7 Säulen für die Omnichannel-Personalisierung

Omnichannel und Personalisierung werden für Marken immer wichtiger, bringen aber gleichzeitig eine zentrale Frage mit sich: Wie lässt sich erkennen, welche Informationen nützlich sind, um die Kundenloyalität zu stärken, die sich wiederum auf Wachstum und Umsatz auswirkt?

Die Vorteile sind klar: Zwei Drittel der Verbraucher kaufen bei einer Marke nicht nur häufiger ein, sondern bleiben der Marke auch treu, wenn sie regelmäßig mit personalisierten und relevanten Inhalten bespielt werden – das zeigt der Customer Loyalty Index 2023 der Customer Engagement Plattform SAP Emarsys. 

Um den Einstieg in die Omnichannel-Personalisierung zu vereinfachen, hat SAP Emarsys die sieben ausschlaggebenden Aspekte zusammengestellt:

1. Daten in großem Umfang integrieren 

Da integrierte Daten den Grundstein der Personalisierung bilden, dürfen die Kundendaten nicht isoliert sein, um eine optimale Ansprache zur richtigen Zeit und am richtigen Ort zu ermöglichen. Eine offene Datenstrategie ermöglicht die Erweiterbarkeit von Daten und erhöht infolgedessen den Wert von MarTech-Stacks. Die im Backend bereits vorhandenen Daten über existierende Kunden können Marken mit relationalen Daten zusammenführen und so die Ansprache für einzelne Personen gezielt personalisieren. 

2. Die Commerce Experiences verknüpfen

Kunden vergleichen Optionen, wechseln häufig von einem Kanal zum anderen, offline wie online, und benötigen daher eine Verknüpfung aller Touchpoints. Denn die Customer Journey ist längst nicht mehr linear. Der mobile Handel (Mcommerce) wächst stetig und ist auf 3,4 Billionen USD bis 2027 prognostiziert. Dank diverser Strategien – wie Geofencing, Mobile App und Mobile Wallet, als auch dem Erfassen von Kaufdaten – können Kunden identifiziert und Interaktionen über alle Kanäle hinweg nahtlos personalisiert werden. 

3. Kundenloyalität priorisieren 

Kunden und Loyalität – die zwei wichtigsten Bausteine für erfolgreiche Omnichannel-Anwendungen und Unternehmenswachstum sind auch heutzutage äußerst fragil. Laut dem Customer Loyalty Index 2023 sank weltweit der Prozentsatz der Verbraucher, die angaben, bestimmten Einzelhändlern „treu“ zu sein, von 76 Prozent (2022) auf 66 Prozent (2023). Von Segmentierung und Win-back-Kampagnen bis hin zu exklusiven Events und Angeboten – die Anwendung von Loyalitätsstrategien sind ein wichtiger Bestandteil dabei, Kundenloyalität zu erlangen und zu halten. Insbesondere Treueprogramme und Prämien können von Marken gut eingesetzt werden, um Loyalität zu fördern. 

4. Kontext, Relevanz und Uhrzeiten berücksichtigen

Zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Botschaft senden und Kunden da abholen, wo sie sind, ermöglicht eine optimale Kommunikation. Dabei kommt es vor allem auf die Präferenzen der jeweiligen Zielgruppe an: Welche Kanäle nutzen sie, wann sind sie online und welche Inhalte schätzen sie besonders? Personalisierte Rabatte, Incentives und Prämien sind einige konkrete Beispiele für eine Umsetzung. Wenn Botschaften relevant sind und Interaktionen in Echtzeit passieren, wird jeder neue Kanal auch zu einer neuen Einnahmequelle. 

5. Experiences kanalübergreifend personalisieren 

Experiences der jeweiligen Kanäle sollten nicht alle gleich sein, denn was bei einem Kanal gut funktioniert, passt bei dem nächsten vielleicht nicht. Trotzdem sollte jeder Kanal im Zusammenhang mit anderen Kanälen betrachtet werden. Außerdem müssen Marken in der Lage sein, zu erkennen, wenn die Kunden von Kanal zu Kanal wechseln. Nur die wenigsten Verbraucher können bestätigen, dass sie ein konsistentes Erlebnis über alle Kanäle hinweg erleben, obwohl es sich über 70 Prozent wünschen[2]. Eine personalisierte Omnichannel Journey fördert eine fließende, harmonisierte Customer Journey. 

6. 1:1-Personalisierung mit KI skalieren

Künstliche Intelligenz kann branchenübergreifend eingesetzt werden, natürlich auch im Marketing. Hier kann KI große Mengen an umfangreichen Daten sammeln und Marketer daraus personalisierte Marketingmaßnahmen ableiten. Auch KI-gestützte Segmentierung kann in diesem Falle unterstützen, da Kunden flexibel unterwegs und schwierig manuell zu verfolgen sind. Dazu vereinfacht sie die Einordnung in Zielgruppensegmente. Auch mögliche Abwanderungen von Kunden können durch KI und Machine Learning beobachtet, analysiert und verhindert werden. 

7. Ergebnisse messen und Prognosen erstellen

KI kann ebenfalls helfen, um das Kundenverhalten vorherzusagen. Grundlage dafür ist es für Marken, die Ergebnisse und Entwicklungen ihrer Marketingmaßnahmen genau zu messen. Werden diese Daten in einem Dashboard zusammengeführt, lassen sich Trends erkennen, Verbesserungen erzielen und fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen. 

„Marken müssen sich mehr denn je von anderen Anbietern abgrenzen, Omnichannel-Personalisierung ist hier ein entscheidender Baustein“, so Philip Nowak, Managing Director bei SAP Emarsys. „Kunden werden anspruchsvoller und überlegen genau, welchen Marken und Händlern gegenüber sie loyal bleiben. Dazu geschieht die Customer Journey über eine Vielzahl unterschiedlicher Touchpoints. Einzelhändler und Marken müssen moderne Tools wie Customer Engagement Plattformen, Customer Data Plattformen (CDPs) und KI nutzen, um die Einkaufsgewohnheiten der Kunden zu verstehen und das Einkaufserlebnis so individuell, passgenau und wertvoll wie möglich zu gestalten.“

(pd/ Emarsys)