Personalisierung in Echtzeit: “Eine zehn prozentige Umsatzsteigerung ist möglich“

„Kunden, die diese Waschmaschine gekauft haben, kauften auch diese Socken.“ Schlechte Vorschläge wie diese will kein Kunde beim Onlineshoppen. Wie aber können Einzelhändler relevantere Empfehlungen anzeigen? 

Wir sprachen mit Gregor Wolf, Geschäftsführer der Evergage GmbH. Er hilft Händlern dabei, ihren Umsatz mit personalisierten Angeboten, die in Echtzeit generiert werden, zu steigern.

Gregor Wolf, Managing Director bei Evergage GmbH

Quelle: Evergage GmbH

Herr Wolf, auf Ihrer Webseite wird für die „1:1 Personalisierung“ geworben. Was steckt hinter dem Begriff?

Bei der 1:1 Personalisierung geht es um eine individualisierte Nutzererfahrung. Wir versuchen, das persönliche Erlebnis beim Offline-Einkauf nachzubilden. Wie beispielsweise, wenn Sie in einen Laden gehen und die Verkäuferin weiß: „Frau Müller ist weiblich, ungefähr 30 Jahre alt und hat einen bestimmten Style.“ Kaufen sie dort regelmäßig ein, wird ein Verkäufer irgendwann einmal sagen: „Hey Julia, ich habe neue Ware von deinem Lieblingsanbieter!“

Im Online-Handel können wir eine solche persönliche Beratung nicht aktiv bieten, aber wir versuchen, die Einzigartigkeit in der Nachfragesituation - mithilfe des historischen und situativen Verhaltens des Kunden - für personalisierte Angebote zu nutzen. Dadurch soll jeder Kunde ein vollständig individualisiertes Einkaufserlebnis bekommen.

Personalisierungssoftware ist nicht neu auf dem Markt. Was unterscheidet Ihre Lösung von anderen?

Personalisierung wird bislang überwiegend segmentiert ausgespielt, also an analytisch oder regelbasiert erstellte Zielgruppen. Evergage verfolgt das Ziel, jedem einzelnen Nutzer ein individuelles Markenerlebnis zu bescheren. Wir können beispielsweise die Wahrscheinlich ermitteln, ob ein User in einer Sitzung einkaufen wird oder nicht. Wenn der User einen Anstoß braucht, weil er noch unentschieden ist, können wir ihn auf der Website oder in der App in Echtzeit ansprechen und ihm einen Kaufverstärker, wie zum Beispiel einen Gutschein, anbieten.

Auch die Suche auf der Seite kann relevanter für den Kunden gestaltet werden. Wenn der Kunde Schuhe sucht und sich in der Vergangenheit für Sneaker interessiert hat, dann bekommt er als Ergebnis Sneaker angezeigt. Bei anderen Suchen würden beliebige Schuhe als Ergebnis erscheinen und nicht individualisierte. Im Prinzip machen das Erfassen der Daten und das sofortige und individualisierte Ausspielen in Echtzeit unsere Software besonders.

Welche anderen Möglichkeiten gibt es für die Personalisierung darüber hinaus?

Viele kennen die Amazon-Personalisierung: Der Kunde kauft ein Handy, legt es in den Warenkorb und bekommt sofort Empfehlungen für Handyzubehör. Diese personalisierte Empfehlung geht vom gekauften Produkt aus. Wir gehen bei der Personalisierung aber vom Nutzer aus und schlagen ihm beispielsweise vor, dass er ein T-Shirt einer Marke kaufen sollte, die er sich in der Vergangenheit intensiv angeschaut hat. Das ist für User sehr viel relevanter und steigert in Summe die Conversion und die Umsätze.

Ein weiteres Beispiel: Der eine Kunde hat eine Markenaffinität für LEVIS, der andere für Converse. Das System gibt dann für beide Kunden eine andere Empfehlung aus, obwohl sie sich beide Jeanshosen angeschaut haben. Jetzt setzen wir noch einen Parameter drauf: Der eine Kunde gibt eher mehr Geld aus für einen Artikel als der andere. Das System merkt das und passt die Empfehlung noch genauer an. Das passiert alles im Millisekunden-Bereich und damit in Echtzeit, heißt, es kann sofort auf das Verhalten des Kunden reagiert werden.

Macht sich das denn bezahlt?

Auf jeden Fall. Durch die angepassten Produktvorschläge können wir die Conversionrate um 40 bis 60 Prozent steigern.

Wie funktioniert ein Open-Time-Newsletter – ein Echtzeit-Newsletter?

Open-Time E-Mails funktionieren im Wesentlichen wie ein „traditioneller“ Newsletter, der regelmäßig versendet wird. Sie zeigen Produkte und Kategorien und haben in der Regel auch eine Rubrik für Produktempfehlungen. Der Algorithmus ermittelt die besten Produktempfehlungen für den jeweiligen Nutzer und erkennt darüber hinaus unter anderem, ob ein Produkt nicht mehr auf Lager ist, und ersetzt es im Newsletter durch ein anderes relevantes.

So genannte Trigger Mails werden für einen einzelnen Nutzerkontext versendet, beispielsweise die, die bei einem Warenkorbabbruch versendet wird. Neu und innovativ ist, dass wir mit Evergage Mails triggern, wenn der Nutzer Produkte intensiv angesehen, aber nicht gekauft hat. Dann wird eine E-Mail mit zusätzlichen Informationen zum soeben angeschauten Produkt an den Kunden verschickt.

Welchen Nutzen haben Händler und Kunden durch eine personalisierte Seite?

Wir versuchen, dem Zielbild eines gut informierten Fachverkäufers im Einzelhandelsgeschäft möglichst nahe zu kommen. Der User soll individuell behandelt werden, um ihm somit nur maximal relevante Produkte und Content anzuzeigen. Studien von mehreren Beratungsunternehmen wie der Boston Consulting Group und Forrester belegen, dass dadurch der Umsatz im Shop um bis zu zehn Prozent gesteigert werden kann.