02. Jul. 2018
Norbert Bader

Dynamische Personalisierung per KI - Teil 2

Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Online-Marketing gibt es zur Zeit zwei Top-Themen: Der Einsatz von KI bei Chatbots und der Einsatz von KI bei der dynamischen Personalisierung. Im folgenden Blogpost Teil 2 befassen wir uns mit der dynamischen Personalisierung per KI und betrachten Nutzersegmente, ROI und Break Even.

Erfolgreiche Personalisierung

Neben der geeigneten Technologie für die dynamische Personalisierung ist der Zugriff auf Datenquellen entscheidend. Benötigt werden mindestens Online-Marketing und Webanalytics Daten für die Analyse der User Journey.

Und Personalisierung kann nur so gut sein wie das User Experience Design auf dem sie aufbaut. Hier empfehlen wir einen Blick auf den Artikel Persuasive Design – Best Practise für die Conversion Optimierung.

 Drei_Erfolgskomponenten_fuer_Personalisierung

Erfolgsfaktoren für Personalisierung mit KI

 

Grundlagen der Nutzer-Segmentierung

Hierbei nutzt KI-Personalisierung grundsätzlich die gleichen Anhaltspunkte für die Nutzersegmentierung wie die klassische regel- oder verhaltensbasierte Personalisierung:

  • Customer Journey Daten
  • GEO- und Ortsdaten
  • Kunden- und CRM Daten
  • Wetterdaten
  • Uhrzeit, Datum, Jahreszeit
  • Technische Daten wie Endgerät und Verbindungsdaten
  • Online Marketing- und Social Profile (SEO/SEA/Display/Affiliate/Social Media)
  • Newsletter
  • Custom Parameter

 

Schnellere Erreichung des ROI

Der Wirkungsgrad von Personalisierung steigt mit der “Intelligenz” und Dynamisierung der Personalisierung deutlich an. Personalisierungslösungen werden in der folgenden Liste aufsteigend leistungsfähiger:

  1. Regelbasierte Personalisierung
  2. Verhaltensbasierte Personalisierung
  3. Typenbasierte Personalisierung
  4. Dynamisch/KI-basierte Personalisierung

Gleichzeitig sinkt der manuelle Interpretations-, Test- und Steuerungsaufwand während der Laufzeit durch Personalisierungs-Experten erheblich.

Die Steigerung der Conversions bei gleichzeitig sinkenden Beratungs- und Steuerungsaufwänden führt dazu, dass der Break Even im personalisierten Online-Marketing deutlich schneller erreicht werden kann. Dieser Effizienzsteigerung stehen natürlich die Lizenzkosten der Technologieanbieter für Personalisierungslösungen gegenüber, die sich oftmals im mittleren 5-stelligen Bereich und höher bewegen.

Als grobe Faustregel gilt: Ab einem mittleren sechsstelligen Online-Marketing-Budget beginnen die Vorteile der dynamischen KI-Personalisierung (Stichwort höhere Conversions) die mit der Software verbundenen Initial- und Lizenzkosten zu kompensieren.

 Zusammenhang_Automatisierungsgrad_und_Aufwaende

 

Omni-Channel-Fähig

Für ein optimales Kundenerlebnis und möglichst hohe Abschlussraten ist die Omni-Channelfähigkeit der technischen Lösungen wichtig. Somit können personalisierte Inhalte dynamisch auf jedem Kanal ausgespielt werden, sei es Mobil, in Apps, auf Wearables oder klassisch auf dem Desktop. Entscheidend ist, das personalisierte Inhalte auf allen Geräten und Nutzungsszenarien des Users konsistent sind. Beispielsweise die auf den Nutzer zugeschnittene Angebote, Produkt-Konfigurationen und Content-Mash-Ups.

 

KI für dynamische Personalisierung wird zum Markstandard

Während das Angebot für dynamische Personalisierungslösungen vor 2 Jahren noch sehr überschaubar war, werden mittlerweile selbst A/B-Testanbieter wie VWO und Optimizely mit diesem Leistungsversprechen. Auch mittelständische Data Analytics Anbieter wie webtrekk und etracker reihen sich in das Anbieter-Portfolio mit ein.

Zu einem der langjährigen Spezialisten für KI Personalisierung im DACH-Raum gehört Adtelligence. Adtelligence bietet mit seiner leicht einzubindenden externen Lösung ein effizientes Szenario. Die  Lösung bietet sich besonders für statische und veraltete Contentmanagement Systeme (CMS) an, die über keinerlei KI oder dynamische Ausspielung verfügen. Dabei sind komplett an den Anbieter ausgelagerte und leicht zu integrierende Lösungen bis hin zu voll beim Kunden integrierten Lösungen umsetzbar. Typische Projektaufwände liegen für den initialen Piloten bei überschaubaren 4-8 Wochen und bilden die Grundlage für einen kontinuierlichen Ausbau der KI-Personalisierung.

Auf Seite der Digital Experience Anbieter (DXP) Anbieter gibt es Platzhirsche wie Adobe mit seiner leistungsstarken DXP (Adobe Experience Cloud). Auch Firstspirit ist vor kurzem mit seiner FirstSpirit Intelligent Content Engine in den Wettbewerb in diesem Zukunftsmarkt eingestiegen.

 

Fazit

Mit dem Zuwachs an Künstlicher Intelligenz und den neuen Automatisierungsmöglichkeiten ergeben sich nun auch langfristig und in der Fläche umsetzbare Personalisierungsszenarien. Das Ziel ist und bleibt dabei die Steigerung der Conversion für die gesetzten KPIs. Diese kann nun deutlich früher und bei einem vertretbaren Personaleinsatz erreicht werden. Somit wird der Break Even trotzt Investitionen in eine Softwarelösung früher erreicht.

Und Personalisierung ist nicht nur ein einmaliges Projekt, dass mit großem Ressourceneinsatz umgesetzt wird, sondern ist  zum konstant verfügbaren Baustein im Linienbetrieb des Omni-Channel- Marketings und Vertriebs geworden.

 Ja, das Ende von „One fits all“ und der durchgehende Einsatz einer auf die Nutzerbedürfnisse zugeschnittenen Personalisierung ist Realität geworden.

 

Zu Teil 1: Dynamische Personalisierung mit KI

 

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