Herausforderung 1: Einigkeit darüber erzielen, was Personalisierung für Ihr Unternehmen bedeutet

Um nicht zu meta zu werden – aber Personalisierung zu definieren ist selbst ein Personalisierungsproblem.

Was es für ein B2B-Softwareunternehmen bedeutet, das Account-basierte Erlebnisse anbietet, unterscheidet sich grundlegend von dem, was es für ein Gesundheitsportal bedeutet, das Patienteninhalte personalisiert, oder für einen Medienverlag, der redaktionelle Empfehlungen ausspielt.

Deshalb scheitern so viele Programme, bevor sie überhaupt starten. Wenn Ihr Vertriebsteam, Ihr Produktteam und Ihr Datenteam mit unterschiedlichen Definitionen arbeiten, werden Sie in die falsche Richtung bauen – unabhängig davon, wie gut Ihre Technik ist.

Schauen Sie sich unseren Leitfaden an, wie Sie Personalisierung definieren können, falls Sie noch feststecken.

Hier ein Beispiel, wie drastisch sich die Gestalt der Personalisierung zwischen zwei Unternehmen derselben Branche unterscheiden kann:

Herausforderung 2: Content skalieren, um die gewünschten personalisierten Erlebnisse zu schaffen

Personalisierung entsteht dort, wo Content auf Daten trifft.

Es ist schwierig, ein optimiertes Kundenerlebnis mit einer begrenzten Content-Bibliothek zu schaffen. Es hat wirklich keinen Sinn zu personalisieren, wenn Sie jedem Kunden auf Ihrer Site dieselben 5 Blogbeiträge ausspielen.

Content-Erstellung zu skalieren ist einfacher als Sie denken. Mit der richtigen Content Marketing Platform können Sie Workflows ermöglichen, die den Zeitaufwand für die Content-Erstellung drastisch reduzieren, die Zusammenarbeit bei Ideenfindung und Strategie erleichtern, mühelos veröffentlichen und sogar KI für die Content-Erstellung nutzen.

Schauen Sie sich unseren Leitfaden zur Skalierung der Content-Erstellung für personalisierte Erlebnisse an.

Herausforderung 3: Daten und Datenschutzbedenken managen

Daten aus einer Million verschiedener Quellen zusammenzuführen klingt ungefähr so spaßig wie ... Daten aus einer Million verschiedener Quellen zusammenzuführen.

Durch die Vereinheitlichung Ihrer Daten über eine Customer Data Platform (CDP) stellen Sie sicher, dass Ihre Daten über Kundenprofile hinweg konsistent sind – unabhängig davon, wo sie erfasst werden.

Darüber hinaus müssen Sie absolut transparent darüber sein, wie und welche Daten Sie von Ihren Kunden erheben, damit der Datenschutz gewährleistet ist. Obwohl 78 % der Verbraucher angeben, dass sie wahrscheinlich auf ein personalisiertes Angebot eingehen, das auf ihre Interessen zugeschnitten ist, betonen 77 % der Verbraucher auch, dass Datenschutzrichtlinien für die Markentreue wichtig sind. Es gilt, ein feines Gleichgewicht zu finden, das Grenzen respektiert.

Bieten Sie Ihren Kunden unbedingt Möglichkeiten zum Opt-out der Datenerfassung – nicht nur im Sinne der Kundenbindung, sondern auch damit Sie nicht mit hohen Bußgeldern rechnen müssen.

Herausforderung 4: Die Wirkung von Personalisierung messen

Eine der größten Herausforderungen bei der Personalisierung ist zu wissen, ob sie so funktioniert, wie Sie es möchten.

A/B-Testing und Experimentieren sind gängige Methoden, um Personalisierungsherausforderungen zu überwinden, wenn Sie nicht genau herausfinden können, was Ihre Zielgruppe will, oder wenn deren Wünsche nicht eindeutig erkennbar sind.

Wenn Sie Ihre ROI-Ziele übertreffen – Hut ab! Aber was passiert, wenn nicht? Woher wissen Sie, was Sie ändern sollten und was nicht? Genau hier kommt Experimentieren ins Spiel.

Nun bietet Optimizely zufällig eine Lösung für all diese Herausforderungen in einer einheitlichen Plattform – aber das haben Sie als cleverer B2B-Marketer wahrscheinlich schon geahnt.

Herausforderung 5: Eine Personalisierungsengine aufbauen

Ihre Personalisierungsengine ist das gesamte Toolset, das Ihre Strategie umsetzt. Wie bei jedem Motor kann eine fehlerhafte Komponente das ganze System zum Stillstand bringen.

Ob Sie eine einheitliche Plattform oder einen vernetzten Stack betreiben – hier ist, was diese Engine braucht:

• Nahtlose Integration mit Ihrem bestehenden CMS und CRM, damit Daten ohne manuelles Eingreifen fließen
• Skalierbarkeit, die mit dem Wachstum Ihrer Zielgruppe und zunehmend komplexen Personalisierungsanforderungen Schritt hält
• KI und maschinelles Lernen, die Anpassungen in Echtzeit auf Basis von Verhalten vornehmen – nicht nur anhand statischer Profilattribute
• First-Party-Daten-Infrastruktur, die aktuelle Datenschutzvorschriften einhält und für zukünftige gerüstet ist
• Robustes A/B-Testing und Experimentieren, damit jede Personalisierungsentscheidung validiert werden kann
• Analysen und Berichte, die den ROI sichtbar machen – und nicht an einer Stelle verstecken, die jemand manuell abfragen muss

Für noch mehr Einblicke lesen Sie unseren ausführlichen Leitfaden zu Personalisierungsengines.

Strategische Metriken

Dies sind übergeordnete Kennzahlen, die sich primär auf die Monetarisierungsaspekte der Personalisierung konzentrieren. Dazu gehören:

• Umsatz
• Conversion Rate
• MQLs (Marketing Qualified Leads)
• Durchschnittlicher Bestellwert
• Generierte Pipeline

Desillusionierte B2B-Marketer werden Ihnen sagen, dass diese Metriken alles sind, was die Führungsebene wirklich interessiert.

Aber bei Optimizely sind wir nicht desillusioniert.

Taktische Metriken

Diese Metriken liefern Einblicke in spezifische Initiativen und konzentrieren sich primär auf die Performance. Einige der wertvollsten Metriken sind:

• Klickrate (CTR)
• Engagement-Rate
• Wiederkehrende Besucher-Rate
• Seitenaufrufe pro Sitzung
• Verweildauer auf der Site
• Bounce-Rate

Viele Datenpunkte in einem zusammenhängenden Bericht zu vereinen, macht ungefähr so viel Spaß, wie es klingt. Und erinnern Sie sich, wie wir vorhin erwähnten, dass Führungskräfte ernsthaft besorgt über Analysen und Reporting waren?

Willkommen im Leben eines Marketers.

Deshalb ist es so wichtig, eine Customer Data Platform (CDP) zu haben, die sich mit all Ihren anderen Tools integriert und Teil des Fließbands ist, das Ihre Personalisierungsengine ausmacht.

Mit einem robusten Analysetool können Sie Folgendes nachweisen:

• Ergebnisse und Wirkung
• Return on Investment (ROI)
• Erkenntnisse
• Journey-Analysen
• Handlungsempfehlungen
• Datenexporte
• Programmberichte

Warum braucht Personalisierung Experimentieren, um sich zu lohnen?

Ohne Experimentieren ist Personalisierung eigentlich nur Customization. Und das ist nicht wirklich persönlich.

Experience-Optimierung ist das, was ein laufendes Programm von einem lernenden Programm unterscheidet. Die Daten und Erkenntnisse, die Ihre Personalisierungsstrategie generiert, müssen durch Experimente validiert werden, die Ihre Annahmen testen, zeigen, was funktioniert, und die Evidenzbasis aufbauen, die weitere Investitionen rechtfertigt.

So beweisen Sie auch den ROI auf eine Art, die einer Prüfung standhält. Nicht einfach „Wir haben verschiedenen Menschen verschiedene Inhalte ausgespielt", sondern „Wir haben einen kontrollierten Test durchgeführt, und das personalisierte Erlebnis hat die Baseline um diesen Wert übertroffen – und das bedeutet folgenden Umsatz."

Das sagen wir nicht nur, weil wir die beste Experimentierplattform auf dem Markt sind. Wir würden es auch sagen, wenn wir es nicht wären. (Aber das ist irrelevant, denn wir sind es.)

Denken Sie beim Aufbau Ihres Programms daran, dass Personalisierung auch richtig schiefgehen kann. Ein negatives Erlebnis, an das man sich erinnert, ist schlimmer als gar keine Personalisierung. Aber ein gut geführtes Programm – mit der richtigen Infrastruktur, der richtigen Team-Abstimmung und der richtigen Experimentier-Disziplin dahinter – wirkt kumulativ. Jeder Test macht den nächsten schneller. Jede validierte Erkenntnis senkt die Kosten der nächsten Entscheidung.