Wenn Sie Klaviyo für Ihre E-Mail-Strategie evaluieren, werden Sie wahrscheinlich viel über „1:1-personalisierte Versandzeitpunkte“ und „Personalisierung in großem Maßstab“ hören.
Das klingt vielversprechend. Es suggeriert wirklich individuelles Marketing – E-Mails, die auf das Verhalten, die Interessen und die Kaufabsicht jedes einzelnen Kunden zugeschnitten sind. Doch es gibt einen wichtigen Unterschied, den Sie kennen sollten. Klaviyo ist besonders stark bei regelbasierter Personalisierung, etwa bei Warenkorbabbruch-Kampagnen und verhaltensbasierten Trigger-E-Mails.
Was jedoch fehlt, ist echte prädiktive Intelligenz: die Fähigkeit, das nächstbeste Angebot für jeden Kunden vorherzusagen, noch bevor dieser selbst weiß, dass er es möchte. Und wenn Sie Ihren Umsatz durch relevantere Inhalte steigern möchten, ist dieser Unterschied entscheidend.
Verhaltensbasierte Trigger vs. prädiktive Personalisierung
„1:1-Personalisierung“ kann Verschiedenes bedeuten. In einem Fall erhält jeder Kunde eine E-Mail zu dem Zeitpunkt, an dem er sich am wahrscheinlichsten damit beschäftigt. In einem anderen Fall wird der Inhalt der E-Mail angepasst, um die Produkte, das Verhalten oder die Vorlieben dieser Person widerzuspiegeln.
Klaviyo ist stark bei der Optimierung von Versandzeitpunkten. Verhaltensbasierte Personalisierung (das, was Klaviyo bietet) basiert auf regelbasierten Triggern wie „Warenkorbabbruch“ oder „dieses Produkt angesehen“. Eine Nachricht zum richtigen Zeitpunkt kann sich trotzdem allgemein anfühlen, wenn alle Empfänger dieselben Produkte und Angebote sehen. Eine wirkungsvollere Personalisierung passt den Inhalt selbst an.
Die Personalisierung von Klaviyo hat sechs wesentliche Einschränkungen, die verhindern, dass wirklich dynamische Empfehlungen auf individueller Ebene ausgespielt werden.
6 Schwächen der Personalisierung in Klaviyo
Veraltete Empfehlungen auf Basis früherer Käufe
Die Funktion „Nächstbestes Produkt“ in Klaviyo orientiert sich am letzten Kauf eines Kunden. Diese Information veraltet jedoch sehr schnell.
Bei Nachbestellungen oder aufeinanderfolgenden Kaufmustern kann das funktionieren. Es besteht jedoch das Risiko, Produkte auf Grundlage längst zurückliegender Käufe zu empfehlen – zum Beispiel jemandem Monate später weitere Hosen vorzuschlagen, obwohl die Person einmal welche gekauft hat. Dieser Ansatz berücksichtigt weder Veränderungen der Kaufabsicht noch sich wandelnde Interessen im Laufe der Zeit.
„Kürzlich“ heißt nicht wirklich kürzlich
Bei Klaviyos Empfehlungen für „kürzlich angesehene“ Produkte werden sowohl die Aktualität als auch die Häufigkeit berücksichtigt. Dadurch können ältere, oft angesehene Artikel höher eingestuft werden als ein Produkt, das erst kürzlich einmal angesehen wurde.
Das bedeutet, dass ein Produkt, das jemand vor Wochen wiederholt angesehen hat, vor einem Artikel erscheinen kann, den die Person gerade erst angesehen hat. Außerdem sind die Rückblickzeiträume fest auf 90 Tage eingestellt – eine starre Vorgabe, die sich nicht an individuelle Einkaufsgewohnheiten anpasst.
Kollaboratives Filtern erfasst keine individuellen Kaufabsichten
Empfehlungen auf Grundlage von „Produkten, die einem Kunden ebenfalls gefallen könnten“ verwenden kollaboratives Filtern. Die Modelle werden jedoch nur mit Daten registrierter Nutzer trainiert – einem Bruchteil des gesamten Website-Traffics.
Das führt zu einer erheblichen Verzerrung: Die erkannten Muster spiegeln nur die 3-5 % der Besucher wider, die ein Konto erstellt haben, nicht aber die gesamte Gruppe aus Stöbernden, unverbindlich Interessierten und anonymen Besuchern. Dieser verzerrte Trainingsdatensatz beeinflusst, welches Kundenverhalten das Modell als „ähnlich“ einstuft.
Langsames Training
Aufgrund dieser Verzerrung beim Training sind deutlich mehr Daten und Zeit nötig, um sie auszugleichen. Kollaborative Filtermodelle, die mit unvollständigen Nutzerdaten trainiert werden, benötigen ungefähr 20-mal länger, um aussagekräftige Muster zu erkennen, als Modelle, die mit dem gesamten Traffic-Spektrum trainiert werden.
Das System muss mehr leisten, um aus einem verzerrten, zu kleinen Datensatz Signale herauszufiltern. Gleichzeitig spiegeln die Empfehlungen weiterhin nicht die neuesten Interessen einer Person wider: Sie stützen sich auf historische Ähnlichkeiten bei Käufen innerhalb einer verzerrten Nutzergruppe, statt die aktuelle Kaufabsicht oder das Surfverhalten in Echtzeit zu erfassen.
Allgemeine Standardempfehlungen für neue Kunden oder Kunden mit wenig Aktivität
Kunden mit begrenzter Kaufhistorie erhalten stattdessen gemeinsame, nicht personalisierte Standardempfehlungen. Das bedeutet, dass mehrere Kunden mit wenigen gespeicherten Aktivitäten dieselben allgemeinen Empfehlungen bekommen – und damit der Zweck der Personalisierung verfehlt wird.
Funktioniert nur mit registrierten Nutzern
Die Personalisierungsengine von Klaviyo funktioniert nur in E-Mails – sie erstreckt sich nicht auf Ihre Website. Das ist eine entscheidende Lücke, denn 95-97 % Ihres Website-Traffics bleiben beim Stöbern anonym und abgemeldet. Sie sehen daher allgemeine, nicht personalisierte Inhalte: standardmäßig angezeigte Bestseller in Kategorien, übliche Produktempfehlungen und Vorlagenlayouts.
Nur die 3-5 % der Besucher, die während ihrer Sitzung angemeldet bleiben, erleben überhaupt eine Personalisierung auf der Website. Alle anderen – also die große Mehrheit Ihrer potenziellen Kunden – erleben einen einheitlichen Onlineshop, der Empfehlungen, Angebote oder Inhalte nicht an ihr individuelles Verhalten oder ihre Kaufabsicht anpasst.
Fazit
Klaviyos Stärke liegt in der regelbasierten, triggergesteuerten Personalisierung – etwa bei Warenkorbabbrüchen, Follow-ups nach dem Kauf und verhaltensbasierten Segmenten. Echte 1:1-Personalisierung in großem Maßstab erfordert jedoch prädiktive Modelle: Systeme, die vorhersehen, was jeder Kunde als Nächstes braucht, statt nur auf bereits erfolgte Aktionen zu reagieren.
Diesen Unterschied sollten Marken im Blick behalten, wenn sie über Segmente hinaus zu stärker individualisiertem Marketing übergehen. Unsere Empfehlung:
– Verwenden Sie für die Personalisierung auf der Website ausschließlich Empfehlungsmaschinen, die 100 % Ihres Traffics abdecken, nicht nur 3-5 %
– Ergänzen Sie die E-Mail-Personalisierung um eine weitere, autonome Personalisierungsebene von Quarticon: Living Emails, die nahtlos und ohne Integration mit Klaviyo zusammenarbeiten.
