Wer als potenzieller Kunde auf Google sucht oder auf Werbebanner und Adwords-Anzeige klickt, möchten von Internetseiten empfangen werden, die ihm schnell verdeutlichen, dass er richtig gelandet ist. Personalisierung ist deshalb unverzichtbar. Dieser Artikel gibt Tipps, worauf dabei zu achten ist. Er zeigt, dass Big Data in der Neukundenakquise oft Small Data ist, und skizziert die mögliche Rolle Künstlicher Intelligenz im Prozess.
Nimmt man Kundenorientierung ernst, bewegt man sich deshalb weg von statischen und hin zu dynamischen Landepunkten, die Besucher aus verschiedensten Trafficquellen immer passend empfangen. In Zeiten von Big Data und Künstlicher Intelligenz gibt es dafür bessere Möglichkeiten als zuvor. Bestenfalls wird die dynamische dann zu einer dynamischen, lernenden Seite. Das ist auch oder sogar besonders vorteilhaft bei Landingpages und anderen Landepunkten, die der Neukundenakquise dienen sollen. Um die soll es hier gehen.
Studienergebnisse: Bei der Personalisierung geht noch mehr!
Zwischen dem Selbstbild von Marketingexperten und dem Bild, das Kunden haben, herrscht bei den Themen Personalisierung und Kundenzentrierung bisweilen große Diskrepanz. Ein Beispiel dafür lieferte die 2015 herausgebrachte Studie „Listening to the Customer: 7 New Research Findings“ der Unternehmen IBM und Econsultancy.
Dass Verbraucher personalisierte Angebote als wichtig erachten, zeigt beispielsweise eine Verbraucherstudie der Uniserv GmbH aus dem November 2016, an der 1.008 Verbraucher aus Deutschland teilgenommen haben. Bei dieser Studie hielten 30% der Befragten personalisierte Angebote für wichtig und gaben zugleich an, dass sie durch solche Angebote nicht häufiger als zuvor einkaufen würden.
Immerhin 20% hielten Personalisierung ebenfalls für wichtig und gaben an, durch sie zugleich häufiger zum Einkauf animiert zu werden. Insbesondere sie könnten bei personalisierten Landingpunkten für eine Steigerung der Conversion-Rate sorgen.
Nicht jeder Landepunkt ist eine Landingpage
Klassische Landingpages funktionieren vor allem bei Produktgruppen, von denen ein Anbieter nur wenige Varianten anbietet. Das können beispielsweise Lebensversicherungen eines Versicherers sein oder die DSL-Angebote eines Internet-Providers.
Welche Inhalte für solche Landingpages sinnvoll sind, ist unter anderem davon abhängig, wie erklärungsbedürftig ein Produkt ist. Während bei DSL-Angeboten häufig wenige Informationen für eine Kaufentscheidung ausreichen, muss eine Landingpage für eine Kapitallebensversicherung mehr Informationen bereithalten, ohne dass die Landingpage damit überladen wirkt.
Die Datenbasis ist relativ gering.
Im Vergleich zur Arbeit mit Bestandskunden kann man bei der Neukundenakquise nur auf eine geringe Datenbasis zurückgreifen, um potenziellen Käufern ein optimal personalisiertes Angebot zu präsentieren. Die wichtigsten zur Verfügung stehenden Daten betreffen die Trafficquelle, von der aus der Besucher die Landingpage betritt. Hat er auf Google eine Suchanfrage gestellt: Falls ja, welche Suchanfrage war das? Oder ist er über ein Werbebanner auf der Seite gelangt: Falls ja, welches Werbebanner auf welcher Seite ist ihm aufgefallen?
Weitere zur Personalisierung nutzbare Daten betreffen beispielsweise den vom Besucher verwendeten Browser, seine regionale Herkunft und teilweise statistisch gewonnene demografische Daten. Und natürlich liefert das Besucherverhalten in Echtzeit Hinweise darauf, wie attraktiv das Angebot auf den Besucher wirkt.
Alles kann (aber nicht alles muss) sich verändern.
Natürlich muss sich nicht jedes Element einer Landingpage für Besucher, die unterschiedliche Suchanfragen gestellt haben, verändern. Nehmen wir als Beispiel eine Autowerkstatt. Wer eine Werkstatt für eine Hauptuntersuchung sucht und die Landingpage einer Autowerkstatt ansteuert, möchte möglichst schnell wissen,
- dass die Werkstatt tatsächlich Hauptuntersuchungen durchführt,
- und warum man sich für sie bei einer Hauptuntersuchung entscheiden sollte.
Antworten auf diese Fragen sind uninteressant für denjenigen, der beispielsweise einen Beulendoktor fürs Auto sucht. Ihm sollte eine dynamische Landingpage andere Antworten präsentieren. Beide potenzielle Kunden interessieren sich aber für Eigenschaften der Werkstatt wie Zuverlässigkeit, faire Preise und schnelles Arbeiten. Das sind fixe Inhalte, die nicht ausgetauscht werden müssen. Und Trust-Symbole wie der Hinweis, dass die Werkstatt ISO-zertifiziert wurde, sind ebenfalls von allgemeinem Interesse.
Welche Seitenelemente sollten verändert werden
ConversionBoosting definiert im kostenlosen Praxisguide „Dynamische Landingpages konzipieren und umsetzen“ einen fünfstufigen Prozess zur Realisierung dynamischer Landingpages. Elemente der Landingpage zu definieren, die man an unterschiedliche Anwendungsfälle anpassen sollte, ist hier Schritt 3.
Insbesondere bei Elementen wie der Hauptüberschrift und dem Teaserbild bietet sich ein personalisierender Austausch an. Beide sind in der Regel die ersten Seitenelemente, die ins Blickfeld rücken. Deshalb ist es bei ihnen besonders wichtig, dass sie zum Inhalt der Trafficquelle passen, die den Besucher auf die Landingpage geführt hat.
Ein Austausch des Hauptbilds kann ebenfalls sinnvoll sein, weil für Freunde von Ökostrom-Angeboten oft ein anderer Eyecatcher sinnvoll ist als für Freunde besonders günstigen Stroms.
Die mögliche Rolle Künstlicher Intelligenz
Klassische Software kann die Dynamik der Landingpage nach vorab definierten Regeln steuern. Kommt jemand durch die Suche nach Ökostrom auf die Landingpage, zeigt sie Bild X, Überschrift X1 sowie Text X2 … Dagegen wird demjenigen, der günstigen Strom gesucht hat, die Landingpage mit Bild Y, Überschrift Y1 sowie Text Y2 … präsentiert.
Das ist gut, hat aber noch nichts mit Künstlicher Intelligenz zu tun, weil solche Systeme nicht lernen. Künstliche Intelligenz (KI) ist als lernendes System definiert. Das bedeutet: KI-Software würde im obigen Beispiel nicht nur vorgefertigten Regeln folgen, sondern diese Regeln prüfen und gegebenenfalls modifizieren.
Automatisierte A/B Tests für bessere Conversionraten
Eine mögliche KI für die Personalisierung von Landingpages und anderen Websites hatten wir bereits in einem früheren Artikel hier auf ConversionBoosting erwähnt. Damals ging es um einen Onlineshop für Damen-Unterwäsche, der mithilfe eines A/B Testing Tools automatisiert optimiert wurde. Die Software testete also unterschiedliche Seitenvarianten in Echtzeit, wertete die Testergebnisse aus und entwarf auf dieser Basis automatisch neue Tests.
Zumindest theoretisch denkbar wären damit umfangreiche Tests, bei denen diverse Varianten von Landingpages nicht nur für eine Gesamtheit an Besuchern getestet werden, sondern für verschiedene Besuchersegmente. Damit würde sich am Ende für jedes Segment die optimale Seitenvariante herauskristallisieren. Testen kann man beispielsweise, wie sich die Integration eines Rabattgutscheins in die Landingpage auf die Conversion-Rate bei Besuchersegmenten auswirkt.
Der Onlineshop, der exakt hat, was man braucht
Die Herausforderung bei einer Personalisierung sind für Betreiber von Onlineshops meistens größer als für andere kommerzielle Anbieter. Warum? Weil die Anzahl möglicher Suchanfragen, für die große Onlineshops passende Angebote bereithalten, immens ist. Für jede Suchanfrage eine personalisierte Seite anzubieten, ist aufwändig. Völlig unmöglich ist es nicht.
Solche Konzepte zur Personalisierung von Landeplätzen in Onlineshops sind gut, aber ebenfalls noch nicht zwangsläufig KI. Sie ließen sich aber ebenfalls durch Künstliche Intelligenz weiter optimieren. Wiederum geht es hier um das Lernen. Sobald das System selbst prüft, wie erfolgreich die personalisierte Angebotspräsentation funktioniert, und gegebenenfalls Varianten testet, ist die Künstliche Intelligenz im Spiel. Und es könnte sein, dass sie einen wichtigen Vorteil bei der Conversion-Optimierung durch Personalisierung bedeutet.
