3 min readPersonalisierung beginnt im Kopf – indem ein Verständnis für die Denkweise des Kunden entwickelt wird und dafür, wie Gedanken zu Handlungen werden, wenn etwa mit einem Produkt interagiert wird oder es gekauft wird. Psychologie wird schon seit Jahrzehnten im Einzelhandel eingesetzt: von der Planung von Ladenlayouts über Werbung bis hin zum digitalen Zeitalter. Je tiefer dabei das Verständnis des Kundenverhaltens, desto besser können sich Einzelhändler an die Kommerzialisierung anpassen. Unternehmen können Einblicke in bewusste und unbewusste Verhaltensmuster zu ihrem Vorteil einsetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern – und so Umsätze und Kundenbindung zu fördern.
Laut einer durch NetSuite durchgeführten Studie aus dem Jahr 2019 würden 42 Prozent aller Kunden für ein personalisiertes Erlebnis mehr bezahlen. Beinahe 80 Prozent der Kunden war jedoch der Meinung, dass es an solchen Erlebnissen sowohl in-store als auch online mangelt. Käufer erwarten mehr von ihren Einzelhandelserlebnissen, doch die meisten Einzelhändler kommen dieser Nachfrage nur langsam nach.
Der Nachfrage skaliert gerecht zu werden, war noch nie einfacher als mit dem Einsatz von Daten und fortschrittlichen technischen Anwendungen. Demografische und geografische Daten sowie Daten zum Einkaufsverhalten sind in der digitalen Wirtschaft erst der Anfang. Heutzutage werden psychografische Daten mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) kombiniert, um Einzelhändlern ein besseres Verständnis von Kundenverhalten zu gewähren und somit ein höheres Niveau an (automatisierter) Personalisierung zu ermöglichen.
Der psychografische Ansatz des OCEAN-Modells (Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Verträglichkeit und Neurotizismus) etwa erstellt automatisierte Käuferpersönlichkeiten (Buyer Personas), mit denen Unternehmen neue, an individuelle Präferenzen angepasste Arten Menschen zu erreichen entdecken und zu ihrem Vorteil einsetzen können. Dieses Konzept der „Big Five”-Persönlichkeitsfaktoren basiert auf fünf umfassenden Dimensionen, die das Einkaufsverhalten und die Kaufabwägung eines Kunden beeinflussen.
Mit KI und ML können Einzelhändler psychografische Daten mit weiteren Datensätzen kombinieren, um das Verhalten von Käufern tiefer zu analysieren und die Hyperpersonalisierung für neue und bestehende Kunden zu automatisieren. Zusätzlich können die Daten zur Prognose von Konsumententrends und Kaufverhalten eingesetzt werden, um die nächste Einkaufsentscheidung aktiv zu beeinflussen. Basierend auf diesem Verständnis und auf Automatisierung können Einzelhändler hyperpersonalisierte Angebote erstellen und Umwandlungsraten über verschiedene Kanäle hinweg erhöhen.
Die Einzelhandelsbranche verändert sich auch als Resultat einer weiteren KI-Technologie: dem Natural Language Processing (NLP, natürliche Sprachverarbeitung), die datengesteuert mit Benutzern interagiert, Fragen beantwortet und Rat oder Empfehlungen gibt. NLP-gestützte Chatbots gehen weit über FAQs hinaus, denn sie interpretieren Fragen von Kunden im jeweiligen Kontext und geben qualitativ hochwertige Antworten. Je nach Programmierung verstehen Chatbots verschiedene Sprachen und sogar Slang und bieten somit einen skalierbaren Ansatz für rund um die Uhr verfügbare, personalisierte Services mit weltweiten Zielgruppen.
Laut NetSuite fühlen sich 90 Prozent aller Einzelhändler bezüglich des Einsatzes fortschrittlicher Technologien zur Verbesserung von Einkaufserlebnissen unsicher, sodass für Pilotanwender klare Vorteile entstehen. Einzelhändler sollten jedoch strategisch vorgehen und zunächst sicherstellen, dass ihre Daten für Personalisierungsanwendungen organisiert, verfügbar und zugänglich sind.
Um mehr darüber zu erfahren, wie KI und ML die Personalisierung im Einzelhandel beeinflussen, lesen Sie unser aktuelles Whitepaper „Hyperpersonalisierung im Einzelhandel”.