Individuelle Gestaltung

Ein Prozess, bei dem ein digitales Erlebnis automatisch auf einen bestimmten Nutzer zugeschnitten wird, und zwar auf der Grundlage von Navigationsdaten, Kaufhistorie, Echtzeitverhalten oder CRM-Segmenten. Sie ermöglicht es, Inhalte, Empfehlungen, Nachrichten oder Angebote anzubieten, die auf das Profil abgestimmt sind, ohne dass der Nutzer aktiv werden muss.

Personalisierung ist heute ein Schlüsselhebel der Conversion Rate Optimization (CRO), da sie darauf abzielt, die Reibung zu verringern, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen, die wahrgenommene Relevanz zu erhöhen und gleichzeitig die Leistung des Konversionstunnels zu verbessern.

Ziele :

• Das Erlebnis flüssiger, einnehmender und kontextbezogener gestalten,
• Verbesserung der Konversions- und Behaltensraten,
• Schaffung einer maßstabsgetreuen Nähebeziehung über Daten.

One-to-one vs. One-to-many-Personalisierung :

• One-to-One-Personalisierung
  Individuelles Targeting, basierend auf einzigartigen Daten (z. B. Benutzer-ID, Kaufhistorie, Cross-Device-Verhalten).
  → Beispiel: Ein identifizierter Benutzer sieht "für Sie empfohlene" Produkte, die auf seiner genauen Historie basieren.
  Dies ist die feinste Ebene, erfordert aber eine robuste Dateninfrastruktur (CDP, Login, First-Party-Cookies) und ein striktes Datenschutzmanagement.
• One-to-many-Personalisierung
  Targeting nach Verhaltens- oder demografischen Segmenten, die auf eine Gruppe mit gemeinsamen Merkmalen angewendet werden.
  → Beispiel: Alle neuen mobilen Besucher, die von einer Paid-Kampagne kommen, sehen eine spezifische Willkommensnachricht.
  Dieser Ansatz ist einfacher zu implementieren und immer noch sehr leistungsfähig, wenn es darum geht, das Erlebnis an typische Profile anzupassen.

Tools und Technologien :

• Dynamic Yield, AB Tasty, Kameleoon für Web-Personalisierung,
• CDP wie Segment, mParticle oder Salesforce CDP, um die Daten zu zentralisieren,
• KI / Empfehlungsmaschinen für algorithmische Personalisierung (z. B. Produkt, Inhalt, E-Mail...),
• Personalisiertes AB-Testing, um verschiedene Erfahrungen je nach Profil zu testen.

Gute Praktiken :

• Nicht überpersönlich gestalten (Vermeidung des "creepy"-Effekts),
• Testen Sie immer die Auswirkungen durch A/B-Testing oder inkrementelle Tests,
• Einhaltung der rechtlichen Rahmenbedingungen (DSGVO, ePrivacy),
• Priorisierung von Anwendungsfällen mit messbarem Wert (z. B. Personalisierung des Checkouts, der Rückversicherungsnachrichten oder der CTAs).

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