Personalisierung im E-Commerce

von Jennifer Diederichs

Hintergrund:

Durch die Globalisierung hat die Abwicklung von Geschäftsprozessen mit Hilfe von Kommunikationstechnologien zunehmend an Bedeutung gewonnen. Unternehmen haben ihre Marketingaktivitäten auf das World Wide Web ausgeweitet, um eine neuartige Kommunikationsform zum Konsumenten zu schaffen. Auf Grund der raschen Entwicklung und der dadurch gewonnenen Bedeutung des Internets, sind Handelsaktivitäten über elektronische Medien (E-Commerce) ein wichtiger Bestandteil der Unternehmenskommunikation geworden.

Das Ziel ein jeder Marketingmaßnahme ist die Erreichung der relevanten Zielgruppe. Wie bereits bei klassischen Kommunikationsformen mussten auch im E-Commerce die Streuverluste so gering wie möglich gehalten werden. Dies geschieht durch die interaktive Kommunikation im Internet, ob direkt oder indirekt, welche dem Unternehmen neuartige Möglichkeiten der Kundensegmentierung bietet. So können Besucher einer Internetseite ausgewertet werden, ohne jemals etwas gekauft zu haben. Diese besonderen Eigenschaften nutzen die Unternehmen, um Profile der Nutzer zu erstellen und diesen eine personenbezogene Gestaltung der Werbung anzubieten. In der Fachliteratur wird ein solcher Prozess als Personalisierung bezeichnet.

Erklärung:

Unter Personalisierung im Zusammenhang mit E-Commerce versteht man die gezielte Anpassung von auf der Benutzeroberfläche zur Verfügung gestellten Informationen und Funktionen an die jeweiligen Bedürfnisse des Besuchers, durch die Analyse von Nutzerdaten.

Der Personalisierungsprozess:

Der Personalisierungsprozess ist ein Vorgehen, welches von der Erhebung der Nutzerdaten bis hin zur Auswertung und Anwendung der gewonnenen Daten reicht. Unterteilt werden kann dieser Prozess in vier Schritte: Datenerhebung, Datenaufbereitung, Auswertung und Umsetzung.

Im Folgenden werden alle Schritte kurz erläutert, wobei das Hauptaugenmerk auf der Datenerhebung sowie der Auswertung liegt.

Datenerhebung:

Nutzerdaten können auf verschiedene Arten erhoben werden. Eine Grobsegmentierung kann in explizite und implizite Datenerhebung vorgenommen werden.

Bei der expliziten Datenerhebung werden die Daten der Nutzer anhand von Umfragen oder Registrierungsdaten erhoben. Der Vorteil dieser Erhebung besteht darin, dass die Daten leicht einem Nutzer zugeordnet werden können und sich dadurch schnell ein Profil erstellen lässt. Ein großes Problem dieser Erhebung ist jedoch die Richtigkeit der angegebenen Daten. Durch den immer wieder auftretenden Missbrauch von Nutzerdaten im Zusammenhang mit dem Datenschutz, geben mittlerweile viele Nutzer falsche Informationen bei Registrierungsformularen an. Ein weiterer Nachteil im Vergleich zur impliziten Datenerhebung besteht in dem hohen Aufwand, der den Nutzern entsteht.

Bei der impliziten Datenerhebung bekommt der Nutzer in der Regel nicht mit, dass seine Daten abgefragt werden. Dem Nutzer werden auf der Festplatte sogenannte Cookies gespeichert, die ihm auf der einen Seite das Surfen im World Wide Web erleichtern und gleichzeitig dem Betreiber der besuchenden Seite Informationen über den Nutzer übermitteln. So werden beispielsweise Eingaben in Suchmaschinen gespeichert, anhand derer sich ein Interessenprofil des Nutzers erstellen lässt. Doch nicht nur solche Eingaben, sondern auch die besuchten Websites werden protokolliert. So lassen sich die Surfgewohnheiten des Nutzers analysieren. Trotz der immer weiterentwickelten Cookie-Technik lassen sich auch hier auf Unternehmensseite Fehlinformationen nicht verhindern. Nutzen mehrere Personen ein und denselben Computer mit Internetzugang, wird das Profil des Nutzers verfälscht. Zusätzlich hat der Nutzer auch die Möglichkeit, die Cookies zu löschen oder sogar komplett zu blockieren.

Eine weitere Möglichkeit der Datengewinnung, welche vom Nutzer nicht blockiert oder gelöscht werden kann, sind Webserver-Logfiles. Bei dieser Form der Datengewinnung werden die Informationen auf dem Webserver gespeichert. In diesen Logfiles werden sowohl Daten festgehalten, als auch der Zugriffszeitpunkt, die angeforderten Inhalte und der zugreifende Browser. Zusätzlich wird die IP-Adresse des Nutzers protokolliert und kann somit zur Wiedererkennung dienen. Die Auswertung solcher Informationen gestaltet sich oft aufwendiger als eine Cookie-Analyse.

Datenaufbereitung:

Bei der Datenaufbereitung werden die brauchbaren von den unbrauchbaren Informationen unterschieden. Ebenso werden die Daten, die über verschiedene Erhebungsformen zustande gekommen sind, verknüpft, um so ein besseres Gesamtbild des Nutzers zu bekommen.

Datenauswertung:

Die Auswertung der Nutzerdaten ist einer der wichtigsten Abläufe im Personalisierungsprozess. Die gewonnen Daten eines Nutzers werden ausgewertet, indem sie in ein anderes Verhältnis gesetzt werden. Durch die Methode des kollaborativen Filterns werden z.B. die gewonnenen Daten mit den Daten anderer Nutzer verglichen. Treten dort Gemeinsamkeiten auf, könnten auch andere gemeinsame Vorlieben bestehen.

Eine weitere Methode ist der Vergleich mit ähnlichen Abfragen. Hierbei wird vorher festgelegt, welche Produkte eine hohe Affinität zueinander haben. Danach wird davon ausgegangen, dass ein Nutzer, der sich für das Produkt X interessiert, mit großer Wahrscheinlichkeit auch Interesse an Produkt Y hat.

Oft werden auch Kombinationen der verschiedenen Auswertungsmethoden angewandt, um die passende Werbung oder Produkte optimal auf die Nutzer zuzuschneiden und somit einen möglichst geringen Streuverlust zu erzielen.

Umsetzung der Personalisierung

In diesem letzten Schritt müssen die gewonnenen Auswertungen nur noch umgesetzt werden. So kann beim Besuch des Nutzers der Website festgestellt werden, dass dieser sich für eine bestimmte Produktgruppe interessiert, woraufhin der Werbebanner der Website automatisch passende Produkte anpreist.

Bedeutung von Personalisierung für den E-Commerce

Durch die Personalisierung ergeben sich auf Unternehmensseite besondere Vorteile, bezogen auf die Bereiche Marketing, Produktforschung und Kundenbetreuung. Bisher war personalisierte Werbung und die Ansprache von nur einem Kunden im Marketing kaum durchführbar. Dies ist nun durch die Personalisierung der Website zu einer kostengünstigen Möglichkeit geworden. Auch die Kundenberatung und Kundenbetreuung (beides zählt heutzutage zu den wichtigsten Faktoren des Unternehmenserfolgs) können dank Personalisierung um einiges spezifiziert werden. Des Weiteren erhalten die Anbieter ein genaues Bild über die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden, was zu einer erheblichen Planungsverbesserung und –erleichterung führt.

Auch der Kunde erhält einen Vorteil durch die Personalisierung. Mit Hilfe von Präferenzprofilen ergibt sich die Möglichkeit, aus einem Übermaß an Informationen die für den Kunden relevanten Informationen zu selektieren. Somit wird die Bequemlichkeit des webgestützten Einkaufs für den Kunden erhöht.

Kritik an der Personalisierung:

Hierbei gilt es die Sicht der Sender und Empfänger zu unterscheiden. Für den Anbieter ergeben sich noch einige Probleme in der Präzision dieser Funktion, da das System der Personalisierung trotz ausgereifter Technik noch immer einige Lücken aufweist. So werden oft veraltete Informationen ausgewertet oder mit falschen Nutzerdaten gearbeitet. Ebenso ist es nicht möglich, eine 100%ige Intention eines Nutzers vorherzusehen. Ein weiteres Problem, welches durch die Informationsüberlastung hervorgerufen wird, ist, dass mittlerweile die Werbung im Internet von den meisten Nutzern ausgeblendet und somit nicht mehr bewusst wahrgenommen wird. Diese Probleme sind jedoch nur geringfügig verglichen mit dem enormen Nutzen, welcher aus der Personalisierungsfunktion gezogen werden kann.

Die weitaus schwerwiegendere Kritik kommt von den Nutzern. Es handelt sich um das in Deutschland höchst sensible Thema des Datenschutzes. Meist wird eine Datenerhebung nur unzureichend kenntlich gemacht, weshalb die Angst des Kunden vor Datenmissbrauch noch geschürt wird.

Praxisbeispiel:

Das Online-Videoportal YouTube kann als Beispiel herangezogen werden, welches mit einer solchen Personalisierung arbeitet. Gleich zu Beginn der Seite werden einem Videos nahegelegt, welche zu den vorherigen Eingaben passen und somit interessant für den Nutzer sein könnten. Angepriesen werden diese Videos in der Kategorie 'Empfehlungen'. Mittlerweile sind solche Auswertungen aber auf fast allen Internetseiten die Regel.

Fazit:

Die Personalisierung bietet den Unternehmen eine noch nie dagewesene Möglichkeit, Nutzer anzusprechen oder Kunden zu binden. Gleichzeitig birgt ein solches Vorgehen auch ein enormes Risiko im Bezug auf das Vertrauen der Nutzer. Durch Skandale im Zusammenhang mit dem Datenschutz von Nutzern, geben diese ihre Informationen nur sehr ungern preis.

Die Herausforderung für Unternehmen ist somit die Gratwanderung zwischen Nutzer-Akzeptanz einerseits und -Reaktanz andererseits.

Trotz verschärfter gesetzlicher Richtlinien hat die Personalisierung in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen.

Quellen:

Chrastansky, A.: Personalisierung im Internet, in: http://www.informatik.ku-eichstaett.de/studium/skripte/ss02/adaptsys/Alena_Praesentation.pdf, zugegriffen am 20.05.2010

Fittkau & Maaß Consulting GmbH: Nutzer lehnen personalisierte Werbung ab, in: http://www.w3b.org/nutzungsverhalten/nutzer-lehnen-personalisierte-werbung-ab.html, zugegriffen am 28.05.2010

Liebscher, A.: Personalisierung im E-Commerce, in: http://www.uni-hildesheim.de/~mandl/Lehre/personalisierung/ReferatLiebescherPersonalisierungE-Commerce.pdf, zugegriffen am 27.05.2010

Reichelt, U.: Personalisierung im E-Commerce, in: http://www.ipd.uni-karlsruhe.de/~oosem/ISEC03/folien/UlrikeReichelt.pdf, zugegriffen am 23.05.2010