Vom Verständnis der Grundlagen bis hin zur Implementierung von Best Practices – entdecken Sie die Leistungsfähigkeit und das Potenzial der regelbasierten Personalisierung bei der Gestaltung außergewöhnlicher Benutzererfahrungen.
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In den letzten Jahren hat sich die Bereitstellung von personalisiert Kundenerlebnis von einer intelligenten Personalisierung Strategie zu einer geschäftskritischen Anforderung entwickelt. Tatsächlich geben 72% der Kunden an, dass sie nur auf Inhalte und Nachrichten achten, die auf ihre spezifisch Interessen zugeschnitten sind, und 63% der Kunden sagen, dass sie eine Marke aufgeben werden, die eine unpersönliche (generische, langweilige, alle) Kommunikation anbietet.
Und wir beziehen uns nicht nur auf Personen, die auf der Suche nach allem sind, von Kosmetikprodukten bis hin zu Urlaubspaketen für Resort-Hotels. Eine wachsende Zahl Business-to-Business Kunden, die in der Regel durch eine Gruppe von 6 bis 10 Entscheidungsträger mit Verkaufszyklen in der Regel die mehrere Monate andauert, erwarten ebenfalls eine personalisierte Erlebnisse, ein Trend, der als B2Me Personalisierung.
Die zentrale Frage, die Marken beantworten müssen, lautet also: Wie können wir unsere Website optimieren, um personalisiert Kundenerlebnis konsistent auf eine Weise zu liefern, die nicht nur ansprechend und effektiv, sondern auch skalierbar und profitabel ist? Die Antwort ist, indem Sie die Vorteile der regelbasierten Personalisierung voll ausschöpfen.
Im Wesentlichen ermöglicht die regelbasierte Personalisierung Marken und E-Commerce-Einzelhändlern, Bedingungen zu schaffen, die, sobald sie erfüllt sind, Kunden automatisch personalisierte, hyperrelevante Inhalte und Botschaften basierend auf ihrer Einkaufshistorie, Demografie, aktuellem Verhalten und anderen Faktoren bieten. Im Gegensatz zur dynamischen Personalisierung, die durch Algorithmen des maschinellen Lernens gesteuert wird, arbeitet die regelbasierte Personalisierung mit einer Reihe spezifischer Kriterien.
Die Engine, die die regelbasierte Personalisierung antreibt, ist eine benutzerdefinierte Datenbank von logischen "Wenn/Dann"-Befehlen, die bestimmen automatisch, was jeder Kunde – und insbesondere jedes Mitglied jedes Kundensegments – auf der Grundlage bekannter Werte und/oder angenommener Werte sehen und Erlebnis/Erfahrung soll.
Zum Beispiel könnte eine Regel vorschreiben, dass neue Besucher einer E-Commerce Website mit einem Popup begrüßt werden sollen, das einen Rabatt auf ihren ersten Einkauf anbietet.
Diese logischen Befehle basieren auf Bedingungen und Aktionen:
Natürlich müssen Marken ihre Bedingungen und Aktionen definieren, bevor sie regelbasierte Personalisierung implementieren können. Es ist auch möglich, Kombinationen aus mehreren Bedingungen und Aktionen zu erstellen.
Es gibt zwei Haupttypen der regelbasierten Personalisierung: Explizite Personalisierung und implizite Personalisierung.
1. Explizite Personalisierung
Die regelbasierte Personalisierung, bei der bekannte Werte verwendet werden, wird als explizite Personalisierung bezeichnet (manchmal auch als historische Personalisierung bezeichnet).
Zu den Datenquellen gehören beispielsweise:
2. Implizite Personalisierung
Die regelbasierte Personalisierung, bei der angenommene Werte verwendet werden, wird als implizite Personalisierung bezeichnet (manchmal auch als absichtsbasierte Personalisierung, kontextbezogene Personalisierung und adaptive Personalisierung bezeichnet).
Der Hauptunterschied zwischen impliziten Personalisierung und expliziten Personalisierung besteht darin, dass letztere versuchen zu verstehen, wer ein Kunde ist, während erstere versuchen zu verstehen, warum ein Kunde sie besucht hat.
Zu den Datenquellen gehören beispielsweise:
Sowohl explizite Personalisierung als auch implizite Personalisierung Datenquellen helfen Marken dabei, zu bestimmen, warum, was, wann und sogar wie (z. B. Hero-Banner vs. Pop-up-Benachrichtigung) jeder Kunde engagiert und gepflegt werden sollte, um auf der Customer Journey Karte voranzukommen, die Folgendes abdeckt:
Es ist auch wichtig zu beachten, dass die regelbasierte Personalisierung mit expliziten und impliziten Datenquellen Marken helfen kann, nach der Transaktion mit Kunden in Kontakt zu treten. Dies trägt nicht nur dazu bei, den Erfolg und die Zufriedenheit der Kunden sicherzustellen, sondern kann auch außergewöhnlich profitabel sein, wenn Marken Kunden zu treuen Partnern und energiegeladenen Botschaftern kultivieren.
Plattformen der Enterprise-digitales Kundenerlebnis Klasse verfügen über eine sofort einsatzbereite Bibliothek beider Regeltypen (und zugehöriger Datenquellen) für mehrere gängige Anwendungsfälle, die entsprechend konfiguriert werden können. Sie unterstützen auch benutzerdefinierte Regeln, um spezifisch Unternehmen Ziele zu unterstützen.
Hier sind einige einfache Beispiele für die verschiedenen Arten der regelbasierten Personalisierung:
In diesen Beispielen werden Szenarien untersucht, in denen Kunden, die die Bedingung erfüllen, etwas bereitgestellt oder angezeigt wird. Es ist jedoch auch möglich, Inhalte oder Elemente auszublenden.
Wenn die true-Bedingung beispielsweise als "Ein Kunde befindet sich aufgrund seiner IP-Adresse in den USA" festgelegt ist, könnte die zugehörige Aktion (und die nachfolgende Regel) lauten: "Ausblenden des Hero-Banners für internationale Zielgruppen" oder "Ausblenden des Elements, das Produktmodelle bewirbt, die nur in Europa verfügbar sind".
Diese Beispiele zeigen auch, dass regelbasierte Personalisierung nicht darauf angewiesen ist, Gespräche mit Kunden zu führen, um Erkenntnisse und Hinweise auf ihre Vorlieben und Absichten zu gewinnen. Dieser Aspekt ist von entscheidender Bedeutung, wenn man bedenkt, dass 85% der Kunden einfach nicht mit einer Marke über irgendwelche Mittel (Chat, E-Mail, Telefon, persönlich) kommunizieren werden, bis sie zumindest einige Zeit damit verbracht haben, ihre Website zu "überprüfen", und oft über mehrere Besuche mit verschiedenen Geräten.
Nachdem wir nun untersucht haben, wie die regelbasierte Personalisierung auf grundlegender Ebene funktioniert und wie sie mit einigen allgemeinen Datenquellen für die explizite Personalisierung und impliziten Datenquellen für die Personalisierung konfiguriert werden kann, wollen wir die Vorteile der regelbasierten Personalisierung hervorheben.
Dies hilft Marken, die effektivsten und relevantesten Inhalte und Erlebnisse (einschließlich Display und Layout) für alle Arten von Kunden zu erstellen, zu kuratieren und bereitzustellen.
Untersuchungen haben ergeben, dass personalisiert CTAs satte 202 % besser abschneiden als generische One-size-fits-alle-CTAs.
Marken, die Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen-basierte "Recommendation Engines" verwenden, um personalisiert Inhalte bereitzustellen, verzeichnen oft einen deutlichen Anstieg des Engagements.
KissMetrics.com betont: "Die Zeit auf der Website ist der beste Metrik, um festzustellen, wie nützlich Besucher Ihre gesamte Website finden, anstatt sich nur auf eine Seite zu konzentrieren." Darüber hinaus kann sich die Zeit vor Ort positiv auf SEO-Rankings auswirken.
Marken, die sich in Personalisierung auszeichnen, erzielen 40 % mehr Umsatz aus diesen Aktivitäten als Marken, die sich in diesem Bereich nicht auszeichnen. Darüber hinaus führt die Personalisierung in der Regel zu einer Umsatzsteigerung von 10-15%.
Fünfzehn Prozent der treuesten Kunden eines Marke machen 55-70 % des Gesamtumsatzes aus, und Empfehlungs-Leads konvertieren 30 % besser als Leads, die aus anderen Marketingkanälen generiert werden, und haben einen um 16 % höheren Lifetime Value.
Kund:innen, die zwischen Geräten wechseln, können als vertraute Freunde auf der Website begrüßt werden, anstatt die Reise alles als neue Fremde zu beginnen - was einige Kunden einfach nicht tun werden.
Marken können Content-Management Technologie verwenden, um alles zu sammeln, was sie über ihre Kunden wissen, um jeden Aspekt ihrer E-Mail Kampagnen zu personalisieren (Inhalt, Layout, Häufigkeit, Daten usw.).
Durch die Analyse von Engagement-Werten (Anfangseinstellungen und Leistung) können Marken die Effizienz über und zwischen den Kanälen verbessern. Sie können auch die Relevanz bewerten (ein niedriger Engagement Value weist in der Regel auf mangelnde Relevanz und Verbesserungsbedarf hin) und sicherstellen, dass die Ziele des digitalen Marketings mit den Zielen des Unternehmens übereinstimmen.
Die regelbasierte Personalisierung generiert wertvolle Einblicke in die Verhalten und Präferenzen der Benutzer und ermöglicht es Unternehmen, ihre Personalisierung Strategien zu verfeinern und die Bereitstellung von Inhalten weiter zu optimieren.
Regelbasierte Personalisierung Software ermöglicht es Unternehmen, Personalisierung Strategien auf der Grundlage von Echtzeit-Feedback und Leistungskennzahlen kontinuierlich zu optimieren und zu verfeinern, um sicherzustellen, dass Personalisierte Erlebnisse im Laufe der Zeit relevant und effektiv bleiben.
Die regelbasierte Personalisierung rationalisiert den Prozess der Inhaltsbereitstellung, indem sie die Automatisierung für die Auswahl und Präsentation relevanter Inhalte nutzt und so Zeit und Ressourcen für Unternehmen spart.
Lassen Sie uns zum Abschluss einige Best Practices für die regelbasierte Personalisierung betrachten, darunter einige, die zu schnellen Leads führen können, die die Dynamik, die Akzeptanz und die Begeisterung im gesamten Unternehmen steigern:
Marken, die gerade erst mit regelbasierten Personalisierung beginnen, fühlen sich möglicherweise überfordert – vor allem, wenn sie, wie viele Unternehmen in der Anfangsphase ihrer Personalisierung Reise, mit Folgendem zu kämpfen haben:
Diese häufigen Hindernisse können Lead, was als "Personalisierung Plateau" bekannt ist, was passiert, wenn anfängliche Personalisierung Bemühungen und Begeisterung, Personalisierung voranzutreiben und zu liefern – und die zuvor beschriebenen enormen Vorteile zu nutzen – ins Stocken geraten und stottern.
Der beste Rat hier ist, die Dinge langsam anzugehen und klein anzufangen. Führen Sie ein paar Personalisierung Szenarien ein, die relativ geringfügige Änderungen erfordern, um zu sehen, was bei bestimmten Zielgruppensegmenten und A/B-Tests funktioniert und was nicht, und bauen Sie darauf auf.
Alle Marken wissen, wie wichtig es ist, personalisiert Kundenerlebnis zu liefern, die jeder Person, mit der sie in Kontakt treten, das Gefühl gibt, wichtig, besonders und geschätzt zu sein. Das Internet hat jedoch das Paradigma komplett verändert und die Messlatte höher gelegt. Ohne die richtigen Tools ist es selbst für die obsessivste kundenorientierte Marke einfach nicht machbar, Personalisierung über jeden möglichen Website-Touchpoint / Kontaktpunkt zu liefern.
Glücklicherweise – sowohl für erfolgreiche Marken als auch für zufriedene Kunden – füllt die regelbasierte Personalisierung die Lücke auf eine Weise, die ansprechend, effektiv, skalierbar und profitabel ist. Es kann alles den Unterschied zwischen der Pflege einer langfristigen Beziehung und dem Bedauern einer verpassten Verbindung ausmachen. Sitecore bietet robuste Tools und Funktionen, um regelbasierte Personalisierung effektiv zu implementieren und zu verwalten. Erfahren Sie mehr über Sitecore Personalize noch heute.
Every brand knows personalization matters. The challenge is delivering it consistently, at scale, without massive resources. Rule-based personalization solves this by matching content to context even when data is limited. And as AI matures, the gap between "rule-based" and "intelligent" personalization is closing fast.
