Personalisierung von Websites in Echtzeit

E-Commerce wird durch die 24-Stunden-Erreichbarkeit und Cross-Channel-Verfügbarkeit immer attraktiver und immer mehr Consumer steigen in diese digitale Einkaufswelt ein. Und durch den großen Trend der Personalisierung erreichen Produkte die passenden Käufer immer gezielter. Doch diese Entwicklungen sind noch immer am Anfang und es besteht nach wie vor Verbesserungspotenzial – vor allem in der realen Umsetzung und Reaktionsfähigkeit der Anbieter auf Veränderungen im Kaufverhalten. Trägheit oder schlechte Zielgruppenansprache durch fehlende Parameter und unattraktiven Content finden in der Welt des Onlinehandels keine Akzeptanz und kosten Absatzzahlen. Auch das Käuferverhalten ist für viele E-Commerce-Anbieter noch viel zu häufig eine schwer zu prognostizierende Komponente. Lieferengpässe und lange Wartezeiten bei hoher Nachfrage ziehen häufig einen Einbruch der Bestellungen nach sich, da zu lange Wartezeiten auf ein Produkt das Kundenbedürfnis auf andere, verfügbare Produkte leiten. Auch die sogenannte Leapfrogging-Problematik, bekannt aus der Software- und Telekommunikationsbranche, bedeutet für Unternehmen und Online-Handel wirtschaftliche Einbrüche. Bei diesem Phänomen empfinden Kunden die Produktinnovation als zu gering, um auf das neue Modell oder die Nachfolger-Version umzusteigen. Trotzdem fallen Kosten für Entwicklung, Produktion, Distribution und Marketing an. Mit der Zeit kann sich dieses Käuferverhalten zu einer immer wiederkehrenden Problematik entwickeln.

Predictive Analytics als Impulsgeber für erfolgreichen Absatz

Um diese Extreme einzudämmen und konstantere Absatzzahlen zu schaffen, spielen Web-Analysen eine große Rolle, um Umsatzeinbrüche zu vermeiden und das Käuferinteresse besser über den Zeitverlauf zu verteilen. Predictive Analytics ist hier der Ansatz, mit dem Produkte, Marketing und Käuferverhalten in ihren Wechselbeziehungen erfasst, geprüft und analysiert werden, um daraus Voraussagen zu entwickeln. Der Einsatz von Predictive Analytics ermöglicht Unternehmen und Online-Anbietern, ihre digitalen Kunden mit ihren Wünschen und Bedürfnissen besser zu verstehen und gezielter anzusprechen. Dazu werden über alle Kanäle und Kontaktpunkte hinweg Informationen zu Kaufverhalten und Interessen zusammengetragen und analysiert. Auf Basis dieser Daten wird es wesentlich einfacher, Eigenschaften der Kunden gezielter und individueller zu definieren und ihr zukünftiges Kaufverhalten dezidierter zu prognostizieren. Auf diese Weise wird Predictive Analytics zum Impulsgeber für Innovation, wenn es um eine individuelle Customer-Journey im E-Commerce geht, und somit auch für steigende Umsätze.

Mehr als reine Zahlen – contentbasierte Predictive Analytics

Dieser Impuls muss für eine optimale User-Experience und daraus folgende verbesserte Abschlussraten logisch weitergeführt werden. Das bedeutet im Rahmen der Analyse und anschließenden Marketing-Planung automatisiert individuelle Botschaften zu kreieren, die zielgerichtet mit passenden Informationen beim Kunden an allen relevanten Touch-Points ankommen. Aus diesem Grund müssen für ein erfolgreiches Digital Business Web-Analysen Content basiert erfolgen. Und mit Predictive Analytics werden Kundenpotentiale und Bedürfnisse erkannt, bevor die Kunden ihren ersten Kauf getätigt haben. So haben Marketer und Redaktionen die Möglichkeit, Maßnahmen und Kampagnen erfolgsorientiert zu planen und bei Bedarf in die richtige Richtung anzupassen. Parameter zu Fragen wie „Woher kommen die Seitenbesucher?“ und „Wie hoch ist die Absprungrate, wie lange die Verweildauer und wie groß die Abschlussrate?“ geben bereits gute Anhaltspunkte. Doch noch spezifischere Informationen liefern Antworten zu Punkten wie „Welche Inhalte auf der Website erhöhen die Verweildauer genau?“ oder „Welcher Content hat für einen Verkauf funktioniert?“ ebenso wie Fakten zu der Frage „Kommen die richtigen Besucher auf die Seite und passen diese zu den Inhalten?“ und vor allem „Was ist das Resultat?“. Diese Einzelparameter liefern viel mehr als reine Zahlen und Statistiken und geben dadurch wichtige Hinweise für die Planung langfristig erfolgreicher E-Commerce-Strategien. Um eine derart umfangreiche und Content bezogene Web-Analyse zu ermöglichen, hat die pirobase imperia GmbH das Predictive Analytics-Tool PSIORI mit dem Content-Management-System pirobase CMS für Enterprise verbunden. Mit diesem Tool steuern Unternehmen schon heute den Erfolg ihrer Marketingkanäle und erhalten aus der Analyse von Marketingausgaben und Umsatzerwartungen Informationen zur optimalen Kampagnengestaltung mit Erfolgsprognose.

Content ist der Weg zum Ziel

Diese Form des Targeting bewegt sich in der Praxis weg von reinen Zahlen und Statistiken, die angeben, was passiert, und kann aus den Parametern ermitteln, was die entscheidenden Faktoren sind. Bei ausreichender Datenbasis sind dann auch Hinweise zu Attributen möglich wie „Was ist der richtige Content für die definierte Zielgruppe?“ oder „Wo muss dieser Content publiziert werden?“ und ob mit den Attributen das gewünschte Ziel erreicht werden kann. Selbst Prognosen zur Höhe der Zielkonversion kann durch Predictive Analytics mit pirobase CMS vorausgesagt werden. Mit diesen Informationen können Redakteure und Marketer eine emotionale User-Experience schaffen und eine zielorientierte Customer-Journey mit hoher Abschlussrate generieren. Auf Basis von Angaben wie Publikumskanälen, Costs-per-Click oder auch dem Wert eines Besuchers auf einer bestimmten Seite berechnet pirobase mithilfe von PSIORI zum einen, welche Marketingkanäle den optimalen Return of Invest erzielen. Perspektivisch ist es auch möglich, Hinweise und Empfehlungen abzuleiten, wie in Zukunft die effektivste Kombination von Content, Zielgruppe und Touch-Points zu wählen ist, um den größtmöglichen ROI vorherzusagen und so eine Kampagne noch erfolgreicher zu gestalten.
Contentbasierte Predictive Analytics unterstützen die Steuerung von Web-Auftritten mit künstlicher Intelligenz für optimiertes Targeting und eine zielgruppenorientiertere Personalisierung in Echtzeit.