Personalisierung
Was bedeutet Personalisierung?
Das Ziel der Personalisierung [Personalization (engl.)] ist die Kundenbindung durch bestmögliche Erfüllung von Kundenpräferenzen. In der Informationstechnik bedeutet das die Abstimmung von Diensten, Programmen oder Informationen an die persönlichen, individuellen Wünsche oder Eignungen eines Benutzers oder Kunden. Für diesen Zweck ist eine Identifizierung, idealer Weise durch Registrierung der User, wesentlich.
Gibt es verschiedene Varianten der Personalisierung?
Die Personalisierung kann in formale und inhaltliche Personalisierung unterschieden werden.
Die formale Personalisierung beschreibt, dass der User die Möglichkeit hat das Aussehen oder die Bedienung des benutzen Dienstes in einem gewissen Rahmen anzupassen. Dies kann zum Beispiel Schriftgröße, Hintergrundfarbe, Sound etc. sein.
Bei der inhaltlichen Personalisierung wird ein Profil des Users erstellt, in dem von ihm selbst eingegebene (explizite Personalisierung) oder aus Verhaltensbeobachtungen gewonnene Informationen (implizite Personalisierung) gespeichert werden. Es wird erfasst wie seine Internetnutzungsgewohnheiten oder sein Kaufverhalten ist. Mit Hilfe dieses Profils können dem Kunden individuelle Angebote geschickt werden, die seinen Interessen entsprechen.
Was sind die Vorteile der Personalisierung?
Der übergeordnete Sinn beider Personalisierungsformen ist es, den Kunden zu binden und zum Kauf oder Gebrauch zu bewegen. Die formale Personalisierung ermöglicht eine bequemere Nutzung und die inhaltliche Personalisierung individuellere und interessantere Angebote für den User.
Im Internet spielt beides eine wichtige Rolle, da die Kunden durch die Flut von zur Verfügung stehenden Informationen, Angeboten und Entscheidungsmöglichkeiten überfordert, orientierungslos und sprunghaft sind. Durch Personalisierung wird die Anonymität des Internets verringert und der Kunde individueller angesprochen.
Personalisierung ist im Zuge des Customer Relationship Management (CRM) ein immer wichtiger werdendes Instrument. Eine persönlichere Ansprache des Users wird ermöglicht, der dadurch leichter als neuer Kunde gewonnen werden kann die Umsätze steigen lässt. Zusätzlich entsteht durch die möglichen automatisierten Auswertungen, im Vergleich zur aufwendigen Marktforschung, nur ein geringer Kostenaufwand um die Präferenzen seiner Kunden in Erfahrung zu bringen.
Folglich birgt die Personalisierung Vorteile für den privaten Nutzer, als auch riesige Chancen für Unternehmen und im E-commerce.
Was sind die Nachteile der Personalisierung?
Ein Nachteil der inhaltlichen Personalisierung ist, dass neue User nicht von Beginn an personalisiert angesprochen werden können. Über ihre Präferenzen liegen noch keine Informationen vor und es ist schwer sie zu binden. Hier müssen andere Vorteile, wie beispielsweise das Image oder die Möglichkeit der optimalen formalen Personalisierung, den Kunden im ersten Schritt überzeugen.
Ein weiteres Problem der inhaltlichen Personalisierung ist, welche Angebote dem User aus der Vielzahl der Möglichkeiten empfohlen werden. Eine Lösung ist das Collaborative Filtering.
Collaborative Filtering
Das Collaborative Filtering hilft dem Unternehmen im E-Commerce, unter allen Angebotsmöglichkeiten, die geeignetsten herauszufiltern. Hier findet neben der Profilanalyse des registrierten Users eine Orientierung an Benutzern mit ähnlichem Profil statt. Es wird eine Ähnlichkeitsmatrix zwischen den Käufern eines bestimmten Produktes erstellt. Aus der Matrix werden dann Empfehlungen abgeleitet.
Es ist auch möglich eine Ähnlichkeitsmatrix zwischen Produkten zu erstellen. Es wird festgehalten, welche Produkte oft von denselben Nutzern zufrieden stellend genutzt wurden. Somit wächst das System und lernt dazu.
Ein Beispiel der Personalisierung
Der Onlinehändler Amazon verwirklicht die Personalisierung und passt individuell die Angebote für seine registrierten Kunden, an die gespeicherten inhaltlichen Daten des Benutzerprofils, an. Es werden Profile durch ihr Kaufverhalten bzw. Klickverhalten erstellt. Passend hierzu werden Angebote per Email zugesendet.
Wie in der Grafik zu erkennen, werden dem Kunden zusätzlich Produkte direkt auf der Website empfohlen unter der Kategorie „Kunden die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch:“. Hier wird das Collaborative Filtering angewandt.
Quellen:
Müller, U.: Kundenbindung im E-Commerce, Wiesbaden 2005, unter http://www.amazon.de/gp/reader/382440818X/ref=sib_rdr_zmin?p=S00R&j=1#reader-page
Wikipedia: http://de.wikipedia.org/wiki/Personalisierung_(Informationstechnik)