher auf individuell zusammengestellte Modeboxen für Männer. Um deren Geschmack zu treffen, setze Modomoto auf einen „Zwei-Komponenten-Service“, erklärt Powalla: Die lange Kaufhistorie vieler Kunden biete den Stylisten eine gute Datengrundlage für die Zusammenstellung neuer Boxen. „Dabei ist es fast noch wichtiger, was den Kunden bisher nicht gefallen hat“, erklärt die Modomoto-Chefin. Den Übergang zu einer rein algorithmisch personalisierten Modeauswahl schließt Powalla auch für die Zukunft aus. „Wir wollen den Kunden ja immer nur zwölf Teile in einer Box schicken. Eine so enge Auswahl automatisiert zu treffen, wäre nicht möglich.“

Das sieht auch Max Wersig so. Der Gründer des gerade an den Start gehenden Männerunterwäsche-Shops Basic Butler setzt konsequent auf den Beratungsfaktor. „In Zukunft können wir über eine stärkere Automatisierung nachdenken. Doch jetzt ist es erst einmal für uns wichtig, die Kunden mit einem hochwertigen Service an uns zu binden und aus den manuellen Prozessen möglichst viele Learnings zu ziehen.“ Basic Butler hat es sich zum Ziel gesetzt, durch einen initialen Fragebogen und durch das Feedback auf die Boxen die perfekte Unterwäsche für jeden Kunden zu finden. „Deshalb setzen wir auf sogenannte ‚Never out of stock‘-Artikel, die Kunden langfristig nachbestellen können.“ Auch ein Abomodell sei mittelfristig denkbar. Gute Resonanz erhalte das Start-up mit seinem Geschäftsmodell von der Industrie. „Mit uns arbeiten auch Hersteller zusammen, die sonst keine Online-Shops beliefern. Sie betrachten Basic Butler als ein hochwertigeres Umfeld, um ihre Artikel an den Mann zu bringen“, berichtet Wersig.

Ein großer Hoffnungsträger war auch die 2014 gegründete Einrichtungsplattform 99chairs. Nachdem ein Investor absprang, musste das Unternehmen allerdings in diesem Jahr in die Insolvenz gehen. „Das lag nicht an unserem Curated-Shopping-Modell“, erklärt Gründer Frank Stegert. Die Idee, Kunden und Innenarchitekten zusammenzubringen, sei gut angenommen worden. Die Herausforderung sei eher die technische Zusammenführung der Systeme von Herstellern und Inneneinrichtern gewesen. Trotz Insolvenz sieht Stegert das Geschäftsmodell von 99chairs bestätigt. Immerhin habe inzwischen ein dynamischer junger Player aus der Einrichtungsbranche das von dem Start-up entwickelte System gekauft. „Der E-Commerce muss eine Lücke finden, um gegen Amazon zu bestehen. Curation ist aus meiner Sicht ein höheres Intelligenzlevel, auf das Amazon nicht so einfach nachrücken kann“, erklärt Stegert.

Die handverlesene Auswahl durch die Curated-Shopping-Anbieter ist aber gleichzeitig deren Achillesferse - menschlicher Input ist nun einmal teurer als maschinelle Prozesse. „Wenn man richtig skalieren will, muss man möglichst viel automatisieren“, erklärt Frank Leue, Gründer von 3weine. Das Geschäftsmodell seines Unternehmens ist es, Kunden, die mit dem Weinregal im Supermarkt nicht mehr zufrieden sind, mit einer individuellen Weinauswahl zu beglücken. Um sich nicht auf Luxussorten für Weinkenner zu beschränken, versucht 3weine den manuellen Arbeitsaufwand zu begrenzen. Die Sommeliers des Start-ups kuratieren das Gesamtsortiment, das ausschließlich aus deutschen Weinen besteht. Welche Sorten dann in einer Box landen, hängt davon ab, welche Ess- und Geschmackspräferenzen Kunden dem Unternehmen mitteilen und wie deren Feedback auf bereits erhaltene Lieferungen ausfällt. „Diese Mischung aus Kuration und Personalisierung erlaubt es uns, möglichst kostengünstig zu sein“, erklärt Leue.

Das Preisthema bewegt auch Curated-Shopping-Vorreiter Modomoto. „Wir haben in den letzten Jahren oft von Kunden gehört, dass sie zufrieden mit unserem Service sind, sich aber wünschen würden, dass wir auch Rabatte anbieten“, berichtet Unternehmensgründerin Corinna Powalla. Um diesen Kundenwünschen entgegenzukommen und das Geschäft weiter auszubauen, hat Modomoto den neuen Service „Box40“ an den Start gebracht. Der Dienst verknüpft das bewährte Curated-Shopping-Konzept mit einem Club-Modell. Für die Jahresgebühr von 119 Euro erhalten Box40-Mitglieder 40 Prozent Rabatt auf jede Lieferung. „Mit Box40 optimieren wir die letzten Bereiche, die Modo­moto bisher noch nicht optimiert hat: Wir gehen das Preisthema an und wir adressieren damit nicht mehr nur Männer, sondern auch Frauen“, erklärt Powalla. Mit dem Club-Modell sucht Modomoto zudem nach der Lösung für ein weiteres Problem: „Wir sehen, dass die Marketingkanäle immer monopolistischer und teurer werden. Zudem funktionieren diese Kanäle nicht mehr so gut wie am Anfang, viel effektiver sind heute Weiterempfehlungen von Kunden.“ Auf diesen Effekt will Powalla mit Box40 explizit setzen und die eingesparten Marketingausgaben als Preisnachlässe an die Kunden weitergeben. Per Crowdfunding-Kampagne wurden in einer Woche bereits 1000 Abonnenten gewonnen - für die Modomoto-Chefin eine eindrucksvolle Bestätigung ihres Konzepts.

Das Online-Marketing bietet also eine Vielzahl von Möglichkeiten, den Nutzer individuell anzusprechen. Eine häufig genutzte Variante ist das gezielte E-Mail-Marketing. Neben der korrekten Anrede kann der Versandzeitpunkt der Mail individuell an den Nutzer angepasst werden. Vor allem aber erhöht sich die Wirksamkeit von Mails schlagartig, wenn ihr Inhalt personalisiert wird.

Nikolaus von Graeve, Chef der Agentur Rabbit eMarketing, hat viele Kampagnen umgesetzt, bei denen mit immer neuen Content-Bausteinen gearbeitet wurde. Von der Begrüßung über technische Tipps bis hin zu passenden Angeboten oder Sonderaktionen: Immer wieder erhielt der Empfänger eine andere Mail, die möglichst persönlich auf seine Bedürfnisse einging. Um relevant zu bleiben, wechselte sich zudem nützlicher mit überraschendem Content ab. „Bringen Sie Ihrer Frau an einem Tag, der nicht ihr Geburtstag ist, Blumen mit“, rät von Graeve. Für einen Druckeranbieter wurde so ein Zyklus mit 100 verschiedenen Mails entwickelt. Zur Erhöhung der Conversions will von Graeve nichts sagen. Nur so viel: „Eine Verbesserung von 30 Prozent ist erwartbar.“

Eigentlich sei die Personalisierung von Kampagnen anhand von Daten kein neues Konzept, meint John Nardone, CEO des Tech-Anbieters Flashtalking. Es sei allerdings eines, das in den Unternehmen erst Schritt für Schritt umgesetzt werden müsse. „Ein hoher Grad an Personalisierung erfordert Zeit, Vorbereitung und Übung – wie das Erlernen eines Musikinstruments.“

Ein Schritt in diese Richtung ist beispielsweise, wenn ein Online-Shop seine Gutscheine nicht einfach unter all seinen Nutzern verteilt, sondern ganz individuell vergibt. Für den Mode-Shop Klingel hat die Beratungs- und Projektmanagement-Firma Smart Digital ein Dynamic-Vouchering-Konzept entwickelt. Dazu wurden die Sessions der einzelnen Nutzer analysiert und mit gespeicherten Daten verglichen. Ziel war es, den passenden Zeitpunkt für die Ausspielung des Vouchers abzupassen und zu prognostizieren, welcher Nutzer überhaupt einen Gutschein als Lockmittel benötigt, um seinen Einkauf zu tätigen, und welcher nicht. Durch die anschließende Individualisierung der Ausspielung konnte die Zahl der Gutscheine dann deutlich reduziert werden, erklärt Gregor Wolf, Vice President Business Development bei Smart Digital. Der nächste Schritt sei nun, auch die Höhe der Vouchers individuell anzupassen.

Es gibt also noch viel Raum für Optimierungen. Einige Anbieter arbeiten daran, ihren ganzen Online-Shop an jeden einzelnen Kunden anzupassen. Durch Personalisierung des Contents, Kundensegmentierung und andere Insights sollen sich die Shops in Sekundenbruchteilen individuell zusammensetzen und dem User eine auf ihn zugeschnittene Experience bieten. Die Plattform Nosto hat für den Golf-Shop Function18.com solche Maßnahmen umgesetzt und so den Bestellwert im Schnitt um 18 Prozent gesteigert.

Ein weiterer wichtiger Baustein zur superpersonalisierten Online-Welt ist Dynamic Creative Optimization (DCO). Mit DCO wird die Möglichkeit bezeichnet, eine Personalisierung innerhalb der Ads vorzunehmen und Texte, Bilder, Preise, Logos, Styling, Animation und Call to Action anzupassen. Solche dynamischen Ads können zudem mit Echtzeit-Feeds verknüpft werden, um aktuelle Daten zu integrieren - wie Wetter, Sportergebnisse oder Aktienkurse. „Darüber hinaus ist es möglich, Anzeigen nach lokalem Geschmack zu personalisieren“, erklärt Sebastian Hupf, Director DACH bei der Werbeplattform Sizmek. Theoretisch ist technisch also vieles realisierbar. Im Alltag tasten sich die Werbungtreibenden erst an diese neue Welt heran. Die Personalisierung von Videowerbung habe beispielsweise gerade erst begonnen, berichtet Nicolas Poppitz, Managing Director beim Videowerbung-Anbieter Teads.

Für Rewe hat Teads kürzlich eine Videokampagne umgesetzt, die sich an regionalen Gegebenheiten orientierte. Am Ende des Werbevideos wurde dem User - je nach Postleitzahl - ein individueller Abspann gezeigt mit dem Hinweis auf einen Landwirt in seiner Region. Über einen Call-to-Action-Button konnte man Informationen zu den Kooperationen von Rewe mit den Bauern in der Nähe erhalten und an einem Gewinnspiel teilnehmen.

Die Tage der breit gestreuten Video-Clips sind - zumindest online - gezählt, prophezeit Poppitz. Die Zukunft gehöre den „Self-Assembled Ads“. In diesem Fall wird das Video in seine Einzelteile zerlegt und datenabhängig für jeden User in Millisekunden zu einem individuellen Clip zusammengesetzt. Bei der Werbung für ein neues Smartphone könnten damit einem User, der sich für Gaming interessiert, vornehmlich Spiele-Features gezeigt werden.

Da für diese Entwicklung eine immer größer werdende Menge von Daten analysiert werden muss, spielt Künstliche Intelligenz zunehmend eine wichtige Rolle. „Eine Künstliche Intelligenz kann in Echtzeit die optimale Platzierung und das bestmögliche Werbemittel für jeden Nutzer berechnen“, weiß Kevin Wasmund, Head of Business Intelligence bei Tectumedia. „Besonders interessant wird es dann, wenn die KI selbstständig A/B-Tests durchführt und diese Ergebnisse anwendet.“

Die Welt des Online-Marketings und des E-Commerce würde sich dann noch einmal etwas schneller drehen.

Jens Scholz, CEO des Personalisierungs-Dienstleisters Prudsys, verzweifelt ein bisschen an den Online-Händlern.

com! professional: In einer idealen Welt würde ein Online-Shop Besucher bei ihren individuellen Bedürfnissen zum aktuellen Zeitpunkt abholen. Auf einer Skala von 0 bis 10: Wo stehen die Online-Shops gerade?

Jens Scholz: Das Ideal wäre technisch nahezu machbar, da würde ich eine 9 vergeben. Aber dann muss man kritisch feststellen: Die guten Shops stehen bei 5 bis 6, der Durchschnitt eher bei 3 bis 4.

Scholz: Im Grunde nicht. Aber die Entscheidung, welche Produkte wie platziert werden sollten, wird noch stark durch den Einkauf bestimmt. Es geht den Händlern nicht primär darum, Kundenbedürfnisse in den Mittelpunkt zu stellen. Die Wahrheit ist, das Personalisierung als Hilfswissenschaft dazu dient, Unternehmensziele zu erreichen - und das sind mehrheitlich Abverkaufsziele aus dem Einkauf. Und daher liegen über der Automatisierung nicht selten noch zehn bis 15 manuell gestrickte Business-Rules, die dann vorschreiben, dass nur Produkte mit einem bestimmten Deckungsbeitrag empfohlen werden dürfen oder Produkte aus der neuesten Kollektion der Marke XY. Das führt aber dazu, dass der Raum der Empfehlungen, die da noch infrage kämen, extrem stark eingeschränkt wird.

Scholz: Dann hätte ich wirklich die Situation, dass der Kunde im Mittelpunkt steht und mein Geschäftsmodell bestimmt. Das ist nicht immer gewollt. Die Kollegen haben ein Geschäftsmodell und gute Lieferantenbeziehungen und erwarten, dass der Kunde das kauft, was ihm angeboten wird. Da stehen geschäftliche Interessen und Personalisierung ein bisschen gegeneinander.