Personalisierung: Schrittweises Aufsetzen der ersten Kampagnen

Die Optimierung der User Journey einer Webseite ist von zentraler Bedeutung, um die Benutzererfahrung zu verbessern. Dabei stehen unter anderem zwei wichtige Werkzeuge zur Verfügung: Experimente und Personalisierung.

A/B-Tests bzw. -Experimente sind ein bewährter Ansatz, um die Benutzerfreundlichkeit einer Website zu optimieren. Bei diesem Verfahren werden gezielt verschiedene Variablen auf der Website verändert, um deren Auswirkungen auf bestimmte Metriken zu analysieren. Die Idee dahinter ist, herauszufinden, was die Mehrheit der Nutzer bevorzugt. Es handelt sich um kontrollierte Tests, die auf wissenschaftlichen Methoden basieren und dazu beitragen, Produkte und Marketingstrategien zu verbessern.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Personalisierung darauf, eine maßgeschneiderte User Experience zu schaffen. Hierbei werden Daten und Regeln verwendet, um Inhalte, Produkte oder Angebote basierend auf dem Verhalten, den Vorlieben und der Historie der Nutzer anzubieten. Nutzerinnen und Nutzer werden in Segmente eingeteilt, und die Inhalte werden auf diese gemeinsamen Merkmale zugeschnitten.

Die optimale Lösung liegt in der Kombination von Personalisierung und A/B-Testing. Im Folgenden beschreiben wir das schrittweise Aufsetzen von Personalisierungskampagnen und welche Rolle Experimente hierbei spielen.

Bei der Personalisierung ist die Identifikation der richtigen Zielgruppensegmente entscheidend. Es ist wichtig zu überlegen, wer der ideale Kunde ist und welche Merkmale diesen auszeichnen. Welche Beziehung diese Kunden zur Marke haben, sind es Erstbesucher oder Stammkunden und wie oft interagieren sie mit den Seiteninhalten. Je genauer die Zielgruppe definiert wird, desto erfolgreicher wird die Personalisierung am Ende sein.

Nachdem relevante Zielgruppen identifiziert wurden, sollten Personalisierungsmaßnahmen durch Experimente getestet werden. Hierzu werden verschiedene Variationen der Website erstellt und kontrollierte Experimente durchgeführt, um die Auswirkungen der personalisierten Seitenelemente auf die Zielgruppen zu analysieren. Wichtig ist, die Tests nicht nur auf die vorher definierten Zielgruppen zu beschränken, sondern auf einer breiten Nutzerbasis durchzuführen, um eine mögliche positive Wirkungen in anderen Segmenten nicht zu übersehen. Die Idee ist, dass es möglicherweise, neben den initial angedachten Zielgruppensegmenten, weitere Nutzersegmente gibt, die einen positiven Effekt auf die Personalisierungsmaßnahmen zeigen. Wenn nicht auf einer möglichst großen Stichprobe gearbeitet wird, gehen Informationen verloren. Es können Segmente ignoriert werden, die gut auf das Konzept reagieren. Erst nachdem ein Nutzersegment eine signifikant positive Reaktion auf eine Personalisierungsmaßnahme zeigt, wird eine Personalisierungskampagne alleine auf dieses Segment ausgerichtet.

Die Auswertungen der A/B-Tests können sowohl im Testing Tool als auch idealerweise im Webanalysetool oder im Data Warehouse durchgeführt werden. Die Auswahl an möglichen Segmenten ist groß, als erste pragmatische Herangehensweise bieten sich Nutzereigenschaften wie Alter, Geschlecht, Kaufhistorie, Browserverhalten, Nutzerinteresse (Produkte und Produktkategorien) und kontextuelle Faktoren wie Wetter, Uhrzeit und Geolokalisierung an.

Nachdem analysiert werden konnte, in welchen Nutzersegmenten die personalisierten Inhalte einen signifikant positiven Effekt auf die relevanten Metriken aufweisen, werden maßgeschneiderte Personalisierungskampagnen aufgesetzt. In diesen Kampagnen wird nun das Targeting jeweils auf die relevanten Zielgruppensegmente ausgerichtet. Nur diesen Segmenten werden personalisierte Inhalte angezeigt. Die Kampagnen laufen kontinuierlich und sind langfristig ausgerichtet. Ziel dieser Kampagnen ist die Schaffung maßgeschneiderter Nutzererlebnisse, einer kontextuellen User Experience.

Die kontinuierlich laufenden Optimierungskampagnen sollten immer wieder hinterfragt und optimiert werden. Dies findet auf mindestens zwei Dimensionen statt. Erstens werden die bereits identifizierten personalisierten Seitenelemente immer weiter auf bessere UI und UX optimiert. Zweitens werden entlang der User Journey auf der Webseite weitere Platzierungen gesucht, auf denen personalisierter Content einen signifikant positiven Effekt für die Zielgruppensegmente aufzeigt. Die Optimierung auf diese beiden Dimensionen findet erneut durch A/B-Tests statt.

Durch die sorgfältige Kombination von Personalisierung und A/B-Testing kann die User Journey kontinuierlich verbessert und auf die Bedürfnisse der Zielgruppe(n) effektiver ausgerichtet werden. Der oben beschriebene Ansatz ermöglicht es, personalisierte Erlebnisse basierend auf Daten und wissenschaftlichen Erkenntnissen zu schaffen, was letztendlich zu einem höheren ROI führen kann.