Was ist personalisiertes Marketing und warum ist maschinelles Lernen ein effektives Werkzeug dafür?

Da die Welt des digitalen Marketings immer wettbewerbsintensiver wird, müssen Unternehmen über die Erfüllung grundlegender Kundenerwartungen hinausgehen, um ein herausragendes Erlebnis zu bieten. Und personalisiertes Marketing kann Ihnen dabei helfen. Aber was ist personalisiertes Marketing? Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Wirklich personalisiertes Marketing ist eher eine Notwendigkeit als ein Nice-to-have geworden. Dies liegt daran, dass Kunden bereits ein gewisses Maß an Anpassung erwarten, z. B. dass ihr Name oben in einer Marketing-E-Mail erscheint. Jetzt suchen sie nach der nächsten Ebene, wie zum Beispiel Webseiten, die automatisch Inhalte basierend auf ihren Vorlieben anzeigen, oder ortsbezogene Anzeigen für Sonderangebote in Geschäften in der Nähe.

Glücklicherweise ist die Technologie auf unserer Seite, da Automatisierung und maschinelles Lernen es einfacher machen, wirklich personalisierte Marketinginhalte bereitzustellen. Lassen Sie uns untersuchen, was das für Ihr Unternehmen bedeutet.

Was ist personalisiertes Marketing?

Personalisiertes Marketing ist die Praxis, Inhalte basierend auf von Ihnen gesammelten Daten auf bestimmte Kunden auszurichten. Dazu gehören ihre Interessen, Vorlieben und Verhaltensweisen. Unternehmen verwenden diese Daten, um hochgradig kundenspezifische Inhalte zu erstellen, die den Kunden per E-Mail, Anzeigen oder anderen Plattformen zugestellt werden. Mit VWO Personalize können Sie beispielsweise Tausende einzigartiger Reisen bereitstellen, die auf ein bestimmtes Publikum zugeschnitten sind und zum richtigen Zeitpunkt ausgelöst werden. Sie können eine kostenlose Testversion nehmen, wenn Sie es erkunden möchten.

Kundendaten werden mit automatisierten Tools und intelligenten Algorithmen erfasst, und hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel. Typischerweise wird der Website ein Code hinzugefügt, der es der Maschine ermöglicht, wertvolle Daten wie Klicks, auf der Website verbrachte Zeit und Kaufhistorie zu erfassen. Mit der richtigen Technologie können Sie auch Daten aus Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle sammeln.

Die Datenerfassung umfasst auch das Sammeln von Informationen zu Kundendemografien wie Alter, Geschlecht, Standort und Finanzstatus. Sobald Sie alle relevanten Daten gesammelt haben, analysieren die Algorithmen diese und identifizieren, welche Kunden welche Inhalte erhalten sollen.

Das Ziel ist es, ein großartiges Erlebnis zu schaffen, das sich für jeden Kunden einzigartig anfühlt. Das bedeutet, die richtige Person zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft zu erreichen. Denken:

• Benutzerdefinierte E-Mails (und wir meinen nicht nur das Einfügen ihres Namens anstelle von „Sehr geehrter Kunde“)
• Gezielte Rabatte
• Produktempfehlungen
• Geburtstagsangebote
• Prämien für treue Kunden

Vorteile des personalisierten Marketings

Personalisierung verleiht Ihrer Marketingstrategie eine wichtige menschliche Note (auch wenn jeder weiß, dass sie von einer Maschine ausgeführt wird). Es gibt Ihrem Interessenten das Gefühl, geschätzt zu werden, da sich die Marke bemüht hat, herauszufinden, was sie wollen.

Kundenzufriedenheit führt zu erhöhter Loyalität. Dies wirkt sich positiv auf Ihre Akquisekosten aus (in der Regel ist es günstiger, Ihre Kunden zu halten). Treue Gönner werden Sie auch weiterempfehlen. Dies wiederum verbessert Ihren Ruf und zieht mehr Geschäfte an.

Darüber hinaus kann personalisiertes Marketing Ihren ROI verbessern, da maßgeschneiderte Empfehlungen Kunden dazu anregen, mehr auszugeben, als dies bei herkömmlicher Werbung der Fall wäre. Laut einer Umfrage kaufen 91 % der Verbraucher eher bei Marken ein, die sich an sie erinnern und relevante Angebote und Empfehlungen bieten.

Unterdessen sehen 63 % der US-Vermarkter höhere Konversionsraten als Hauptvorteil der Personalisierung. Wenn Sie sich also Gedanken über Conversions und Einnahmen machen und sich fragen: „Wie lange dauert es, bis Sie SEO-Ergebnisse sehen?“, lohnt es sich, Ihre Marketingbemühungen der Personalisierung zu widmen.

Herausforderungen des personalisierten Marketings

Personalisiertes Marketing ist kein Kinderspiel. Zum einen müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Kunden nicht abgeschreckt werden, indem ihre Vorlieben und Verhaltensweisen verfolgt und analysiert werden. Es gibt auch Datenschutzgesetze zu navigieren.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass Sie viele Daten sammeln müssen, um genau vorhersagen zu können, was Kunden wollen. Dies erfolgt zusätzlich zur Segmentierung von Kunden nach Alter, Geschlecht und Standort. Und Sie werden Experimente durchführen wollen, um zu sehen, was funktioniert und was nicht. Es ist zeitaufwändig, all dies in großem Maßstab durchzuführen.

Selbst wenn Sie ein Tool wie Apache Hadoop verwenden, um große Mengen an Big Data zu verarbeiten und zu speichern (lesen Sie diesen Databricks-Artikel über Hadoop-Software), ist es nicht möglich, personalisierte E-Mails oder Anzeigen für jeden Kunden manuell zu erstellen. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die es Maschinen ermöglicht, kontinuierlich aus Daten zu lernen. Algorithmen analysieren große Datensätze, um Trends und Beziehungen zwischen Daten zu identifizieren, und verwenden ihre Ergebnisse, um vorherzusagen, welche Aktionen oder Erfahrungen am wahrscheinlichsten zu einem bestimmten Ergebnis führen.

Die Maschinen werden intelligenter, je mehr Daten sie aufnehmen. Nach einer Weile werden sie in der Lage, ihre eigenen Entscheidungen zu treffen und ihre Handlungen ohne menschliches Zutun anzupassen.

Es mag wild futuristisch klingen, aber wir alle erleben maschinelles Lernen in unserem täglichen Leben. Wenn Sie einen Artikel auf einer Einzelhandels-Website durchsuchen, erwarten Sie, dass er in Ihren Social-Media-Feeds beworben wird. Wenn Sie eine Nachricht auf WhatsApp eingeben, werden basierend auf dem Inhalt Ihrer vorherigen Nachricht vorgeschlagene Wörter angezeigt. Und wenn Sie sich bei Amazon oder Netflix anmelden, sehen Sie Empfehlungen, die auf Ihre Vorlieben zugeschnitten sind.

Wie wird es im Marketing eingesetzt?

Im personalisierten Marketing wird ML verwendet, um die Art von Inhalten, Schlüsselwörtern und Phrasen zu analysieren, die die Aufmerksamkeit Ihrer Zielkunden auf sich ziehen. Sobald Sie herausgefunden haben, was ihnen wichtig ist, können Sie relevante Inhalte oder Infografiken erstellen. Und mit der Zeit lernt die Maschine, welche Inhalte am effektivsten sind, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Hier sind einige der Techniken, die häufig beim maschinellen Lernen verwendet werden:

Regressionsanalyse

Dies ist eine statistische Methode, mit der Sie die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen untersuchen können. Sie können die lineare Regression verwenden, um herauszufinden, welche Seiten am wahrscheinlichsten zu Conversions führen, da eine Regressionsgleichung einen eindeutigen Zusammenhang zwischen der Anzahl der Klicks auf einer bestimmten Seite und der Anzahl der Conversions aufzeigen kann. Die logistische Regression wird verwendet, um historische Einkaufsverhaltensdaten zu analysieren, was Ihnen hilft, personalisierte Folgemaßnahmen zu bestimmen, um mit dem Abbruch des Einkaufswagens fertig zu werden.

Clustering-Algorithmen

Diese Algorithmen helfen Ihnen, Kunden in Segmente zu gruppieren, indem sie unbeschriftete Daten analysieren, sie basierend auf gemeinsamen Merkmalen und Qualitäten in Gruppen aufteilen und sie Clustern zuordnen.

Sie können für die Entwicklung von Empfehlungsmaschinen und Social-Media-Analysen verwendet werden. Die Idee ist, dass, wenn eine Verbindung zwischen Menschen besteht, diese oft gemeinsame Vorlieben haben, sodass Sie sicher sein können, dass Follower einer bestimmten Facebook-Seite positiv auf eine Anzeige für etwas Ähnliches reagieren würden.

Verbandsregeln

Assoziationsregeln zeigen interessante Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen in riesigen Datenbanken und können auch zum Erstellen von Empfehlungsmaschinen verwendet werden. Wenn Sie beispielsweise ein neues Telefon bei Amazon kaufen, wird möglicherweise eine Empfehlung für eine geeignete Telefonhülle angezeigt. Dies basiert auf der Tatsache, dass andere Kunden beide Artikel zusammen gekauft haben und der Computer gelernt hat, dass es sich um eine beliebte Aktion handelt.

Markov-Ketten

Diese Methode wird verwendet, um Wahrscheinlichkeiten zu modellieren, z. B. um das Website-Verhalten eines Benutzers in Echtzeit zu analysieren und darauf basierend Navigationsvorhersagen zu treffen. Eine Maschine erkennt möglicherweise, dass die meisten Besucher auf CTA-Schaltflächen klicken, wenn sie sich in der Mitte der Seite befinden, sodass der Webdesigner weiß, dass er in Zukunft alle Seiten so einrichten muss.

Warum ist maschinelles Lernen für personalisiertes Marketing so effektiv?

Personalisierung im großen Maßstab

Tools für maschinelles Lernen lernen Kundenpräferenzen viel schneller als Menschen. Sie sind in der Lage, riesige Datenmengen fast sofort zu verarbeiten und darauf basierend intelligente Entscheidungen zu treffen.

So weiß die Maschine zum Beispiel, wenn jemand seinen Warenkorb abgebrochen hat und generiert automatisch eine personalisierte Folge-E-Mail. Sehen Sie sich das folgende Beispiel an, in dem die Nachricht den Namen des Käufers enthält und ihm einen Anreiz zur Rückkehr gibt:

Tiefere Einblicke

ML ist nützlich, um ein tieferes Verständnis Ihrer Zielgruppe zu erlangen. Maschinen können von Filtern lernen, die es Website-Besuchern ermöglichen, Elemente nach Kategorien zu sortieren, und von einer umfassenden Verhaltensverfolgung, die Mausbewegungen, Scrollen und die pro Seite verbrachte Zeit überwacht. Die Deep-Learning-Technologie von Google ermöglicht es, Suchvorschläge für einzelne Nutzer zu erstellen.

Sie können Interaktionen auch mit Natural Language Processing (NLP) analysieren, bei dem Computer lernen, gesprochene Wörter und Texte auf menschenähnliche Weise zu verstehen, und mit Stimmungsanalysen, bei denen die Maschine feststellen kann, ob die Einstellungen der Teilnehmer positiv oder negativ sind. Beide Techniken helfen Marketingfachleuten, zu erkennen, wenn ein Kunde unzufrieden ist, oder die ideale Gelegenheit für Upselling zu finden.

Einstellbare Aktionen

Da maschinelles Lernen es Computern ermöglicht, ständig Wissen zu entwickeln und Daten zu analysieren, können sich ändernde Kundenmerkmale und -verhaltensweisen berücksichtigt werden.

Wenn ein Kunde schon lange bei Ihnen ist, können sich sein Geschmack und seine Lebensumstände ändern. Maschinelles Lernen hilft Ihnen dabei, darauf vorbereitet zu sein, da die Tools Inhalte an die aktuellsten Präferenzen anpassen und verfeinern können.

Beispielsweise verfügt Salesforce über eine KI namens Einstein, die in der Lage ist, ihre Modellierung mit jeder Kundeninteraktion und zusätzlichen Daten, die sie erhält, anzupassen.

Best Practices für den Einsatz von maschinellem Lernen im personalisierten Marketing

Ganze 93 % der globalen B2B-Profis glauben, dass sich die Personalisierungsbemühungen auf ihren Websites im Umsatzwachstum ausgezahlt haben. Aber wie können Sie sicherstellen, dass maschinelles Lernen diese Bemühungen am effektivsten unterstützt? Hier sind einige Tipps, wie Sie es richtig machen.

Stellen Sie den Kunden an die erste Stelle

Klingt offensichtlich, aber Sie sollten immer das Kundenerlebnis im Auge behalten. Lassen Sie sich nicht so von neuen Technologien mitreißen, dass Sie vergessen, warum Sie sie verwenden. Wenn es eine Situation gibt, in der ein Live-Telefonanruf besser funktionieren würde als eine personalisierte E-Mail (z. B. um einen Kunden für ein Problem oder einen Fehler zu entschädigen), entscheiden Sie sich dafür.

Sie können ML auch verwenden, um das Kundensupporterlebnis mit Optionen wie Chatbots und sprachaktivierter Suche zu verbessern.

Timing ist der Schlüssel

Beim personalisierten Marketing geht es nicht nur darum, den Inhalt Ihrer Nachrichten maßzuschneidern. Das richtige Timing ist entscheidend, wenn Sie möchten, dass sich der Empfänger voll einbringt. Jeder Kunde ist einzigartig und nicht alle rufen zur gleichen Tageszeit ihre E-Mails ab oder surfen in den sozialen Medien. Mit maschinellem Lernen können Sie Sende-/Anzeigezeiten basierend auf früheren Verhaltensweisen anpassen, was als „intelligente Übermittlung“ bezeichnet wird.

Verwenden Sie A/B-Tests

A/B-Testing vergleicht die Originalversion Ihres digitalen Eigentums mit einer oder mehreren Variationen und misst den Unterschied mit definierten Zielen. Es teilt Ihren Datenverkehr gleichmäßig zwischen den Versionen auf, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Dies bedeutet, dass ein erheblicher Anteil Ihres Traffics an eine leistungsschwache Variante gesendet wird.

Um die Conversions im Experimentierzeitfenster zu maximieren, bietet VWO Multi-Armed Bandit (MAB)-Tests an. Der MAB-Algorithmus weist den Verkehr dynamisch zu – das heißt, er identifiziert kontinuierlich die leistungsstärkste Variante basierend auf den während des Tests gewonnenen Daten und leitet den Großteil des Verkehrs dynamisch und in Echtzeit an diese siegreiche Variante weiter.

Wenn Sie also ein kurzes Zeitfenster für die Optimierung haben und nicht genug Zeit, um auf statistische Signifikanz zu warten, können Sie sich für diese auf maschinellem Lernen basierenden Tests entscheiden, um Ihre Conversions zu maximieren. Um mehr darüber zu erfahren, machen Sie eine kostenlose Testversion mit VWO oder fordern Sie eine Demo mit unseren MAB-Experten an.

Personalisieren Sie Ihre Website

Sie können nicht nur Pop-up-Anzeigen oder E-Mails personalisieren, sondern auch Webseiten und Apps an bestimmte Kunden anpassen. Wenn jemand die Website oder App durchsucht, kann der angezeigte Inhalt basierend auf Dingen wie Geschlecht, Standort und ob es sich um einen neuen Kunden handelt, personalisiert werden. Auch hier sind Amazon und Netflix besonders gut darin. Machen Sie eine kostenlose Testversion, um zu sehen, wie VWO Personalize Ihnen dabei helfen kann.

Verfolgen Sie einen Omnichannel-Ansatz

Kunden nutzen gerne den Kanal, der für sie gerade am bequemsten ist, also stellen Sie sicher, dass sich die Personalisierung auf alle erstreckt. Sie können Funktionstest-Tools verwenden, um zu überprüfen, ob Ihre Websites und Apps wie beabsichtigt funktionieren und die richtigen Nachrichten die richtigen Benutzer erreichen.

Je mehr Kanäle Sie haben, desto mehr Daten werden vorhanden sein! Sie können Pandas DataFrames auch verwenden, um Daten aus verschiedenen Datenbanken und Datenformaten zu laden, um eine vollständige Ansicht zu erhalten und Datensätze innerhalb eines Datenrahmens zu segmentieren. (Lesen Sie diesen Databricks-Artikel über die DataFrame-Struktur von Pandas).

Wegbringen

Da die Menschen mit Marketingbotschaften aus einer wachsenden Anzahl von Kanälen bombardiert werden, müssen Sie mit wirklich relevanten Inhalten den Lärm unterdrücken. Mit maschinellem Lernen können Sie:

• Personalisieren Sie Ihre Marketingbotschaften in großem Maßstab
• Machen Sie den Datenerfassungsprozess effizienter
• Experimentieren Sie mit Ihrer Botschaft, um Conversions zu steigern

Marketingteams müssen jedoch nicht um ihren Arbeitsplatz fürchten. Maschinen sind noch nicht in der Lage, kreative Intelligenz oder Bewusstsein zu zeigen. So können intelligente Vermarkter KI mit menschlichem Input kombinieren, um ein personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten.

Hoffentlich hat dieser Leitfaden eine klare Antwort auf die Frage „Was ist personalisiertes Marketing?“ gegeben. und Sie fühlen sich jetzt sicher, personalisiertes Marketing zu nutzen, um Ihr Geschäft zu optimieren.