Kontextualisierung im E-Commerce

Was will der moderne Verbraucher? Zum einen Qualitätsprodukte. Ausgezeichneten Kundenservice, ganz sicher. Aber es gibt eine Sache, ein Wort, das sich in Dutzende kleinerer Maßnahmen auffächert und das Potenzial hat, das Kundenerlebnis und Ihr Geschäftsergebnis zu verändern – Personalisierung. Mit Kontextualisierung können Sie das jedoch auf eine andere Ebene heben.

Menschen wünschen sich beim Einkaufen ein nahtloses Erlebnis, das auf ihre Vorlieben, Bedürfnisse und ihr Verhalten zugeschnitten ist. Und wenn Marken diese Erwartungen erfüllen, werden sie mit Loyalität und Umsatz belohnt, selbst in Zeiten steigender Inflation und wirtschaftlicher Unsicherheit.

Laut SalesforceWird in neuem Fenster geöffnet geben 65 % der Verbraucher an, Unternehmen treu zu bleiben, wenn diese ihnen personalisiertere Erlebnisse bieten. Und in einem aktuellen Bericht von Twilio Segment gaben 80 % der UnternehmensverantwortlichenWird in neuem Fenster geöffnet an, dass Verbraucher mehr ausgeben (im Schnitt 38 %), wenn ihr Erlebnis personalisiert ist.

Dennoch tun sich viele Marken in diesem Bereich immer noch schwer. Salesforce-Untersuchungen ergaben außerdem, dass die größten Frustrationen der Verbraucher von unzusammenhängenden Erlebnissen (40 %) bis hin zu Produktangeboten reichen, die für sie nicht relevant sind (33 %).

Wie können Sie also dem Wunsch nach einer personalisierten Customer Journey wirkungsvoll entsprechen, die sich für Sie und Ihre Kunden gleichermaßen auszahlt? Wie liefern Sie die richtige Botschaft am richtigen Ort zur richtigen Zeit? Mit Kontextualisierung.

Was ist Kontextualisierung?

Kontextualisierung ist die Praxis, E-Commerce-Einkaufsmöglichkeiten nahtlos in den Alltag eines Käufers zu integrieren, unabhängig davon, auf welchem Kanal er sich befindet oder in welcher Phase des Kaufprozesses. Mit Kontextualisierung können Ihre Käufer Produkte in dem Kontext finden und kaufen, in dem sie sie entdecken, sei es in einer App, auf einer Social-Plattform, per E-Mail oder wo auch immer sie sich befinden. In der Praxis kann das ein Sprachbefehl an einen Amazon Echo sein oder ein Link „Jetzt kaufen“ auf Instagram oder auf einer Produktseite.

Dieser hyperpersonalisierte Prozess bietet Ihren Kunden (und potenziellen Kunden) ein hochwertiges Einkaufserlebnis, das zu mehr Käufen inspiriert.

Doch während die Personalisierung auf Informationen von Kunden beruht, die Sie zuvor gesammelt haben, nimmt die Kontextualisierung das Verhalten der Käufer vorweg und reagiert auf Basis dieser Vorhersage. Es ist wie eine digitale Version davon, die Körpersprache eines Freundes oder Familienmitglieds zu lesen.

Die Rolle der digitalen Körpersprache

Denken Sie an das letzte Gespräch, das Sie bei einem Kaffee mit einem Freund geführt haben. Wahrscheinlich waren Worte nur ein Teil dessen, wie Sie sich ausgetauscht und verstanden haben. Auch die unausgesprochene Körpersprache spielte eine entscheidende Rolle. Ein geneigter Kopf, eine gerunzelte Stirn oder eine entspannte Haltung – diese nonverbalen Signale verraten uns oft mehr als Worte allein.

Selbst wenn wir es nicht merken, lesen, interpretieren und reagieren wir instinktiv auf diese Signale und passen dabei unseren Ansatz, unseren Ton und sogar unsere Worte an. Dieses stille Feedback leitet uns an, wie wir eine Beziehung aufbauen, wann wir nachlegen und wann wir uns zurücknehmen.

Im E-Commerce gibt es keine körperlichen Bewegungen oder Gesichtsausdrücke, die Sie leiten. Stattdessen gibt es digitale Körpersprache, ein virtuelles Pendant, das ebenso aufschlussreich ist. Auf der gesamten Customer Journey ist jede Aktion eines Besuchers eine Form digitaler Körpersprache, von den Seiten, auf denen er verweilt, über die Produkte, die er heranzoomt, bis zu den Bewertungen, die er liest. Diese Kontextsignale sind reich an Insights und spiegeln die stillen Signale wider, auf die wir uns in persönlichen Interaktionen verlassen.

So wie ein Lächeln oder ein Stirnrunzeln in einem Geschäft vor Ort die Gefühle eines Kunden verrät, vermitteln auch digitale Handlungen ähnliche Botschaften. Eine rasche Folge von Klicks kann auf Begeisterung oder Dringlichkeit hindeuten, längere Inaktivität dagegen auf Verwirrung oder Desinteresse. Wer die digitale Körpersprache zu deuten weiß, kann die Bedürfnisse und Vorlieben seiner Kunden verstehen und vorhersehen und eine persönlichere, intuitivere und zufriedenstellendere Customer Journey schaffen.

So analysieren Sie digitale Körpersprache und reagieren darauf

Käufer hinterlassen eine wertvolle Spur digitaler Brotkrumen, aber Sie müssen sie entschlüsseln und entsprechend reagieren. Am besten gelingt das mit Software für maschinelles Lernen, also Tools, die eine riesige Bandbreite an Nutzerdaten erfassen und Verhaltensmuster erkennen, die andernfalls unbemerkt blieben.

Zum Beispiel lässt sich das Zögern eines Kunden an der Kasse, erkennbar an langsameren Mausbewegungen, sofort erkennen. Die Technologie kann dann umgehend reagieren und eine beruhigende Nachricht zur Produktqualität, aussagekräftige Rezensionen oder ein zeitlich begrenztes Rabattangebot anzeigen.

Ein wesentlicher Vorteil von Machine Learning ist die Fähigkeit, Verhalten zu analysieren, ohne dass sich Nutzer anmelden müssen. Ob ein Käufer zum ersten Mal vorbeikommt oder ein wiederkehrender Kunde ist: Aus seinen Interaktionen auf Ihrer Website können Sie wertvolle Insights gewinnen. Aber 97 - 98 % des Traffics einer WebsiteWird in neuem Fenster geöffnet sind anonym, was bedeutet, dass Personalisierung, die sich nur auf frühere Konsumentendaten stützt, bei fast allen Besuchern einer Website keine kontextbezogenen Erlebnisse schaffen kann.

Und anders als klassische Analytik, die Zeit für Datenverarbeitung und Auswertung braucht, arbeitet maschinelles Lernen in Echtzeit. Diese Unmittelbarkeit ist im digitalen Shopping entscheidend, wo eine Verzögerung von Minuten den Unterschied zwischen einem abgeschlossenen Verkauf und einem abgebrochenen Warenkorb ausmachen kann.

Datenschutzbedenken und First-Party-Daten

Inzwischen haben Sie erkannt, dass digitale Körpersprache im Wesentlichen Kundendaten sind und dass ein Handeln darauf (also die Personalisierung des Einkaufserlebnisses) zwangsläufig das Erheben dieser Daten voraussetzt. Da der Wegfall der Third-Party-CookiesWird in neuem Fenster geöffnet bis Ende 2024 endgültig werden soll: Wie gehen Sie dabei sicher und konform vor? Hier kommen First-Party-Daten ins Spiel.

First-Party-Daten sind Informationen, die direkt bei Ihren Kunden durch Interaktionen mit Ihrer Marke erhoben werden, etwa durch Klicks auf die Website, Transaktionen oder Produktsuchen. Anders als Third-Party-Daten gehören diese Informationen allein Ihrer Marke und stammen direkt von Ihren Kunden. Sie sind also nicht auf Datenaggregatoren oder Drittanbieter-Domains angewiesen. Und da Sie die Informationen direkt aus der Quelle erhalten, sind sie auch zuverlässiger als Third-Party-Daten.

Das Schlüsselkonzept bei First-Party-Daten ist die Einwilligung. Das bedeutet, dass Sie, um konform zu sein, die ausdrückliche Erlaubnis der Kunden einholen müssen, Informationen darüber zu erfassen, wie sie mit Ihnen interagieren. Sie haben das wahrscheinlich schon einmal erlebt: Websites bitten Sie um Erlaubnis, First-Party-Cookies in Ihrem Browser zu speichern, und geben Ihnen zugleich die Möglichkeit, der Datenerfassung zuzustimmen oder sie abzulehnen.

Damit Website-Besucher zustimmen, seien Sie transparent und machen Sie deutlich, dass alle Seiten profitieren. Sagen Sie ihnen, welche Daten Sie erheben und warum. 67 % der KäuferWird in neuem Fenster geöffnet sind damit einverstanden, ihre Verhaltensdaten weiterzugeben, damit Marken ihre Erlebnisse verbessern können. Erklären Sie deshalb, dass ihre Informationen bei Zustimmung genau dafür verwendet werden.

Kontextualisierungsstrategien in der Praxis

Sie haben die Erlaubnis Ihrer Kunden, ihre Daten frei zu erfassen. Jetzt ist es an der Zeit, die Magie wirken zu lassen und die Informationen zu nutzen, um jede Interaktion nach Herzenslust zu personalisieren.

Relevante Produktempfehlungen anzeigen

Was wäre, wenn Sie in ein Geschäft spazieren könnten, in dem jedes ausgestellte Produkt eigens für Sie ausgewählt wurde? Die Farben entsprechen Ihrem Geschmack, die Größen passen genau, und jeder Artikel scheint Ihre ganz persönlichen Vorlieben anzusprechen. Sie würden wahrscheinlich eine Weile verweilen und deutlich mehr Geld ausgeben, als wenn Sie einem Haufen generischer Artikel gegenüberstünden, die Sie durchforsten müssten, bis etwas ins Auge sticht. Dieselbe Logik lässt sich auf ein E-Commerce-Szenario übertragen.

Wenn Sie Daten wie Browserverlauf, Kaufmuster und Suchanfragen nutzen, können Sie personalisierte Produktempfehlungen zusammenstellen, die jeden Käufer ansprechen. Wenn ein Kunde sich beispielsweise häufig Outdoor-Ausrüstung ansieht, wird sein Einkaufserlebnis besser, wenn Sie ihm die neueste Campingausrüstung oder Wanderbekleidung zeigen. Zu den Arten von Produktempfehlungen, die Sie auf Grundlage von Kundendaten anzeigen können, gehören:

• Ähnliche Artikel: Schlagen Sie Produkte vor, die dem ähneln, das sich der Kunde gerade ansieht, zum Beispiel verschiedene Laufschuhmodelle für einen Käufer, der sich einen bestimmten Sneaker anschaut.

• Zuvor angesehene Artikel: Erinnern Sie Kunden an Artikel, die sie sich in der Vergangenheit angesehen haben, was besonders wirksam sein kann, um sie zum Kauf zu bewegen.

• Cross-Selling: Schlagen Sie Artikel vor, die die aktuelle Auswahl des Kunden ergänzen, etwa eine Handyhülle für einen Kunden, der ein Smartphone kauft.

• Upselling-Empfehlungen: Bieten Sie Premium- oder aufgewertete Versionen der Produkte an, für die sich der Kunde interessiert.

• Standortbasierte Empfehlungen: Wenn Sie Vorschläge auf den Standort des Kunden zuschneiden, kann das die Relevanz deutlich erhöhen. Zum Beispiel leichte Kleidung für Kunden in wärmeren Klimazonen oder Schneeausrüstung für Kunden in kälteren Regionen.

Personalisierung von Website-Elementen

Websites sind dynamisch und reich an Elementen, die sich mit dynamisch aktualisierten Inhalten anpassen lassen, die bei jedem Käufer ankommen. Ab dem Moment, in dem ein Kunde auf Ihrer Seite landet, können Sie dafür sorgen, dass Layout, Inhalt und Angebote auf seine Interessen und sein Verhalten abgestimmt sind.

Ein wirksamer Ansatz besteht darin, wiederkehrende Kunden zu erkennen und gezielt anzusprechen. Das kann so einfach sein wie das Anzeigen von Rabatten und das Hervorheben der Beliebtheit von Artikeln, die sie bei ihrem letzten Besuch angesehen, aber nicht gekauft haben. Eine solche Funktion spart dem Käufer nicht nur Zeit, sondern zeigt auch, dass Ihre Marke sein Interesse und seine Zeit wertschätzt.

Andere wichtige Bereiche der Website können sich dynamisch an die Vorlieben und das Verhalten des Besuchers anpassen. Dazu gehören:

• Banner auf der Startseite: Passen Sie sie so an, dass sie Produkte oder Angebote zeigen, die zu den bisherigen Interaktionen des Besuchers passen. Handelt es sich um einen Erstbesucher, heben Sie Ihre Bestseller oder ausgewählte Produkte hervor, damit er einen Eindruck davon bekommt, was Ihre Marke zu bieten hat

• Produktseiten: Passen Sie Produktbeschreibungen und Bilder an das an, wofür sich der Besucher zuvor interessiert hat

• Produktkategorien: Passen Sie die Anzeigereihenfolge der Kategorien an oder heben Sie bestimmte Kategorien hervor, je nach Browsing-Verlauf des Nutzers oder Beliebtheit der Produkte innerhalb der Kategorie

• Checkout- oder Warenkorbseite: Personalisieren Sie diese Seiten mit Last-Minute-Ergänzungen auf Basis der Artikel im Warenkorb oder vermitteln Sie dem Käufer ein gutes Gefühl bei seiner Auswahl, indem Sie hervorheben, wie viel Geld er spart

AmazonWird in neuem Fenster geöffnet ermutigt Kunden, dort weiterzumachen, wo sie aufgehört haben, und zeigt auf Basis des früheren Website-Verhaltens die relevantesten Produktkategorien prominent an.

Dynamische Preisgestaltung ermöglichen

Beim Dynamic Pricing werden Preise anhand von Faktoren wie Nachfrage, Preisen der Wettbewerber und Lagerbeständen angepasst. In Zeiten hoher Nachfrage, etwa in der Weihnachtszeit, können die Preise beispielsweise leicht steigen. Im Kontext der Personalisierung bedeutet Dynamic Pricing, die Kaufhistorie und das Engagement-Niveau eines Kunden zu nutzen, um die Preise in Echtzeit anzupassen.

Daten zu früheren Käufen liefern Insights zu den Vorlieben und Ausgabegewohnheiten Ihrer Kunden. Wenn ein Kunde zum Beispiel häufig hochwertige Produkte kauft, ist er möglicherweise aufgeschlossener für Premium-Angebote zu etwas höheren Preisen.

Umgekehrt könnten Kunden, die typischerweise nach Schnäppchen oder preisgünstigen Artikeln suchen, preissensibler sein, und ihnen wettbewerbsfähig bepreiste Produkte anzubieten könnte die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungskäufen erhöhen.

Kundenengagement ist ein weiterer entscheidender Faktor bei der dynamischen Preisgestaltung. Kunden, die regelmäßig mit Ihrer Website interagieren – ob durch häufige Besuche, Newsletter-Anmeldungen oder konsequentes Stöbern –, zeigen ein höheres Interesse an Ihren Produkten. Dieses Engagement kann ein Signal sein, personalisierte Rabatte oder Angebote zu machen, damit sie vom Stöbern zum Kauf übergehen.

Es ist wichtig, transparent zu bleiben, um das Vertrauen zu erhalten und mögliche Unzufriedenheit zu verhindern. Kunden sollten wissen, dass die Preise von mehreren Faktoren abhängen können, darunter Nachfrage, Saisonalität und ihr Einkaufsverhalten.

Triggerbasierte Nachrichten einführen

Ausgelöste Nachrichten sind automatisierte Antworten auf bestimmte Aktionen, die Kunden beim Stöbern auf Ihrer Website ausführen. Obwohl sie in der Regel von E-Commerce-Teams vorab festgelegt werden, statt diigtla Körpersprache zu verwenden, verbessern sie dennoch das Einkaufserlebnis.

Ob jemand einen Artikel in den Warenkorb legt, Zeit auf einer bestimmten Produktseite verbringt oder sogar Anzeichen zeigt, die Website zu verlassen: Jede Aktion kann eine maßgeschneiderte Nachricht auslösen, die ihn dazu ermutigt, seine Reise fortzusetzen.

Ausgelöste Nachrichten können so aussehen:

• Willkommensnachrichten: Sie werden unmittelbar nach einer neuen Anmeldung oder Kontoerstellung versendet, geben den Ton für die Kundenbeziehung vor (und enthalten häufig Rabatte für Erstbesucher)

• Erinnerungen an abgebrochene Warenkörbe: Sprechen Sie Kunden an, die Artikel in ihren Warenkorb gelegt, den Kauf aber nicht abgeschlossen haben, und holen Sie sie sanft zurück. Diese Erinnerungen erscheinen meist, wenn der Kunde die Website gerade verlassen will, können aber auch auftauchen, wenn jemand zurückkehrt

• Post-Purchase-Follow-ups: Nachrichten, die sich beim Kunden bedanken, Versandinformationen liefern oder nach Abschluss eines Kaufs verwandte Produkte vorschlagen

• Sonderrabatte: Wenn ein Kunde auf einer Produktseite verweilt, kann ein Pop-up einen Rabattcode, ein Bundle-Angebot oder eine ähnliche Maßnahme anzeigen, die zum Kauf anregt

• Zeitkritische Hinweise und Hinweise auf geringen Lagerbestand: Diese Benachrichtigungen informieren Kunden über zeitlich begrenzte Angebote oder weisen sie darauf hin, dass ein Artikel, für den sie sich interessiert haben, nur noch in geringer Stückzahl verfügbar ist oder dass der Besucher die Seite offenbar gleich verlassen wird

Bei ausgelösten Nachrichten kommt es auf das Timing an. Sie sollten versendet werden, solange die Interaktion des Kunden noch frisch ist, damit die Nachricht relevant ist und eine größere Wirkung hat.

Die Modemarke CiderWird in neuem Fenster geöffnet nutzt ausgelöste Nachrichten, um Erstbesuchern, die bestimmte Produktseiten aufrufen, Sonderrabatte anzubieten.

Personalisieren Sie die gesamte Customer Journey mit einer Kontextualisierungslösung

Die KI-gestützte Kontextualisierungstechnologie von Bazaarvoice bereitet den Boden für ein neues Niveau verbesserter Online-Einkaufserlebnisse und Kundenbindung. Die Lösung liefert beispiellose Insights in das Käuferverhalten und ermöglicht es Ihnen, präzise getimte, relevante Inhalte auszuspielen, die zur individuellen Customer Journey jedes Kunden passen.