Im heutigen überfüllten Online-Marktplatz ist der Wettbewerb unter Einzelhändlern intensiver als je zuvor. Viele Shops bieten ähnliche Produkte zu ähnlichen Preisen an, wodurch es schwer wird, sich abzuheben. Gleichzeitig sind Kunden mit einer enormen Auswahl überfordert. Das führt zu ineffizienter Produktfindung und ungenau ausgerichtetem Marketing. Für Kunden bringt diese Überladung oft Frustration, vergeudete Zeit und unnötigen Aufwand mit sich, wenn sie versuchen, relevante Produkte zu finden.
Aus diesem Grund reichen generische Standardlösungen nicht mehr aus. Der E-Commerce bewegt sich hin zu einem stärker kundenorientierten Ansatz, der sich auf Relevanz und aktive Einbindung konzentriert. Die Personalisierung spielt in diesem Wandel eine zentrale Rolle. Sie kann nachweislich Schlüsselkennzahlen, wie den Umsatz pro Besucher, durch höhere Konversionsraten, größere Warenkörbe, häufigere Käufe und höhere Kundenbindung verbessern.
Diese strategische Veränderung ist besonders wichtig im Fashion Retail, einer Branche, die von Natur aus durch persönliche Kaufentscheidungen geprägt ist – beeinflusst durch individuellen Stil, Passform und Identität. Während das Einkaufen sich von physischen Geschäften zu digitalen Kanälen verschiebt, geht viel von der persönlichen Beratung verloren. Personalisierung im Fashion E-Commerce hilft dabei, diese Beratung in digitaler Form zurückzubringen. Indem sie die kognitive Belastung reduziert und das Wichtige hervorhebt, macht Personalisierung das Einkaufen einfacher und weniger überwältigend. Gleichzeitig vermittelt sie Kunden das Gefühl als Individuum wahrgenommen und geschätzt zu werden.
Durch die Anpassung des Einkaufserlebnisses an persönliche Vorlieben, Verhaltensweisen und Absichten können Marken bedeutungsvollere Interaktionen schaffen und tiefere, langfristige Kundenbeziehungen aufbauen. Dieser Artikel beleuchtet, was Personalisierung wirklich bedeutet und warum sie für die Zukunft des Fashion E-Commerce entscheidend ist.
Warum Segmentierung nicht ausreicht
Eine personalisierte Einkaufserfahrung kann auf unterschiedlichen Ebenen der Komplexität umgesetzt werden. Kundensegmentierung gruppiert Käufer basierend auf gemeinsamen Merkmalen wie Demografie oder Kaufhistorie, wodurch ein leicht angepasstes Erlebnis entsteht. Dies kann für Marketingkampagnen nützlich sein. Demografische Daten sind jedoch nie mehr als ein Proxy und werden zunehmend unzuverlässig: Zwei Menschen aus derselben Gruppe können offensichtlich sehr unterschiedliche Stile und Vorlieben haben. Darüber hinaus kann sich ein und dieselbe Person wie zwei unterschiedliche Kunden verhalten, z. B. beim Einkauf für den Arbeitsalltag im Vergleich zum Einkauf für eine private Feier.
In vielen Fällen basiert das Shopping weniger auf „Kollektionen“ und mehr auf „Momenten“, wie etwa einer Hochzeitseinladung, dem Beginn eines neuen Jobs oder einer plötzlichen Wetteränderung.
Tiefere Personalisierung richtet sich gezielt an den individuellen Kunden und möchte ihm das Gefühl geben, als Mensch gesehen und verstanden zu werden. Sie lebt von der Kontextualisierung – es zählt nicht nur, wer der Kunde ist, sondern auch, was er gerade zu erreichen versucht. Dieser Kontext kann von grundlegenden Informationen wie Zeit und Ort bis hin zu Echtzeitverhalten wie Suchanfragen, angesehene Produktseiten oder Interaktionen mit Chatbots reichen. Durch die Kombination von Kundendaten mit Echtzeitkontext wird Personalisierung flexibler und relevanter als die bloße Segmentierung.
Was bedeutet Personalisierung?
Im Kern umfasst Personalisierung die Entscheidung welche Produkte dem Kunden angezeigt werden (d. h. Produktempfehlungen, oft als Recommendations bezeichnet). Es geht dabei nicht nur um die Auswahl und Reihenfolge der Produkte, sondern auch darum, wo und wie sie dargestellt werden. Diese Empfehlungen bilden die Grundlage für ein relevanteres Erlebnis und verbessern andere Personalisierungsbemühungen.
Gute Produktempfehlungen gehen weit über die einfache „Kunden kauften auch“-Logik hinaus. Sie basieren auf einem tiefen Verständnis sowohl des Produktkatalogs als auch des Kundenverhaltens, welches letztlich die Motivation jedes Einzelnen widerspiegelt und wirklich relevante und personalisierte Empfehlungen ermöglicht. Machine-Learning-Modelle identifizieren Muster zwischen Produkten und Kundenpräferenzen. So können Einzelhändler Erlebnisse schaffen, die sich über Sitzungen und Kanäle hinweg relevant und konsistent anfühlen. Diese Konsistenz ist insbesondere wichtig, da Kunden zunehmend nahtlose Erlebnisse und keine isolierten Interaktionen erwarten.
Über die Produktauswahl hinaus erstreckt sich Personalisierung auf die Einkaufsumgebung selbst: Startseiten und Produktseiten können individuell angepasst werden, Sortierungen können Markenaffinität, Preissensibilität oder Stilpräferenzen widerspiegeln, und Produktempfehlungen können ähnliche Stile, Outfits oder alternative Passformen hervorheben.
Personalisierung von Passform und Größe, wie maßgeschneiderte Größenhinweise, hilft, Retouren zu reduzieren, während dynamische Produktbeschreibungen und Chatbots das hervorheben können, was für jeden einzelnen Käufer am wichtigsten ist.
Auch Preise und Werbeaktionen spielen eine Rolle, z. B. durch gezielte Rabatte, Loyalty-Tiers und gezielte Anreize. Lebenszyklustrigger wie „Back-in-Stock“-Benachrichtigungen, Preissenkungs-Benachrichtigungen und Nachfüll-Erinnerungen sorgen für zeitnahe, personalisierte Ansprachen, die Wiederholungskäufe fördern.
Daten als Wertschöpfungsaustausch
Idealerweise erfolgt die Datenerhebung als bewusster Wertschöpfungsaustausch und nicht als reines Hintergrund-Tracking. Dafür ist es notwendig, dass die Kunden verstehen, wie die Weitergabe ihrer Informationen ihr Erlebnis verbessert, sodass sie eher bereit sind, ihre Daten zu teilen. Dies schafft nicht nur Transparenz für den Kunden, die ohnehin zu einem großen Teil eine Compliance-Anforderung ist, sondern baut auch Vertrauen auf und liefert dem Kunden direkten Mehrwert.
Viele der Daten, die für gute Empfehlungen benötigt werden, existieren bereits als Nebenprodukt vorheriger Käufe des aktuellen und anderer Kunden. Browsing- und Kaufverhalten zählen zu den naheliegendsten, ebenso wie Retouren und Feedback zur Passform. Retouren sind zwar ein kostenintensives Problem, sie enthalten jedoch auch wertvolle Informationen: Beispielsweise ist klar, dass die Größenangaben oder -empfehlungen verbessert werden müssen, wenn ein Artikel häufig zurückgegeben wird, da die Größe nicht den Erwartungen entspricht. Auch Wunschlisten, gespeicherte Artikel oder verwaiste Warenkörbe beinhalten wertvolle Daten.
Empfehlungen sind am effektivsten, wenn sie wertvolle Nutzerprofile und reiche Kontextinformationen nutzen. Zwar steigt in der Theorie mit zunehmender Verfügbarkeit von Daten die Genauigkeit der Vorschläge – jedoch ist nicht jede Aktion eines Nutzers auf einer Website eine wertvolle Information. Gerade im Fashionbereich kann das Browsing-Verhalten widersprüchlich sein. Dies unterstreicht die Bedeutung, den Kontext einer Interaktion zu verstehen. Richtig eingesetzt wird Personalisierung zum Mechanismus, der Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt und Einzelhändlern hilft, den Wert vorhandener Daten und AI-Investitionen zu erschließen.
Daten über den Kunden können auch das Einkaufen erleichtern, indem benötigte Größen vorab ausgefüllt oder Checkout-Prozesse vereinfacht werden. Diese Strategien schaffen ein nahtloses und stark personalisiertes Erlebnis, das Interesse, Zufriedenheit und Loyalität steigert.
Während es oft sinnvoll ist, die Datenerhebung zu verbessern, verfügen viele Einzelhändler immer noch über ungenutzten Datenschätze. Insbesondere in Unternehmensgruppen mit mehreren Teilgruppen, die relativ unabhängig agieren, kann es dazu kommen dass die Daten nicht gemeinsam genutzt werden. Ein erster Schritt hin zu personalisierten Empfehlungen sollte daher darin bestehen, die bereits vorhandenen Daten zu verknüpfen (natürlich mit Zustimmung der Kunden zu dieser Art der Datennutzung) und sie erst in einem zweiten Schritt zu erweitern.
Wie fängt man an?
Personalisierung im E-Commerce ist mehr als nur eine Funktion; sie ist eine langfristige Fähigkeit, die Ihre Marke und Ihren Onlineshop zukunftsfähig macht. Relevante Artikel zu finden, die die Bedürfnisse der Kunden erfüllen, schafft Vertrauen und Markenloyalität.
Um sich von der Konkurrenz abzuheben, bringt Sie eine maßgeschneiderte Lösung, die auf Ihre individuellen Produkte, Ihren bestehenden Shop und Ihre Kunden abgestimmt ist, die entscheidenden Schritte näher an Ihr Ziel. Natürlich bieten auch Standardlösungen Empfehlungen und andere Personalisierungsmöglichkeiten, aber keine Lösung „von der Stange“ wird das Niveau erreichen, das Sie mit einer individuellen Lösung erreichen können, oder der Konkurrenz nachhaltig überlegen sein. Darüber hinaus passt sich eine maßgeschneiderte Lösung den individuellen Vorlieben jedes einzelnen Kunden an, indem sie personalisierte und markenkonforme Empfehlungen liefert.
Wir bei CID verfügen über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Entwicklung maßgeschneiderter E-Commerce-Lösungen für die Retail-Branche. Wir setzen auf langfristige Partnerschaften und legen unseren Fokus auf Lösungen, die perfekt zu den geschäftlichen Anforderungen, den Daten und der technologischen Landschaft unserer Kunden passen.
Wenn Sie über generische Empfehlungen hinausgehen und kontextreiche Personalisierung entwickeln möchten, die individuell auf Ihre Marke zugeschnitten ist, kontaktieren Sie uns. Wir unterstützen Sie dabei, Ihre individuelle Situation zu bewerten sowie hochwirksame Use Cases zu identifizieren, zu entwickeln und erfolgreich umzusetzen.
