Mit Onlinewerbung Besucher (wieder)treffen
Um den Besucher einer Website zu aktivieren, muss die eingespielte Onlinewerbung für ihn individuell relevant sein. Welches Angebot ihn gerade am meisten interessiert, lässt sich mit AI (Artificial Intelligence)-Technologien vorhersagen.
Nur etwa zehn Prozent der Besucher eines Onlineshops kaufen tatsächlich etwas. Der Gedanke liegt daher nahe, die Abbrecher und Interessenten an anderer Stelle an die angeschauten Produkte zu erinnern, das sogenannte Retargeting. Je mehr Zeit allerdings vergeht, desto unwahrscheinlicher wird es, dass der Besucher das Produkt überhaupt noch kaufen will. Hinzu kommt, dass das Werbebudget so überwiegend dazu eingesetzt wird, Neukunden zu gewinnen. Rund 80 Prozent des Umsatzes machen Unternehmen jedoch mit Bestandskunden.
Artificial Intelligence erkennt Präferenzen
Statt ausgerechnet diejenigen Kunden immer wieder mit ein und demselben Produkt zu behelligen, gegen dessen Kauf sie sich entschieden haben, lässt sich mit AI (Artificial Intelligence) herausfinden, wofür der Kunde sich wirklich interessiert. Ihm werden nicht länger die immer gleichen Artikel präsentiert (Retargeting), sondern Inhalte gezeigt, die er mit hoher Wahrscheinlichkeit kaufen will (Behaviour based Targeting). Aufgrund seines Such- und Klickverhaltens erkennt das System mittels Machine Learnings die Präferenzen einzelner Besucher immer besser.
Hat der Kunde sich beispielsweise im vergangenen Monat einen Rasenmäher gekauft, liegt die Vermutung nahe, dass er sich diesen zwischenzeitlich woanders besorgt hat. Kein Grund, ihn aufzugeben: Der Shopbetreiber bietet über Banner auf verschiedenen Webseiten passend zum Gartenjahr Rechen, Vertikutierer, Rasensamen zum Nachsähen und Dünger an. Um die Angebote mit der individuell höchsten Kaufwahrscheinlichkeit zu ermitteln, werten AI-Algorithmen das Verhalten des einzelnen Kunden aus und beziehen es auf das gesamte Kauf- und Suchverhalten im Shop.
Machine Learning schärft Kundenbild
Dr. Parsis Dastani, Geschäftsführer der Unternehmensberatung Dastani Consulting, erläutert das Verfahren: „Über Machine Learning, einen Teilbereich von Artificial Intelligence, gewinnen Unternehmen ein immer differenzierteres Bild eines einzelnen Users. Außerdem deckt unsere Next Best Offer Software Zusammenhänge zwischen verschiedenen Produktgruppen auf, die sich Verkäufer oder Marketer kaum logisch erschließen können.“
Neben einem erfolgversprechenden Retargeting erlaubt das Behavior based Targeting, den Umsatz mit Bestandskunden durch Crossselling zu steigern. Dazu ein Beispiel aus dem Versandhandel: Zu Herrenschuhen werden häufig typische Heimwerkerartikel bestellt. Das liegt am Käufertyp („Wenn ‚Mann‘ schon mal shoppen geht…“). Doch um zu wissen, was der einzelne Kunde zusätzlich brauchen könnte, bedarf es einer individuellen Prognose.
Überall, wo ein bestimmter Kunde im Web auftaucht und identifiziert wird, wird er mit den Angeboten angesprochen, für die er sich am meisten interessiert oder die aktuell am brauchbarsten für ihn sind. Relevante Angebote verbessern nicht nur das Image und erhöhen die Kundenbindung. Sie minimieren auch Streuverluste und reduzieren so die Cost per Click und – wichtiger noch – die Cost per Order.
