Personalisierung mit Google Optimize (Teil 3): Ein Use Case aus der Praxis

Beitrag aus Ausgabe 78 / Juni 2019
Analytics

Michaela Linhart ist Senior Digital Analytics Consultant bei e-dialog und leidenschaftliche Bloggerin, mit dem Ziel, Daten den Menschen näher zu bringen. Ihr Vorsatz: Operative und strategische Entscheidungen durch Daten.

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Personalisierung ist heute wichtiger denn je. In den letzten beiden Ausgaben wurde dies bereits  dargelegt und Google Optimize als Personalisierungs-Tool vorgestellt. Der letzte Teil dieser Serie zeigt, wie mit Personalisierung (durch-)gestartet werden kann: am Beispiel eines Onlineshops.

Ebenfalls erschienen:

Personalisierung mit Google Optimize (Teil 1): Warum Personalisierung das neue Marketing „Must-have“ ist
suchradar 76 (Februar 2019)

Personalisierung mit Google Optimize (Teil 2): Das Setup
suchradar 77 (April 2019)

Der Dreh- und Angelpunkt in der Personalisierung ist die Identifizierung und Definition der Besuchersegmente. Je besser man die Zielgruppe kennt, desto leichter kann man diese ansprechen.

So gibt es grundsätzlich drei große und ganz wesentliche Besuchergruppen:

  • Kalt: Besucher, die das Produkt oder die Marke noch nicht kennen
  • Warm: Besucher, die das Produkt oder die Marke kennen, aber noch nicht gekauft haben
  • Heiß: Käufer bzw. Kunden

Aus letzterer Gruppe lässt sich die Conversion Rate mit geringstem Aufwand besonders stark steigern, denn Käufer kennen das Produkt schon. Sie haben sich bereits aktiv dazu entschlossen zu kaufen. Sie wurden also bereits überzeugt. Jetzt gilt es, sie zu halten und zu weiteren Käufen zu motivieren.

Deswegen empfiehlt es sich, ein Personalisierungs-Projekt mit „heißen“ Besuchern zu starten.

Kundensegment: Käufer in Kaufgruppen einteilen

Die „heißen“ Besucher können des Weiteren in mehrere Käufergruppen eingeteilt werden. Je nachdem, wie granular man diese ansprechen möchte, bspw. in:

  • Erstkäufer bzw. 1x-Käufer
  • Bronze-Kunden
  • Silber-Kunden
  • Gold-Kunden und
  • Platin-Kunden (VIPs)

Alle diese Käufergruppen sind extrem unterschiedlich und sollten deshalb auch unterschiedlich behandelt werden: Erstkäufer sind noch nicht so überzeugt wie treue Kunden, haben aber großes Potenzial, zu solchen zu werden. Sie benötigen jetzt besonders viel Aufmerksamkeit. Werden sie allerdings nach Zeitpunkt x nicht zu Bronze-Kunden, sollten diese nicht weiter bespielt werden. Das kostet nur unnötig Geld und bringt leider auch nichts. Sie sind einfach nicht mehr interessiert.

Auch treue Kunden brauchen eine besondere Betreuung, aber anders: Sie sind Stammkunden und möchten auch als solche behandelt werden. In hochpreisigen Ladengeschäften werden VIPs persönlich von den Verkäufern begrüßt und erhalten besonders zeitintensive Beratung. Das sollte auch online umgesetzt werden. Direkte Kommunikationsmöglichkeiten bieten sich über E-Mail, Chats, Facebook und Instagram etc. an. Teure Werbeanzeigen kann man sich hingegen meist sparen.

Ob bei der Personalisierung anfangs zwischen Bronze-, Silber-, Goldkunden und VIPs unterschieden wird, ist abhängig vom Produkt, dem Angebot und letztendlich auch den verfügbaren Ressourcen. Zu Beginn ist es am einfachsten, diese Gruppen zusammenzufassen. Mit mehr Erfahrung kann später granularer gearbeitet werden.

Kundensegment: Käufer in Affinitätskategorien einteilen

Um nun den verschiedenen Käufergruppen das jeweils perfekte Angebot auszuspielen, können die Besucher zusätzlich in Affinitätskategorien eingeteilt werden. So können Besucher entsprechend ihrem Interesse gezielt einer Produktkategorie zugeordnet werden.

Ein Beispiel: Ein Onlineshop, der Nahrungsergänzungsmittel für Frauen verkauft, kann seine Produkte in drei Produktgruppen einteilen:

  • Produkte zum Abnehmen
  • Sportnahrung
  • Produkte für gesunde Ernährung

In der Regel kaufen Kunden in nur einer oder maximal zwei Produktgruppen gleichzeitig, je nachdem ob sie abnehmen oder Muskeln aufbauen möchten. Sie verfolgen somit unterschiedliche Ziele. Jetzt liegt es am Unternehmen, den einzelnen Kunden auf seine Wunsch-Produkte aufmerksam zu machen (cross selling) sowie entsprechend seiner Ziele weiterzuentwickeln (up selling), damit er noch zufriedener ist und somit häufiger kauft.

Personalisierung „like a Pro“: Kundensegmente kombinieren

Besonders spannend wird es, wenn diese beiden Kundensegmente kombiniert werden: Wenn also die Käufergruppe und die Affinitätskategorie je Kunde ermittelt und auf Basis dessen personalisiert werden.

Aber wie teilt man Kunden nun in die passende Käufergruppe und Affinitätskategorie ein?

Dafür gibt es viele verschiedene Modelle. Bevor eines ausgewählt wird, sollte nachgeforscht werden, ob nicht bereits eines im Unternehmen eingesetzt wird, auf das zurückgegriffen werden kann.

Das RFM-Modell für Kundensegmente

Ein sehr bekanntes und erfolgreiches Modell ist das RFM-Modell, ein Scoringverfahren zur Berechnung der Kundenqualität. Das Tolle: Es ist einfach, effektiv und berücksichtigt die drei wichtigsten KPIs zum Kaufverhalten:

  • R = Recency
  • F = Frequency
  • M = Monetary

Recency, die Kauf-Aktualität

R steht für Recency und gibt an, wie lange der letzte Kauf zurückliegt. Je länger der Zeitraum, desto unwahrscheinlicher, dass der Kunde erneut kauft.

Frequency, die Kauf-Häufigkeit

F steht für Frequency und bestimmt, wie häufig ein Kunde kauft. Je häufiger gekauft wird, desto größer das Interesse. Abhängig vom Produkt empfiehlt es sich, ein Zeitfenster zu schaffen und die Käufe bspw. nur im letzten Jahr zu berücksichtigen. Das erhöht die Aussagekraft und bewertet die Kunden nach dem aktuellen Kaufverhalten.

Monetary, der Kauf-Umsatz

M steht für Monetary und gibt an, wie viel Geld ein Kunde in seinem Lebenszyklus umgesetzt hat. Auch dieser Wert sollte in einem bestimmten Zeitfenster betrachtet und je nach Branche entweder der Umsatz oder auch die Marge zur Berechnung herangezogen werden.

Die Berechnung des RFM-Scores

Für jeden Parameter werden nun Schwellenwerte  definiert und eine Bewertungszahl zwischen 1 und 5 vergeben, wobei 1 der niedrigste Wert ist. Eine eingehende Datenanalyse ist hier Voraussetzung.

Am Beispiel des Onlineshops für Nahrungsergänzungsmittel könnte die RFM-Score-Berechnung wie folgt aussehen: Nahrungsergänzungsmittel sind Konsumgüter. Um maximale Erfolge zu erzielen, müssen die Produkte regelmäßig eingenommen werden. Je nach Ziel und somit Häufigkeit der Einnahme sowie der verfügbaren Produktmenge müssen die Produkte bspw. monatlich nachgekauft werden. Für eine möglichst hohe Aussagekraft wird das Zeitfenster auf ein Jahr beschränkt.

Für die Kauf-Aktualität (Recency) bedeutet das: Lag der letzte Einkauf innerhalb der letzten 30 Tage, bekommt der Kunde 5 Punkte. Der Kauf ist aktuell. Hat der Kunde einen Monat ausgelassen und vor 31 oder bis zu 60 Tagen gekauft, erhält er nur noch 4 Punkte usw. Tabelle 1 stellt die Schwellenwertdefinition tabellarisch dar.

Die Schwellwerte der Kauf-Frequenz (Frequency) kann wie folgt definiert werden: 1 Punkt für Kunden, die nur ein einziges Mal im Jahr bestellen. 2 Punkte für Kunden, die zumindest zwei Mal im Jahr bestellen usw.

Die Schwellwerte für den Umsatz (Monetary) können sich bspw. am durchschnittlichen Warenkorbwert orientieren: 1 Punkt für Kunden, die weniger als den durchschnittlichen Warenkorbwert konsumieren. 2 Punkte für Kunden, die bis zu einem doppelten durchschnittlichen Warenkorbwert konsumieren usw.

Der RFM-Score wird nun pro Kunde bei jeder Transaktion im Onlineshop berechnet.

Das Ergebnis ist ein Wert zwischen 3 und 15: Je höher, desto treuer und wertvoller der Kunde. Ein Beispiel: Emma hat vor 90 Tagen im Onlineshop für Nahrungsergänzungsmittel bestellt: 4 Punkte. Sie hat schon zum zweiten Mal in den letzten 365 Tagen bestellt: 2 Punkte. Und sie hat 155 Euro umgesetzt: 3 Punkte. Insgesamt hat Emma 9 Punkte erzielt.

Damit dieser Wert nun für die Personalisierung in Google Optimize genutzt werden kann, muss er in ein Cookie gespeichert werden. Für weitere Analysen empfiehlt es sich außerdem, den Wert in Google Analytics als Custom Dimension zu speichern. Mehr Informationen dazu gibt es in Ausgabe 77 des suchradars (www.suchradar.de/magazin/content-vs-werbung).

RFM-Score Berechnung für Kundensegmente

Um nun zu verstehen, was die Punktzahl 9 bedeutet, muss der RFM-Score auf die Käufergruppe und die Kundenaffinität übertragen werden. Da die Berechnung für Google Optimize zum Zeitpunkt des Kaufs passiert und nicht automatisch regelmäßig aktualisiert wird, würde die Kauf-Aktualität (Recency) für alle Kunden immer den höchsten Score (= 5 Punkte) betragen: Deswegen kann dieser Wert bei der Berechnung weggelassen werden.

Für die Käufergruppe werden nun die zehn möglichen Punkte (Frequency + Monetary) auf die vorhin definierten fünf Gruppen aufgeteilt:

  • Erstkäufer: 2 Punkte
  • Bronze: 3–4 Punkte
  • Silber: 5–6 Punkte
  • Gold: 7–8 Punkte
  • Platin: 9–10 Punkte

Zählt man die Punkte für Frequency (= 2 Punkte) und Monetary (= 3 Punkte) für Emma zusammen (= 5 Punkte), kann Emma nun in die Kaufgruppe „Silber“ eingestuft werden.

Für die Kundenaffinität ist etwas mehr Aufwand notwendig, da es mehrere Produktkategorien gibt: Abnehmen, Sportnahrung, gesunde Ernährung. Um Emma nun die richtigen Angebote entsprechend ihrer Affinität auszuspielen, muss bestimmt werden, für welche Produktkategorie sie sich besonders interessiert.

Dazu wird der RFM-Score für jede Produktkategorie einzeln berechnet, wie Tabelle 2 zeigt: Emma hat vor 90 Tagen in der Produktkategorie „abnehmen“ bestellt: 4 Punkte. Sie hat in diesem Jahr schon zwei Mal in dieser Kategorie gekauft: 2 Punkte. Und sie hat in dieser Kategorie 100 € ausgegeben: 2 Punkte.

Wie Tabelle 2 zeigt, interessiert sich Emma für die Kategorien „abnehmen“ und „gesunde Ernährung“, stärker jedoch für „abnehmen“. Die Affinitätskategorie wird nun ebenfalls in ein Cookie und zusätzlich in Google Analytics in eine Custom Dimension für Emma gespeichert.

Eine gute Personalisierung ist unsichtbar

Sobald Jetzt kann via Google Optimize entsprechend die Personalisierung je Käufergruppe und Affinitätskategorie ausgespielt werden.

Zuvor müssen natürlich noch die richtigen Personalisierungs-Botschaften und -Angebote definiert werden. Im Anschluss kann die Personalisierung in die Website integriert werden. Dazu gibt es mehrere Möglichkeiten: bspw. indem nur ein Element einer Seite verändert wird, das ein spezifisches Angebot oder eine Werbebotschaft enthält.

Der Onlineshop für Nahrungsergänzungsmittel startet seine Personalisierung mit dem Startseiten-Teaser: Bis vor Kurzem wurde jedem User derselbe Teaser mit demselben aktuellen Angebot ausgespielt – egal, wofür er sich interessiert.

Nun werden abnehm-affine Erstkäufer und Bronze-Kunden mit höheren Rabatten gelockt, damit sie wieder bestellen. Silber- und Gold-Kunden wird ein Gratis-Geschenk für den nächsten Kauf angeboten. Welches Geschenk sie bekommen, ist abhängig von der Affinitätskategorie: So erhalten bspw. sport-affine Frauen ein Sporthandtuch, abnehm-affine Frauen die neuesten Protein-Riegel und jene, die sich für gesunde Ernährung interessieren, einen Tee. Nicht-Kunden, d. h. alle anderen Besucher, erhalten standardmäßig Gratis-Versand für die erste Bestellung.

Hinweis: Da das Verhalten der User bei jedem Unternehmen anders ist, muss umfangreich getestet werden, welche Goodies bei welcher Zielgruppe am besten funktionieren!

Die nächsten Schritte

Ist die Personalisierung für die „heißen“ Besucher perfekt aufgesetzt und sind die tief hängenden Früchte erst einmal geerntet, kann man sich im nächsten Schritt langsam an die „warme“ Zielgruppe vortasten.

Fazit

Personalisierung ist heute wichtiger denn je, denn eine gute Website bietet nur das, was der Besucher tatsächlich auf ihr sucht. Der Dreh- und Angelpunkt ist dabei die Identifizierung und Definition der relevanten und aktivierbaren Besuchersegmente. Mittels RFM-Score können Käufer in Kaufgruppen (Erstkäufer, Bronze, Silber …) und Affinitätskategorien (Abnehmen vs. Muskelaufbau) eingeteilt werden. Auf Basis dieser Kundensegmente lassen sich hervorragende Personalisierungs-Botschaften, Angebote und Ansprachen definieren. Die Personalisierung in Google Optimize aufgesetzt – und den größtmöglichen Conversions steht nichts mehr im Weg.

Spannend? Dieser Artikel ist im suchradar #78 erschienen

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