Die Frage sollte eigentlich lauten: „Wie funktioniert Marketing-Automatisierung im E-Commerce nicht?“ Sie kann aus mehreren Gründen scheitern: Sie wird zum falschen Zeitpunkt, am falschen Ort und mit dem falschen Produkt ausgelöst. Könnte es noch schlimmer kommen? Wir erklären anschaulich, was in Ihrem Shop passiert, wenn Sie nur Marketing-Automatisierung oder eine CDP einsetzen.
Vor Kurzem haben wir das Thema Empfehlungen in einem Shop in mehreren Szenarien besprochen: native Empfehlungen einer E-Commerce-Plattform, Empfehlungen in der Marketing-Automatisierung und CDP sowie Empfehlungen einer KI-Empfehlungs-Engine. Den Artikel finden Sie hier: Empfehlungen versus Empfehlungen. Einfach und anschaulich erklärt. Nun vertiefen wir dieses Thema–im Bereich von nur zwei Arten von Tools: CDP und MA.
Beginnen wir also am selben Ort–in einem gewöhnlichen Bekleidungsgeschäft in der Gewöhnlichen Straße. Wir wissen, dass T-Shirts zum Preis von 10 Zloty sich am besten verkaufen. Weiße, gelbe und grüne. Eine neue Kundin betritt das Geschäft. Sie sieht sich ein rotes Kleid zum Preis von 300 Zloty an. Eine Verkäuferin (das Marketing-Automatisierungs-/CDP-System) tritt hinzu, um sie im Geschäft zu beraten.
In 95 % der Fälle – das System erkennt die Kundin nicht
Also betritt eine neue Kundin das Geschäft. Die Verkäuferin erkennt sie nicht, weil sie entweder tatsächlich neu ist oder ein schlechtes Gedächtnis hat bzw. schlecht darin ist, Gesichter zu erkennen (gelöschte Cookies, Werbeblocker, Inkognito-Modus). Die Kundin sieht sich ein rotes Kleid zum Preis von 300 Zloty an.
Die Verkäuferin geht auf sie zu und sagt: „Sie wären besser beraten, dieses T-Shirt zu kaufen. Es kostet nur 10 Zloty.“
Durchgefallen! Eine solche Verkäuferin würde in diesem Geschäft wohl nicht lange arbeiten, oder? Und in einem großen Teil des E-Commerce wird tatsächlich eine genau solche Verkäuferin (Marketing-Automatisierung) eingesetzt!
Genau so funktionieren „Empfehlungs-Widgets“ in der Marketing-Automatisierung für 95 % Ihrer Kunden. Das System empfiehlt, was sich am besten verkauft–unabhängig davon, was der Kunde gerade tut.
Es beobachtet den Kunden nicht und passt sich nicht in Echtzeit an seine Bedürfnisse an.
95 % Ihrer Kunden werden beim Einkaufen unterbrochen
Um das Drama dieser Situation besser zu veranschaulichen, müssen wir die Verkäuferin ersetzen, denn es ist unmöglich, sich eine Verkäuferin vorzustellen, die solche Empfehlungen ausspricht.
Wir müssen also eine noch „zufälligere“ Person hinzuholen–einen Techniker, der elektrische Anlagen installiert.
Die Kundin sieht sich ein rotes Kleid zum Preis von 300 Zloty an. Der Techniker geht auf sie zu und sagt: „Ich sitze schon seit heute Morgen hier, und viele Leute nehmen diese weißen T-Shirts. Sie wären besser beraten, eines dieser T-Shirts zu kaufen.“
Durchgefallen! Bestenfalls würde ein solcher Techniker von den Besitzern zurechtgewiesen werden: „Mischen Sie sich nicht ein!“ Für 95 % Ihrer Kunden tut dieser Mann jedoch genau das–er mischt sich ein und gibt ihnen Ratschläge!
5 % der Kunden – sie wurden erkannt
5 % der Kunden werden erkannt. Sie haben es nicht geschafft, ihre Cookies zu löschen, oder haben unwissentlich auf eine an sie gesendete E-Mail geklickt. Was passiert dann?
Beginnen wir also noch einmal–eine erkannte Kundin betritt das Geschäft. Das ist Barbara (wir erinnern uns: Marian ist losgegangen, um einen neuen Fernseher zu kaufen).
Die Verkäuferin ruft von der Tür aus: „Guten Morgen, Frau Basia!“
Hier geschieht die Magie der Marketing-Automatisierungssysteme. Das System hat die Kundin erkannt.
Frau Basia sieht sich das rote Kleid zum Preis von 300 Zloty an. Die Verkäuferin, wie bereits erwähnt–ein cleveres Wesen–erinnert sich daran, dass Frau Basia vor einem Monat eine Hose gekauft hat, und schlägt daher vor: „Frau Basia, wir haben gerade tolle Hosen im Angebot.“
Durchgefallen! Die Verkäuferin (Marketing-Automatisierung) stützt sich auf historische Daten. Das System reagiert darauf, was die Kundin zuvor gekauft hat, nicht darauf, was sie jetzt tut. Das Einzige, was sich geändert hat: Statt eines weißen T-Shirts haben wir jetzt personalisierte blaue Jeans.
Also frage ich mich, wann die Verkäuferin (Marketing-Automatisierung) erkennt, was gerade passiert, und reagiert?
Der Checkout – passiert es hier endlich?
Es könnte den Anschein haben, dass der Checkout endlich ein Ort ist, an dem sich das System anpassen kann.
Aber nein! Die Verkäuferin (Marketing-Automatisierung) arbeitet weiterhin mit historischen Daten. Frau Basia befindet sich im Segment „vor 30 Tagen eine Hose gekauft“, also folgt die Verkäuferin ihr mit Hosen.
Das Segment lässt sich nicht so einfach ändern. Es kann angepasst werden. Also schulen die Besitzer die Verkäuferin: Wenn Menschen hereinkommen, die eine Hose gekauft haben, bietet ihnen keine Hose an–bietet ihnen stattdessen einen Gürtel an. Also folgt die Verkäuferin der Kundin mit einem Gürtel durch das Geschäft.
Ist das besser? Wahrscheinlich nicht.
Was passiert nach dem Kauf?
Leider hat die Verkäuferin (Marketing-Automatisierung) auch nach dem Kauf nur sehr wenige Informationen erhalten. Sie tut, was man ihr gesagt hat, und trifft keine eigenständigen Entscheidungen.
Erst am Morgen, nach der Analyse der Daten, passen die Besitzer die Segmente an und geben der Verkäuferin neue Anweisungen–Frau Basia befindet sich nicht mehr im Segment „eine Hose gekauft“. Ab heute befindet sich Frau Basia im Segment „ein Kleid gekauft“.
Aber heute, nachdem sie den Checkout verlassen hat, befindet sich Frau Basia aus Sicht der Verkäuferin immer noch im Segment „eine Hose gekauft“. Also läuft die Verkäuferin ihr mit Hosen hinterher.
Warum? Niemand kennt die Antwort auf diese Frage.
Das Verlassen des Checkouts ist jedoch der Moment, in dem die Marketing-Automatisierung neue Daten erhält und beginnt, sie zu nutzen. Wie Hyänen stürzt sie sich auf Kunden, die bereits etwas gekauft haben, und ermutigt sie zu einem weiteren Kauf. WIEDER DURCHGEFALLEN!
Wo beginnt die Magie? Eigentlich nirgendwo
Ja, eigentlich nirgendwo. Doch CDP und Marketing-Automatisierung behaupten, Kunden über eine Omnichannel-Kommunikation erreichen zu können. Außerhalb des Geschäfts, an einem Ort der Unterhaltung. Doch genau hier beginnt der eigentliche Niedergang–nicht die Magie.
Am nächsten Tag geht Frau Basia ins Kino (YT). Die Verkäuferin erhielt am Morgen neue Anweisungen zum neuen Segment „ein Kleid gekauft“.
Seit dem Morgen läuft sie Frau Basia mit einem Kleid durch die Stadt hinterher. „Frau Basia, was für ein schönes gelbes Kleid. Vielleicht könnten Sie es auch kaufen.“
Noch einmal: Warum? Niemand weiß es. Falscher Zeitpunkt, ein sehr falscher Zeitpunkt …
Hier haben wir stark vereinfacht–nicht die Verkäuferin läuft durch die Stadt, sondern ein anderes Retargeting-System. Das MA-System tut lediglich so, als wäre es daran beteiligt. Die Verkäuferin müsste also durch eine andere Verkäuferin ersetzt werden. Mehr dazu jedoch im nächsten Teil.
Marketing-Automatisierung / CDP–was ist schiefgelaufen?
Kurz gesagt: Was ist nach der Einführung von Marketing-Automatisierung und CDP im E-Commerce schiefgelaufen?
– Im Geschäft kümmert sie sich nicht wirklich um Kunden, sondern nur um diejenigen, die sie erkennt
– Wenn sie sie erkennt (5 % der Kunden), arbeitet sie mit historischen Daten, die derzeit keinen Sinn ergeben
– Sie beginnt, den Kunden nach der Transaktion anzusprechen, wenn es im Grunde bereits zu spät ist
– Das Retargeting erkannter Kunden ergibt keinen Sinn–es ist bereits zu spät
Warum also glauben alle, dass es funktioniert und Ergebnisse liefert? Alles dreht sich um Statistik, aber mehr dazu im nächsten Teil.
Was ist die Alternative?
Die meisten E-Commerce-Unternehmen verlassen sich auf Systeme, die sich bestenfalls aktualisieren, wenn sich der Kunde zuletzt angemeldet hat. Es ist, als würde unsere Verkäuferin Hosen empfehlen, anstatt zu beobachten, was gerade passiert.
KI-Engines für Produktempfehlungen funktionieren anders: Sie passen sich sofort an, lernen aus jeder Interaktion und funktionieren für alle Kunden, unabhängig davon, ob sie neu sind oder wiederkommen.
Der Unterschied besteht zwischen:
- Einem System, das ruft: „Kaufen Sie, was alle anderen kaufen!“
- Einem System, das zuhört: „Ich sehe, dass Ihnen dieses Kleid gefällt, und ich kenne ein ähnliches, das Ihnen noch besser gefallen wird.“
Sie sehen den Unterschied, oder? Es geht nicht nur darum, ob die Dinge einfach deshalb besser werden, weil sie besser werden. Es geht auch darum, wie man sofort aufhören kann, Schaden anzurichten. Denn das erste und zweite Szenario beeinträchtigen das Kundenerlebnis.
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Wer das Thema weniger anschaulich erkunden möchte, findet weitere Informationen auf unserer Website: Engine für Produktempfehlungen
