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Segmentify

Erfahrungen | Alternative | Preise & Kosten

Beschreibung

Segmentify ist eine Plattform für Personalisierung, Customer Engagement, Produktempfehlungen, intelligente Suche und datenbasierte Kundenansprache im Ecommerce. Das Tool richtet sich vor allem an Onlineshops und Handelsunternehmen, die ihren Besuchern nicht für alle dieselben Produkte, Inhalte und Angebote zeigen möchten. Stattdessen versucht Segmentify, das Verhalten einzelner Nutzer zu verstehen und daraus möglichst relevante Erlebnisse entlang der Customer Journey zu erzeugen.

Im Mittelpunkt steht dabei die Personalisierung. Segmentify sammelt unterschiedliche Verhaltenssignale deiner Besucher und Kunden und kann diese Informationen verwenden, um Inhalte, Produktempfehlungen, Suchergebnisse und Marketingmaßnahmen individuell auszuspielen. Dazu können beispielsweise angesehene Produkte, Suchanfragen, Käufe, Warenkorbaktionen, Interessen und weitere Interaktionen gehören.

Damit unterscheidet sich Segmentify von einem einfachen Recommendation Tool. Du bekommst nicht ausschließlich einen Bereich für Produktempfehlungen, sondern eine Plattform, die mehrere Bereiche des Ecommerce miteinander verbindet. Dazu gehören unter anderem personalisierte Produktempfehlungen, Search und Discovery, Kundensegmentierung, Customer Data Management, Engagement Funktionen, Marketing Automatisierung und Analysen.

Ein besonders wichtiger Bereich sind die personalisierten Produktempfehlungen. Segmentify analysiert das Verhalten deiner Besucher und versucht daraus abzuleiten, welche Produkte für den jeweiligen Nutzer interessant sein könnten. Dadurch kannst du unterschiedliche Recommendation Szenarien auf verschiedenen Bereichen deines Shops einsetzen.

Auf einer Produktseite kannst du beispielsweise ähnliche Produkte anzeigen. Dadurch gibst du einem Nutzer Alternativen, falls das aktuell betrachtete Produkt nicht vollständig seinen Vorstellungen entspricht.

Ebenso kannst du ergänzende Produkte empfehlen. Wenn sich ein Nutzer beispielsweise für einen Laptop interessiert, können passende Zubehörprodukte interessant sein. Dadurch kannst du Cross Selling innerhalb deines Shops unterstützen.

Auch höherwertige Alternativen können Bestandteil deiner Recommendation Strategie sein. Dabei geht es darum, einem Nutzer ein Produkt vorzuschlagen, das zu seinem Interesse passt, aber beispielsweise über zusätzliche Funktionen oder eine hochwertigere Ausstattung verfügt.

Segmentify verbindet solche Produktempfehlungen mit Verhaltensdaten. Empfehlungen müssen dadurch nicht ausschließlich auf statischen Regeln basieren. Die Plattform kann berücksichtigen, wie sich Besucher innerhalb des Shops verhalten und welche Produkte für vergleichbare Nutzer interessant waren.

Dabei arbeitet Segmentify mit Segmentierung und maschinellem Lernen. Besucher können anhand ihres Verhaltens unterschiedlichen Gruppen beziehungsweise Mikrosegmenten zugeordnet werden. Gleichzeitig werden Eigenschaften der Produkte berücksichtigt. Dazu können beispielsweise Kategorie, Marke, Preis oder andere Produktattribute gehören.

Diese Kombination ermöglicht eine dynamischere Personalisierung.

Ein neuer Besucher besitzt naturgemäß weniger historische Daten als ein wiederkehrender Kunde. Segmentify kann deshalb aktuelle Sitzungsinformationen verwenden und die Personalisierung im Laufe der Customer Journey weiter anpassen.

Das ist wichtig, weil Personalisierung nicht ausschließlich bei bekannten und angemeldeten Kunden funktionieren sollte. Ein großer Teil der Besucher eines Onlineshops bewegt sich möglicherweise anonym durch das Sortiment.

Auch deren Verhalten liefert bereits wertvolle Signale.

Wenn ein Besucher beispielsweise mehrfach Produkte aus einer bestimmten Kategorie betrachtet, kann daraus ein Interesse abgeleitet werden. Betrachtet er überwiegend Produkte innerhalb einer bestimmten Preisklasse, kann auch diese Information für Empfehlungen relevant sein.

Ein weiterer zentraler Bereich von Segmentify ist Search und Discovery.

Die interne Suche eines Onlineshops besitzt einen besonders hohen Stellenwert, weil Nutzer dort ihre konkrete Kaufabsicht ausdrücken. Wer die Suchfunktion verwendet, weiß häufig bereits relativ genau, was er finden möchte.

Segmentify ermöglicht dir deshalb, die Suchergebnisse innerhalb deines Shops stärker zu optimieren und zu personalisieren.

Du kannst Suchergebnisse anhand verschiedener Faktoren beeinflussen und dadurch festlegen, welche Produkte besonders sichtbar werden.

Dabei kannst du Produkte, Marken oder Kategorien hervorheben, bevorzugen oder ausschließen.

Das gibt dir die Möglichkeit, klassische Suchrelevanz mit geschäftlichen Anforderungen zu verbinden.

Wenn du beispielsweise eine bestimmte Produktgruppe stärker vermarkten möchtest, kannst du ihre Sichtbarkeit innerhalb geeigneter Suchanfragen beeinflussen.

Gleichzeitig sollte die eigentliche Suchintention des Nutzers erhalten bleiben. Eine gute Search Experience entsteht nicht dadurch, dass du ausschließlich diejenigen Produkte nach oben verschiebst, die du verkaufen möchtest. Die Produkte müssen weiterhin zur Suchanfrage passen.

Segmentify verbindet deshalb Suchfunktionen mit Personalisierungsinformationen.

Die bisherigen Suchanfragen, Käufe, Favoriten und Warenkorbaktionen eines Nutzers können dazu beitragen, die Ergebnisdarstellung stärker auf dessen Interessen auszurichten.

Dadurch können zwei Nutzer bei derselben allgemeinen Suchanfrage unterschiedliche Priorisierungen innerhalb ihrer Ergebnisse erhalten.

Gerade bei großen Sortimenten kann das interessant sein.

Wenn eine Suche mehrere hundert passende Produkte liefert, wird die Reihenfolge der Ergebnisse entscheidend. Je besser die ersten Produkte zur tatsächlichen Absicht des Nutzers passen, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass er die Suche abbricht.

Segmentify unterstützt außerdem Funktionen für typische Probleme einer Ecommerce Suche.

Dazu gehört beispielsweise der Umgang mit Tippfehlern.

Wenn ein Nutzer einen Produktbegriff falsch schreibt, sollte die Suche möglichst trotzdem passende Ergebnisse liefern.

Auch Synonyme sind wichtig.

Nutzer verwenden möglicherweise andere Begriffe als diejenigen, die innerhalb deiner Produktdaten hinterlegt sind. Mit einer entsprechenden Synonymlogik kannst du solche unterschiedlichen Formulierungen miteinander verbinden.

Auch Autovervollständigung spielt innerhalb einer modernen Shop Suche eine wichtige Rolle.

Während ein Nutzer seinen Suchbegriff eingibt, kannst du ihm bereits passende Vorschläge präsentieren. Dadurch kannst du ihn schneller zu relevanten Produkten oder Kategorien führen.

Segmentify bietet außerdem Möglichkeiten, Suchergebnisse mit zusätzlichen Inhalten zu verbinden.

Du kannst beispielsweise passende Banner oder Kampagnen innerhalb der Search Experience einsetzen.

Damit wird die Suche nicht nur zu einem technischen Werkzeug zum Finden von Produkten, sondern zu einem eigenen Marketingkanal innerhalb deines Shops.

Ein weiterer wichtiger Bereich ist das Customer Data Management.

Segmentify versucht unterschiedliche Informationen über das Verhalten deiner Kunden zusammenzuführen und daraus nutzbare Zielgruppen zu bilden.

Du kannst beispielsweise Segmente auf Basis des Kaufverhaltens erstellen.

Vielleicht möchtest du Nutzer ansprechen, die bereits mehrfach gekauft haben.

Eine andere Gruppe könnten Besucher sein, die zwar regelmäßig Produkte betrachten, aber bisher keine Bestellung durchgeführt haben.

Auch Interessen an bestimmten Kategorien oder Produkteigenschaften können für die Segmentierung verwendet werden.

Segmentify bietet dafür unterschiedliche Ansätze.

Bei einer regelbasierten Segmentierung definierst du selbst Bedingungen, nach denen Nutzer einer bestimmten Gruppe zugeordnet werden.

Du könntest beispielsweise ein Segment für Kunden erstellen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums mehrfach bestellt haben.

Eine andere Regel könnte Besucher erfassen, die eine bestimmte Kategorie häufig angesehen haben.

Diese Kontrolle ist wichtig, weil nicht jede Marketingstrategie vollständig automatisiert werden sollte.

Du kennst deine Produkte und Geschäftsziele und kannst deshalb eigene fachliche Regeln einbringen.

Zusätzlich bietet Segmentify dynamische und intelligente Segmentierungsfunktionen.

Dabei können Nutzer anhand ihrer Interessen und ihres Verhaltens automatisch bestimmten Gruppen zugeordnet werden.

Diese Segmente können sich verändern, wenn sich auch das Verhalten des Nutzers verändert.

Das ist ein wesentlicher Unterschied zu klassischen statischen Kundenlisten.

Ein Kunde kann heute starkes Interesse an einer Produktkategorie zeigen und einige Monate später völlig andere Interessen besitzen.

Eine dynamische Segmentierung kann auf solche Veränderungen reagieren.

Darüber hinaus können Prognosen über zukünftiges Verhalten interessant sein. Segmentify bietet Funktionen für eine vorausschauende Segmentierung, mit der Nutzer anhand der Wahrscheinlichkeit bestimmter zukünftiger Aktionen gruppiert werden können.

Damit kannst du versuchen, Marketingmaßnahmen früher auszulösen, statt ausschließlich auf bereits abgeschlossene Aktionen zu reagieren.

Die erstellten Segmente kannst du anschließend für unterschiedliche Personalisierungsmaßnahmen verwenden.

Genau hier entsteht der eigentliche Mehrwert einer Customer Engagement Plattform.

Daten allein verbessern deine Conversion Rate nicht.

Erst wenn du aus diesen Informationen konkrete Aktionen ableitest, entsteht ein geschäftlicher Nutzen.

Segmentify verbindet Kundensegmente deshalb mit unterschiedlichen Aktivierungsmöglichkeiten.

Dazu gehören unter anderem personalisierte Inhalte, Produktempfehlungen, Marketingkommunikation und weitere Engagement Maßnahmen.

Auch kanalübergreifende Kommunikation spielt eine wichtige Rolle.

Segmentify verfolgt einen Ansatz, bei dem Kundeninteraktionen nicht ausschließlich innerhalb des Onlineshops betrachtet werden.

Du kannst unterschiedliche Kommunikationskanäle miteinander verbinden und versuchen, eine konsistentere Customer Journey aufzubauen.

Dazu gehören beispielsweise E Mail Kommunikation und Push Benachrichtigungen.

Ein klassisches Einsatzgebiet ist die Warenkorbrückgewinnung.

Ein Nutzer legt Produkte in seinen Warenkorb, beendet den Kauf aber nicht.

Statt diesen Nutzer einfach zu verlieren, kannst du eine entsprechende Kommunikation auslösen.

Abhängig von deiner Strategie kann der Kunde beispielsweise über eine Nachricht erneut auf seinen Warenkorb aufmerksam gemacht werden.

Die Personalisierung kann dabei über eine einfache Erinnerung hinausgehen.

Du kannst relevante Produkte oder weitere Informationen integrieren und die Kommunikation stärker auf den jeweiligen Nutzer ausrichten.

Auch Produktempfehlungen lassen sich innerhalb solcher Kommunikationsmaßnahmen einsetzen.

Damit bleibt die Recommendation Engine nicht auf deinen Shop beschränkt.

Du kannst personalisierte Produkte auch innerhalb anderer Touchpoints der Customer Journey verwenden.

Ein weiterer Bereich sind Push Benachrichtigungen.

Damit kannst du Besucher außerhalb einer aktuellen Shopsitzung erneut erreichen.

Das kann beispielsweise interessant sein, wenn Produkte wieder verfügbar sind, sich Preise verändern oder du Nutzer an relevante Angebote erinnern möchtest.

Entscheidend ist dabei die Segmentierung.

Wenn du jedem Nutzer dieselbe Nachricht sendest, nutzt du nur einen kleinen Teil des Potenzials einer Personalisierungsplattform.

Interessanter wird Segmentify, wenn du unterschiedliche Zielgruppen anhand ihres tatsächlichen Verhaltens ansprichst.

Ein Nutzer, der sich intensiv mit einer bestimmten Kategorie beschäftigt hat, kann beispielsweise eine andere Kommunikation erhalten als ein Kunde, der gerade zum ersten Mal deinen Shop besucht.

Segmentify bietet außerdem Engagement Funktionen direkt innerhalb der Website.

Du kannst beispielsweise unterschiedliche Overlays, Banner und interaktive Elemente einsetzen.

Damit kannst du auf bestimmte Verhaltenssituationen reagieren.

Wenn ein Nutzer beispielsweise eine Seite verlassen möchte, kannst du eine passende Aktion auslösen.

Auch Gamification gehört zum erweiterten Ansatz der Plattform.

Interaktive Elemente können dazu verwendet werden, Nutzer stärker einzubeziehen und gleichzeitig zusätzliche Informationen über deren Interessen zu gewinnen.

Ein interessantes Beispiel dafür sind interaktive Abfragen beziehungsweise Persona Quiz Funktionen.

Du kannst Besuchern Fragen stellen und ihre Antworten verwenden, um ihre Bedürfnisse besser zu verstehen.

Diese Informationen können anschließend wiederum in die Segmentierung einfließen.

Dadurch entsteht eine Kombination aus expliziten und impliziten Daten.

Implizite Daten entstehen durch beobachtetes Verhalten.

Du erkennst beispielsweise, welche Produkte ein Nutzer ansieht.

Explizite Daten entstehen, wenn der Nutzer dir seine Interessen direkt mitteilt.

Die Kombination beider Datenarten kann deine Personalisierung verbessern.

Ein weiterer wichtiger Bestandteil von Segmentify sind Analytics Funktionen.

Du möchtest schließlich wissen, ob deine Personalisierungsmaßnahmen tatsächlich funktionieren.

Segmentify stellt dir dafür Informationen über Kampagnen und Nutzerverhalten zur Verfügung.

Du kannst beispielsweise analysieren, wie unterschiedliche Recommendation Kampagnen performen.

Dadurch kannst du erkennen, welche Produktempfehlungen besonders häufig angeklickt werden und welche Maßnahmen tatsächlich zu zusätzlichen Käufen beitragen.

Das ist wichtig, weil eine hohe Klickrate allein noch kein ausreichendes Erfolgskriterium sein muss.

Eine Empfehlung kann viele Klicks erzeugen, ohne zusätzlichen Umsatz zu generieren.

Du solltest deshalb unterschiedliche Kennzahlen gemeinsam betrachten.

Dazu können Conversion Rate, Umsatz, durchschnittlicher Bestellwert und weitere Ecommerce Kennzahlen gehören.

Auch der Customer Lifetime Value spielt innerhalb der strategischen Ausrichtung von Segmentify eine wichtige Rolle.

Dabei geht es nicht ausschließlich darum, einen einzelnen Kauf zu optimieren.

Personalisierung soll idealerweise dafür sorgen, dass Kunden langfristig häufiger zurückkehren und mehr relevante Interaktionen mit deinem Unternehmen besitzen.

Segmentify verbindet dafür zunehmend Daten aus unterschiedlichen Touchpoints.

Die Plattform verfolgt einen Connected Commerce Ansatz, bei dem Informationen aus Website, App, Marketingkommunikation und weiteren Kontaktpunkten stärker zusammengeführt werden.

Ziel ist eine möglichst einheitliche Sicht auf den Kunden.

Das ist insbesondere bei größeren Ecommerce Unternehmen interessant.

Ein Kunde interagiert möglicherweise morgens mit einer Marketingnachricht, besucht später den Onlineshop auf seinem Smartphone und schließt den Kauf am Abend über einen anderen Touchpoint ab.

Wenn diese Interaktionen vollständig getrennt betrachtet werden, entsteht nur ein fragmentiertes Bild der Customer Journey.

Durch die Verbindung verschiedener Datenpunkte kannst du versuchen, diese Journey konsistenter zu verstehen.

Segmentify kann dabei Verhaltensdaten, Transaktionsinformationen und Produktdaten zusammenführen und für Personalisierung und Segmentierung nutzbar machen.

Damit bewegt sich das Tool funktional zwischen Recommendation Engine, Ecommerce Suche, Customer Data Plattform, Marketing Automatisierung und Customer Engagement Plattform.

Diese breite Positionierung ist gleichzeitig eine der wesentlichen Besonderheiten von Segmentify.

Du kannst unterschiedliche Ecommerce Optimierungen innerhalb einer gemeinsamen Plattform aufbauen, statt für jede Aufgabe ein vollständig separates System einzusetzen.

Trotzdem solltest du vor der Einführung genau definieren, welche Funktionen du tatsächlich benötigst.

Wenn du ausschließlich eine sehr einfache Produktempfehlung auf einer Produktdetailseite benötigst, kann der Funktionsumfang größer sein als notwendig.

Besonders interessant wird Segmentify, wenn du mehrere Bereiche miteinander verbinden möchtest.

Das kann beispielsweise bedeuten, dass du Produktempfehlungen, personalisierte Suche, Kundensegmentierung und Marketingkommunikation gemeinsam optimieren möchtest.

Dann können dieselben Verhaltensdaten für unterschiedliche Maßnahmen genutzt werden.

Auch für Marketingteams ist dieser Ansatz interessant.

Viele Personalisierungsprojekte scheitern nicht an fehlenden Daten, sondern daran, dass jede Veränderung umfangreiche Entwicklungsressourcen benötigt.

Segmentify stellt deshalb eine Benutzeroberfläche zur Verfügung, über die Kampagnen erstellt und verwaltet werden können.

Dadurch können Marketing und Ecommerce Teams viele Maßnahmen selbst steuern.

Die technische Integration bleibt trotzdem wichtig.

Damit Segmentify zuverlässig personalisieren kann, müssen Produktdaten und Nutzerereignisse korrekt übertragen werden.

Wenn wichtige Ereignisse fehlen oder falsch erfasst werden, verschlechtert sich die Datengrundlage.

Du solltest deshalb besonders während der Implementierung genau kontrollieren, ob Produktansichten, Warenkorbaktionen, Käufe und andere wichtige Events korrekt erfasst werden.

Auch dein Produktfeed spielt eine zentrale Rolle.

Segmentify kann nur diejenigen Produkte sinnvoll empfehlen und durchsuchen, über die ausreichende und korrekte Informationen vorhanden sind.

Produktname, Kategorie, Marke, Preis, Verfügbarkeit und weitere Attribute sollten deshalb sauber gepflegt sein.

Wie bei fast allen Ecommerce Personalisierungsplattformen gilt auch hier, dass schlechte Daten nicht automatisch durch künstliche Intelligenz zu guten Ergebnissen werden.

Eine gute Datenqualität bleibt die Grundlage.

Segmentify eignet sich insgesamt besonders für Ecommerce Unternehmen, die ihre Customer Experience stärker individualisieren möchten. Du kannst Besucher anhand ihres Verhaltens analysieren, Zielgruppen bilden, personalisierte Produkte empfehlen, die interne Suche optimieren und Nutzer über verschiedene Kommunikationskanäle erneut ansprechen.

Die Plattform geht damit deutlich über klassische Produktempfehlungen hinaus.

Du kannst Search und Discovery, Recommendation, Customer Data Management, Engagement, Marketingkommunikation und Analytics miteinander verbinden.

Dadurch kannst du eine Customer Journey aufbauen, bei der unterschiedliche Maßnahmen auf derselben Datenbasis arbeiten.

Der entscheidende Vorteil liegt dabei weniger in einer einzelnen Funktion als in der Verbindung dieser Funktionen. Die Suche kann berücksichtigen, was einen Nutzer interessiert. Produktempfehlungen können auf seinem Verhalten aufbauen. Kundensegmente können für Marketingmaßnahmen verwendet werden. Die daraus entstehenden Interaktionen liefern wiederum neue Daten für weitere Optimierungen.

So entsteht ein Kreislauf aus Datenerfassung, Analyse, Personalisierung und erneuter Auswertung.

Wenn du Segmentify konsequent einsetzt, kannst du damit besonders die Bereiche Produktsuche, Product Discovery, Cross Selling, Upselling, Kundenbindung, Wiederansprache und Conversion Optimierung innerhalb deines Ecommerce Geschäfts miteinander verknüpfen.

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Reviews | ⭐⭐⭐⭐⭐

Die Nutzer Erfahrungen mit Segmentify fallen insgesamt deutlich positiv aus. Besonders häufig wird hervorgehoben, dass du mit der Plattform relativ schnell in die Personalisierung deines Onlineshops einsteigen kannst und gleichzeitig einen großen Funktionsumfang erhältst. Nutzer berichten vor allem über gute Erfahrungen mit Produktempfehlungen, Personalisierung, Automatisierungen und der Unterstützung durch das Service Team. Gleichzeitig zeigen die Erfahrungsberichte aber auch einige Punkte, die du vor einer Einführung berücksichtigen solltest.

Besonders positiv bewerten viele Nutzer die Recommendation Funktionen. Die Algorithmen werden als leistungsfähig beschrieben und sollen dabei helfen, Besuchern relevantere Produkte zu präsentieren. Für dich ist das vor allem interessant, wenn du Cross Selling, zusätzliche Produktentdeckung und eine Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbwertes erreichen möchtest. Einige Anwender berichten davon, dass personalisierte Empfehlungen messbare Verbesserungen bei wichtigen Ecommerce Kennzahlen gebracht haben.

Dabei solltest du solche Aussagen allerdings nicht als allgemeines Leistungsversprechen verstehen. Wie stark Segmentify deine Conversion Rate oder deinen Warenkorbwert verbessert, hängt unter anderem von deinem Sortiment, deinem Traffic, deinen Produktdaten und der bisherigen Qualität deiner Personalisierung ab. Die Erfahrungsberichte zeigen jedoch, dass verschiedene Nutzer einen konkreten wirtschaftlichen Nutzen durch die Recommendation Funktionen wahrnehmen.

Auch die Segmentierung wird positiv beurteilt. Nutzer schätzen die Möglichkeit, Besucher anhand ihres Verhaltens zu unterscheiden und unterschiedliche Maßnahmen für verschiedene Zielgruppen aufzubauen. Dadurch kannst du beispielsweise neue Besucher anders behandeln als bestehende Kunden oder Nutzer mit starkem Interesse an einer bestimmten Produktkategorie gezielter ansprechen.

Die Kombination aus Segmentierung und Automatisierung wird dabei mehrfach als Stärke wahrgenommen. Statt jede Maßnahme manuell auszulösen, kannst du bestimmte Kundenaktionen als Grundlage für automatisierte Abläufe verwenden. Das ist beispielsweise für Warenkorbabbrüche, Wiederansprache oder personalisierte Produktempfehlungen interessant.

Ein weiterer häufig genannter Pluspunkt ist die Benutzerfreundlichkeit. Verschiedene Anwender beschreiben die Oberfläche als verständlich und intuitiv. Gerade alltägliche Aufgaben lassen sich nach Einschätzung dieser Nutzer vergleichsweise unkompliziert durchführen.

Das ist für dich besonders relevant, wenn Segmentify nicht ausschließlich von Entwicklern verwendet werden soll. Marketing und Ecommerce Teams benötigen Werkzeuge, mit denen sie Kampagnen, Empfehlungen und Zielgruppen möglichst selbstständig verwalten können.

Trotzdem bedeutet die grundsätzlich gute Benutzerfreundlichkeit nicht, dass sämtliche Funktionen ohne Einarbeitung verständlich sind. Einzelne Nutzer berichten davon, dass komplexere Einstellungen zunächst Training oder Unterstützung benötigen. Das betrifft beispielsweise spezielle Personalisierungen, Zielgruppen oder bestimmte Konfigurationen innerhalb einzelner Funktionen.

Auch neue Funktionen oder Veränderungen an der Benutzeroberfläche können eine kurze Eingewöhnungszeit verursachen. Insgesamt wird die Lernkurve jedoch eher als beherrschbar wahrgenommen.

Sehr auffällig ist das positive Feedback zum Kundenservice. Viele Nutzer beschreiben die Betreuung als schnell, kompetent und lösungsorientiert. Dabei wird nicht nur die Unterstützung bei technischen Problemen hervorgehoben. Nutzer berichten ebenfalls davon, dass sie bei der Optimierung ihrer Maßnahmen und bei neuen Ideen unterstützt werden.

Für dich kann das einen erheblichen Unterschied machen. Eine Personalisierungsplattform entfaltet ihren Nutzen schließlich nicht allein durch die technische Installation. Du musst herausfinden, welche Recommendation Strategien, Segmente und Automatisierungen für deinen Shop funktionieren.

Wenn du dabei auf erfahrene Ansprechpartner zurückgreifen kannst, kann das die Einführung und Weiterentwicklung deutlich erleichtern.

Auch die Implementierung wird von verschiedenen Nutzern positiv beschrieben. Einige Anwender berichten von einer vergleichsweise unkomplizierten Integration. Wie einfach die technische Einführung tatsächlich ist, hängt allerdings von deiner vorhandenen Shop Architektur und deinen Anforderungen ab.

Je stärker du individuelle Datenquellen, spezielle Trackinganforderungen oder eigene Geschäftslogiken integrieren möchtest, desto anspruchsvoller kann das Projekt werden.

Bei der Search Funktion zeigen die Erfahrungen ein etwas differenzierteres Bild. Nutzer sehen durchaus Potenzial und schätzen den Funktionsumfang, berichten teilweise aber davon, dass die Suche zunächst konfiguriert werden musste, bevor sie den gewünschten Anforderungen entsprach.

Das ist gerade bei großen Produktkatalogen nachvollziehbar. Eine gute Ecommerce Suche benötigt normalerweise eine Anpassung an Sortiment, Produktdaten, Synonyme, Kategorien und das tatsächliche Suchverhalten deiner Kunden.

Du solltest deshalb nicht davon ausgehen, dass du Segmentify lediglich aktivierst und sofort eine perfekt optimierte Search Experience erhältst. Gerade bei großen Sortimenten solltest du Zeit für Konfiguration und Tests einplanen.

Positiv wird wiederum die Möglichkeit bewertet, unterschiedliche Ecommerce Funktionen innerhalb einer Plattform miteinander zu verbinden. Nutzer verwenden Segmentify beispielsweise für Empfehlungen, Analyse, Marketingmaßnahmen, Push Benachrichtigungen und weitere Personalisierungen.

Dadurch kannst du vermeiden, für jede einzelne Aufgabe ein separates Tool einzusetzen. Besonders interessant ist dabei, dass unterschiedliche Funktionen auf denselben Verhaltensdaten aufbauen können.

Auch Widgets werden von Anwendern häufig als nützlich wahrgenommen. Sie ermöglichen dir, personalisierte Elemente innerhalb deines Shops auszuspielen und damit unterschiedliche Kundenerlebnisse aufzubauen.

Hier findet sich allerdings gleichzeitig einer der konkreteren Kritikpunkte.

Einzelne Nutzer berichten von längeren Ladezeiten bei Widgets. In bestimmten Fällen sollen personalisierte Elemente erst einige Sekunden nach dem restlichen Seiteninhalt sichtbar geworden sein. Das kann problematisch sein, weil nachträglich erscheinende Inhalte die Nutzererfahrung beeinträchtigen können.

Wenn du Segmentify einsetzt, solltest du deshalb die Performance deiner personalisierten Elemente genau beobachten. Gerade bei mobilen Nutzern und langsameren Verbindungen können zusätzliche Ladezeiten stärker auffallen.

Du solltest deshalb nicht nur messen, ob eine Recommendation mehr Klicks oder Umsatz erzeugt. Auch Ladezeit und visuelle Stabilität deiner Seiten sollten Bestandteil deiner Bewertung sein.

Ein weiterer Kritikpunkt betrifft vereinzelt Datenabweichungen beziehungsweise die Abstimmung von Daten. Nutzer berichten in einzelnen Bewertungen davon, dass Zahlen nicht immer vollständig mit anderen Datenquellen übereinstimmten.

Das ist grundsätzlich ein Thema, das du bei Ecommerce Plattformen mit eigenem Tracking berücksichtigen solltest. Unterschiedliche Systeme können Ereignisse anders erfassen, Sitzungen unterschiedlich definieren oder Umsätze nach unterschiedlichen Regeln zuordnen.

Du solltest deshalb bereits während der Implementierung festlegen, welche Systeme für welche Kennzahlen deine Referenz darstellen. Gleichzeitig solltest du überprüfen, ob zentrale Ereignisse wie Produktansichten, Warenkorbaktionen und Käufe korrekt an Segmentify übertragen werden.

Auch beim Preis gibt es vereinzelte kritische Stimmen. Manche Nutzer empfinden die Kosten als vergleichsweise hoch. Ob Segmentify für dich wirtschaftlich ist, solltest du deshalb nicht allein anhand des Funktionsumfangs beurteilen.

Entscheidend ist, welchen zusätzlichen wirtschaftlichen Nutzen du tatsächlich erzeugst.

Wenn du bereits einen großen Onlineshop mit entsprechendem Traffic betreibst, können kleine Verbesserungen bei Conversion Rate oder durchschnittlichem Warenkorbwert einen erheblichen finanziellen Effekt besitzen. Bei einem kleineren Shop kann dieselbe Investition dagegen schwieriger zu rechtfertigen sein.

Du solltest deshalb möglichst konkrete Ziele definieren und die Ergebnisse deiner Personalisierungsmaßnahmen messen.

Insgesamt zeigen die Nutzer Erfahrungen ein recht konsistentes Bild. Segmentify wird besonders für seine Personalisierung, Recommendation Algorithmen, Automatisierungsmöglichkeiten, Benutzerfreundlichkeit und den engagierten Kundenservice geschätzt. Viele Anwender nehmen die Plattform nicht nur als technisches Recommendation Tool wahr, sondern als Werkzeug, mit dem sie unterschiedliche Bereiche ihrer Ecommerce Customer Journey optimieren können.

Die Kritik konzentriert sich dagegen eher auf einzelne praktische Punkte. Dazu gehören mögliche Ladezeiten bestimmter Widgets, Einarbeitung bei komplexeren Funktionen, notwendige Konfiguration der Suche, vereinzelte Datenabweichungen und die Kosten.

Wenn du Segmentify bewertest, solltest du deshalb vor allem prüfen, wie umfangreich du die Plattform tatsächlich nutzen möchtest. Besonders interessant erscheint das Tool, wenn du nicht nur einfache Produktempfehlungen benötigst, sondern Personalisierung, Search, Segmentierung, Automatisierung und Customer Engagement miteinander verbinden möchtest. Dann kannst du einen größeren Teil des vorhandenen Funktionsumfangs ausschöpfen und die unterschiedlichen Funktionen auf einer gemeinsamen Datenbasis miteinander kombinieren.

Vorteile [+]

Starke Personalisierung
Du kannst deinen Besuchern individuelle Produktempfehlungen, Inhalte und Angebote präsentieren. Segmentify nutzt dafür Verhaltensdaten und Interessen, wodurch du die Customer Experience stärker auf einzelne Nutzer ausrichten kannst.
Intelligente Produktempfehlungen
Du kannst automatisierte Empfehlungen für unterschiedliche Bereiche deines Onlineshops einsetzen. Dazu gehören ähnliche Produkte, ergänzende Artikel, beliebte Produkte und individuell relevante Empfehlungen, mit denen du Cross Selling und Upselling unterstützen kannst.
Umfangreiche Segmentierung
Du kannst deine Besucher und Kunden anhand ihres Verhaltens, ihrer Interessen und ihrer bisherigen Aktivitäten in unterschiedliche Zielgruppen einteilen. Dadurch lassen sich Marketingmaßnahmen wesentlich gezielter ausspielen.
Viele Funktionen in einer Plattform
Du bekommst nicht nur eine Recommendation Lösung. Segmentify verbindet Produktempfehlungen, Search, Personalisierung, Kundensegmentierung, Engagement, Marketing Automatisierung und Analytics innerhalb einer Plattform.
Gute Unterstützung
Du profitierst von einem Kundenservice, der in Nutzer Erfahrungen häufig positiv hervorgehoben wird. Gerade bei der Einrichtung komplexerer Personalisierungen und Kampagnen kann dir eine intensive Betreuung den Einstieg erleichtern.

Nachteile [-]

Kosten können höher ausfallen
Du solltest genau prüfen, ob sich Segmentify für deine Shopgröße wirtschaftlich lohnt. Gerade bei kleineren Onlineshops können die Kosten im Verhältnis zum zusätzlichen Umsatz vergleichsweise hoch sein.
Einarbeitung bei komplexen Funktionen
Du kannst viele Funktionen relativ komfortabel verwalten, benötigst für anspruchsvollere Segmentierungen, Automatisierungen und Personalisierungen aber eine gewisse Einarbeitungszeit.
Search benötigt Optimierung
Du solltest nicht davon ausgehen, dass deine Shopsuche unmittelbar nach der Einführung optimal funktioniert. Suchlogik, Produktdaten, Synonyme, Ranking und weitere Einstellungen müssen an dein Sortiment und deine Nutzer angepasst werden.
Abhängigkeit von guter Datenqualität
Du erhältst nur dann wirklich hochwertige Personalisierungen und Empfehlungen, wenn deine Produktdaten und Verhaltensdaten sauber erfasst werden. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können die Qualität der Ergebnisse deutlich reduzieren.
Performance sollte kontrolliert werden
Du solltest personalisierte Widgets und andere zusätzliche Elemente hinsichtlich ihrer Ladezeiten beobachten. Einzelne Nutzer berichten davon, dass bestimmte Elemente verzögert angezeigt werden können, was sich auf die Nutzererfahrung auswirken kann.

Funktionen & Bereiche [!]

Personalisierte Produktempfehlungen

Personalisierte Produktempfehlungen gehören zu den zentralen Funktionen von Segmentify und sind darauf ausgerichtet, jedem Besucher möglichst relevante Produkte auf Basis seines Verhaltens, seiner Interessen und des jeweiligen Kontextes zu präsentieren. Statt allen Nutzern dieselben Bestseller oder statisch ausgewählte Produkte zu zeigen, kannst du Empfehlungen dynamisch an den einzelnen Besucher und seine aktuelle Customer Journey anpassen. Dadurch soll aus einem großen Produktsortiment eine individuell relevantere Auswahl entstehen, die Nutzer schneller zu interessanten Produkten führt und gleichzeitig Conversion Rate, Warenkorbwert, Cross Selling und Produktentdeckung unterstützen kann.

Die Grundlage dafür bilden unterschiedliche Datenpunkte, die während der Nutzung deines Onlineshops entstehen. Segmentify kann beispielsweise berücksichtigen, welche Produkte ein Besucher angesehen hat, welche Kategorien ihn interessieren, welche Suchanfragen er verwendet, welche Artikel er in den Warenkorb legt und welche Produkte er tatsächlich kauft. Aus diesen Informationen entsteht ein zunehmend genaueres Bild davon, welche Produkte und Produktgruppen für den jeweiligen Nutzer interessant sein könnten.

Dabei ist wichtig, dass personalisierte Empfehlungen nicht erst bei langjährigen Bestandskunden funktionieren müssen. Auch ein neuer Besucher erzeugt bereits während seiner ersten Sitzung Signale. Wenn er beispielsweise mehrere Laufschuhe betrachtet und sich anschließend besonders intensiv mit bestimmten Modellen beschäftigt, kannst du dieses aktuelle Verhalten für Empfehlungen nutzen.

Je mehr relevante Informationen vorhanden sind, desto differenzierter kann die Personalisierung werden.

Segmentify verbindet dafür unterschiedliche Recommendation Strategien. Du bist also nicht auf einen einzigen Algorithmus angewiesen, der für jede Position innerhalb deines Shops dieselbe Art von Empfehlung erzeugt.

Das ist wichtig, weil eine Empfehlung auf einer Produktdetailseite eine andere Aufgabe besitzt als eine Empfehlung innerhalb des Warenkorbs.

Auf einer Produktdetailseite möchtest du einem Nutzer beispielsweise ähnliche Produkte zeigen.

Betrachtet er einen bestimmten Pullover, können weitere Pullover mit ähnlichen Eigenschaften interessant sein. Dabei können unter anderem Kategorie, Marke, Preisbereich, Produkteigenschaften und das Verhalten anderer Nutzer eine Rolle spielen.

Solche Empfehlungen helfen besonders dann, wenn das ursprünglich betrachtete Produkt nicht vollständig den Vorstellungen des Besuchers entspricht.

Vielleicht gefällt ihm die Farbe nicht.

Vielleicht ist der Preis zu hoch.

Vielleicht ist seine gewünschte Größe nicht verfügbar.

Mit passenden Alternativen verhinderst du, dass die Customer Journey an dieser Stelle endet. Du gibst dem Nutzer weitere Möglichkeiten, ohne dass er selbst wieder eine neue Suche starten oder die komplette Kategorie durchsuchen muss.

Eine andere Recommendation Strategie konzentriert sich auf ergänzende Produkte.

Dabei geht es weniger darum, eine Alternative zum betrachteten Artikel zu finden. Stattdessen möchtest du Produkte empfehlen, die sinnvoll gemeinsam verwendet oder gekauft werden können.

Wenn ein Kunde beispielsweise eine Kamera betrachtet, könnten eine Speicherkarte, eine Tasche oder weiteres Zubehör interessant sein.

Bei einem Smartphone könnten eine passende Hülle oder anderes Zubehör empfohlen werden.

Solche Empfehlungen unterstützen dein Cross Selling.

Der wirtschaftliche Nutzen liegt darin, dass du nicht ausschließlich versuchst, den ursprünglichen Kauf abzuschließen. Du möchtest zusätzlich relevante Ergänzungen anbieten und dadurch den durchschnittlichen Warenkorbwert erhöhen.

Entscheidend ist allerdings die Relevanz.

Wenn du beliebige Produkte als Ergänzung präsentierst, kann die Empfehlung schnell wie klassische Werbung wirken.

Eine gute Recommendation Engine versucht deshalb Zusammenhänge zwischen Produkten und dem tatsächlichen Kaufverhalten zu erkennen.

Daten darüber, welche Produkte häufig gemeinsam angesehen oder gekauft werden, können dabei wichtige Signale liefern.

Auch Upselling kannst du mit Produktempfehlungen unterstützen.

Dabei präsentierst du dem Nutzer beispielsweise eine höherwertige Alternative zu einem Produkt, für das er sich bereits interessiert.

Das kann eine bessere Ausstattung, zusätzliche Funktionen oder eine hochwertigere Variante sein.

Du solltest Upselling allerdings vorsichtig einsetzen.

Wenn ein Nutzer ein Produkt für 50 Euro betrachtet, ist eine Alternative für 60 oder 70 Euro möglicherweise interessant. Ein Produkt für 500 Euro entspricht dagegen wahrscheinlich nicht mehr derselben Kaufabsicht.

Die Empfehlung sollte deshalb weiterhin zum erwarteten Preisrahmen und zum bisherigen Verhalten des Nutzers passen.

Segmentify ermöglicht dir außerdem, populäre Produkte als Recommendation Strategie einzusetzen.

Bestseller und aktuell häufig betrachtete Produkte können besonders bei Nutzern hilfreich sein, über die du noch wenige individuelle Informationen besitzt.

Das betrifft beispielsweise neue Besucher.

Wenn Segmentify noch nicht ausreichend weiß, welche persönlichen Interessen dieser Nutzer besitzt, können allgemeine Popularitätssignale als Ausgangspunkt dienen.

Auch innerhalb einzelner Kategorien können Bestseller interessant sein.

Ein Nutzer, der sich bereits in einer bestimmten Kategorie bewegt, benötigt nicht unbedingt die beliebtesten Produkte des gesamten Shops. Wesentlich relevanter können diejenigen Produkte sein, die innerhalb dieser konkreten Kategorie besonders gefragt sind.

Damit wird Kontext zu einem wichtigen Bestandteil deiner Recommendation Strategie.

Du solltest nicht nur fragen, wer der Nutzer ist.

Ebenso wichtig ist die Frage, wo innerhalb der Customer Journey sich dieser Nutzer gerade befindet.

Auf der Startseite besitzt er möglicherweise noch keine konkrete Produktabsicht.

Auf einer Kategorieseite hat sich sein Interesse bereits eingegrenzt.

Auf einer Produktdetailseite interessiert er sich für einen konkreten Artikel.

Im Warenkorb befindet er sich unmittelbar vor einem möglichen Kauf.

Jede dieser Situationen benötigt eine andere Recommendation Logik.

Auf der Startseite können personalisierte Produkte auf Basis vergangener Interessen sinnvoll sein.

Bei einem wiederkehrenden Besucher kannst du beispielsweise Produkte aus Kategorien hervorheben, mit denen er sich zuvor beschäftigt hat.

Dadurch wirkt die Startseite stärker auf seine persönlichen Interessen zugeschnitten.

Bei einem neuen Nutzer fehlen solche historischen Informationen.

Hier können aktuelle Trends, Bestseller oder andere kontextbezogene Empfehlungen verwendet werden.

Auf einer Kategorieseite kannst du Empfehlungen stärker auf die entsprechende Produktgruppe konzentrieren.

Wenn ein Besucher beispielsweise die Kategorie Laufschuhe aufruft, sind allgemeine Empfehlungen aus vollkommen anderen Bereichen möglicherweise wenig hilfreich.

Du kannst stattdessen relevante Produkte innerhalb dieser Kategorie hervorheben.

Auf einer Produktdetailseite verschiebt sich der Fokus erneut.

Hier können ähnliche Produkte, Alternativen und ergänzende Artikel besonders sinnvoll sein.

Im Warenkorb besitzt Cross Selling eine größere Bedeutung.

Wenn ein Kunde bereits eine klare Kaufabsicht gezeigt hat, kannst du Produkte empfehlen, die den vorhandenen Warenkorb sinnvoll ergänzen.

Auch nach einem Kauf endet die Recommendation Strategie nicht zwangsläufig.

Du kannst vorhandene Kaufdaten verwenden, um bei späteren Besuchen oder Marketingmaßnahmen passende Produkte vorzuschlagen.

Ein Kunde, der bereits ein bestimmtes Produkt gekauft hat, sollte beispielsweise nicht dauerhaft genau dieses Produkt als wichtigste Empfehlung erhalten, wenn ein erneuter Kauf fachlich wenig sinnvoll ist.

Stattdessen können passende Ergänzungen oder Produkte für den nächsten logischen Schritt interessanter sein.

Damit wird die Kaufhistorie zu einem wichtigen Personalisierungssignal.

Segmentify versucht dabei, unterschiedliche Verhaltensinformationen miteinander zu kombinieren.

Ein einzelner Klick besitzt normalerweise weniger Aussagekraft als eine längere Folge von Interaktionen.

Wenn ein Nutzer zufällig ein Produkt betrachtet, bedeutet das noch nicht zwangsläufig ein starkes Interesse.

Wenn er dagegen mehrfach Produkte derselben Kategorie ansieht, entsprechende Suchanfragen stellt und einzelne Artikel in den Warenkorb legt, entsteht ein deutlich stärkeres Signal.

Eine leistungsfähige Recommendation Engine sollte solche Unterschiede berücksichtigen.

Auch das Verhalten anderer Nutzer kann relevant sein.

Wenn viele Besucher mit ähnlichen Interessen bestimmte Produkte ansehen oder kaufen, können daraus Zusammenhänge entstehen, die für weitere Empfehlungen verwendet werden.

Dadurch können Produkte entdeckt werden, die nicht allein aufgrund ihrer statischen Eigenschaften miteinander verbunden wären.

Das ist ein wichtiger Unterschied zwischen einfachen regelbasierten Empfehlungen und datenbasierten Recommendation Verfahren.

Regeln können trotzdem weiterhin sinnvoll sein.

Du möchtest möglicherweise bestimmte Produkte nicht empfehlen.

Vielleicht ist ein Artikel aktuell nicht verfügbar.

Vielleicht besitzt er nur noch sehr geringe Lagerbestände.

Oder du möchtest bestimmte Produktgruppen innerhalb einer Kampagne besonders berücksichtigen.

Segmentify ermöglicht dir deshalb, automatisierte Recommendation Logiken mit geschäftlichen Regeln zu verbinden.

Diese Kombination ist im Ecommerce besonders wichtig.

Ein Algorithmus kann ein Produkt aus Nutzersicht für relevant halten. Wenn das Produkt aber nicht lieferbar ist, besitzt diese Empfehlung nur einen begrenzten geschäftlichen Wert.

Produktdaten wie Verfügbarkeit sollten deshalb in deine Recommendation Strategie einfließen.

Das Gleiche gilt für Preis, Kategorie und andere Attribute.

Auch Merchandising Anforderungen können eine Rolle spielen.

Vielleicht möchtest du Produkte einer bestimmten Marke innerhalb einer aktuellen Kampagne stärker sichtbar machen.

Oder du möchtest neue Produkte gezielt fördern, obwohl für diese Artikel naturgemäß noch weniger historische Interaktionsdaten vorhanden sind.

Neue Produkte stellen Recommendation Systeme generell vor eine Herausforderung.

Ein Artikel, der erst seit wenigen Stunden im Sortiment vorhanden ist, kann noch keine umfangreiche Klick oder Kaufhistorie besitzen.

Wenn Empfehlungen ausschließlich auf historischen Verhaltensdaten basieren würden, hätten neue Produkte einen erheblichen Nachteil.

Produktinformationen und geschäftliche Regeln können deshalb dabei helfen, solche Artikel trotzdem sinnvoll in Empfehlungen einzubeziehen.

Ein ähnliches Problem besteht bei neuen Nutzern.

Über einen neuen Besucher besitzt Segmentify zunächst keine umfangreiche persönliche Historie.

Dieses Problem wird häufig als Cold Start bezeichnet.

In dieser Situation können Kontext, aktuelle Sitzungsdaten und allgemeine Popularität wichtige Signale liefern.

Sobald der Besucher mit deinem Shop interagiert, entstehen zusätzliche Informationen.

Dadurch können sich die Empfehlungen bereits innerhalb derselben Sitzung verändern.

Ein Nutzer startet beispielsweise auf der Startseite und erhält zunächst eher allgemeine Empfehlungen.

Anschließend betrachtet er mehrere Produkte aus einer bestimmten Kategorie.

Die weiteren Empfehlungen können sich daraufhin stärker in Richtung dieses aktuellen Interesses entwickeln.

Diese Echtzeitorientierung ist besonders wichtig, weil Interessen nicht immer langfristig stabil sind.

Ein Nutzer kann normalerweise Elektronikprodukte kaufen und heute trotzdem ausschließlich nach einem Geschenk für ein Kind suchen.

Wenn du nur seine langfristige Kaufhistorie verwendest, könntest du seine aktuelle Absicht falsch einschätzen.

Das aktuelle Sitzungsverhalten liefert deshalb einen wichtigen zusätzlichen Kontext.

Du solltest Personalisierung grundsätzlich nicht mit einer unveränderlichen Nutzerklassifizierung verwechseln.

Menschen besitzen unterschiedliche Interessen und Kaufabsichten zu unterschiedlichen Zeitpunkten.

Eine gute Recommendation Strategie berücksichtigt deshalb sowohl historische als auch aktuelle Signale.

Segmentify stellt dir dafür unterschiedliche Recommendation Algorithmen und Kampagnenmöglichkeiten zur Verfügung.

Du kannst abhängig vom jeweiligen Platz innerhalb deines Shops unterschiedliche Strategien auswählen und testen.

Dabei solltest du nicht davon ausgehen, dass dieselbe Strategie für jeden Shop optimal funktioniert.

Ein Modehändler besitzt andere Produktbeziehungen als ein Elektronikhändler.

Bei Mode spielen beispielsweise Stil, Farbe, Größe und saisonale Trends eine große Rolle.

Bei Elektronik können technische Kompatibilität und Zubehörbeziehungen wesentlich wichtiger sein.

Bei Verbrauchsprodukten kann wiederum der Wiederkauf eine zentrale Bedeutung besitzen.

Deine Recommendation Strategie sollte deshalb zu deinem Sortiment passen.

Auch die Größe deines Sortiments spielt eine Rolle.

Bei einem Shop mit nur wenigen Produkten ist eine komplexe Personalisierung möglicherweise weniger entscheidend.

Bei zehntausenden oder hunderttausenden Produkten wird Product Discovery dagegen zu einer erheblichen Herausforderung.

Kein Nutzer kann ein solches Sortiment vollständig überblicken.

Empfehlungen übernehmen dann eine wichtige Navigationsfunktion.

Sie helfen dem Nutzer, interessante Produkte zu entdecken, ohne dass er jede Kategorie und jeden Filter manuell verwenden muss.

Dadurch werden Recommendations zu einem zusätzlichen Zugang zum Sortiment neben Navigation und Suche.

Das ist insbesondere auf mobilen Geräten relevant.

Auf einem kleinen Bildschirm ist es noch schwieriger, sehr große Produktkataloge zu überblicken.

Gut platzierte Empfehlungen können den Nutzer deshalb schneller zu relevanten Produkten führen.

Du solltest allerdings darauf achten, die Benutzeroberfläche nicht mit Recommendation Elementen zu überladen.

Mehr Empfehlungen bedeuten nicht automatisch bessere Ergebnisse.

Wenn auf jeder Seite zahlreiche unterschiedliche Recommendation Bereiche erscheinen, konkurrieren diese um die Aufmerksamkeit des Nutzers.

Du solltest deshalb gezielt entscheiden, an welchen Stellen Empfehlungen tatsächlich einen Mehrwert bieten.

Auch die Position innerhalb der Seite kann die Performance beeinflussen.

Eine Empfehlung weit unten auf einer langen Produktseite wird naturgemäß von weniger Nutzern gesehen als ein Element im sichtbaren Bereich.

Wenn du unterschiedliche Recommendation Strategien vergleichst, solltest du deshalb nicht nur den verwendeten Algorithmus betrachten.

Position, Gestaltung und Kontext beeinflussen die Ergebnisse ebenfalls.

Segmentify bietet dir Möglichkeiten, Recommendation Kampagnen zu testen und ihre Performance auszuwerten.

Das ist wichtig, weil du die Qualität deiner Empfehlungen nicht ausschließlich subjektiv beurteilen solltest.

Du möchtest wissen, ob Nutzer tatsächlich mit den empfohlenen Produkten interagieren und ob daraus zusätzliche Käufe entstehen.

Dazu kannst du unterschiedliche Kennzahlen betrachten.

Die Klickrate zeigt dir beispielsweise, wie häufig Nutzer auf Empfehlungen reagieren.

Eine hohe Klickrate kann ein Hinweis darauf sein, dass die vorgeschlagenen Produkte interessant erscheinen.

Sie sagt allerdings noch nicht aus, ob die Empfehlung tatsächlich wirtschaftlich erfolgreich ist.

Du solltest deshalb auch Conversion und Umsatz betrachten.

Interessant ist beispielsweise, wie häufig ein empfohlenes Produkt später gekauft wird.

Auch der durchschnittliche Bestellwert kann eine wichtige Kennzahl sein.

Wenn Cross Selling Empfehlungen funktionieren, kann sich der Warenkorbwert erhöhen.

Dabei solltest du allerdings versuchen, den zusätzlichen Effekt der Empfehlungen möglichst sauber zu messen.

Wenn ein Nutzer ein Produkt ohnehin gekauft hätte, sollte dieser Umsatz nicht automatisch vollständig der Recommendation Engine zugeschrieben werden.

Tests mit unterschiedlichen Varianten können dir dabei helfen, den tatsächlichen Mehrwert besser einzuschätzen.

Du kannst beispielsweise eine Gruppe von Nutzern mit einer bestimmten Recommendation Strategie vergleichen und einer anderen Gruppe eine alternative Variante zeigen.

Dadurch erkennst du, welche Strategie bessere Ergebnisse liefert.

Solche Tests solltest du über einen ausreichend langen Zeitraum durchführen.

Kurzfristige Schwankungen können durch Wochentage, Kampagnen, saisonale Effekte oder andere Faktoren entstehen.

Gerade bei Shops mit geringerem Traffic benötigst du möglicherweise mehr Zeit, bis ausreichend Daten für belastbare Aussagen vorhanden sind.

Auch Saisonalität spielt bei Produktempfehlungen eine wichtige Rolle.

Produkte, die im Sommer sehr gefragt sind, können im Winter kaum relevant sein.

Dasselbe gilt für Feiertage, besondere Aktionen oder andere saisonale Ereignisse.

Aktuelle Verhaltensdaten können dabei helfen, solche Veränderungen schneller zu erkennen.

Trotzdem kann es sinnvoll sein, bestimmte geschäftliche Regeln für saisonale Kampagnen zu definieren.

Automatisierung und manuelle Steuerung sollten sich dabei ergänzen.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Datenqualität.

Segmentify kann nur mit den Informationen arbeiten, die deine Integration bereitstellt.

Wenn Produktkategorien falsch gepflegt sind, Preise fehlen oder Verfügbarkeiten nicht aktuell übertragen werden, kann sich das auf deine Recommendations auswirken.

Besonders wichtig ist das Tracking der Nutzerinteraktionen.

Produktansichten, Klicks, Warenkorbaktionen und Käufe sollten zuverlässig erfasst werden.

Fehlen wichtige Ereignisse, entsteht ein unvollständiges Bild des Nutzerverhaltens.

Auch doppelt erfasste Ereignisse können problematisch sein.

Wenn ein Kauf beispielsweise mehrfach übertragen wird, können daraus falsche Signale entstehen.

Du solltest deshalb während der Implementierung genau prüfen, ob sämtliche relevanten Events korrekt erfasst werden.

Auch Veränderungen an deinem Shop können Auswirkungen besitzen.

Wenn du beispielsweise dein Shopsystem oder dein Tracking veränderst, solltest du anschließend kontrollieren, ob die Recommendation Daten weiterhin vollständig übertragen werden.

Eine kontinuierliche Datenkontrolle gehört deshalb zu einer professionellen Nutzung von Segmentify.

Personalisierte Produktempfehlungen lassen sich außerdem mit anderen Segmentify Funktionen verbinden.

Das ist einer der interessanten Aspekte der Plattform.

Die Erkenntnisse aus dem Nutzerverhalten müssen nicht ausschließlich innerhalb eines Recommendation Widgets verwendet werden.

Du kannst Segmente und Personalisierungsinformationen auch für andere Bereiche deiner Customer Journey einsetzen.

Produktempfehlungen können beispielsweise innerhalb von Marketingkommunikation verwendet werden.

Dadurch kannst du einem Nutzer auch außerhalb der eigentlichen Shopsitzung Produkte präsentieren, die zu seinen Interessen passen.

Ein Warenkorbabbrecher kann beispielsweise nicht nur an seinen Warenkorb erinnert werden. Du kannst zusätzlich relevante Produkte oder Alternativen integrieren.

Auch bei wiederkehrenden Kunden können frühere Interessen und Käufe für neue Empfehlungen genutzt werden.

Dadurch entsteht eine Verbindung zwischen Onsite Personalisierung und Customer Engagement.

Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass Empfehlungen nicht ausschließlich auf individueller Ebene funktionieren müssen.

Du kannst auch mit Kundensegmenten arbeiten.

Vielleicht möchtest du für besonders wertvolle Bestandskunden eine andere Recommendation Strategie verwenden als für neue Besucher.

Oder du möchtest Nutzer, die sich überwiegend für reduzierte Produkte interessieren, anders behandeln als Kunden mit einer hohen durchschnittlichen Bestellsumme.

Solche Segmentinformationen können zusätzliche Ebenen deiner Personalisierungsstrategie bilden.

Dabei solltest du allerdings vermeiden, deine Nutzer in zu viele kleine Gruppen aufzuteilen.

Wenn Segmente nur sehr wenige Nutzer enthalten, kann die Datenbasis für bestimmte Auswertungen zu klein werden.

Personalisierung sollte deshalb nicht möglichst kompliziert sein.

Sie sollte einen messbaren Mehrwert erzeugen.

Das gilt auch für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen innerhalb von Recommendation Systemen.

Komplexere Algorithmen sind nicht automatisch besser.

Ein einfacher Bestseller Ansatz kann an bestimmten Stellen hervorragend funktionieren.

Auf einer Startseite für neue Besucher kann beispielsweise eine Auswahl aktuell beliebter Produkte sinnvoller sein als eine vermeintlich hochkomplexe Personalisierung auf Basis sehr weniger Informationen.

Du solltest deshalb abhängig von Kontext und Datenlage die passende Recommendation Strategie einsetzen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist Transparenz innerhalb deines Teams.

Du solltest verstehen, warum du an einer bestimmten Position eine bestimmte Art von Empfehlung verwendest.

Wenn du lediglich zahlreiche Recommendation Kampagnen erstellst und anschließend nicht mehr nachvollziehen kannst, welche Strategie an welcher Stelle aktiv ist, wird die Optimierung schwierig.

Eine klare Struktur deiner Kampagnen erleichtert deshalb die langfristige Verwaltung.

Du kannst beispielsweise unterschiedliche Bereiche für Startseite, Kategorie, Produktdetailseite, Warenkorb und weitere Touchpoints definieren.

Innerhalb dieser Bereiche kannst du anschließend gezielt verschiedene Recommendation Strategien testen.

Dadurch entwickelst du schrittweise eine Recommendation Architektur für deinen gesamten Shop.

Besonders wertvoll werden personalisierte Produktempfehlungen, wenn du sie nicht als isoliertes Widget betrachtest.

Sie sind vielmehr ein Bestandteil deiner gesamten Product Discovery Strategie.

Nutzer können Produkte über Navigation, Suche, Kategorien, Kampagnen und Recommendations entdecken.

Diese unterschiedlichen Wege sollten möglichst sinnvoll zusammenspielen.

Wenn ein Nutzer über die Suche bereits eine sehr klare Kaufabsicht gezeigt hat, können Empfehlungen diese Absicht ergänzen.

Wenn ein Nutzer dagegen nur allgemein durch deinen Shop stöbert, können Recommendations stärker als Inspiration dienen.

Segmentify gibt dir dafür die technischen und datenbasierten Möglichkeiten, unterschiedliche Recommendation Szenarien aufzubauen und miteinander zu kombinieren.

Du kannst damit sowohl individuelle Interessen als auch aktuelle Sitzungen, allgemeine Popularität, Produktbeziehungen und geschäftliche Anforderungen berücksichtigen.

Der entscheidende Erfolgsfaktor liegt jedoch in deiner Strategie.

Du solltest definieren, welche Aufgabe eine Empfehlung an einem bestimmten Touchpoint erfüllen soll. Anschließend kannst du die passende Recommendation Logik auswählen, ihre Ergebnisse messen und kontinuierlich optimieren.

Wenn du diesen Prozess konsequent umsetzt, können personalisierte Produktempfehlungen bei Segmentify weit mehr sein als eine einfache Liste ähnlicher Artikel. Sie können zu einem zentralen Bestandteil deiner Product Discovery werden, Nutzer durch große Sortimente führen, relevante Alternativen sichtbar machen, Cross Selling und Upselling unterstützen und gleichzeitig dafür sorgen, dass sich dein Onlineshop stärker an den individuellen Interessen seiner Besucher orientiert.

Search und Product Discovery

Search und Product Discovery ist bei Segmentify der Bereich, mit dem du deinen Besuchern dabei hilfst, innerhalb eines großen Produktsortiments möglichst schnell relevante Artikel zu finden. Dabei geht es nicht ausschließlich um ein klassisches Suchfeld. Segmentify verbindet die interne Shopsuche mit Funktionen für Personalisierung, Produktsortierung, intelligente Suchvorschläge und die gezielte Steuerung der Produktdarstellung. Dadurch wird Search zu einem wichtigen Bestandteil deiner gesamten Ecommerce Strategie.

Die interne Suche eines Onlineshops besitzt eine besondere Bedeutung, weil Nutzer mit ihrer Suchanfrage häufig eine konkrete Absicht ausdrücken. Ein Besucher, der lediglich durch verschiedene Kategorien navigiert, befindet sich möglicherweise noch in einer frühen Phase seiner Produktsuche. Gibt er dagegen einen konkreten Produktnamen, eine Marke oder eine Produkteigenschaft in das Suchfeld ein, liefert er dir ein wesentlich stärkeres Signal über sein aktuelles Interesse.

Genau diese Suchintention versucht Segmentify möglichst gut mit deinem Produktsortiment zu verbinden.

Die Grundlage dafür sind deine Produktdaten. Damit Segmentify relevante Suchergebnisse liefern kann, benötigt die Plattform strukturierte Informationen über deine Produkte. Dazu können beispielsweise Produktname, Beschreibung, Kategorie, Marke, Preis, Farbe, Größe, Verfügbarkeit und weitere Attribute gehören.

Je sauberer diese Informationen gepflegt sind, desto besser kannst du deine Suche darauf aufbauen.

Das ist besonders bei großen Sortimenten wichtig.

Wenn beispielsweise dieselbe Marke in unterschiedlichen Schreibweisen innerhalb deiner Produktdaten vorkommt, kann das Auswirkungen auf Suche und Filter haben. Ähnliche Probleme entstehen bei uneinheitlichen Kategorien, fehlenden Attributen oder unvollständigen Produktbeschreibungen.

Eine intelligente Suche kann viele Probleme ausgleichen, aber sie kann schlechte Produktdaten nicht vollständig kompensieren.

Segmentify verarbeitet Suchanfragen und versucht passende Produkte zu ermitteln und in einer sinnvollen Reihenfolge darzustellen. Dabei spielt die Relevanz eine zentrale Rolle.

Relevanz bedeutet vereinfacht, dass diejenigen Produkte weit oben erscheinen sollen, die am besten zur Suchabsicht des Nutzers passen.

Wenn jemand beispielsweise nach einer schwarzen Lederjacke sucht, sollten Produkte, die tatsächlich eine schwarze Lederjacke darstellen, eine entsprechend hohe Relevanz besitzen.

Dabei können unterschiedliche Produktfelder unterschiedlich wichtig sein.

Eine Übereinstimmung im Produktnamen kann beispielsweise stärker gewichtet werden als ein Begriff, der lediglich irgendwo innerhalb einer langen Produktbeschreibung vorkommt.

Diese Gewichtung ist wichtig, weil Produktdaten häufig sehr umfangreich sind.

Würde jeder Begriff innerhalb jedes Feldes gleich behandelt, könnten weniger relevante Produkte weit oben erscheinen.

Search und Product Discovery geht bei Segmentify jedoch über eine rein textbasierte Übereinstimmung hinaus.

Die Plattform kann Suchergebnisse zusätzlich anhand des Nutzerverhaltens und weiterer Signale beeinflussen. Dadurch entsteht eine Verbindung zwischen klassischer Suchrelevanz und Personalisierung.

Zwei Nutzer können denselben Suchbegriff eingeben und trotzdem unterschiedliche Interessen besitzen.

Wenn ein Nutzer beispielsweise regelmäßig Produkte einer bestimmten Marke betrachtet oder kauft, kann dieses Interesse bei der Sortierung geeigneter Suchergebnisse berücksichtigt werden.

Ein anderer Nutzer interessiert sich möglicherweise stärker für eine andere Marke oder eine andere Preisklasse.

Personalisierte Suche bedeutet deshalb nicht zwangsläufig, dass völlig andere Produkte angezeigt werden. Häufig geht es vielmehr darum, innerhalb einer grundsätzlich relevanten Ergebnismenge diejenigen Produkte stärker hervorzuheben, die besser zum jeweiligen Nutzer passen.

Dabei sollte die eigentliche Suchintention immer die Grundlage bleiben.

Wenn jemand nach einer bestimmten Marke sucht, wäre es wenig hilfreich, völlig andere Marken nur deshalb weit oben anzuzeigen, weil sie aufgrund der bisherigen Nutzerhistorie theoretisch interessant sein könnten.

Eine gute Personalisierung ergänzt deshalb die Suchrelevanz, anstatt sie zu ersetzen.

Segmentify kann zusätzlich Verhaltenssignale aus der aktuellen Sitzung berücksichtigen.

Das ist wichtig, weil aktuelle Interessen von historischen Interessen abweichen können.

Vielleicht kauft ein Nutzer normalerweise hochwertige Herrenmode, sucht heute aber nach einem Geschenk für ein Kind. Würde die Suche ausschließlich seine langfristige Kaufhistorie berücksichtigen, könnten falsche Priorisierungen entstehen.

Das aktuelle Verhalten liefert deshalb wichtigen Kontext.

Wenn ein Besucher während einer Sitzung wiederholt Produkte aus einer bestimmten Kategorie betrachtet, entsprechende Suchanfragen stellt und bestimmte Filter verwendet, entstehen Signale über seine momentane Kaufabsicht.

Diese Informationen können dazu beitragen, die Product Discovery dynamischer zu gestalten.

Ein weiterer wichtiger Bestandteil ist die Autovervollständigung.

Bereits während der Nutzer einen Begriff in das Suchfeld eingibt, können passende Vorschläge erscheinen.

Diese Vorschläge erfüllen mehrere Aufgaben.

Zum einen beschleunigen sie die Suche.

Der Nutzer muss einen langen Begriff nicht vollständig eingeben, wenn bereits nach wenigen Buchstaben die gewünschte Suchanfrage vorgeschlagen wird.

Zum anderen kannst du Nutzer dadurch stärker in Richtung sinnvoller Suchbegriffe führen.

Das ist besonders bei komplizierten Produktnamen, Marken oder technischen Bezeichnungen hilfreich.

Suchvorschläge können außerdem dazu beitragen, Unsicherheit zu reduzieren.

Wenn ein Nutzer nicht genau weiß, wie ein Produkt geschrieben wird, kann er sich an den vorgeschlagenen Begriffen orientieren.

Damit wird die Suchleiste gleichzeitig zu einem Instrument der Navigation.

Product Discovery beginnt deshalb nicht erst auf der eigentlichen Suchergebnisseite.

Sie startet bereits in dem Moment, in dem der Nutzer mit dem Suchfeld interagiert.

Eine weitere wichtige Funktion ist der Umgang mit Tippfehlern.

Nutzer schreiben Produktnamen, Marken und Kategorien regelmäßig falsch.

Auf mobilen Geräten tritt dieses Problem besonders häufig auf.

Eine moderne Ecommerce Suche sollte deshalb nicht verlangen, dass jeder Begriff exakt korrekt geschrieben wird.

Wenn ein Nutzer einen kleinen Schreibfehler macht, sollte er möglichst trotzdem relevante Ergebnisse erhalten.

Andernfalls entsteht eine Null Ergebnisse Seite, obwohl passende Produkte vorhanden sind.

Das ist aus Nutzersicht besonders problematisch.

Der Besucher weiß schließlich nicht, ob dein Shop das gewünschte Produkt tatsächlich nicht besitzt oder ob lediglich deine Suchfunktion seinen Begriff nicht verstanden hat.

Fehlertoleranz kann deshalb direkten Einfluss auf die Product Discovery haben.

Auch Rechtschreibvarianten und unterschiedliche Schreibweisen können eine Rolle spielen.

Produkte können beispielsweise zusammengeschrieben, getrennt geschrieben oder mit unterschiedlichen sprachlichen Varianten gesucht werden.

Je besser deine Suche mit solchen Variationen umgehen kann, desto geringer wird die Wahrscheinlichkeit, dass vorhandene Produkte nicht gefunden werden.

Ähnlich wichtig sind Synonyme.

Deine Kunden verwenden nicht zwangsläufig dieselben Begriffe wie dein Produktmanagement.

Ein Produkt kann im Katalog unter einem bestimmten Fachbegriff geführt werden, während Nutzer im Alltag einen anderen Ausdruck verwenden.

Mit Synonymen kannst du solche Begriffe miteinander verbinden.

Das ist besonders in Sortimenten wichtig, in denen viele unterschiedliche Bezeichnungen für ähnliche Produkte existieren.

Du solltest Synonyme allerdings nicht wahllos hinzufügen.

Zwei Begriffe können in einem Kontext ähnlich sein und in einem anderen etwas völlig Unterschiedliches bedeuten.

Deshalb solltest du deine tatsächlichen Suchanfragen analysieren und daraus ableiten, welche Synonyme wirklich benötigt werden.

Gerade Suchanfragen ohne Ergebnisse liefern dir dafür wertvolle Informationen.

Wenn viele Nutzer nach einem bestimmten Begriff suchen und keine Produkte erhalten, obwohl entsprechende Artikel vorhanden sind, deutet das häufig auf ein sprachliches Problem innerhalb deiner Search Konfiguration hin.

Search Analytics werden dadurch zu einem wichtigen Bestandteil deiner Optimierung.

Du solltest regelmäßig untersuchen, wonach deine Nutzer suchen.

Besonders interessant sind Suchbegriffe mit hohem Suchvolumen.

Wenn sehr viele Besucher nach einer bestimmten Produktgruppe suchen, solltest du überprüfen, ob die ersten Ergebnisse tatsächlich sinnvoll sind.

Auch Suchanfragen mit niedriger Klickrate können problematisch sein.

Wenn Nutzer Ergebnisse erhalten, aber kaum darauf klicken, kann das bedeuten, dass die Produkte nicht zur Erwartung passen.

Ebenso interessant sind Suchanfragen mit vielen Klicks, aber wenigen Käufen.

In diesem Fall solltest du prüfen, ob beispielsweise Produktinformationen, Preise oder Verfügbarkeiten eine Rolle spielen.

Damit wird die Suchanalyse zu einer wichtigen Quelle für Ecommerce Erkenntnisse.

Du erfährst nicht nur, ob deine Search Technologie funktioniert.

Du erkennst gleichzeitig, welche Produkte und Kategorien deine Kunden tatsächlich suchen.

Diese Informationen können auch für Sortiment, Content, Kampagnen und Merchandising interessant sein.

Segmentify verbindet Search deshalb mit Product Discovery und Merchandising Möglichkeiten.

Du kannst die Reihenfolge von Produkten nicht ausschließlich automatisierten Relevanzalgorithmen überlassen, sondern bestimmte geschäftliche Anforderungen berücksichtigen.

Vielleicht möchtest du eine neue Produktserie stärker sichtbar machen.

Vielleicht besitzt du für bestimmte Produkte hohe Lagerbestände.

Vielleicht läuft aktuell eine Kampagne für eine bestimmte Marke.

Oder bestimmte Produkte sollen aus strategischen Gründen nicht prominent dargestellt werden.

Für solche Situationen kannst du Merchandising Regeln einsetzen.

Du kannst Produkte beispielsweise gezielt hervorheben oder ihre Sichtbarkeit reduzieren.

Damit erhält dein Ecommerce Team mehr Kontrolle über die Ergebnisdarstellung.

Diese Steuerung sollte allerdings mit Bedacht erfolgen.

Wenn du zu viele geschäftliche Regeln über die eigentliche Suchrelevanz legst, kann die Nutzererfahrung leiden.

Ein Besucher erwartet bei einer konkreten Suchanfrage relevante Ergebnisse.

Wenn du stattdessen hauptsächlich Produkte präsentierst, die du aus internen Gründen verkaufen möchtest, kann das Vertrauen in deine Suche sinken.

Die beste Search Strategie verbindet deshalb Nutzerrelevanz und geschäftliche Ziele.

Segmentify gibt dir die Möglichkeit, beide Ebenen miteinander zu kombinieren.

Auch Kampagnen können innerhalb der Search Experience eine Rolle spielen.

Du kannst bestimmte Produkte, Marken oder Kategorien zeitweise stärker hervorheben.

Das ist beispielsweise während saisonaler Verkaufsphasen interessant.

Zu Weihnachten, Ostern oder anderen saisonalen Ereignissen verändert sich die Nachfrage teilweise erheblich.

Auch kurzfristige Aktionen können eine Anpassung der Produktsichtbarkeit sinnvoll machen.

Du musst dafür nicht zwangsläufig deine gesamte langfristige Suchlogik verändern.

Stattdessen kannst du zeitlich begrenzte Maßnahmen einsetzen.

Ein weiterer wichtiger Bestandteil der Product Discovery sind Filter.

Gerade bei großen Ergebnismengen reichen gute Rankings allein häufig nicht aus.

Wenn eine Suchanfrage mehrere hundert passende Produkte liefert, möchte der Nutzer die Auswahl möglicherweise nach Preis, Marke, Farbe, Größe oder anderen Eigenschaften einschränken.

Dafür benötigst du saubere Produktattribute.

Welche Filter sinnvoll sind, hängt stark von deiner Produktkategorie ab.

Bei Mode sind Größe, Farbe, Marke und Preis besonders relevant.

Bei Fernsehern können Bildschirmgröße, Auflösung und Technologie wichtiger sein.

Bei Möbeln spielen Material, Abmessungen und Stil eine größere Rolle.

Du solltest deshalb nicht zwangsläufig für jede Kategorie dieselben Filter verwenden.

Eine gute Product Discovery berücksichtigt die Eigenschaften der jeweiligen Produktgruppe.

Auch die Reihenfolge der Filter kann relevant sein.

Die wichtigsten Entscheidungskriterien sollten möglichst schnell erreichbar sein.

Wenn Nutzer zuerst durch zahlreiche unwichtige Filter navigieren müssen, bevor sie beispielsweise ihre Größe auswählen können, verschlechtert sich die Nutzererfahrung.

Search und Navigation sollten deshalb gemeinsam betrachtet werden.

Viele Nutzer wechseln während ihrer Produktsuche mehrfach zwischen Suche, Kategorien und Filtern.

Sie geben vielleicht zunächst einen allgemeinen Suchbegriff ein und grenzen anschließend die Ergebnisse über Filter ein.

Andere beginnen innerhalb einer Kategorie und verwenden später die Suche.

Product Discovery ist deshalb kein einzelner linearer Prozess.

Segmentify versucht diese unterschiedlichen Wege durch dein Sortiment miteinander zu verbinden.

Auch Sortierungen spielen dabei eine Rolle.

Nutzer möchten Ergebnisse möglicherweise nach Preis, Popularität oder anderen Kriterien sortieren.

Gleichzeitig kannst du eine standardmäßige Reihenfolge definieren, die verschiedene Relevanzsignale kombiniert.

Diese Standardsortierung ist besonders wichtig, weil viele Nutzer die voreingestellte Reihenfolge niemals verändern.

Die ersten Produkte besitzen dadurch eine deutlich höhere Sichtbarkeit.

Du solltest deshalb regelmäßig prüfen, welche Produkte für wichtige Suchanfragen auf den ersten Positionen erscheinen.

Besonders relevant sind deine umsatzstarken Suchbegriffe.

Wenn bei einer häufig verwendeten Suchanfrage schlechte oder unpassende Produkte ganz oben erscheinen, kann bereits eine kleine Verbesserung einen erheblichen wirtschaftlichen Effekt besitzen.

Ein weiteres wichtiges Thema sind Suchanfragen ohne Ergebnisse.

Eine Null Ergebnisse Seite sollte nicht einfach das Ende der Customer Journey darstellen.

Wenn ein Nutzer keine direkten Treffer erhält, kannst du versuchen, alternative Produkte, Kategorien oder Suchbegriffe anzubieten.

Auch Produktempfehlungen können in diesem Zusammenhang interessant sein.

Vielleicht existiert exakt das gesuchte Produkt nicht, aber dein Sortiment enthält sinnvolle Alternativen.

Damit kannst du verhindern, dass der Nutzer deinen Shop sofort verlässt.

Gleichzeitig solltest du Null Ergebnisse Suchanfragen systematisch analysieren.

Sie können auf unterschiedliche Probleme hinweisen.

Vielleicht fehlt tatsächlich ein gefragtes Produkt in deinem Sortiment.

Vielleicht verwenden deine Kunden einen Begriff, den deine Suche nicht kennt.

Vielleicht ist ein Synonym notwendig.

Vielleicht sind Produktdaten unvollständig.

Oder ein Produkt wurde falsch kategorisiert.

Damit liefert dir Search wertvolle Informationen über mögliche Lücken innerhalb deines Shops.

Auch mobile Search verdient besondere Aufmerksamkeit.

Auf Smartphones ist das Suchfeld häufig noch wichtiger als auf großen Bildschirmen.

Die Navigation durch komplexe Kategorien kann auf kleinen Displays umständlich sein.

Gleichzeitig sind Tippfehler bei mobilen Eingaben wahrscheinlicher.

Autovervollständigung, Fehlertoleranz und schnelle Suchvorschläge können deshalb besonders wichtig werden.

Auch die Darstellung der Suchergebnisse muss für kleine Bildschirme optimiert sein.

Zu viele Informationen können die Übersichtlichkeit reduzieren.

Du solltest deshalb prüfen, welche Produktinformationen innerhalb der Ergebnisse tatsächlich notwendig sind.

Preis, Produktbild, Name und zentrale Varianteninformationen können beispielsweise wichtiger sein als lange Beschreibungen.

Geschwindigkeit spielt ebenfalls eine große Rolle.

Nutzer erwarten von einer Shopsuche schnelle Reaktionen.

Wenn Suchvorschläge oder Ergebnisse deutlich verzögert erscheinen, kann das die Nutzererfahrung beeinträchtigen.

Gerade bei großen Produktkatalogen und hohem Traffic solltest du deshalb die Performance deiner Search Integration beobachten.

Dabei solltest du nicht nur technische Antwortzeiten betrachten.

Entscheidend ist die tatsächlich wahrgenommene Geschwindigkeit für den Nutzer.

Auch nachgeladene Elemente und Veränderungen innerhalb der Ergebnisdarstellung können relevant sein.

Segmentify verbindet Search außerdem mit Personalisierungsdaten aus anderen Bereichen der Plattform.

Das ist ein wesentlicher Vorteil eines integrierten Ansatzes.

Informationen über Produktansichten, Käufe, Warenkorbaktionen und andere Interaktionen können für unterschiedliche Personalisierungsmaßnahmen verwendet werden.

Search wird dadurch nicht isoliert betrachtet.

Sie wird Bestandteil einer größeren Customer Experience.

Ein Nutzer kann beispielsweise über eine Marketingmaßnahme in deinen Shop gelangen, mehrere Produkte betrachten und anschließend eine Suche starten.

Seine bisherigen Interaktionen können zusätzlichen Kontext für diese Suche liefern.

Später können seine Suchanfragen wiederum als Signal für Produktempfehlungen oder weitere Personalisierungen dienen.

Dadurch entsteht ein Kreislauf aus Nutzerverhalten und Optimierung.

Auch Search und Recommendation ergänzen sich.

Die Suche reagiert auf eine explizite Anfrage des Nutzers.

Recommendations versuchen dagegen häufig, relevante Produkte vorherzusagen, ohne dass der Nutzer konkret danach suchen muss.

Beide Ansätze verfolgen jedoch dasselbe übergeordnete Ziel.

Der Nutzer soll möglichst schnell Produkte entdecken, die zu seinem Bedarf passen.

Wenn du beide Funktionen gemeinsam einsetzt, kannst du unterschiedliche Phasen der Customer Journey abdecken.

Search eignet sich besonders für Nutzer mit einer konkreten Absicht.

Recommendations können stärker bei Inspiration und zusätzlicher Produktentdeckung helfen.

Die Qualität von Search und Product Discovery solltest du kontinuierlich messen.

Dabei reicht es nicht, nur die Anzahl der Suchanfragen zu betrachten.

Du solltest untersuchen, was nach einer Suche passiert.

Klicken Nutzer auf Produkte?

Legen sie Produkte in den Warenkorb?

Schließen sie Käufe ab?

Wie unterscheiden sich Nutzer mit Search Nutzung von Besuchern ohne Search Nutzung?

Welche Suchbegriffe führen besonders häufig zu Käufen?

Welche Suchanfragen führen zu Abbrüchen?

Solche Analysen helfen dir, deine wichtigsten Optimierungspotenziale zu erkennen.

Auch die Conversion Rate nach einer Suchanfrage kann interessant sein.

Dabei solltest du allerdings berücksichtigen, dass Search Nutzer häufig bereits eine höhere Kaufabsicht besitzen.

Eine höhere Conversion bedeutet deshalb nicht automatisch, dass ausschließlich die Suchfunktion dafür verantwortlich ist.

Für konkrete Optimierungen sind kontrollierte Tests besonders hilfreich.

Du kannst unterschiedliche Rankings, Suchlogiken oder Merchandising Regeln gegeneinander testen und anschließend vergleichen, wie sich das Nutzerverhalten verändert.

Dabei solltest du nicht ausschließlich auf Klicks optimieren.

Ein Produkt kann viele Klicks erhalten und trotzdem selten gekauft werden.

Deine Search Strategie sollte deshalb möglichst auf geschäftlich relevante Ergebnisse ausgerichtet sein.

Conversion, Umsatz und langfristige Kundenzufriedenheit können wichtiger sein als reine Interaktionszahlen.

Auch die Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Teams spielt bei Search und Product Discovery eine Rolle.

Technische Teams kümmern sich beispielsweise um Integration, Produktdaten und Datenübertragung.

Ecommerce Teams beschäftigen sich mit Merchandising, Sortiment und Kampagnen.

Marketing Teams analysieren Nutzerinteressen und saisonale Entwicklungen.

Search Daten können für alle diese Bereiche wertvoll sein.

Du solltest deshalb eine klare Verantwortung für die kontinuierliche Search Optimierung definieren.

Eine intelligente Suchplattform arbeitet zwar automatisiert, sollte aber nicht vollständig unbeaufsichtigt bleiben.

Sortimente verändern sich.

Neue Produkte kommen hinzu.

Marken verschwinden.

Kunden verwenden neue Begriffe.

Trends entstehen.

Kampagnen verändern die Nachfrage.

Deshalb solltest du wichtige Suchanfragen regelmäßig überprüfen.

Besonders interessant sind dabei Veränderungen im Zeitverlauf.

Ein Begriff, der vor einigen Monaten kaum gesucht wurde, kann plötzlich stark an Bedeutung gewinnen.

Solche Entwicklungen können dir Hinweise auf neue Trends geben.

Search Daten sind deshalb nicht nur ein technisches Optimierungsinstrument, sondern können auch wertvolle Marktinformationen liefern.

Search und Product Discovery bei Segmentify verbindet damit mehrere Ebenen miteinander. Du kannst Suchanfragen verstehen, relevante Produkte bereitstellen, Nutzer bei Tippfehlern unterstützen, Suchvorschläge anbieten, Ergebnisse personalisieren, Produkte gezielt steuern und das Verhalten deiner Besucher analysieren.

Der eigentliche Wert entsteht aus dem Zusammenspiel dieser Funktionen.

Eine gute Ecommerce Suche beantwortet nicht nur die Frage, welche Produkte einen bestimmten Begriff enthalten. Sie versucht zu verstehen, was der Nutzer wahrscheinlich finden möchte und welche Produkte innerhalb deines Sortiments am besten zu dieser Absicht passen.

Product Discovery geht noch einen Schritt weiter.

Du unterstützt den Nutzer nicht nur beim gezielten Finden eines bekannten Produktes, sondern auch beim Entdecken geeigneter Alternativen und interessanter Produktbereiche.

Damit kann Search und Product Discovery bei Segmentify zu einem zentralen Bestandteil deiner Ecommerce Experience werden. Besonders bei umfangreichen Sortimenten kannst du damit die Distanz zwischen Suchabsicht und passendem Produkt verkürzen und gleichzeitig wertvolle Informationen darüber gewinnen, welche Bedürfnisse deine Besucher tatsächlich haben.

Customer Data Management und Segmentierung

Customer Data Management und Segmentierung ist bei Segmentify der Bereich, in dem du Informationen über Besucher und Kunden sammelst, strukturierst und für deine Personalisierung nutzbar machst. Der entscheidende Gedanke dahinter ist relativ einfach: Je besser du verstehst, wie sich unterschiedliche Nutzer innerhalb deiner Customer Journey verhalten, desto gezielter kannst du Empfehlungen, Inhalte, Kampagnen und Kommunikationsmaßnahmen auf ihre Interessen abstimmen. Statt alle Besucher deines Onlineshops gleich zu behandeln, kannst du unterschiedliche Kundengruppen erkennen und für diese Gruppen passende Maßnahmen entwickeln.

Dabei geht es nicht ausschließlich darum, klassische Kundendaten zu speichern. Besonders wichtig sind die Verhaltensdaten, die während der Nutzung deines Shops entstehen. Segmentify kann unterschiedliche Interaktionen erfassen und daraus Informationen über Interessen, Kaufabsichten und Kundenbeziehungen ableiten.

Dazu gehören beispielsweise Produktansichten, Kategorieaufrufe, Suchanfragen, Klicks, Warenkorbaktionen und Käufe. Jede dieser Aktionen liefert dir einen bestimmten Hinweis darauf, was einen Nutzer interessieren könnte.

Eine einzelne Produktansicht besitzt dabei normalerweise nur eine begrenzte Aussagekraft. Wenn ein Besucher dagegen innerhalb kurzer Zeit zahlreiche Produkte derselben Kategorie betrachtet, mehrfach nach ähnlichen Begriffen sucht und anschließend einige Produkte in seinen Warenkorb legt, entsteht ein deutlich stärkeres Interessenssignal.

Customer Data Management bedeutet deshalb nicht nur, möglichst viele Daten zu sammeln. Entscheidend ist, aus diesen Daten eine nutzbare Struktur zu erzeugen.

Segmentify versucht dafür unterschiedliche Interaktionen zu einem Kundenprofil beziehungsweise Nutzerprofil zusammenzuführen. Dadurch kannst du einen Besucher nicht nur anhand seiner letzten Aktion betrachten, sondern seine bisherigen Aktivitäten innerhalb deiner Ecommerce Umgebung berücksichtigen.

Das ist besonders bei wiederkehrenden Besuchern interessant.

Ein Kunde besucht deinen Shop möglicherweise nicht nur einmal. Er kommt über mehrere Tage oder Wochen zurück, betrachtet unterschiedliche Produkte und führt irgendwann einen Kauf durch. Wenn du jede Sitzung vollständig isoliert analysierst, verlierst du einen großen Teil dieses Kontextes.

Durch die Zusammenführung verschiedener Interaktionen kannst du besser verstehen, wie sich das Interesse eines Nutzers entwickelt.

Dabei können sowohl bekannte als auch anonyme Besucher relevant sein.

Ein Nutzer muss nicht zwangsläufig angemeldet sein, damit sein Verhalten für Personalisierung interessant wird. Auch anonyme Besucher erzeugen während ihrer Sitzung Signale.

Wenn ein Besucher beispielsweise mehrfach eine bestimmte Kategorie öffnet und mehrere Produkte einer Marke betrachtet, kannst du dieses Verhalten bereits für die aktuelle Personalisierung nutzen.

Sobald ein Nutzer eindeutig identifiziert werden kann, können zusätzliche Informationen für die weitere Customer Journey relevant werden.

Das Ziel besteht darin, möglichst konsistente Profile aufzubauen, ohne die einzelnen Interaktionen ausschließlich als voneinander getrennte Ereignisse zu betrachten.

Eine wichtige Grundlage dafür ist die Qualität deiner Datenerfassung.

Wenn bestimmte Ereignisse nicht korrekt übertragen werden, entsteht ein unvollständiges Nutzerbild.

Angenommen, Segmentify erfasst Produktansichten und Warenkorbaktionen zuverlässig, erhält aber keine korrekten Kaufinformationen. Dann könnte das System einen Kunden weiterhin so behandeln, als hätte er lediglich Interesse an einem Produkt gezeigt, obwohl er es längst gekauft hat.

Dadurch können unpassende Empfehlungen und Marketingmaßnahmen entstehen.

Du solltest deshalb während der Implementierung genau definieren, welche Ereignisse für deine Personalisierungsstrategie relevant sind.

Neben Produktansichten und Käufen können beispielsweise Suchanfragen besonders wertvoll sein.

Eine Suchanfrage ist ein relativ direktes Signal der Nutzerabsicht.

Wenn jemand nach einem bestimmten Produkt, einer Marke oder einer Produkteigenschaft sucht, sagt er dir damit vergleichsweise deutlich, wonach er momentan sucht.

Auch verwendete Filter können interessante Informationen liefern.

Ein Nutzer, der beispielsweise immer wieder Produkte einer bestimmten Preisklasse auswählt, zeigt möglicherweise eine entsprechende Preispräferenz.

Ein anderer Besucher filtert regelmäßig nach einer bestimmten Marke.

Solche Verhaltensmuster können für deine Segmentierung interessant werden.

Zusätzlich können Transaktionsdaten eine wichtige Rolle spielen.

Dabei geht es nicht ausschließlich darum, ob ein Nutzer bereits gekauft hat.

Du kannst beispielsweise betrachten, wie häufig ein Kunde bestellt, wann sein letzter Kauf stattgefunden hat oder welchen Umsatz er erzeugt hat.

Damit kannst du Kundenbeziehungen wesentlich differenzierter betrachten.

Ein Kunde mit zehn Bestellungen innerhalb eines Jahres besitzt für dein Unternehmen wahrscheinlich eine andere Bedeutung als ein Nutzer, der vor zwei Jahren einmal bestellt hat und seitdem nicht mehr aktiv war.

Solche Unterschiede kannst du für deine Segmentierung verwenden.

Segmentierung bedeutet, dass du Nutzer anhand bestimmter Eigenschaften oder Verhaltensweisen in Gruppen einteilst.

Eine einfache Segmentierung könnte beispielsweise zwischen neuen Besuchern und Bestandskunden unterscheiden.

Du kannst allerdings wesentlich detaillierter arbeiten.

Du könntest Nutzer erfassen, die innerhalb der vergangenen Tage bestimmte Kategorien besucht haben.

Eine andere Gruppe könnte aus Kunden bestehen, die einen hohen Warenkorbwert besitzen.

Ein weiteres Segment könnte Nutzer enthalten, die Produkte in den Warenkorb gelegt, den Kauf aber nicht abgeschlossen haben.

Damit kannst du sehr unterschiedliche Situationen innerhalb deiner Customer Journey abbilden.

Besonders wichtig ist die regelbasierte Segmentierung.

Dabei definierst du selbst Bedingungen, die ein Nutzer erfüllen muss, um einem bestimmten Segment zugeordnet zu werden.

Du könntest beispielsweise festlegen, dass ein Kunde mindestens drei Bestellungen durchgeführt haben muss, um einem Segment für wiederkehrende Käufer zugeordnet zu werden.

Eine andere Regel könnte Besucher erfassen, die sich innerhalb eines bestimmten Zeitraums mehrfach Produkte einer bestimmten Kategorie angesehen haben.

Der Vorteil solcher Regeln liegt in ihrer Nachvollziehbarkeit.

Du weißt genau, warum ein Nutzer einem bestimmten Segment zugeordnet wurde.

Das ist besonders wichtig, wenn du anschließend konkrete Marketingmaßnahmen mit diesem Segment verbindest.

Du kannst Segmentierungen beispielsweise anhand von Kaufverhalten erstellen.

Dazu können besonders aktive Kunden, Neukunden oder Kunden mit längerer Inaktivität gehören.

Auch der Bestellwert kann interessant sein.

Du könntest beispielsweise Nutzer mit überdurchschnittlichem Umsatz anders behandeln als Kunden mit sehr kleinen Warenkörben.

Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass eine Gruppe wichtiger sein muss als eine andere. Vielmehr kannst du unterschiedliche Strategien für unterschiedliche Kundensituationen entwickeln.

Bei besonders aktiven Kunden kann beispielsweise Kundenbindung im Mittelpunkt stehen.

Bei neuen Kunden möchtest du möglicherweise Vertrauen aufbauen und die erste erfolgreiche Customer Journey unterstützen.

Bei inaktiven Kunden kann die Reaktivierung interessant sein.

Auch Warenkorbabbrecher bilden ein typisches Segment.

Diese Nutzer haben bereits ein vergleichsweise starkes Kaufsignal erzeugt, den Prozess aber nicht abgeschlossen.

Du kannst sie deshalb anders behandeln als Besucher, die lediglich eine Produktseite geöffnet haben.

Dabei solltest du allerdings berücksichtigen, dass nicht jeder Warenkorbabbruch automatisch ein Problem darstellt.

Manche Nutzer verwenden den Warenkorb beispielsweise als Merkliste oder vergleichen Produkte über mehrere Sitzungen hinweg.

Eine gute Segmentierungsstrategie sollte deshalb möglichst unterschiedliche Signale miteinander kombinieren.

Segmentify ermöglicht dir außerdem, Interessen als Grundlage deiner Zielgruppenbildung zu verwenden.

Wenn ein Nutzer regelmäßig Produkte bestimmter Kategorien oder Marken betrachtet, kannst du daraus Interessen ableiten und entsprechende Segmente bilden.

Das ist besonders bei Shops mit unterschiedlichen Produktwelten interessant.

Ein großer Händler kann beispielsweise Kunden mit starkem Interesse an Sport, Elektronik, Mode oder anderen Bereichen unterscheiden.

Innerhalb dieser großen Themen können weitere Differenzierungen sinnvoll sein.

Je detaillierter deine Segmente werden, desto genauer kannst du grundsätzlich personalisieren.

Du solltest allerdings nicht automatisch möglichst viele Segmente erstellen.

Eine zu starke Fragmentierung kann deine Marketingstrategie unnötig kompliziert machen.

Wenn du hunderte kleine Segmente besitzt, wird es schwieriger, für jede Gruppe eine sinnvolle Strategie zu entwickeln und deren Performance zu bewerten.

Du solltest deshalb Segmente bevorzugen, aus denen tatsächlich konkrete Maßnahmen entstehen.

Eine wichtige Frage lautet immer: Was möchtest du mit diesem Segment anders machen?

Wenn du darauf keine klare Antwort besitzt, benötigst du das Segment möglicherweise nicht.

Neben festen Regeln können dynamische Segmente besonders wertvoll sein.

Dabei kann sich die Zugehörigkeit eines Nutzers verändern, wenn sich sein Verhalten verändert.

Das ist wichtig, weil Kundeninteressen nicht statisch sind.

Ein Nutzer kann sich heute intensiv für Laufschuhe interessieren und einige Monate später hauptsächlich nach Outdoor Bekleidung suchen.

Wenn du ihn dauerhaft in einem unveränderlichen Segment für Laufschuhe belässt, wird deine Personalisierung zunehmend ungenau.

Dynamische Segmentierung berücksichtigt deshalb, dass Nutzer ihre Interessen und ihr Verhalten verändern.

Ein Besucher kann in ein Segment aufgenommen werden, sobald bestimmte Bedingungen erfüllt sind, und es später wieder verlassen, wenn diese Bedingungen nicht mehr zutreffen.

Dadurch bleiben Zielgruppen aktueller.

Zeit spielt bei Segmentierung generell eine wichtige Rolle.

Ein Produktaufruf von gestern besitzt möglicherweise eine andere Bedeutung als eine Interaktion von vor zwei Jahren.

Du solltest deshalb bei vielen Segmenten mit Zeiträumen arbeiten.

Ein Segment für aktuell interessierte Nutzer könnte beispielsweise nur Interaktionen aus einem vergleichsweise kurzen Zeitraum berücksichtigen.

Bei langfristigen Kundenwerten kann dagegen ein deutlich größerer Zeitraum sinnvoll sein.

Die richtige Zeitspanne hängt von deinem Geschäftsmodell ab.

Bei Produkten mit kurzen Kaufzyklen verändert sich das Nutzerverhalten möglicherweise schnell.

Bei hochwertigen Produkten mit langen Entscheidungsprozessen kann ein Interesse über mehrere Wochen oder Monate relevant bleiben.

Segmentify kann dir außerdem dabei helfen, vorausschauende Segmente aufzubauen.

Dabei wird nicht nur betrachtet, was ein Nutzer bereits getan hat. Stattdessen können Daten verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Verhaltensweisen einzuschätzen.

Das ist für Marketing besonders interessant.

Klassische Segmentierung reagiert häufig erst auf bereits abgeschlossene Ereignisse.

Ein Kunde hat gekauft.

Ein Nutzer hat seinen Warenkorb verlassen.

Ein Besucher war lange nicht aktiv.

Vorausschauende Segmentierung versucht dagegen, bestimmte Entwicklungen früher zu erkennen.

Du könntest beispielsweise Nutzer identifizieren, bei denen eine erhöhte Kaufwahrscheinlichkeit besteht.

Eine andere Gruppe könnte aus Kunden bestehen, deren zukünftige Aktivität wahrscheinlich abnimmt.

Solche Prognosen sind allerdings keine Gewissheiten.

Du solltest sie als Wahrscheinlichkeiten betrachten.

Ein Nutzer mit hoher prognostizierter Kaufwahrscheinlichkeit kann trotzdem nicht kaufen.

Ein vermeintlich inaktiver Kunde kann morgen wieder eine große Bestellung durchführen.

Deshalb solltest du vorausschauende Segmente testen und ihre tatsächliche Qualität anhand deiner Geschäftsdaten überprüfen.

Ein weiterer interessanter Ansatz ist die Betrachtung des Kundenwertes.

Nicht jeder Kunde erzeugt langfristig denselben wirtschaftlichen Wert.

Du kannst Kaufhäufigkeit, Umsatz und weitere Transaktionsinformationen verwenden, um unterschiedliche Kundengruppen zu erkennen.

Dadurch kannst du beispielsweise besonders wertvolle Bestandskunden identifizieren.

Für diese Gruppe können andere Maßnahmen sinnvoll sein als für Kunden, die erst einmal bestellt haben.

Auch die Zeit seit dem letzten Kauf kann interessant sein.

Ein Kunde, der normalerweise jeden Monat bestellt und plötzlich mehrere Monate inaktiv bleibt, kann ein anderes Signal darstellen als ein Kunde, der grundsätzlich nur einmal pro Jahr einkauft.

Segmentierung sollte deshalb möglichst zum tatsächlichen Kaufzyklus deines Geschäftsmodells passen.

Customer Data Management ist außerdem eng mit Personalisierung verbunden.

Die aufgebauten Segmente sind nicht nur für Analysen gedacht.

Du kannst sie für konkrete Aktionen innerhalb deines Shops einsetzen.

Ein bestimmtes Segment kann beispielsweise andere Produktempfehlungen erhalten.

Du kannst Inhalte verändern oder spezielle Kampagnen ausspielen.

Auch unterschiedliche Botschaften können abhängig vom Nutzersegment verwendet werden.

Damit entsteht eine direkte Verbindung zwischen Daten und Customer Experience.

Ein Beispiel wäre ein Segment für wiederkehrende Kunden mit hohem Umsatz.

Diesen Nutzern könntest du besonders relevante Neuheiten präsentieren.

Ein neues Besuchersegment benötigt dagegen möglicherweise eher Orientierung und populäre Produkte.

Ein Warenkorbabbrecher benötigt wiederum eine völlig andere Ansprache.

Genau dadurch wird Segmentierung praktisch nutzbar.

Du versuchst nicht, für jeden einzelnen Nutzer manuell eine Strategie zu entwickeln.

Stattdessen definierst du sinnvolle Gruppen und automatisierst passende Maßnahmen.

Die Kombination aus Segmenten und personalisierten Produktempfehlungen kann besonders wirkungsvoll sein.

Ein Segment kann beispielsweise bestimmen, welche Recommendation Strategie verwendet wird.

Nutzer mit einem klaren Markeninteresse könnten stärker passende Produkte dieser Marke sehen.

Kunden mit hoher Preissensibilität könnten stärker relevante Angebote innerhalb ihrer bevorzugten Kategorien entdecken.

Dabei solltest du trotzdem vermeiden, Nutzer zu stark in einem bestehenden Verhaltensmuster einzuschließen.

Wenn du einem Kunden ausschließlich Produkte zeigst, die exakt seinen bisherigen Interessen entsprechen, reduzierst du möglicherweise die Möglichkeit, neue Produktbereiche zu entdecken.

Eine gute Personalisierung benötigt deshalb ein Gleichgewicht zwischen bekannten Interessen und Discovery.

Segmentify kann Segmentinformationen ebenfalls für Search und Product Discovery verwenden.

Dadurch können Nutzergruppen unterschiedliche Priorisierungen innerhalb relevanter Suchergebnisse erhalten.

Die eigentliche Suchintention sollte dabei weiterhin entscheidend bleiben.

Segmentdaten können zusätzliche Signale liefern, sollten aber eine konkrete Suchanfrage nicht vollständig überschreiben.

Auch Customer Engagement kann auf Segmenten aufbauen.

Du kannst unterschiedliche Nutzergruppen über passende Kommunikationsmaßnahmen ansprechen.

Ein Warenkorbabbrecher kann beispielsweise eine andere Nachricht erhalten als ein Bestandskunde, der gerade eine neue Produktkategorie entdeckt.

Damit kannst du deine Kommunikation stärker auf den tatsächlichen Kontext abstimmen.

Auch E Mail Kommunikation und Push Benachrichtigungen können von einer guten Segmentierung profitieren.

Statt dieselbe Botschaft an deine gesamte Kundendatenbasis zu senden, kannst du relevante Zielgruppen auswählen.

Dadurch reduzierst du unnötige Kommunikation und kannst die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass die Inhalte tatsächlich zum Interesse des Empfängers passen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verbindung von Verhaltensdaten und explizit angegebenen Informationen.

Verhaltensdaten zeigen dir, was ein Nutzer tatsächlich tut.

Explizite Daten zeigen dir, was ein Nutzer selbst über seine Interessen angibt.

Beide Informationsarten können voneinander abweichen.

Ein Kunde kann beispielsweise angeben, dass er sich für Outdoor Produkte interessiert, aber über mehrere Wochen fast ausschließlich Fitnessprodukte betrachten.

Solche Unterschiede sind interessant.

Das tatsächliche Verhalten kann häufig ein stärkeres kurzfristiges Signal liefern.

Explizite Präferenzen können dagegen zusätzliche Informationen enthalten, die du aus wenigen Klicks nicht zuverlässig erkennen könntest.

Die Kombination verschiedener Datenarten kann deshalb ein umfassenderes Nutzerbild erzeugen.

Dabei solltest du Datenschutz und Einwilligungen von Anfang an berücksichtigen.

Customer Data Management bedeutet, dass du umfangreiche Informationen über Nutzerinteraktionen verarbeitest.

Welche Daten du erfassen und für welche Zwecke du sie verwenden darfst, hängt unter anderem von deiner technischen Umsetzung, deinen Einwilligungsprozessen und den geltenden Datenschutzanforderungen ab.

Du solltest deshalb gemeinsam mit den zuständigen Datenschutzverantwortlichen definieren, welche Daten für welche Zwecke verarbeitet werden.

Auch Aufbewahrungsfristen und Löschprozesse sollten berücksichtigt werden.

Für deine praktische Arbeit bedeutet das, dass nicht jede technisch erfassbare Information automatisch gesammelt werden sollte.

Du solltest dir vielmehr überlegen, welche Daten tatsächlich für deine Personalisierungsstrategie notwendig sind.

Das verbessert nicht nur die Datenstrategie, sondern kann auch die Komplexität reduzieren.

Ein weiteres wichtiges Thema ist die Identitätsauflösung.

Ein Kunde kann deinen Shop über unterschiedliche Geräte und Sitzungen verwenden.

Er besucht den Shop beispielsweise zunächst auf seinem Smartphone und später auf seinem Notebook.

Solange der Nutzer anonym bleibt, können diese Interaktionen möglicherweise zunächst als getrennte Profile erscheinen.

Sobald eine eindeutige Identifikation möglich wird, kann eine Zusammenführung bestimmter Informationen relevant werden.

Wie vollständig eine solche Zusammenführung möglich ist, hängt von deiner Integration, den verfügbaren Identifikatoren und den Datenschutzvorgaben ab.

Du solltest deshalb keine perfekte kanalübergreifende Identität als selbstverständlich voraussetzen.

In der Praxis entstehen fast immer Datenlücken.

Customer Data Management bedeutet deshalb auch, mit unterschiedlichen Datenqualitäten und Identifikationsgraden umgehen zu können.

Segmentify kann dir dabei helfen, deine vorhandenen Kundendaten für Personalisierung und Aktivierung nutzbar zu machen.

Der Nutzen hängt allerdings stark davon ab, welche Daten du bereitstellst.

Wenn du nur wenige Events überträgst, bleiben auch deine Segmentierungsmöglichkeiten begrenzt.

Wenn du dagegen umfangreiche und sauber strukturierte Daten zur Verfügung stellst, kannst du wesentlich differenziertere Zielgruppen entwickeln.

Dabei solltest du Qualität grundsätzlich höher bewerten als reine Datenmenge.

Zehn zuverlässig erfasste und fachlich relevante Signale können wertvoller sein als hundert unvollständige oder widersprüchliche Datenpunkte.

Deshalb solltest du regelmäßig überprüfen, ob deine Datenerfassung korrekt funktioniert.

Besonders wichtig sind Ereignisse mit hoher geschäftlicher Bedeutung.

Dazu gehören Käufe, Warenkorbaktionen und andere Conversion Ereignisse.

Wenn solche Daten fehlerhaft sind, können nicht nur deine Segmente falsch werden.

Auch Analysen und Automatisierungen können dadurch beeinflusst werden.

Du solltest außerdem überprüfen, wie sich deine Segmente im Zeitverlauf entwickeln.

Wenn ein Segment plötzlich ungewöhnlich stark wächst oder nahezu vollständig verschwindet, kann das auf eine reale Veränderung des Nutzerverhaltens hinweisen.

Es kann allerdings auch ein Trackingproblem dahinterstecken.

Monitoring gehört deshalb zu einem professionellen Customer Data Management.

Auch die Größe deiner Segmente ist interessant.

Ein sehr kleines Segment kann hoch relevant sein, liefert aber möglicherweise nur begrenzte Daten für statistische Auswertungen.

Ein sehr großes Segment kann dagegen ausreichend Daten besitzen, aber zu allgemein sein.

Du solltest deshalb versuchen, ein sinnvolles Verhältnis zwischen Größe und Spezifität zu finden.

Für Marketingmaßnahmen kannst du verschiedene Segmente gegeneinander testen.

Du kannst beispielsweise untersuchen, ob eine personalisierte Kampagne innerhalb einer bestimmten Nutzergruppe bessere Ergebnisse erzielt als eine allgemeine Variante.

Dadurch kannst du überprüfen, ob deine Segmentierungslogik tatsächlich einen zusätzlichen Nutzen erzeugt.

Auch Kontrollgruppen können dabei hilfreich sein.

Wenn alle Nutzer eines Segments automatisch eine bestimmte Maßnahme erhalten, kannst du nur schwer erkennen, welcher Teil des Ergebnisses tatsächlich durch diese Maßnahme verursacht wurde.

Eine Vergleichsgruppe hilft dir, den zusätzlichen Effekt besser einzuschätzen.

Customer Data Management sollte deshalb eng mit Testing und Analytics verbunden sein.

Du sammelst Daten, bildest daraus Segmente, aktivierst diese Segmente und misst anschließend die Ergebnisse.

Aus den Ergebnissen entstehen wiederum neue Erkenntnisse.

Damit entwickelt sich deine Segmentierungsstrategie kontinuierlich weiter.

Genau darin liegt ein wesentlicher Nutzen dieses Segmentify Bereichs.

Du baust nicht einfach eine statische Kundendatenbank auf.

Du erzeugst eine operative Datenbasis für deine Ecommerce Personalisierung.

Die Informationen können für Produktempfehlungen, Search, Customer Engagement und Marketing Automatisierung verwendet werden.

Dadurch arbeiten unterschiedliche Bereiche deiner Customer Journey mit einer gemeinsamen Grundlage.

Wenn ein Nutzer beispielsweise durch seine Produktansichten ein deutliches Interesse an einer Kategorie zeigt, kann dieses Signal mehrere Prozesse beeinflussen.

Die Startseite kann passende Produkte hervorheben.

Recommendations können entsprechende Artikel berücksichtigen.

Die Suche kann innerhalb relevanter Ergebnisse zusätzliche Personalisierung verwenden.

Spätere Kommunikationsmaßnahmen können ebenfalls auf dieses Interesse reagieren.

Damit entsteht aus einzelnen Nutzerinteraktionen eine zusammenhängendere Personalisierungsstrategie.

Der wichtigste Erfolgsfaktor bleibt jedoch deine Datenstrategie. Du solltest vor der technischen Umsetzung definieren, welche Informationen du benötigst, welche Nutzersegmente geschäftlich relevant sind und welche konkreten Maßnahmen aus diesen Segmenten entstehen sollen.

Customer Data Management und Segmentierung bei Segmentify ist deshalb nicht einfach nur ein Bereich zum Sammeln von Kundendaten. Du schaffst damit die Grundlage dafür, Nutzerverhalten zu verstehen, Zielgruppen dynamisch aufzubauen und unterschiedliche Bereiche deiner Ecommerce Customer Journey gezielter zu steuern. Je sauberer deine Daten und je klarer deine Segmentierungsstrategie sind, desto besser kannst du die weiteren Personalisierungsfunktionen von Segmentify nutzen.

Customer Engagement und Personalisierung

Customer Engagement und Personalisierung ist bei Segmentify der Bereich, mit dem du Besucher und Kunden innerhalb deines Onlineshops gezielt und abhängig von ihrem Verhalten ansprichst. Dabei geht es nicht nur darum, einzelne Produkte zu empfehlen. Du kannst die gesamte Customer Experience stärker an Interessen, Verhalten, Kundensegmente und die aktuelle Situation eines Nutzers anpassen. Aus einem für alle Besucher identischen Shop kann dadurch eine dynamischere Umgebung entstehen, die auf unterschiedliche Bedürfnisse reagiert.

Die grundlegende Idee besteht darin, vorhandene Kundendaten direkt für konkrete Aktionen zu verwenden. Segmentify kann Informationen aus Produktansichten, Suchanfragen, Warenkorbaktionen, Käufen und weiteren Interaktionen nutzen. Diese Signale helfen dir dabei, besser einzuschätzen, welche Inhalte und Botschaften für einen bestimmten Nutzer relevant sein könnten.

Customer Engagement beschreibt dabei die aktive Interaktion mit deinen Besuchern.

Du wartest nicht ausschließlich darauf, dass ein Nutzer selbstständig durch deinen Shop navigiert. Stattdessen kannst du abhängig von seinem Verhalten gezielte Elemente und Botschaften anzeigen.

Personalisierung bestimmt wiederum, welche Inhalte ein bestimmter Nutzer sieht.

Beide Bereiche greifen eng ineinander.

Du kannst beispielsweise erkennen, dass sich ein Besucher besonders intensiv mit einer bestimmten Produktkategorie beschäftigt. Auf Grundlage dieses Verhaltens kannst du ihm passende Inhalte, Produkte oder Aktionen präsentieren.

Ein anderer Nutzer zeigt möglicherweise ein vollkommen anderes Verhalten und erhält deshalb eine andere Ansprache.

Damit verlässt du das klassische Prinzip einer identischen Website für alle Besucher.

Das bedeutet allerdings nicht, dass jede einzelne Seite vollständig individuell aufgebaut werden muss. Häufig reichen gezielte personalisierte Elemente aus, um die Nutzererfahrung deutlich stärker an den jeweiligen Besucher anzupassen.

Ein wichtiges Einsatzgebiet sind personalisierte Inhalte auf deiner Website.

Du kannst beispielsweise bestimmte Banner abhängig vom Nutzersegment verändern.

Ein neuer Besucher kann eine andere Botschaft sehen als ein bestehender Kunde.

Ein Nutzer mit starkem Interesse an einer bestimmten Produktgruppe kann Inhalte sehen, die genau zu diesem Interesse passen.

Dadurch kannst du vorhandene Flächen innerhalb deines Shops gezielter nutzen.

Das betrifft beispielsweise die Startseite.

Die Startseite eines großen Onlineshops muss sehr unterschiedliche Nutzer gleichzeitig ansprechen.

Ein Besucher interessiert sich vielleicht für Damenmode.

Ein anderer sucht Elektronik.

Ein weiterer Nutzer hat bereits mehrfach Sportprodukte gekauft.

Wenn alle Besucher dieselben Inhalte sehen, musst du zwangsläufig sehr allgemein kommunizieren.

Personalisierung kann dieses Problem reduzieren.

Du kannst bestimmte Bereiche der Startseite abhängig von Interessen oder Kundensegmenten verändern.

Dadurch muss nicht jeder Nutzer dieselben Kategorien, Aktionen oder Produkte sehen.

Auch Landingpages können von dieser Logik profitieren.

Wenn ein Besucher über eine bestimmte Kampagne in deinen Shop gelangt, besitzt du bereits Kontext über seine mögliche Absicht.

Du kannst diesen Kontext nutzen, um passende Inhalte stärker hervorzuheben.

Das Ziel besteht darin, die Verbindung zwischen der Erwartung des Nutzers und dem tatsächlichen Inhalt deiner Website möglichst konsistent zu gestalten.

Segmentify ermöglicht dir außerdem den Einsatz von Bannern, Popups und anderen Onsite Elementen.

Solche Elemente können abhängig von bestimmten Bedingungen ausgespielt werden.

Dabei solltest du sie nicht einfach jedem Besucher zeigen.

Der eigentliche Mehrwert entsteht durch gezielte Ausspielung.

Ein neuer Nutzer benötigt möglicherweise andere Informationen als ein langjähriger Bestandskunde.

Ein Besucher mit einem gefüllten Warenkorb befindet sich in einer anderen Situation als jemand, der gerade zum ersten Mal deine Startseite öffnet.

Diese Unterschiede kannst du bei deinen Engagement Maßnahmen berücksichtigen.

Popups sind ein gutes Beispiel dafür.

Sie können sehr effektiv sein, aber gleichzeitig die Nutzererfahrung deutlich verschlechtern, wenn sie unpassend eingesetzt werden.

Wenn direkt nach dem ersten Seitenaufruf mehrere Elemente erscheinen, kann sich ein Besucher gestört fühlen.

Interessanter wird ein Popup, wenn es auf ein konkretes Verhalten reagiert.

Vielleicht hat ein Nutzer bereits mehrere Seiten angesehen, aber noch keine weitere Aktion durchgeführt.

Vielleicht zeigt sein Verhalten eine erhöhte Absicht, die Website zu verlassen.

Oder er beschäftigt sich intensiv mit einer bestimmten Kategorie.

Solche Situationen können als Grundlage für gezieltere Botschaften dienen.

Dabei solltest du immer überlegen, welchen zusätzlichen Nutzen das Element für den Besucher besitzt.

Customer Engagement sollte nicht bedeuten, möglichst viele Unterbrechungen zu erzeugen.

Eine gute Engagement Strategie hilft dem Nutzer dabei, sein Ziel schneller oder einfacher zu erreichen.

Das kann beispielsweise durch zusätzliche Orientierung geschehen.

Wenn ein Besucher eine bestimmte Produktgruppe betrachtet, kannst du ihm passende Informationen oder Empfehlungen präsentieren.

Auch Hinweise auf relevante Services können sinnvoll sein.

Bei erklärungsbedürftigen Produkten können beispielsweise zusätzliche Beratungsinhalte interessant sein.

Damit wird Personalisierung nicht ausschließlich zu einem Verkaufsinstrument.

Sie kann auch dazu beitragen, Unsicherheit innerhalb der Customer Journey zu reduzieren.

Segmentify ermöglicht dir, solche Maßnahmen an bestimmte Zielgruppen zu koppeln.

Dafür kannst du die Segmentierungsfunktionen der Plattform verwenden.

Du kannst beispielsweise Besucher nach Interessen, Kaufverhalten, Aktivität oder anderen Merkmalen unterscheiden.

Diese Segmente können anschließend unterschiedliche Engagement Maßnahmen erhalten.

Ein typisches Beispiel ist die Unterscheidung zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern.

Ein neuer Besucher kennt deinen Shop möglicherweise noch nicht.

Für ihn können Informationen über Sortiment, Service oder besondere Vorteile relevant sein.

Ein wiederkehrender Kunde kennt diese Grundlagen bereits.

Bei ihm können Neuheiten, passende Produkte oder Inhalte auf Basis seiner bisherigen Interessen interessanter sein.

Auch Kunden mit unterschiedlichen Kaufhistorien kannst du verschieden ansprechen.

Ein Kunde, der regelmäßig bestellt, besitzt eine andere Beziehung zu deinem Unternehmen als jemand, der vor langer Zeit einmal gekauft hat.

Du kannst deshalb unterschiedliche Maßnahmen für aktive und inaktive Kunden entwickeln.

Bei einem aktiven Kunden kann die Vertiefung der Kundenbeziehung im Mittelpunkt stehen.

Bei einem inaktiven Kunden kann dagegen die Reaktivierung interessanter sein.

Auch der Warenkorbstatus liefert wichtige Engagement Signale.

Wenn ein Nutzer Produkte in den Warenkorb gelegt hat, zeigt er eine vergleichsweise konkrete Kaufabsicht.

Du kannst diese Situation nutzen, um passende Informationen bereitzustellen.

Dabei solltest du vorsichtig mit zusätzlichen Ablenkungen umgehen.

Ein Nutzer, der bereits kurz vor dem Abschluss steht, benötigt möglicherweise keine aggressive Werbebotschaft.

Hilfreicher können Informationen sein, die mögliche Kaufbarrieren reduzieren.

Dazu können beispielsweise Hinweise auf Versand, Verfügbarkeit oder andere für den Kauf relevante Informationen gehören.

Personalisierung sollte deshalb immer den jeweiligen Abschnitt der Customer Journey berücksichtigen.

In einer frühen Phase kann Inspiration wichtig sein.

In einer späteren Phase kann Sicherheit wichtiger werden.

Nach einem Kauf kann wiederum die langfristige Kundenbindung in den Mittelpunkt rücken.

Segmentify ermöglicht dir, solche unterschiedlichen Situationen über Regeln, Segmente und Verhaltenssignale abzubilden.

Ein weiterer Bereich ist die individuelle Ausspielung von Kampagnen.

Du kannst Kampagnen für bestimmte Nutzergruppen erstellen und dadurch vermeiden, dass jede Aktion automatisch an alle Besucher ausgespielt wird.

Das ist beispielsweise bei saisonalen Kampagnen interessant.

Vielleicht möchtest du eine bestimmte Aktion nur Nutzern zeigen, die bereits Interesse an einer passenden Produktkategorie gezeigt haben.

Dadurch kannst du die Relevanz deiner Kommunikation erhöhen.

Auch geografische, technische oder andere verfügbare Kontextinformationen können abhängig von deiner Datenbasis eine Rolle spielen.

Dabei solltest du allerdings nur Informationen verwenden, die für den jeweiligen Zweck tatsächlich notwendig und zulässig sind.

Personalisierung funktioniert am besten, wenn sie für den Nutzer hilfreich wirkt und nicht unnötig invasiv erscheint.

Ein wichtiger Bestandteil von Customer Engagement ist deshalb die richtige Dosierung.

Nur weil du eine bestimmte Information besitzt, musst du sie nicht bei jeder Gelegenheit sichtbar verwenden.

Wenn ein Nutzer das Gefühl bekommt, dass jede einzelne seiner Aktionen unmittelbar zu einer auffällig personalisierten Botschaft führt, kann das unangenehm wirken.

Gute Personalisierung ist häufig eher subtil.

Der Nutzer findet schneller relevante Produkte.

Er sieht passendere Inhalte.

Uninteressante Angebote treten in den Hintergrund.

Die Customer Journey fühlt sich dadurch einfacher an, ohne dass ständig sichtbar kommuniziert werden muss, dass sein Verhalten analysiert wurde.

Segmentify kann auch Gamification Elemente innerhalb deiner Engagement Strategie unterstützen.

Gamification bedeutet, spielerische Mechanismen einzusetzen, um Nutzer stärker zur Interaktion zu motivieren.

Dabei kann es beispielsweise um kleine interaktive Elemente gehen, bei denen Besucher aktiv teilnehmen.

Solche Mechanismen können Aufmerksamkeit erzeugen und gleichzeitig zusätzliche Informationen über Interessen liefern.

Gamification sollte allerdings nicht zum Selbstzweck werden.

Ein spielerisches Element kann kurzfristig viele Interaktionen erzeugen, ohne einen relevanten Beitrag zu Conversion oder Kundenbindung zu leisten.

Du solltest deshalb auch hier konkrete Ziele definieren.

Möchtest du zusätzliche Kundendaten gewinnen?

Möchtest du Nutzer auf bestimmte Produkte aufmerksam machen?

Möchtest du die Anmeldung für deine Kommunikation fördern?

Oder möchtest du die Verweildauer erhöhen?

Erst wenn das Ziel klar ist, kannst du beurteilen, ob eine Gamification Maßnahme tatsächlich erfolgreich ist.

Interessant sind außerdem interaktive Abfragen und Quiz Funktionen.

Damit kannst du Nutzer direkt nach ihren Bedürfnissen und Interessen fragen.

Das ist besonders bei Sortimenten hilfreich, bei denen Kunden Schwierigkeiten haben, das richtige Produkt auszuwählen.

Ein Nutzer kann beispielsweise einige Fragen zu seinen Anforderungen beantworten.

Auf Grundlage dieser Antworten kannst du anschließend passende Produkte oder Inhalte präsentieren.

Dadurch verbindest du Beratung und Personalisierung.

Diese Form der Datenerhebung besitzt einen besonderen Vorteil.

Bei klassischer Verhaltensanalyse musst du Interessen aus Klicks und anderen Aktionen ableiten.

Bei einer direkten Abfrage teilt dir der Nutzer seine Präferenzen selbst mit.

Du erhältst damit explizite Informationen.

Diese können deine vorhandenen Verhaltensdaten ergänzen.

Wenn ein Nutzer beispielsweise angibt, dass ihm Nachhaltigkeit besonders wichtig ist, kannst du diese Information möglicherweise für weitere Personalisierungen verwenden.

Gleichzeitig solltest du darauf achten, solche Abfragen möglichst kurz und relevant zu gestalten.

Wenn ein Nutzer zwanzig Fragen beantworten muss, bevor er überhaupt Produkte sehen kann, kann das die Customer Experience verschlechtern.

Die richtige Balance zwischen Informationsgewinn und Aufwand für den Nutzer ist deshalb entscheidend.

Auch Exit Situationen können für Customer Engagement interessant sein.

Wenn bestimmte Verhaltenssignale darauf hindeuten, dass ein Nutzer die Seite verlassen möchte, kannst du eine passende Botschaft ausspielen.

Solche Maßnahmen werden häufig verwendet, um einen drohenden Abbruch zu verhindern.

Dabei solltest du allerdings nicht automatisch mit Rabatten arbeiten.

Wenn du jedem Nutzer beim Verlassen des Shops einen Preisnachlass anbietest, kann das langfristig problematische Anreize schaffen.

Nutzer könnten lernen, dass sie nur lange genug warten oder den Shop verlassen müssen, um einen Rabatt zu erhalten.

Stattdessen kannst du überlegen, welche tatsächliche Hürde möglicherweise vorhanden ist.

Vielleicht benötigt der Nutzer zusätzliche Informationen.

Vielleicht findet er ein bestimmtes Produkt nicht.

Vielleicht ist eine Beratung oder eine alternative Produktempfehlung hilfreicher.

Engagement sollte deshalb nicht automatisch mit Rabattkommunikation gleichgesetzt werden.

Auch Social Proof kann innerhalb einer personalisierten Customer Experience eingesetzt werden.

Informationen darüber, dass bestimmte Produkte häufig angesehen oder gekauft werden, können Nutzern zusätzliche Orientierung geben.

Solche Signale können besonders bei Unsicherheit hilfreich sein.

Du solltest dabei allerdings nur korrekte und nachvollziehbare Informationen verwenden.

Künstlich erzeugte Knappheit oder erfundene Popularität kann Vertrauen beschädigen.

Personalisierung sollte langfristig Vertrauen aufbauen und nicht kurzfristige Manipulation erzeugen.

Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Kombination von Customer Engagement mit Produktempfehlungen.

Wenn du bereits weißt, welche Produktgruppen einen Nutzer interessieren, kannst du entsprechende Recommendations innerhalb deiner Engagement Elemente verwenden.

Dadurch wird aus einer allgemeinen Botschaft eine individuellere Produktauswahl.

Ein Popup könnte beispielsweise nicht nur auf eine Kategorie hinweisen, sondern konkrete Produkte präsentieren, die zum bisherigen Verhalten des Nutzers passen.

Auch Banner können mit personalisierten Produkten kombiniert werden.

Damit kannst du Kampagnen stärker auf einzelne Interessen ausrichten.

Die Verbindung mit Search und Product Discovery ist ebenfalls interessant.

Suchanfragen liefern dir direkte Hinweise auf aktuelle Bedürfnisse.

Diese Informationen können für spätere Personalisierungen verwendet werden.

Wenn ein Nutzer mehrfach nach einer bestimmten Produktart sucht, kann dieses Verhalten sein Interessenprofil beeinflussen.

Umgekehrt können vorhandene Segmentinformationen dabei helfen, die Search Experience stärker zu personalisieren.

Dadurch entstehen keine vollständig voneinander getrennten Funktionen.

Die unterschiedlichen Bereiche von Segmentify können dieselben Kundensignale verwenden.

Das ist einer der zentralen Vorteile einer integrierten Personalisierungsplattform.

Auch Marketing Automatisierung kann an Customer Engagement anschließen.

Ein Nutzer interagiert beispielsweise innerhalb deines Shops mit bestimmten Produkten und verlässt anschließend die Website.

Seine bisherigen Aktivitäten können danach als Grundlage für weitere Kommunikation dienen.

Damit endet die Customer Journey nicht zwangsläufig mit dem Schließen des Browserfensters.

Die gesammelten Verhaltensinformationen können auch für spätere Touchpoints relevant bleiben.

Entscheidend ist dabei eine konsistente Ansprache.

Wenn ein Nutzer gerade ein Produkt gekauft hat, sollte er nicht unmittelbar danach weiterhin aggressive Kaufaufforderungen für exakt denselben Artikel erhalten.

Stattdessen kann sich die Kommunikation an seine neue Situation anpassen.

Nach einem Kauf können ergänzende Produkte, Informationen zur Nutzung oder spätere Wiederkaufmöglichkeiten interessanter werden.

Damit wird Personalisierung zu einem fortlaufenden Prozess.

Ein Nutzer bewegt sich ständig zwischen unterschiedlichen Phasen.

Er kann heute Interessent sein, morgen Käufer und später Bestandskunde.

Deine Personalisierungslogik sollte auf solche Veränderungen reagieren können.

Dynamische Segmente sind dafür besonders wichtig.

Ein Nutzer kann automatisch in ein Segment aufgenommen werden, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.

Ändert sich sein Verhalten, kann sich auch seine Segmentzugehörigkeit verändern.

Dadurch musst du Zielgruppen nicht ständig manuell aktualisieren.

Automatisierung bedeutet allerdings nicht, dass du deine Kampagnen nicht mehr kontrollieren musst.

Du solltest regelmäßig überprüfen, welche Maßnahmen aktiv sind und welche Nutzergruppen sie erreichen.

Gerade bei vielen parallelen Personalisierungen kann es sonst zu Überschneidungen kommen.

Ein Nutzer könnte gleichzeitig die Bedingungen für mehrere Kampagnen erfüllen.

Dann musst du definieren, welche Maßnahme Priorität besitzt.

Sonst können mehrere Popups, Banner oder andere Elemente gleichzeitig erscheinen.

Das würde die Customer Experience eher verschlechtern als verbessern.

Eine saubere Kampagnenstruktur ist deshalb besonders wichtig.

Du solltest festlegen, welche Personalisierungen an welchen Positionen erscheinen dürfen und welche Kampagnen Vorrang besitzen.

Auch Häufigkeitsbegrenzungen können sinnvoll sein.

Ein Nutzer sollte nicht bei jedem Seitenaufruf dieselbe Botschaft sehen.

Wenn er eine Kampagne bereits mehrfach ignoriert hat, ist es möglicherweise sinnvoll, sie nicht weiter auszuspielen.

Dadurch kannst du Überkommunikation reduzieren.

Customer Engagement bedeutet schließlich nicht maximale Kontaktfrequenz.

Es geht um relevante Kontakte im richtigen Moment.

Segmentify bietet dir dafür eine datenbasierte Grundlage.

Du kannst Verhaltenssignale, Segmente und aktuelle Interaktionen miteinander verbinden und daraus Bedingungen für deine Kampagnen entwickeln.

Damit kannst du beispielsweise festlegen, wer eine Maßnahme sehen soll, wann sie erscheinen soll und in welchem Kontext sie relevant ist.

Diese Regeln solltest du kontinuierlich testen.

Was theoretisch sinnvoll klingt, muss in der Praxis nicht automatisch funktionieren.

Ein bestimmtes Popup kann beispielsweise viele Klicks erzeugen, aber gleichzeitig den Kaufprozess stören.

Ein personalisiertes Banner kann häufiger angeklickt werden als eine allgemeine Variante, ohne dass daraus zusätzlicher Umsatz entsteht.

Du solltest deshalb mehrere Kennzahlen betrachten.

Klickrate ist eine mögliche Kennzahl.

Conversion Rate ist häufig wichtiger.

Auch Umsatz, Warenkorbwert und langfristige Kundenaktivität können relevant sein.

Welche Kennzahl du verwendest, hängt vom Ziel der jeweiligen Maßnahme ab.

Wenn du mit einem Quiz Informationen über Nutzerpräferenzen sammeln möchtest, ist die Abschlussrate beispielsweise wichtiger als unmittelbarer Umsatz.

Bei einer personalisierten Produktempfehlung kann dagegen der daraus entstehende Umsatz eine größere Rolle spielen.

Du solltest deshalb für jede Kampagne vorab ein klares Ziel definieren.

Testing ist ein wichtiger Bestandteil dieser Optimierung.

Du kannst unterschiedliche Varianten miteinander vergleichen und überprüfen, welche besser funktioniert.

Dabei kannst du beispielsweise Texte, Inhalte, Positionen oder Zielgruppen verändern.

Auch eine personalisierte Variante kann gegen eine nicht personalisierte Variante getestet werden.

Das ist besonders wertvoll, weil du dadurch feststellen kannst, ob deine Personalisierung tatsächlich einen zusätzlichen Effekt erzeugt.

Personalisierung klingt grundsätzlich attraktiv.

Sie ist aber nicht automatisch besser.

Wenn du einen Nutzer falsch einschätzt, kann eine personalisierte Variante sogar weniger relevant sein als eine allgemeine Darstellung.

Deshalb solltest du datenbasiert testen, welche Maßnahmen funktionieren.

Ein weiteres wichtiges Thema ist der Umgang mit neuen Besuchern.

Bei einem neuen Nutzer besitzt du zunächst nur wenige individuelle Daten.

Du kannst deshalb stärker mit Kontext und aktuellen Verhaltenssignalen arbeiten.

Die Einstiegsseite kann beispielsweise Informationen über sein aktuelles Interesse liefern.

Auch die ersten Produktansichten und Suchanfragen können schnell zusätzliche Hinweise geben.

Dadurch kann sich die Personalisierung bereits während der ersten Sitzung entwickeln.

Bei wiederkehrenden Besuchern kannst du zusätzlich historische Informationen berücksichtigen.

Dabei solltest du allerdings aktuelle Signale nicht ignorieren.

Ein Nutzer kann heute eine vollkommen andere Kaufabsicht besitzen als bei seinem letzten Besuch.

Customer Engagement muss deshalb langfristige Interessen und kurzfristigen Kontext miteinander verbinden.

Auch die Datenqualität beeinflusst die Personalisierung erheblich.

Wenn Events falsch erfasst werden, können daraus unpassende Kampagnen entstehen.

Wenn beispielsweise ein Kauf nicht korrekt übertragen wird, kann ein Kunde weiterhin als Warenkorbabbrecher behandelt werden.

Das kann zu irritierender Kommunikation führen.

Du solltest deshalb wichtige Ereignisse wie Produktansichten, Warenkorbaktionen und Käufe regelmäßig überprüfen.

Gleiches gilt für Produktdaten.

Wenn Preise, Verfügbarkeiten oder Kategorien nicht aktuell sind, können personalisierte Inhalte falsche Informationen enthalten.

Technische Datenqualität und Marketingqualität hängen deshalb eng zusammen.

Auch Datenschutz ist bei Customer Engagement und Personalisierung ein zentraler Punkt.

Du verarbeitest Informationen über das Verhalten von Nutzern und verwendest diese für individuelle Maßnahmen.

Welche Daten du erfassen und aktivieren darfst, hängt von deiner konkreten Implementierung, den eingesetzten Technologien, deinen Einwilligungsprozessen und den geltenden Anforderungen ab.

Du solltest deshalb bereits bei der Konzeption definieren, welche Daten für welche Personalisierungszwecke notwendig sind.

Das Prinzip sollte nicht lauten, möglichst viele Daten zu sammeln.

Sinnvoller ist es, diejenigen Informationen zu verwenden, die einen konkreten Mehrwert für die Customer Experience erzeugen.

Auch Transparenz gegenüber deinen Nutzern spielt eine Rolle.

Personalisierung sollte hilfreich und nachvollziehbar eingesetzt werden.

Besonders sensible oder überraschend präzise Personalisierungen können das Vertrauen beeinträchtigen.

Gute Personalisierung fühlt sich für den Nutzer häufig einfach wie eine bessere Website an.

Er findet schneller relevante Produkte.

Er erhält weniger irrelevante Botschaften.

Inhalte passen besser zu seinem aktuellen Bedarf.

Genau darin liegt die Stärke von Customer Engagement und Personalisierung bei Segmentify.

Du kannst aus vorhandenen Verhaltensdaten konkrete Erlebnisse entwickeln und unterschiedliche Nutzer nicht mehr zwangsläufig identisch behandeln.

Dabei kannst du Onsite Inhalte, Banner, Popups, interaktive Elemente, Produktempfehlungen, Segmente und weitere Funktionen miteinander kombinieren.

Der größte Nutzen entsteht, wenn du diese Möglichkeiten nicht isoliert einsetzt.

Ein einzelnes personalisiertes Banner verändert deine Customer Experience nur begrenzt.

Wenn dagegen Segmentierung, Produktempfehlungen, Search, Customer Engagement und spätere Kommunikation auf einer gemeinsamen Datenbasis arbeiten, kann eine wesentlich konsistentere Personalisierungsstrategie entstehen.

Du kannst Nutzer von der ersten Interaktion über Produktsuche und Kaufentscheidung bis zur späteren Kundenbindung unterschiedlich begleiten.

Dabei sollte dein Ziel nicht darin bestehen, möglichst viel zu personalisieren. Entscheidend ist, an den richtigen Stellen einen echten Mehrwert zu erzeugen.

Customer Engagement und Personalisierung bei Segmentify gibt dir dafür die Möglichkeit, Nutzerverhalten in konkrete Maßnahmen zu übersetzen. Du kannst Zielgruppen definieren, Inhalte anpassen, Kampagnen abhängig vom Verhalten ausspielen, interaktive Elemente einsetzen und die Ergebnisse anschließend messen. Wenn du diese Funktionen strukturiert einsetzt und kontinuierlich optimierst, kannst du deine Customer Journey relevanter gestalten und gleichzeitig besser verstehen, welche Form der Ansprache bei unterschiedlichen Besuchergruppen tatsächlich funktioniert.

Cross Channel Marketing und Marketing Automatisierung

Cross Channel Marketing und Marketing Automatisierung ist bei Segmentify der Bereich, mit dem du die Personalisierung über deinen eigentlichen Onlineshop hinaus erweitern kannst. Während Produktempfehlungen, Search und Onsite Personalisierung hauptsächlich während eines aktiven Shopbesuchs wirken, kannst du über verschiedene Kommunikationskanäle auch nach dem Besuch mit deinen Kunden in Kontakt bleiben. Dabei nutzt Segmentify vorhandene Verhaltensdaten, Kundensegmente und Kaufhistorien, um Kommunikation gezielter auszulösen und stärker an den Interessen einzelner Nutzer auszurichten.

Der zentrale Gedanke besteht darin, Marketing nicht als Sammlung voneinander unabhängiger Kanäle zu betrachten. Ein Kunde unterscheidet normalerweise nicht streng zwischen deinem Shop, einer E Mail, einer Push Nachricht oder einer anderen Kommunikation. Für ihn gehören diese Kontaktpunkte zu derselben Beziehung mit deinem Unternehmen.

Genau deshalb ist es sinnvoll, diese Touchpoints möglichst miteinander zu verbinden.

Wenn ein Nutzer beispielsweise in deinem Shop nach einem Produkt sucht, mehrere Artikel betrachtet und anschließend den Warenkorb verlässt, entstehen wertvolle Informationen über seine aktuelle Kaufabsicht. Diese Informationen kannst du später für weitere Kommunikation verwenden.

Damit muss die Customer Journey nicht in dem Moment enden, in dem der Nutzer deine Website verlässt.

Marketing Automatisierung bedeutet dabei, dass bestimmte Aktionen automatisch auf definierte Ereignisse reagieren können.

Du musst also nicht für jeden einzelnen Nutzer manuell entscheiden, wann eine Nachricht versendet werden soll.

Stattdessen definierst du Bedingungen.

Wenn diese Bedingungen erfüllt werden, kann eine entsprechende Marketingmaßnahme ausgelöst werden.

Ein klassisches Beispiel ist der Warenkorbabbruch.

Ein Besucher legt ein oder mehrere Produkte in seinen Warenkorb, schließt die Bestellung aber nicht ab.

Dieses Verhalten kann als Trigger für eine automatisierte Kommunikation verwendet werden.

Dabei solltest du allerdings nicht sofort davon ausgehen, dass jeder Warenkorbabbruch zwingend zurückgewonnen werden muss.

Nutzer verwenden Warenkörbe aus unterschiedlichen Gründen.

Manche speichern Produkte vorübergehend.

Andere vergleichen Preise.

Einige möchten den Kauf später abschließen.

Wieder andere haben tatsächlich während des Bestellprozesses ein Problem festgestellt.

Eine gute Automatisierung berücksichtigt deshalb möglichst den Kontext.

Du kannst beispielsweise mit einer zeitlichen Verzögerung arbeiten.

Wenn der Nutzer wenige Minuten später ohnehin zurückkehrt und bestellt, ist eine zusätzliche Nachricht möglicherweise unnötig.

Bleibt der Kauf dagegen über einen längeren Zeitraum offen, kann eine Erinnerung sinnvoll werden.

Die Kommunikation kann dabei personalisiert werden.

Du kannst beispielsweise die Produkte berücksichtigen, die sich im Warenkorb befinden.

Dadurch erhält der Nutzer keine allgemeine Marketingbotschaft, sondern eine Nachricht mit direktem Bezug zu seinem vorherigen Verhalten.

Zusätzlich können passende Produktempfehlungen integriert werden.

Vielleicht interessiert sich der Nutzer für Alternativen oder ergänzende Artikel.

Dabei solltest du allerdings darauf achten, den eigentlichen Warenkorb nicht unnötig in den Hintergrund zu drängen.

Wenn ein Nutzer bereits eine klare Kaufabsicht besitzt, kann eine einfache Erinnerung wirkungsvoller sein als eine große Auswahl zusätzlicher Produkte.

Auch Browse Abandonment kann für deine Automatisierung interessant sein.

Dabei hat ein Nutzer Produkte angesehen, aber noch keinen Warenkorb aufgebaut.

Das Kaufsignal ist damit schwächer als bei einem Warenkorbabbruch.

Trotzdem kann wiederholtes Betrachten bestimmter Produkte oder Kategorien auf ein konkretes Interesse hinweisen.

Du kannst solche Verhaltensmuster verwenden, um passende Kommunikationsmaßnahmen auszulösen.

Dabei solltest du besonders auf die Häufigkeit achten.

Nicht jeder Produktaufruf sollte automatisch eine Nachricht erzeugen.

Wenn ein Nutzer nach jedem kurzen Besuch unmittelbar eine Marketingnachricht erhält, kann das schnell störend wirken.

Sinnvoller ist es, mehrere Signale miteinander zu kombinieren.

Ein Nutzer, der ein Produkt mehrfach betrachtet, längere Zeit auf der Produktseite verbringt und ähnliche Artikel vergleicht, zeigt wahrscheinlich ein stärkeres Interesse als jemand, der das Produkt nur einmal kurz öffnet.

Segmentify kann Verhaltensdaten und Segmentinformationen nutzen, um solche Zielgruppen differenzierter anzusprechen.

Ein wichtiger Kommunikationskanal innerhalb des Cross Channel Ansatzes ist E Mail.

E Mail Marketing wird besonders interessant, wenn du es mit aktuellen Verhaltensdaten verbindest.

Klassische Newsletter behandeln häufig sehr große Empfängergruppen identisch.

Jeder erhält dieselben Produkte und dieselben Inhalte.

Mit einer stärkeren Personalisierung kannst du dagegen versuchen, Inhalte an individuelle Interessen oder Kundensegmente anzupassen.

Ein Kunde, der regelmäßig Sportprodukte kauft, benötigt beispielsweise nicht zwangsläufig dieselben Produktempfehlungen wie ein Kunde mit starkem Interesse an Einrichtung.

Auch innerhalb einer einzelnen Kategorie können Unterschiede bestehen.

Ein Nutzer interessiert sich möglicherweise überwiegend für günstige Produkte.

Ein anderer kauft regelmäßig hochwertige Markenartikel.

Solche Informationen können dir dabei helfen, relevantere Inhalte auszuspielen.

Dabei kann die Personalisierung unterschiedlich tief gehen.

Du kannst komplette Kampagnen nur an bestimmte Segmente senden.

Du kannst aber auch innerhalb einer Kommunikation unterschiedliche Produkte oder Inhalte personalisieren.

Dadurch können mehrere Empfänger grundsätzlich dieselbe Kampagne erhalten, während bestimmte Bestandteile individuell angepasst werden.

Produktempfehlungen spielen dabei eine wichtige Rolle.

Segmentify kann Recommendation Logiken nicht nur innerhalb deines Shops verwenden.

Die vorhandenen Interessen und Verhaltensinformationen können auch für personalisierte Produktauswahlen innerhalb deiner Marketingkommunikation genutzt werden.

Dadurch kannst du beispielsweise Produkte präsentieren, die zum bisherigen Verhalten eines Kunden passen.

Auch Kaufhistorien können relevant sein.

Wenn ein Kunde bereits einen bestimmten Artikel gekauft hat, kann es sinnvoller sein, ergänzende Produkte zu empfehlen, anstatt denselben Artikel immer wieder zu bewerben.

Bei Verbrauchsprodukten kann ein erneuter Kauf dagegen durchaus sinnvoll sein.

Du solltest deshalb deine Recommendation Strategie an den jeweiligen Produkttyp anpassen.

Ein weiterer Kommunikationskanal sind Push Benachrichtigungen.

Damit kannst du Nutzer außerhalb einer aktiven Shopsitzung erreichen.

Push Nachrichten eignen sich besonders für zeitnahe und kompakte Informationen.

Du könntest Nutzer beispielsweise über relevante Aktionen, Produktverfügbarkeiten oder andere Ereignisse informieren.

Auch hier gilt allerdings, dass Relevanz wichtiger ist als reine Häufigkeit.

Push Nachrichten sind besonders sichtbar.

Zu viele Nachrichten können deshalb schnell als störend wahrgenommen werden.

Du solltest Push Kommunikation möglichst gezielt einsetzen und unterschiedliche Nutzergruppen berücksichtigen.

Ein Kunde mit hoher Aktivität kann möglicherweise anders angesprochen werden als ein Nutzer, der seit Monaten nicht mehr mit deinem Shop interagiert hat.

Auch Interessen sollten berücksichtigt werden.

Wenn ein Nutzer sich ausschließlich für eine bestimmte Produktkategorie interessiert, sind Push Nachrichten zu völlig anderen Themen wahrscheinlich wenig relevant.

Segmentierung wird damit zur Grundlage für effektives Cross Channel Marketing.

Du kannst Kundengruppen anhand unterschiedlicher Kriterien erstellen und anschließend entscheiden, welche Kommunikation für diese Gruppen sinnvoll ist.

Dazu können Kaufhistorie, Interessen, Aktivität, Warenkorbverhalten, Bestellwert und weitere Merkmale gehören.

Ein wichtiges Segment können beispielsweise neue Kunden sein.

Nach dem ersten Kauf beginnt eine neue Phase der Customer Journey.

Statt weiterhin ausschließlich auf den ersten Abschluss zu optimieren, kannst du versuchen, eine langfristige Kundenbeziehung aufzubauen.

Eine automatisierte Kommunikation kann den Kunden nach dem Kauf begleiten.

Dabei solltest du nicht sofort mit der nächsten aggressiven Verkaufsbotschaft beginnen.

Je nach Produkt können zunächst hilfreiche Informationen sinnvoller sein.

Später kannst du ergänzende Produkte oder passende Kategorien vorstellen.

Dadurch wird Marketing Automatisierung zu einem Instrument für Kundenbindung.

Auch wiederkehrende Kunden können eigene Kommunikationsabläufe erhalten.

Wenn ein Kunde regelmäßig bestellt, kannst du sein bisheriges Verhalten nutzen, um relevantere Angebote zu erstellen.

Dabei kann beispielsweise die durchschnittliche Zeit zwischen Käufen interessant sein.

Bei Verbrauchsprodukten kannst du ungefähr erkennen, wann ein erneuter Bedarf entstehen könnte.

Dadurch kannst du Kommunikation näher an den wahrscheinlichen Kaufzeitpunkt bringen.

Das kann sinnvoller sein, als jeden Kunden unabhängig von seinem tatsächlichen Bedarf im gleichen Rhythmus anzuschreiben.

Auch inaktive Kunden bilden eine interessante Zielgruppe.

Ein Nutzer, der früher regelmäßig gekauft hat und seit längerer Zeit nicht mehr aktiv war, kann für eine Reaktivierungskampagne geeignet sein.

Dabei solltest du zunächst definieren, was Inaktivität in deinem Geschäftsmodell bedeutet.

Bei einem Lebensmittelshop können wenige Wochen bereits relevant sein.

Bei Möbeln kann ein Abstand von mehreren Monaten vollkommen normal sein.

Du solltest deshalb keine allgemeine Definition übernehmen, sondern die tatsächlichen Kaufzyklen deiner Kunden analysieren.

Marketing Automatisierung kann außerdem unterschiedliche Trigger verwenden.

Ein Trigger ist das Ereignis oder die Bedingung, durch die eine automatisierte Aktion gestartet wird.

Das kann ein Kauf sein.

Es kann ein Warenkorbabbruch sein.

Es kann das wiederholte Betrachten eines Produktes sein.

Auch eine bestimmte Segmentzugehörigkeit oder längere Inaktivität kann als Auslöser dienen.

Dadurch kannst du unterschiedliche Customer Journeys aufbauen.

Ein Nutzer bewegt sich dann abhängig von seinem Verhalten durch verschiedene Kommunikationsschritte.

Diese Abläufe solltest du möglichst logisch strukturieren.

Wenn ein Kunde während einer Rückgewinnungskampagne plötzlich kauft, sollte er normalerweise nicht weiterhin Erinnerungen an den abgebrochenen Warenkorb erhalten.

Sein Status hat sich verändert.

Die Automatisierung sollte darauf reagieren.

Genau deshalb sind aktuelle Daten so wichtig.

Marketing Automatisierung funktioniert nur dann zuverlässig, wenn Ereignisse schnell und korrekt übertragen werden.

Ein verspätet übertragener Kauf kann dazu führen, dass eine eigentlich nicht mehr passende Nachricht ausgelöst wird.

Das kann die Nutzererfahrung deutlich verschlechtern.

Du solltest deshalb besonders zentrale Conversion Ereignisse regelmäßig kontrollieren.

Cross Channel Marketing bedeutet außerdem, dass du verschiedene Kanäle nicht isoliert voneinander betrachten solltest.

Ein Nutzer kann beispielsweise zunächst eine E Mail erhalten.

Öffnet er diese nicht, kann abhängig von deiner Strategie später ein anderer Kanal verwendet werden.

Reagiert er dagegen bereits auf die erste Nachricht und kauft, sollten weitere Erinnerungen beendet werden.

Damit entsteht eine kanalübergreifende Logik.

Du versuchst nicht, auf jedem verfügbaren Kanal gleichzeitig möglichst viele Nachrichten zu versenden.

Stattdessen möchtest du den passenden Kanal zum passenden Zeitpunkt verwenden.

Das ist ein wesentlicher Unterschied zwischen Cross Channel Marketing und einfacher Mehrkanalkommunikation.

Bei reiner Mehrkanalkommunikation nutzt du mehrere Kanäle, ohne dass diese zwingend miteinander verbunden sind.

Cross Channel Marketing versucht dagegen, Informationen und Reaktionen zwischen den Kanälen zu berücksichtigen.

Dadurch kann eine Aktion auf einem Kanal beeinflussen, was anschließend auf einem anderen Kanal geschieht.

Segmentify kann dafür die vorhandenen Kundenprofile und Segmente als gemeinsame Datenbasis verwenden.

Das hilft dir dabei, Kommunikation konsistenter aufzubauen.

Ein Nutzer sollte nicht gleichzeitig als Neukunde, Warenkorbabbrecher und inaktiver Kunde angesprochen werden, wenn diese Situationen logisch nicht zusammenpassen.

Du benötigst deshalb Prioritäten innerhalb deiner Automatisierungen.

Bei vielen aktiven Kampagnen kann es sonst zu Überschneidungen kommen.

Ein Nutzer erfüllt möglicherweise gleichzeitig mehrere Bedingungen.

Er hat beispielsweise einen Warenkorb verlassen, gehört zu einem bestimmten Interessensegment und erfüllt gleichzeitig die Bedingungen einer allgemeinen Kampagne.

Wenn alle drei Automatisierungen unabhängig voneinander kommunizieren, kann innerhalb kurzer Zeit eine hohe Kontaktfrequenz entstehen.

Du solltest deshalb Regeln für Priorisierung und Kontaktdruck entwickeln.

Kontaktdruck beschreibt vereinfacht, wie häufig ein Nutzer innerhalb eines bestimmten Zeitraums Marketingkommunikation erhält.

Mehr Kommunikation bedeutet nicht automatisch mehr Umsatz.

Ab einem bestimmten Punkt können zusätzliche Nachrichten zu Ermüdung führen.

Nutzer ignorieren deine Kommunikation oder melden sich vollständig ab.

Eine gute Marketing Automatisierung berücksichtigt deshalb nicht nur den Inhalt, sondern auch Frequenz und Zeitpunkt.

Timing ist generell ein wichtiger Faktor.

Eine Warenkorberinnerung kann wenige Stunden nach einem Abbruch sinnvoll sein.

Eine Nachricht mehrere Wochen später besitzt möglicherweise kaum noch Bezug zur ursprünglichen Kaufabsicht.

Bei anderen Kampagnen kann ein längerer Zeitraum sinnvoll sein.

Eine Reaktivierung sollte beispielsweise nicht nach wenigen Tagen gestartet werden, wenn deine Kunden normalerweise nur alle drei Monate kaufen.

Du solltest deshalb unterschiedliche Zeitlogiken für unterschiedliche Szenarien definieren.

Segmentify kann dir dabei helfen, Verhalten und Kundensegmente für diese Automatisierungen zu verwenden.

Auch Echtzeitdaten können eine wichtige Rolle spielen.

Wenn ein Nutzer gerade eine bestimmte Kategorie intensiv betrachtet, besitzt dieses Interesse möglicherweise eine hohe Aktualität.

Eine Kommunikation zu diesem Thema kann zu einem späteren Zeitpunkt deutlich weniger relevant sein.

Aktualität ist deshalb ein wesentlicher Bestandteil personalisierten Marketings.

Gleichzeitig solltest du langfristige Interessen nicht vollständig ignorieren.

Ein Kunde kann über Monate hinweg eine klare Präferenz für bestimmte Marken oder Produktgruppen zeigen.

Solche Informationen können ebenfalls für Kampagnen verwendet werden.

Die Kombination aus kurzfristigem Verhalten und langfristigem Kundenprofil ermöglicht eine differenziertere Ansprache.

Ein weiterer wichtiger Bereich sind automatisierte Produktempfehlungen innerhalb der Kommunikation.

Statt Produkte für jede Kampagne manuell auszuwählen, kannst du Recommendation Logiken einsetzen.

Dadurch können unterschiedliche Empfänger verschiedene Produkte innerhalb derselben Kampagne sehen.

Die Auswahl kann sich beispielsweise an Interessen, vergangenen Käufen oder aktuellen Produktansichten orientieren.

Das kann besonders bei großen Sortimenten viel manuellen Aufwand reduzieren.

Ein Shop mit hunderttausenden Produkten kann kaum für jeden Nutzer individuell Produkte auswählen.

Automatisierte Recommendations übernehmen einen Teil dieser Aufgabe.

Trotzdem solltest du geschäftliche Regeln berücksichtigen.

Nicht verfügbare Produkte sollten beispielsweise möglichst nicht prominent beworben werden.

Auch Produkte mit problematischen Lieferzeiten können für bestimmte Kampagnen ungeeignet sein.

Aktuelle Produktdaten sind deshalb für Marketing Automatisierung genauso wichtig wie für die Shopsuche und Produktempfehlungen.

Auch Preise müssen korrekt sein.

Wenn eine automatisierte Nachricht einen veralteten Preis enthält, kann das Vertrauen des Kunden beeinträchtigen.

Deine Produktdaten sollten deshalb möglichst zuverlässig mit Segmentify synchronisiert werden.

Ein weiterer interessanter Einsatzbereich sind Preisänderungen.

Wenn ein Nutzer starkes Interesse an einem Produkt gezeigt hat und sich dessen Preis verändert, kann dies grundsätzlich ein relevanter Kommunikationsanlass sein.

Ähnliches gilt für wieder verfügbare Produkte.

Ein Besucher interessiert sich möglicherweise für einen Artikel, der momentan nicht lieferbar ist.

Sobald das Produkt wieder verfügbar wird, kann eine Benachrichtigung einen hohen Nutzwert besitzen.

Solche Nachrichten unterscheiden sich deutlich von allgemeinen Werbekampagnen.

Sie reagieren auf einen konkreten vorherigen Bedarf des Nutzers.

Dadurch kann ihre Relevanz deutlich höher sein.

Auch Wunschlisten und ähnliche gespeicherte Interessen können abhängig von deiner Integration wertvolle Signale liefern.

Je besser du verstehst, welche Produkte ein Kunde tatsächlich beobachtet, desto gezielter kannst du bestimmte Ereignisse für Kommunikation verwenden.

Cross Channel Marketing kann außerdem für saisonale Kampagnen eingesetzt werden.

Weihnachten, Black Friday, saisonale Sortimente oder andere Ereignisse verändern die Kaufabsichten vieler Nutzer.

Du kannst unterschiedliche Segmente erstellen und Kampagnen entsprechend ausrichten.

Dabei musst du nicht zwangsläufig allen Kunden dieselben Produkte zeigen.

Ein Kunde kann innerhalb derselben saisonalen Kampagne andere Empfehlungen erhalten als ein anderer.

Damit kombinierst du zentrale Kampagnenplanung mit individueller Personalisierung.

Auch Tests sind innerhalb der Marketing Automatisierung wichtig.

Du solltest nicht davon ausgehen, dass eine bestimmte Nachricht, Versandzeit oder Recommendation Strategie automatisch optimal funktioniert.

Du kannst unterschiedliche Varianten gegeneinander testen.

Dabei können beispielsweise Betreffzeilen, Inhalte, Produktempfehlungen, Versandzeitpunkte oder Zielgruppen verändert werden.

Entscheidend ist anschließend die richtige Erfolgsmessung.

Öffnungen können bei bestimmten Kanälen eine interessante Kennzahl sein.

Klicks zeigen dir, ob Nutzer mit deiner Kommunikation interagieren.

Für Ecommerce Unternehmen sind jedoch häufig Conversion und Umsatz entscheidender.

Eine Kampagne kann sehr viele Klicks erzeugen und trotzdem nur wenige Käufe auslösen.

Du solltest deshalb immer die Kennzahl betrachten, die zum eigentlichen Ziel deiner Kampagne passt.

Bei einer Reaktivierung kann beispielsweise die erneute Aktivität eines Kunden wichtiger sein als ein unmittelbarer Kauf.

Bei einer Warenkorbrückgewinnung ist dagegen der abgeschlossene Kauf besonders relevant.

Auch der zusätzliche Umsatz sollte möglichst sauber bewertet werden.

Wenn ein Kunde ohnehin gekauft hätte, ist nicht der gesamte Umsatz automatisch durch die Marketing Automatisierung entstanden.

Kontrollgruppen können dir helfen, den tatsächlichen zusätzlichen Effekt besser einzuschätzen.

Du kannst beispielsweise einen Teil einer geeigneten Zielgruppe bewusst nicht mit einer bestimmten Maßnahme ansprechen.

Anschließend vergleichst du das Verhalten beider Gruppen.

Dadurch erhältst du ein besseres Bild davon, welchen zusätzlichen Effekt deine Kampagne tatsächlich erzeugt.

Auch langfristige Kennzahlen können wichtig sein.

Wenn aggressive Marketingmaßnahmen kurzfristig mehr Umsatz erzeugen, gleichzeitig aber zu vielen Abmeldungen führen, kann der langfristige Effekt negativ sein.

Du solltest deshalb Kundenbindung und Customer Lifetime Value berücksichtigen.

Cross Channel Marketing sollte nicht ausschließlich den nächsten Kauf optimieren.

Im Idealfall unterstützt es eine langfristige Kundenbeziehung.

Dazu gehört auch, zu erkennen, wann keine Kommunikation notwendig ist.

Automatisierung sollte nicht bedeuten, jede technisch mögliche Nachricht tatsächlich zu versenden.

Manchmal ist die beste Marketingentscheidung, einen Nutzer nicht zu kontaktieren.

Wenn keine ausreichend relevante Botschaft vorhanden ist, kann Zurückhaltung sinnvoller sein.

Das gilt besonders bei Kanälen mit hoher Aufmerksamkeit wie Push Nachrichten.

Segmentify ermöglicht dir, deine Kundensegmente als Grundlage für eine gezieltere Kommunikation zu verwenden.

Dadurch kannst du breite Massenkampagnen durch differenziertere Zielgruppen ergänzen.

Du kannst beispielsweise besonders aktive Kunden, Neukunden, Warenkorbabbrecher, Interessenten bestimmter Kategorien oder länger inaktive Kunden unterschiedlich behandeln.

Dabei können sich Segmente dynamisch verändern.

Ein Nutzer kann heute Warenkorbabbrecher sein und morgen Käufer.

Nach dem Kauf sollte er automatisch in einen anderen Kontext wechseln.

Diese Dynamik ist für Marketing Automatisierung besonders wichtig.

Statische Listen können schnell veralten.

Verhaltensbasierte Segmente reagieren dagegen auf neue Ereignisse.

Damit kannst du deine Kommunikation näher am tatsächlichen Kundenstatus halten.

Die Verbindung zum Customer Data Management von Segmentify ist deshalb besonders wichtig.

Dort entstehen die Nutzerprofile und Segmente, auf denen deine Marketingmaßnahmen aufbauen können.

Produktempfehlungen liefern wiederum personalisierte Produkte.

Search Daten zeigen aktuelle Interessen.

Customer Engagement erfasst weitere Interaktionen innerhalb des Shops.

Cross Channel Marketing kann diese Informationen anschließend außerhalb der aktuellen Shopsitzung aktivieren.

Dadurch entsteht ein zusammenhängender Datenkreislauf.

Ein Nutzer sucht nach einem Produkt.

Er betrachtet mehrere Ergebnisse.

Er legt einen Artikel in den Warenkorb.

Er verlässt den Shop.

Eine Automatisierung erkennt diese Situation.

Der Nutzer erhält später eine passende Kommunikation.

Er kehrt zurück und kauft.

Dieser Kauf verändert wiederum sein Kundenprofil.

Zukünftige Empfehlungen und Kampagnen können diese neue Information berücksichtigen.

Genau dieses Zusammenspiel macht Marketing Automatisierung besonders interessant.

Du arbeitest nicht ausschließlich mit festen Kalenderkampagnen.

Du kannst zusätzlich ereignisbasierte Customer Journeys entwickeln, die auf das tatsächliche Verhalten deiner Nutzer reagieren.

Dabei solltest du allerdings immer Datenschutz und Einwilligungen berücksichtigen.

Nicht jeder Kommunikationskanal darf automatisch für jeden Nutzer verwendet werden.

Du benötigst abhängig vom Kanal und deiner konkreten Umsetzung entsprechende rechtliche Grundlagen und Einwilligungen.

Auch Abmeldungen und Präferenzen müssen zuverlässig berücksichtigt werden.

Wenn ein Nutzer einen bestimmten Kommunikationskanal nicht mehr verwenden möchte, muss deine technische Architektur diese Entscheidung respektieren.

Das sollte auch kanalübergreifend sauber verwaltet werden.

Datenschutz ist deshalb kein nachträglicher Zusatz deiner Marketing Automatisierung.

Er sollte bereits bei der Konzeption berücksichtigt werden.

Auch Datenminimierung ist sinnvoll.

Du solltest nicht möglichst viele Informationen sammeln, nur weil es technisch möglich ist.

Entscheidend ist, welche Daten du tatsächlich benötigst, um eine relevante Customer Experience aufzubauen.

Eine klare Datenstrategie reduziert gleichzeitig die technische Komplexität.

Für die praktische Einführung solltest du nicht sofort versuchen, dutzende komplexe Automatisierungen aufzubauen.

Sinnvoller kann es sein, mit wenigen wichtigen Customer Journeys zu beginnen.

Warenkorbabbruch ist häufig ein naheliegendes Szenario.

Danach kannst du beispielsweise Browse Abandonment, Kundenreaktivierung oder Kommunikation nach einem Kauf ergänzen.

Für jede Automatisierung solltest du ein klares Ziel definieren.

Anschließend kannst du messen, ob dieses Ziel erreicht wird.

Erst danach solltest du weitere Komplexität hinzufügen.

So entsteht schrittweise eine Marketing Architektur, die nachvollziehbar bleibt.

Mit zunehmender Anzahl von Automatisierungen wird Dokumentation wichtiger.

Du solltest wissen, welcher Trigger welche Kommunikation auslöst.

Auch Zielgruppen, Wartezeiten, Ausschlussregeln und Prioritäten sollten dokumentiert werden.

Sonst kann es nach einiger Zeit schwierig werden, unerwartete Kommunikation nachzuvollziehen.

Das gilt besonders dann, wenn mehrere Mitarbeiter mit Segmentify arbeiten.

Klare Benennungen und eine nachvollziehbare Struktur erleichtern die langfristige Verwaltung erheblich.

Cross Channel Marketing und Marketing Automatisierung bei Segmentify verbindet damit Kundendaten, Segmentierung, Verhaltenssignale, Produktempfehlungen und verschiedene Kommunikationskanäle zu automatisierten Customer Journeys. Du kannst Nutzer abhängig von ihren tatsächlichen Aktionen ansprechen, statt ausschließlich allgemeine Kampagnen nach einem festen Kalender zu versenden.

Besonders interessant wird dieser Bereich, wenn du ihn mit den anderen Funktionen von Segmentify kombinierst. Search zeigt dir, wonach Nutzer aktiv suchen. Produktempfehlungen erkennen relevante Artikel. Customer Data Management strukturiert Verhaltensdaten und Kundensegmente. Customer Engagement personalisiert den aktiven Shopbesuch. Cross Channel Marketing nutzt diese Informationen anschließend für weitere Touchpoints.

Dadurch kannst du eine Customer Journey entwickeln, die nicht an der Grenze deines Onlineshops endet. Du kannst auf Warenkorbabbrüche reagieren, Kunden nach einem Kauf weiter begleiten, inaktive Nutzer gezielt ansprechen und personalisierte Produkte über unterschiedliche Kommunikationskanäle ausspielen.

Der entscheidende Erfolgsfaktor ist dabei nicht die Anzahl deiner Automatisierungen. Gute Marketing Automatisierung bedeutet, relevante Kommunikation im passenden Kontext auszulösen. Wenn du Segmentierung, Timing, Kanalwahl, Produktempfehlungen, Kontaktdruck und Erfolgsmessung sinnvoll miteinander verbindest, kann Segmentify dir dabei helfen, aus einzelnen Marketingaktionen eine deutlich stärker vernetzte und datenbasierte Kundenkommunikation zu entwickeln.

Wichtige Fragen [?]

Brauche ich für die Integration von Segmentify eigene Entwickler ?

Du benötigst für Segmentify nicht zwangsläufig dauerhaft ein eigenes Entwicklerteam. Wie groß der technische Aufwand tatsächlich wird, hängt allerdings stark davon ab, welches Shopsystem du verwendest und wie individuell deine Ecommerce Architektur aufgebaut ist. Segmentify bietet verschiedene Möglichkeiten zur Integration und unterstützt sowohl klassische Webshops als auch mobile Anwendungen und individuelle technische Lösungen.

Für eine Webintegration kann Segmentify über eine Javascript Integration eingebunden werden. Darüber werden wichtige Ereignisse aus deinem Shop an Segmentify übertragen. Dazu können beispielsweise Seitenaufrufe, Produktansichten, Suchanfragen, Warenkorbaktionen, Checkout Ereignisse, Käufe und Nutzerinteraktionen gehören.

Genau diese Daten bilden später die Grundlage für Produktempfehlungen, Segmentierung und Personalisierung. Deshalb solltest du die technische Integration nicht ausschließlich danach bewerten, ob Segmentify grundsätzlich Daten empfängt. Entscheidend ist, ob die richtigen Ereignisse vollständig und korrekt übertragen werden.

Segmentify bietet außerdem Möglichkeiten für individuelle Integrationen über eine Programmierschnittstelle. Das wird für dich interessant, wenn du eine eigene Shop Architektur, individuelle Anwendungen oder besondere Datenprozesse besitzt.

Auch mobile Anwendungen können angebunden werden.

Segmentify selbst stellt die Integration als vergleichsweise unkompliziert dar und bietet Unterstützung bei der Einrichtung. Bei einem normalen Shop mit standardisierten Anforderungen kann sich dein eigener Entwicklungsaufwand dadurch deutlich reduzieren.

Bei einer stark individualisierten Ecommerce Umgebung solltest du trotzdem technische Ressourcen einplanen.

Das gilt beispielsweise dann, wenn du besondere Produktdaten übertragen möchtest, eigene Nutzerkennungen verwendest, individuelle Events benötigst oder Segmentify mit mehreren bestehenden Systemen verbinden möchtest.

Besonders sorgfältig solltest du anschließend das Tracking testen. Prüfe beispielsweise, ob ein Produktaufruf wirklich nur einmal erfasst wird, ob Warenkorbaktionen korrekt übertragen werden und ob Käufe zuverlässig Segmentify erreichen.

Eine technisch schnelle Integration ist schließlich nur dann wertvoll, wenn die Datenqualität stimmt.

Für dich bedeutet das insgesamt, dass Segmentify nicht ausschließlich für Unternehmen mit großen Entwicklerteams gedacht ist. Bei Standardanforderungen kannst du einen erheblichen Teil der technischen Einrichtung mit Unterstützung des Anbieters umsetzen. Je individueller deine Systemlandschaft und deine Personalisierungsstrategie werden, desto wichtiger wird allerdings die Zusammenarbeit mit deinen eigenen technischen Ansprechpartnern.

Funktioniert Segmentify auch bei Besuchern, die Cookies ablehnen ?

Das ist gerade für europäische Onlineshops eine besonders interessante Frage. Segmentify hat dafür inzwischen einen sogenannten Essential Mode beschrieben. Dieser Ansatz soll ermöglichen, dass Segmentify bei fehlender Zustimmung in einem eingeschränkten anonymen Zustand weiterarbeitet.

Wenn ein Nutzer keine Zustimmung erteilt, soll nach Angaben des Anbieters keine vollständige persönliche Nachverfolgung stattfinden. Stattdessen arbeitet die Plattform in diesem Modus mit anonymen Informationen. Bei erteilter Zustimmung können dagegen umfangreichere Funktionen für individuelle Personalisierung und Tracking eingesetzt werden.

Für dich ist diese Unterscheidung wichtig, weil moderne Ecommerce Personalisierung stark von Verhaltensdaten abhängt.

Wenn ein Nutzer Cookies und entsprechende Tracking Verfahren akzeptiert, kannst du wesentlich mehr Signale miteinander verbinden. Du kannst beispielsweise Interessen über mehrere Interaktionen hinweg analysieren und darauf individuelle Produktempfehlungen oder andere Personalisierungen aufbauen.

Ohne entsprechende Zustimmung ist die Datenbasis eingeschränkter.

Das bedeutet aber nicht zwangsläufig, dass jede Form von Optimierung vollständig verschwinden muss. Anonyme oder kontextbezogene Signale können weiterhin dabei helfen, eine sinnvolle Customer Experience bereitzustellen.

Du solltest allerdings klar zwischen technischer Möglichkeit und rechtlicher Zulässigkeit unterscheiden.

Nur weil eine Plattform einen bestimmten technischen Modus anbietet, bedeutet das nicht automatisch, dass jede konkrete Implementierung innerhalb deines Shops ohne weitere Prüfung verwendet werden kann.

Gerade wenn du Segmentify in Deutschland oder einem anderen Land der Europäischen Union einsetzt, solltest du gemeinsam mit deinen Datenschutzverantwortlichen prüfen, welche Daten in welchem Modus verarbeitet werden, welche Informationen gespeichert werden und welche Einwilligungen für deine konkrete Konfiguration erforderlich sind.

Das betrifft auch dein Consent Management.

Die Entscheidung eines Nutzers sollte technisch korrekt an die beteiligten Systeme weitergegeben werden. Wenn ein Besucher seine Zustimmung verweigert oder später widerruft, muss deine gesamte Datenarchitektur entsprechend reagieren.

Für deine Personalisierungsstrategie bedeutet das außerdem, dass du unterschiedliche Datenqualitäten einplanen solltest.

Ein Teil deiner Besucher kann umfangreiche Personalisierung erhalten, während für andere Nutzer nur eingeschränkte Signale zur Verfügung stehen.

Eine gute Ecommerce Strategie sollte deshalb nicht davon abhängig sein, dass jeder Besucher vollständig identifiziert und langfristig verfolgt werden kann.

Segmentify reagiert mit seinem Essential Mode genau auf diese Entwicklung und versucht, Personalisierung und Datenschutzanforderungen stärker miteinander zu verbinden.

Kann Segmentify auch anonyme Besucher personalisieren, die noch kein Kundenkonto besitzen ?

Ja, genau das gehört zu den interessanten Eigenschaften von Segmentify. Ein Besucher muss nicht zuerst ein Kundenkonto erstellen oder sich anmelden, bevor erste Personalisierungen möglich werden.

Segmentify kann das Verhalten eines Besuchers bereits während seiner aktuellen Sitzung analysieren. Dazu gehören beispielsweise betrachtete Produkte, Kategorien, Klicks, Warenkorbaktionen und weitere Interaktionen.

Dadurch kann sich bereits innerhalb eines einzigen Besuchs ein erstes Bild der aktuellen Interessen entwickeln.

Stell dir beispielsweise vor, ein neuer Besucher kommt zum ersten Mal in deinen Onlineshop.

Zu Beginn weiß Segmentify praktisch nichts über seine persönlichen Interessen. In dieser Situation können zunächst allgemeine Signale wie populäre Produkte oder der aktuelle Seitenkontext stärker berücksichtigt werden.

Anschließend betrachtet der Nutzer mehrere Laufschuhe.

Danach öffnet er weitere Produkte derselben Kategorie und interessiert sich überwiegend für eine bestimmte Marke.

Mit jeder dieser Aktionen entstehen zusätzliche Signale.

Die Produktempfehlungen können dadurch zunehmend stärker an seinem aktuellen Verhalten ausgerichtet werden.

Das ist besonders wichtig, weil viele Besucher eines Onlineshops niemals ein Kundenkonto erstellen oder sich erst sehr spät innerhalb ihrer Customer Journey identifizieren.

Wenn Personalisierung ausschließlich für angemeldete Bestandskunden funktionieren würde, könntest du einen erheblichen Teil deines Traffics nicht individuell ansprechen.

Bei anonymen Besuchern besitzt allerdings die aktuelle Sitzung eine besonders große Bedeutung.

Du hast zunächst keine umfangreiche Kaufhistorie, auf die du zurückgreifen kannst. Deshalb müssen aktuelle Interaktionen stärker berücksichtigt werden.

Genau hier unterscheiden sich Echtzeit Personalisierungen von einfachen statischen Zielgruppen.

Das Nutzerprofil entwickelt sich während der Sitzung weiter.

Ein Besucher kann beispielsweise zunächst allgemeine Empfehlungen erhalten. Nach mehreren Interaktionen werden die Empfehlungen spezifischer.

Sobald ein Nutzer später eindeutig identifiziert werden kann, können abhängig von deiner Integration zusätzliche Informationen verfügbar werden.

Damit kann sich die Personalisierung von einer eher sitzungsbezogenen Betrachtung zu einer umfassenderen Kundenbeziehung entwickeln.

Du solltest trotzdem berücksichtigen, dass anonyme Personalisierung Grenzen besitzt.

Wenn du nur wenige Signale über einen Besucher besitzt, kann kein Algorithmus zuverlässig sämtliche Interessen vorhersagen.

Deshalb sind Bestseller, aktuelle Trends, Seitenkontext und populäre Produkte bei neuen Besuchern weiterhin wichtige Recommendation Strategien.

Mit zunehmender Interaktion kannst du diese allgemeinen Signale stärker durch individuelles Verhalten ergänzen.

Für dich bedeutet das, dass Segmentify Personalisierung nicht erst nach einer Registrierung beginnen lässt. Du kannst bereits die ersten Interaktionen eines Besuchers nutzen und deine Customer Experience schrittweise an dessen aktuelles Verhalten anpassen. Gerade für Onlineshops mit einem hohen Anteil an nicht angemeldeten Besuchern ist diese Fähigkeit ein wichtiger Bestandteil einer umfassenden Personalisierungsstrategie.

Alternativen

Algolia

BatteryIncluded

Coveo

Doofinder

Epoq

Factfinder

Findologic

OpenSearch

Searchhub

Solr

VisionAI

Gesuchte Begriffe

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