Hyperpersonalisierung

Was ist Hyperpersonalisierung?

Hyperpersonalisierung ist eine Marketingstrategie, die über traditionelle Personalisierungstechniken hinausgeht, indem sie Echtzeitdaten, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzt, um Inhalte, Produktempfehlungen und andere Informationen bereitzustellen, die für jeden Benutzer zu einem bestimmten Zeitpunkt relevant sind. Durch die Analyse von Echtzeitdaten zu Mustern und Verhaltensweisen können Unternehmen kontextbezogene Nachrichten zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und über die bevorzugten Kanäle an Kunden senden.

Wie funktioniert Hyperpersonalisierung?

Hyperpersonalisierung ist der Prozess der Erfassung von Echtzeit-Verhaltensdaten von Kunden, um Unternehmen bei der Erstellung und Änderung von Produkten und Erlebnissen entsprechend zu unterstützen. Eine Kombination aus einem gründlichen Verständnis sowohl des Produkts als auch Ihrer Zielgruppen mit einer klaren Vision, wie Daten und Technologie Ihnen helfen können, diese Informationen zu nutzen, ist der Schlüssel zur Erstellung einer maßgeschneiderten Strategie.

Hyperpersonalisierung zielt darauf ab, die folgenden Schlüsselkennzahlen zu verbessern:

Engagement

Jeder Kunde erwartet zumindest ein grundlegendes Maß an Personalisierung – z. B. die Anrede mit dem Vornamen oder das Erinnern an seine Vorlieben. Die Nutzung von Browserdaten zur Erstellung personalisierter Empfehlungen mag heutzutage üblich sein, aber Ihr Unternehmen oder Ihre Marke kann sich dennoch in Bezug auf das Kundenengagement abheben.

Contact Center verleihen Kundeninteraktionen oft eine persönliche Note. Die Ausstattung von Contact-Center-Agenten mit der Möglichkeit der Kundensegmentierung, des Browserverlaufs und der Kaufhistorie ermöglicht hyperpersonalisierte Anrufe, die den Kunden einen einzigartigen Mehrwert bieten, wenn sie ihn benötigen.

Relevanz

Eine kundenorientierte Strategie ist nur dann sinnvoll, wenn der Inhalt oder das Produkt, das Sie den Kunden anbieten, für sie relevant ist. Das Sammeln von Daten ist nicht genug; um festzustellen, was für Kunden relevant ist, benötigen Sie die richtigen Daten und das Know-how, um sie zu nutzen.

Die Identifizierung des Kontexts über alle Kanäle hinweg ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass Sie Kunden nicht in Kategorien einordnen, in die sie sich nicht wirklich zugehörig fühlen. Berücksichtigen Sie bei jeder Interaktion die Ziele des Kunden und vergleichen Sie diese mit Trends in anderen Segmenten, damit Sie etwas Relevantes und Zeitgemäßes anbieten können.

Vertrauen

In der heutigen datengesteuerten Wirtschaft ist Vertrauen ein äußerst wichtiger Aspekt, der nicht ignoriert werden sollte. Die Verfolgung jeder Bewegung Ihrer Kunden kann Unbehagen auslösen, daher ist es wichtig, transparent darüber zu sein, was Sie mit den Kundendaten zu tun planen. Laut Internet Society und Consumers International haben 69 % der Verbraucher Bedenken geäußert hinsichtlich der Art und Weise, wie ihre persönlichen Daten gesammelt werden, insbesondere in mobilen Apps.

Vertrauen sollte durch das Zeigen von Empathie in die gesamte Kundenerfahrung integriert werden. Schulen Sie Mitarbeiter und Contact Center-Agenten, einfühlsame Zuhörer und Kommunikatoren zu sein. Geben Sie Kunden die Möglichkeit, mit einem Kundendienstmitarbeiter zu sprechen, wenn sie dies wünschen. Den Kunden die „menschliche Note“ zu geben, zeigt, dass Sie sich kümmern, und wird dazu beitragen, dauerhafte Beziehungen aufzubauen.

Was ist der Unterschied zwischen Personalisierung und Hyperpersonalisierung?

Traditionelle Personalisierung ist ein einfacher Ansatz, der sich darauf konzentriert, Vertrautheit zu fördern und Kunden zu beruhigen. Sie verwendet Transaktions- und persönliche Informationen wie Vorname, Organisationszugehörigkeit und frühere Käufe, um Kunden zu profilieren und intelligente Vorhersagen basierend auf ihren Eigenschaften zu treffen.

Es ist ein idealer erster Schritt, da es hilft, Kundeneigenschaften und Gemeinsamkeiten zu identifizieren und Dienstleistungen auf der Grundlage dieser anzubieten. Das Versenden von E-Mails an Kunden mit ihrem Vornamen in der Betreffzeile ist ein Beispiel für traditionelle Personalisierung. Es ist persönlich, aber es fehlen Engagement-Elemente, die dazu beitragen würden, die Aufmerksamkeit der Kunden zu erregen und die Interaktion zu fördern.

Hyperpersonalisierung geht noch weiter, indem sie Echtzeit-Verhaltensdaten in den Mix integriert, einschließlich Browserverläufe, In-App-Verhalten und persönliche Webpräferenzen. Daher ist es ein komplexerer Ansatz und erfordert Tools wie Datenverarbeitungssysteme und Digital Adoption Platforms.

Echtzeitdaten und Kontext bieten ein hyperpersonalisiertes Kundenerlebnis, mit dem Sie zielgerichtete Produkte, Werbeaktionen und Inhalte anbieten können.

Zum Beispiel liefert eine kurze Interaktion mit einer mobilen App, wie z. B. ein Kunde, der nach rosa Hemden sucht, spezifische Informationen über diesen Kunden, einschließlich einer Präferenz für die Farbe Rosa, wann und an welchem Tag die Interaktion stattgefunden hat und in welcher Preisspanne der Kunde gesucht hat. Dies könnte Unternehmen dann helfen, relevantere E-Mails oder Push-Benachrichtigungen zu einem passenden Zeitpunkt und über einen bevorzugten Kanal an den betreffenden Kunden zu senden.

Hyperpersonalisierungsmodell

Das ultimative Ziel der Hyperpersonalisierung ist es, das Kundenengagement zu fördern und die Konversionsraten durch ein verbessertes Kundenerlebnis zu steigern. Die größte Herausforderung bei der Implementierung ist ironischerweise die Technologie. Viele Unternehmen sind nicht richtig gerüstet, um die Anforderungen an das Datenmanagement zu erfüllen, und es fällt ihnen schwer, eine nachhaltige Datenarchitektur aufzubauen.

Auch die Organisationsstruktur ist ein wichtiger Aspekt; Teams, die in Silos arbeiten, erschweren es, eine Gruppe oder Einzelperson für Hyperpersonalisierungsziele zur Rechenschaft zu ziehen. Um ein hyperpersonalisiertes Modell effizient aufzubauen und zu implementieren, ist es wichtig, sich vom traditionellen CX-Ansatz zu entfernen und eine datengesteuerte Strategie zu verfolgen.

Nachfolgend finden Sie einen Vergleich beider Ansätze:

Hyperpersonalisierungsbeispiele

Hyperpersonalisierung erfordert innovative Taktiken und moderne Plattformen, um die Anforderungen von Kunden und Organisationen zu erfüllen. Unternehmen müssen Daten sammeln, analysieren und in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die die übergeordneten Geschäftsziele unterstützen.

Eine Reihe von Altsystemen kann modernisiert werden, um dies zu unterstützen, aber sie bieten nicht die Möglichkeit, mit digitalen und Sprachkanälen zu arbeiten. Dies führt oft zu proprietären Lösungen, die das Zusammenfügen von Anwendungen erfordern, was die Wartung schwieriger und weniger ideal macht.

Dennoch gibt es mehrere Organisationen, die den hyperpersonalisierten Ansatz mit Hilfe von Digital Adoption Platforms und Komposabilität angenommen haben. Nachfolgend sind einige Beispiele aufgeführt.

Hyperpersonalisierung im Bankwesen

Capital One ist eine US-Bank, die mit Hyperpersonalisierung aufs Ganze gegangen ist und konversationelle KI nutzt, um den intelligenten Assistenten der Bank, Eno, zu entwickeln. Durch diesen innovativen Chatbot ist Capital One in der Lage, personalisierte Benachrichtigungen und Angebote zu versenden und bei der Verwaltung persönlicher Finanzen und anderer einfacher Aufgaben zu helfen.

Was ihren Ansatz innovativ macht, ist, dass sie mit Einzelhändlern zusammengearbeitet haben, um geospezifische Eingabeaufforderungen bereitzustellen, die Angebote enthalten, wenn sich ein Kunde in der Nähe oder innerhalb des Standorts dieser Partner befindet.

Hyperpersonalisierung im Einzelhandel

Amazon ist ein Einzelhandelsriese, der in Sachen Innovation nie hinterherhinkt. Das Unternehmen verfolgt seit Jahren den hyperpersonalisierten Ansatz und hat Zugriff auf Daten, die die vollständigen Namen der Kunden, die Kategorie-Browsing-Gewohnheiten, die Kaufhistorie, den durchschnittlichen Ausgabenbetrag und die Markentreue umfassen – um nur einige zu nennen.

Mit diesen Daten erstellt Amazon kontextbezogene E-Mail- und Push-Nachrichten, die Funktionen und Angebote hervorheben, die für bestimmte Kunden relevant sind. Der Empfehlungsalgorithmus, den Amazon verwendet, wird als „Item-to-Item Collaborative Filtering“ bezeichnet, der Produkte basierend auf Folgendem empfiehlt:

• Kaufhistorie der Kunden
• Artikel im Warenkorb eines Kunden
• Artikel, die ein Kunde mit „Gefällt mir“ markiert oder bewertet hat
• Artikel, die von anderen Kunden mit „Gefällt mir“ markiert und gekauft wurden

Hyperpersonalisierung im Gesundheitswesen

Avia Healthcare sammelt und analysiert Kundendaten, um hyperpersonalisierte Erlebnisse zu schaffen oder eine „n-of-1“ Ansicht jedes Patienten zu entwickeln. Diese Ansicht betrachtet jeden Patienten einzeln, um endgültig festzustellen, ob eine bestimmte Behandlung für eine bestimmte Person funktioniert.

Dies steht im Gegensatz zur Betrachtung von Patienten als Teil eines Segments oder einer demografischen Gruppe. Durch die Analyse von Patientendaten ist Avia Healthcare in der Lage, seinen Kunden Marketingmitteilungen zukommen zu lassen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Der Ansatz des Unternehmens lässt sich in vier Stufen unterteilen:

• Stufe 1: Grundlegende Präferenzen und Bedürfnisse
• Stufe 2: Proaktive Kommunikation
• Stufe 3: Personalisierte Navigation
• Stufe 4: Maßgeschneiderte Pflege

Hyperpersonalisierung im Marketing

Starbucks ist bekannt für seine Marketingstärke und hält sich in Sachen Hyperpersonalisierung nicht zurück. Mit seiner mobilen App ist die Marke in der Lage, jedem Kunden einzigartige Erlebnisse zu bieten, die auf seinen Vorlieben, früheren App-Aktivitäten und letzten Einkäufen basieren.

Starbucks verwendet einen KI-basierten Algorithmus, um personalisierte Speise- und Getränkevorschläge zu unterbreiten, und verfügt über mehr als 400.000 Varianten hyperpersonalisierter Nachrichten, die überzeugende Angebote bewerben, die für jeden Kunden relevant sind.