Personalisierung wird häufig als Qualitätsfrage diskutiert: Verwenden Marken die richtigen Daten? Sind Empfehlungen relevant? Sind Erlebnisse hilfreich statt aufdringlich? Doch es gibt eine weitere Frage, die ebenso wichtig ist: Für wie viele Kundinnen und Kunden kann eine Marke tatsächlich personalisieren?
Customer-Data-Plattformen sind leistungsstark, weil sie Informationen über bekannte Kundinnen und Kunden zusammenführen. Sie können Kaufhistorie, Surfverhalten, Loyalitätsaktivitäten, E-Mail-Interaktionen, demografische Merkmale und abgeleitete Interessen miteinander verknüpfen, um ein umfassenderes Kundenprofil zu erstellen. Die Einschränkung besteht darin, dass diese Daten in der Regel identifizierbaren Kundinnen und Kunden zugeordnet sind – Personen, die sich registriert, angemeldet, ein Abonnement abgeschlossen oder der Marke anderweitig eine dauerhafte Identität gegeben haben.
In vielen Unternehmen macht das nur einen kleinen Teil des gesamten Traffics aus, manchmal etwa 5 %. Die übrigen Besucherinnen und Besucher sind anonym oder nur teilweise identifiziert. Sie können dennoch stark engagiert sein, Produkte aktiv vergleichen und kurz vor einem Kauf stehen, profitieren aber nicht von der gesamten Tiefe eines CDP-basierten Erlebnisses.
Deshalb geht es bei der Zukunft der Personalisierung nicht darum, sich zwischen Relevanz und Reichweite zu entscheiden. Es geht darum, Relevanz im großen Maßstab zu schaffen.
Personalisierung sollte über bekannte Kundinnen und Kunden hinausreichen
Aktuelle Verbraucherforschung aus Amperity’s 2026 Consumer Priorities Report zeigt, dass Personalisierung für Verbraucherinnen und Verbraucher wichtig ist. Der Bericht ergab, dass 93,6 % der Erwachsenen in den USA personalisierte Erlebnisse bei der Wahl einer Marke als zumindest einigermaßen wichtig erachten. Gleichzeitig sind Verbraucherinnen und Verbraucher vorsichtig, wenn Personalisierung übertrieben oder invasiv wirkt. Mehr als die Hälfte schätzt Marken, die sich an ihre Präferenzen erinnern, während viele von Erlebnissen abgeschreckt werden, die sich „unheimlich“ anfühlen.
Das eröffnet eine wichtige Chance. Marken müssen Personalisierung relevanter gestalten, sie aber auch über die vergleichsweise kleine Zielgruppe hinaus ausweiten, die in ihren Kundendatenbanken vertreten ist.
Eine CDP kann einer Marke helfen, bekannte Kundinnen und Kunden zu verstehen. Eine Empfehlungs-Engine kann einer Marke helfen, auf nahezu alle zu reagieren.
Anonyme Besucherinnen und Besucher können Empfehlungen erhalten, die auf ihrem Verhalten in der aktuellen Sitzung basieren: auf den Produkten, die sie ansehen, den Kategorien, die sie erkunden, den Suchbegriffen, die sie verwenden, oder den Artikeln, die sie in einen Warenkorb legen. Das System kann auch aggregierte Verhaltensmuster nutzen, etwa welche Produkte andere Besucherinnen und Besucher in ähnlichen Situationen angesehen oder gekauft haben.
Eine Anmeldung ist nicht erforderlich. Ein vollständiges Kundenprofil ist nicht notwendig. Das Erlebnis wird relevanter, weil es auf die aktuelle Absicht reagiert.
Der Wert unmittelbarer Verhaltenssignale
Das aktuelle Verhalten einer Kundin oder eines Kunden ist oft nützlicher als eine umfangreiche Sammlung historischer Daten.
Wer sich Laufschuhe ansieht, benötigt möglicherweise keine Empfehlung, die auf der gesamten Kundenhistorie basiert. Die wertvollsten Signale könnten einfach die Art des Schuhs sein, für die sich die Person interessiert, die Preisspanne, die sie in Betracht zieht, oder die Produkte, die andere Käuferinnen und Käufer daneben verglichen haben.
Diese Art von Empfehlung ist sowohl skalierbar als auch verständlich. „Kundinnen und Kunden, die dieses Produkt angesehen haben, haben sich auch diese Produkte angesehen“ bietet den Besucherinnen und Besuchern einen hilfreichen nächsten Schritt, ohne den Eindruck zu erwecken, dass die Marke ein detailliertes Profil über sie erstellt hat.
Dieser Unterschied ist wichtig. Das Ziel besteht nicht darin, den Umfang der Personalisierung zu verringern. Es geht darum, mehr Menschen Personalisierung zugänglich zu machen und gleichzeitig die Logik relevant für die jeweilige Interaktion zu halten.
CDP und Empfehlungs-Engine erfüllen unterschiedliche Aufgaben
CDP und Empfehlungs-Engine sollten nicht als konkurrierende Technologien betrachtet werden. Sie lösen unterschiedliche Teile der Herausforderung bei der Personalisierung.
Die CDP liefert Kundenwissen für bekannte Nutzerinnen und Nutzer. Sie kann dabei helfen, Präferenzen, Berechtigungen, Ausschlüsse, Kaufhistorie und Kommunikationsregeln festzulegen.
Die Empfehlungs-Engine verwandelt verfügbare Signale in ein zeitnahes Erlebnis. Sie kann CDP-Daten nutzen, wenn diese verfügbar sind, aber auch mit anonymem und sitzungsbasiertem Verhalten arbeiten, wenn dies nicht der Fall ist.
Diese Kombination ermöglicht es Marken, über die gesamte Kundenbasis hinweg zu personalisieren:
- Bekannte Kundinnen und Kunden können Empfehlungen erhalten, die auf Präferenzen und ihrer Kaufhistorie basieren.
- Wiederkehrende, aber nicht identifizierte Besucherinnen und Besucher können Empfehlungen erhalten, die auf ihrer jüngsten Aktivität basieren.
- Anonyme Besucherinnen und Besucher können relevante Vorschläge erhalten, die auf ihrem aktuellen Verhalten und aggregierten Mustern basieren.
- Jede Zielgruppe kann von einem einheitlichen Maß an Relevanz und Zurückhaltung profitieren.
Das Ergebnis ist nicht weniger Personalisierung. Es ist umfassendere Personalisierung.
Relevanz im großen Maßstab
Die effektivste Personalisierungsstrategie ist nicht diejenige, die anspruchsvolle Erlebnisse dem kleinen Prozentsatz der Kundinnen und Kunden vorbehält, die eine Marke identifizieren kann. Es ist eine Strategie, die für jede Besucherin und jeden Besucher das stärkste verfügbare Signal nutzt.
Bei bekannten Kundinnen und Kunden kann dieses Signal langfristige Präferenzen und die Kaufhistorie umfassen. Bei anonymen Besucherinnen und Besuchern kann es sich um ihre aktuelle Sitzung handeln. Keine der beiden Vorgehensweisen ist grundsätzlich besser. Die richtige Wahl hängt von der Qualität, Aktualität und Nützlichkeit der verfügbaren Daten ab.
Empfehlungs-Engines machen es möglich, diesen Ansatz auf eine deutlich größere Zielgruppe auszuweiten. Sie helfen Marken dabei, von identitätsbasierter zu verhaltensbasierter Personalisierung überzugehen–ohne darauf zu warten, dass sich Kundinnen und Kunden registrieren oder anmelden.
Das ist die umfassendere Chance der Personalisierung von heute. Marken müssen sich nicht zwischen der Tiefe einer CDP und der Reichweite anonymer Erlebnisse entscheiden. Sie können beides nutzen: die CDP, um Interaktionen mit bekannten Kundinnen und Kunden anzureichern, und Empfehlungs-Engines, um allen anderen Relevanz zu bieten.
Personalisierung im großen Maßstab bedeutet nicht, alles über jede Kundin und jeden Kunden zu wissen. Es bedeutet, jede Interaktion mit den in diesem Moment verfügbaren Informationen nützlicher zu machen.
Sie suchen eine Personalisierungs-Engine für Ihren Shop? Sehen Sie sie sich an: Produkt-Empfehlungs-Engine oder vereinbaren Sie einfach eine Demo.
Vielleicht interessieren Sie sich auch für:
– Effizienz von CDPs
– CDP/MA – Timing-Paradoxon
