Warum Personalisierung nicht dem Kunden dient

Produkte in der passenden Größe anzeigen

Aber warum schafft man es nicht wenigstens, dem Kunden nur die Produkte anzuzeigen, die es in seiner Größe gibt?
Scholz:
Das ist tatsächlich eine technische Herausforderung. Einfache Systeme, die Produktempfehlungen ausspielen, arbeiten zumeist auf einer Master-ID. Die kann aber nur das Produkt als solches matchen, also das T-Shirt XY von dem und dem Hersteller, mit der Jeans XY eines anderen Herstellers. Varianten wie Farbe oder Größe werde da nicht berücksichtig. Man braucht ja für sinnvolle Empfehlungen auch eine gute statistische Masse. Das funktioniert bei Jeans und T-Shirt ohne Varianten, bei Größen wird die statistische Masse schon sehr dünn. Außerdem ist es eine Herausforderung, die unterschiedlichen Größenangaben - beispielsweise ein T-Shirt in der Größe S und eine Jeans in der Größe 27/32 zusammenzubringen. Wir empfehlen dann ein etwas komplexeres System zu nutzen, was mit komplexeren Produktsortimenten umgehen kann. Dann lernt man über Hierarchien.
Händler wie Asos und Zalando bitten ihre Kunden ja auch direkt, ihre Lieblingsmarken zu bewerten. Aber wer nur zwei Marken angibt, bekommt natürlich vorwiegend auch nur noch diese Marken angezeigt. Versaut man sich dadurch die Filterbubble?
Scholz:
Ich halte es für lobenswert, dass der Kunde die Möglichkeit hat, seine Personalisierung zu steuern. Aber bei den Auswirkungen auf die Filterbubble gilt für Händler: Weniger ist oft mehr. Natürlich sollten die Lieblingsmarken ein stärkeres Gewicht bekommen, aber die anderen Produktmerkmale sollten trotzdem noch eine Rolle spielen.
Haben Sie Erfahrungswerte, wie sich die Konversionsraten durch Personalisierung steigern lassen?
Scholz:
Im Newsletterbereich sehen wir CR-Steigerungen im deutlich dreistelligen Bereich. Wenn ich unpersonalisierte Newsletter verschicke, bekomme ich eine Rücklaufquote von vielleicht einem Prozent. Bei personalisierten können es acht werden. Bei abgeschlossenen Warenkörben haben wir Steigerungen teilweise um 25 Prozent. Wenn es bisher 100 Warenkörbe am Tag waren, werden es dann 125. Sehr gut funktionieren auch personalisierte Printangebote. Der Büroartikelversender Schäfer Shop hat seine Bestellmenge um 25 Prozent gesteigert, seit der seine kleinen, monatlichen Kataloge konsequent personalisiert. Im B2C-Bereich ist beispielsweise Bonprix sehr erfolgreich aktiv.
Welche Trends beobachten Sie im Bereich Personalisierung generell?
Scholz:
Rein auf der technischen Ebene ist es das Verknüpfen von noch mehr Informationen, um Umsatz und Konversionsraten zu steigern. Dabei geht es beispielsweise um die Berechnung von Abschlusswahrscheinlichkeiten. Wenn ein Warenkorb angelegt wurde, berechnet man mit jedem weiteren Klick, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass der Kunde diesen Warenkorb so bestellt. Und das beeinflusst man dann mit Incentives wie Gratisversand oder Rabatte für die nächste Bestellung. Händler versuchen seit geraumer Zeit, Styletypen zu scoren, um so das Marketing zu unterstützen. Der Hintergrund ist, dass starre demografische Merkmale wie das Alter, ob jemand verheiratet ist oder wie viele Kinder er hat, sich heute nicht mehr so gut dazu eigenen, die Interessen des Kunden auszumachen. Eine 40-jährige Frau kauft heute zum Teil dieselben Styles wie eine 20-Jährige. Daher überlässt man das Profiling jetzt den Algorithmen. Und auch beim Pricing gibt es den Trend zur Personalisierung - nicht bei den Preisen im Shop, aber bei Rabatten im Newsletter. Kein Händler gibt gerne mehr Rabatt als nötig. Deswegen ist die Berechnung der Kaufwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der Rabatthöhe schon interessant. Als großen Trend würde ich das allerdings noch nicht sehen.



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