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Heiss ging es her! fireside.chat mit Contentserv, Brillux & Laudert.

Diesmal loderte unser Lagerfeuer in Düsssledorf. In exklusivem Ambiente, begleitet von besten Drinks und Catering, wurden die Pros und Cons einer personalisierten Customer Journey, deren Anforderungrn an Content und die Rolle von KI gegrillt. Es diskutierten Ulrich Wismann (Leitung IT Data Management Brillux), Egon Wilcsek (SVP, Sales Europe Contentserv), Hendrik Bielefeld (Consultant Laudert), Carsten Robitzki (Managing Partner forbeyond).

Personalisierung & Individualisierung der Customer Journey – Chancen, Grenzen, Perspektiven.

  • Was ist Personalisierung & Individualisierung (P&I)? Was nicht?
  • Welche typischen Usecases gibt es für P&I? Welchen Kundennutzen haben sie?
  • Welche prominenten Beispiele gibt es für erfolgreiche Personalisierung & Individualisierung?
  • Welche Granularität ist (noch) sinnvoll? Ziel- oder Stilgruppen, Kundensegmente, Personas, 1:1?
  • Was sind die typischen Herausforderungen bei P&I und wie meistert man sie?
  • Wie werden Produkt- und Kundendaten gematched? Wie erfolgt die Steuerung? Mit welchen Systeme &  Prozessen?
  • Welche Rolle spielt P&I bei einer Systemauswahl (bspw. PIM/PXM)?
  • Wo liegen heute die Grenzen einer Personalisierung & Individualisierung?
  • Welche (zusätzlichen) Möglichkeiten kann KI erschließen?

Eine (ganz) kurze Summary.

Was ist Personalisierung & Individualisierung (P&I)? Was nicht?

Personalisierung bezieht sich auf die Anpassung von Produkten, Dienstleistungen oder Erfahrungen an die Bedürfnisse und Vorlieben einzelner Personen oder Personengruppen. Individualisierung geht einen Schritt weiter und beinhaltet die Schaffung einzigartiger Produkte oder Dienstleistungen für einzelne Kunden. Im Wesentlichen geht es darum, Angebote besser auf die spezifischen Anforderungen und Präferenzen der Zielgruppe abzustimmen.

Was nicht enthalten ist, sind Massenansprachen ohne Rücksicht auf individuelle Unterschiede. Einfache Segmentierung nach groben Kriterien kann zwar eine Form der Personalisierung sein, ist jedoch nicht so präzise wie personalisierte oder individualisierte Ansätze.

Typische Usecases und Kundennutzen:

  • E-Commerce: Empfehlungssysteme, personalisierte Produktvorschläge, personalisierte Rabatte.
  • Marketing: Zielgruppenspezifische Werbung, personalisierte E-Mails, individualisierte Kampagnen.
  • Streaming-Dienste: Empfehlungen basierend auf Sehgewohnheiten, personalisierte Playlists.
  • Bildung: Personalisierte Lernpfade, individualisierte Lehrmaterialien.
  • Gesundheitswesen: Personalisierte Medikationspläne, individualisierte Therapieansätze.

Der Kundennutzen liegt in einer verbesserten Nutzererfahrung, Zeitersparnis, relevanteren Angeboten und letztendlich in einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung.

Prominente Beispiele:

  • Amazon: Personalisierte Produktempfehlungen.
  • Netflix: Personalisierte Film- und Serienempfehlungen.
  • Spotify: Personalisierte Playlists und Empfehlungen.

Granularität:

Die Granularität hängt vom Kontext ab. In einigen Fällen, wie z.B. E-Commerce, kann eine 1:1-Personalisierung sinnvoll sein. In anderen Bereichen reicht möglicherweise die Segmentierung nach Kundengruppen oder Personas aus. Es hängt von der Natur des Geschäfts und den spezifischen Zielen ab.

Herausforderungen und Lösungen:

  • Datenschutz: Klare Kommunikation und transparente Datenschutzrichtlinien.
  • Datenqualität: Regelmäßige Überprüfung und Pflege der Daten.
  • Algorithmenverständnis: Klare Erklärungen der Personalisierungsalgorithmen.
  • Fehlende Daten: Integration verschiedener Datenquellen.

Matching und Steuerung:

  • Matching: Durch Algorithmen, die Kundenprofile mit Produktmerkmalen abgleichen.
  • Steuerung: Durch Regelwerke und Algorithmen, die das Nutzerverhalten analysieren und entsprechende Anpassungen vornehmen.

Rolle bei Systemauswahl (z.B. PIM/PXM):

Personalisierung erfordert oft eine integrierte Datenverwaltung. Systeme wie Product Information Management (PIM) oder Product Experience Management (PXM) können eine zentrale Rolle spielen, um konsistente und qualitativ hochwertige Produktinformationen zu verwalten.

Grenzen der Personalisierung & Individualisierung:

  • Datenschutz: Grenzen werden durch Datenschutzgesetze und ethische Überlegungen gesetzt.
  • Komplexität: 1:1-Personalisierung ist nicht immer sinnvoll oder machbar, besonders in großen Unternehmen.
  • Kosten: Die Implementierung und Wartung personalisierter Systeme kann teuer sein.

Möglichkeiten durch KI:

  • Bessere Vorhersagen: KI kann genaue Vorhersagen über das zukünftige Verhalten von Kunden treffen.
  • Automatisierte Anpassungen: KI kann automatisch auf Veränderungen im Verhalten reagieren und Anpassungen vornehmen.
  • Kontextverständnis: KI kann den Kontext von Kundeninteraktionen besser verstehen und personalisierte Empfehlungen basierend darauf machen.

 

 

 

 

 

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