The Real Story on MarTech: Wo sollte sich die Personalisierung in Ihrem neuen Stack befinden?

Die Online-Personalisierung als Konzept begleitet uns seit mehr als zwei Jahrzehnten, aber die jüngsten Entwicklungen haben ihre Bedeutung für Martech-Führungskräfte erhöht:

• Größere Aufmerksamkeit für Tests und Optimierung, was zu Forderungen nach mehr „always-on“-Personalisierungsprogrammen führt;
• Besserer Zugriff auf Kundendaten und -segmente, wodurch Möglichkeiten für gezieltere Erlebnisse in jedem digitalen Umfeld eröffnet werden;
• Aufkommen von KI- und ML-basierten Ansätzen zur Automatisierung der Personalisierungslogik; und
• Erhöhte Kundenerwartungen in Bezug auf Relevanz, angereichert durch die Erfahrung mit großen Verbraucherplattformen wie Netflix.

Allerdings kämpfen Martech-Führungskräfte heute immer noch mit der Implementierung von Personalisierung, selbst in großen Unternehmen mit reichlich Ressourcen. Und diejenigen, die schlauer geworden sind, wenn es darum geht, Menschen in einzelnen Kanälen anzusprechen, müssen sich jetzt der Herausforderung einer kohärenten Personalisierung über eine ständig wachsende Anzahl von Kanälen stellen.

Dies wirft die erste Frage auf, die es in meiner dreiteiligen Artikelserie zum Thema „Personalisierung im großen Maßstab“ zu beantworten gilt: Wo sollte die Personalisierung in einem Omnichannel-Martech-Stack angesiedelt sein?

Ein Vermächtnis von Silos

In den letzten zwei Jahrzehnten wurde diese Frage größtenteils nicht gestellt. Personalisierung ist gerade erst als Möglichkeit innerhalb verschiedener Silos aufgetaucht. Lassen Sie uns hier ein wenig in die Geschichte eintauchen.

Ein moderner Martech-Stack besteht oben aus Kanälen, über die Sie mit Interessenten und Kunden interagieren. Darunter befinden sich dann Interaktions- und Bereitstellungsumgebungen sowie Interaktionsplattformen. In den 2000er und 2010er Jahren veranlasste dies Anbieter auf allen Ebenen dazu, Personalisierungsdienste innerhalb ihrer diskreten Plattformen aufzubauen, darunter:

• Web Content & Experience Management (WCM)-Plattformen zur Personalisierung inhaltsintensiver Website-Erlebnisse;
• Plattformen für Kampagnenmanagement und Outbound-Marketing, um E-Mails und andere Nachrichten zu personalisieren;
• E-Commerce-Systeme, um personalisierte Einkaufsempfehlungen zu generieren;
• CRM-Plattformen, um die nächstbesten Aktionen und Gespräche in einem Verkaufs- oder Supportkontext zu empfehlen;
• Und so weiter…

Daher das Vermächtnis von Personalisierungssilos mit allen damit verbundenen Nachteilen. Ohne eine einfache Möglichkeit, diese Regeln überall zu standardisieren oder sogar anzugleichen, bleibt Ihre Targeting-Logik in einzelnen Lieferkanälen gefangen. Dies wiederum führt zu inkohärenten und potenziell frustrierenden Kundenerlebnissen. Ein Kunde erhält vielleicht per E-Mail ein Angebot zu einem Produkt, das er später in Ihrem Shop nicht findet, während er auf Ihrer Website vergeblich nach weiteren Informationen sucht, nur um von Ihrer WCM-Plattform eine andere Empfehlung zu erhalten. Sie ruft einen Servicemitarbeiter an, der noch eine andere Empfehlung ausspricht. Nicht gut. Aber was sind die alternativen Lösungen?

Ihre Optionen für die Personalisierung der Sitzplätze in Ihrem Stack

Es gibt mindestens drei Plätze in Ihrem Stapel, an denen Sie einen Personalisierungsdienst platzieren können. Natürlich gibt es nicht die eine richtige Antwort, und Sie können verschiedene Strategien für verschiedene Szenarien mischen und aufeinander abstimmen.

1. Personalisierung in Kanälen

Dies bedeutet, mit dem oben beschriebenen Status quo zu leben und ihn so weit wie möglich zu optimieren. In einigen Fällen kann diese Strategie für Sie immer noch gut funktionieren. Zunächst einmal ist es der einfachste und schnellste Weg, um in personalisierte Erlebnisse „hineinzuwachsen“, aber Sie können auch andere Vorteile entdecken.

Dieser Ansatz bietet beispielsweise die engste Integration in Ihre Erlebnisebene. In Ihrer WCM-Plattform können Sie also Ihre Personalisierungslogik sehr eng mit Website-Content-Varianten koppeln. Wenn Content-Manager gleichzeitig Targeting-Manager sind, kann dies sehr gut funktionieren.

Der Nachteil besteht, wie oben besprochen, darin, dass Sie zwangsläufig die Einheitlichkeit, Konsistenz oder Standardisierung über alle Kanäle hinweg verlieren, wenn Sie sich nicht mit viel manueller Koordination durchsetzen, was normalerweise nicht nachhaltig ist.

2. Personalisierung als Teil einer Datenplattform

Die nächste Option ist die Personalisierung als Teil einer Omnichannel-Datenplattform wie einer Customer Data Platform (CDP) oder einer Journey Orchestration Engine (JOE).

Mehrere CDPs und fast alle JOEs bieten eine Teilmenge von Personalisierungsfunktionen, die auf ihren Datenverwaltungsfunktionen aufbauen oder als integraler Bestandteil ihrer Orchestrierungsfunktionen. In einigen Fällen mögen sich die Funktionen als gering erweisen, aber Sie haben den Vorteil, sie in der Nähe der äußerst wichtigen Kundendaten zu betreiben. Wenn sich beispielsweise der Status einer Person ändert – wenn beispielsweise ein Abonnement abläuft – können Sie ihr personalisierte Rückgewinnungsmitteilungen senden. Entscheidend ist, dass Sie dies über mehrere Plattformen hinweg ausführen können sollten, einschließlich Ihres Callcenters, da die Personalisierungslogik nicht in einem Kanal „festgefahren“ ist.

Dieser Ansatz hat Nachteile. Eine schwächere Integration mit Kanälen könnte zu Problemen wie der Duplizierung von personalisierten Inhaltsblöcken führen. Sie können auch auf Herausforderungen stoßen, wenn Sie versuchen, einen bidirektionalen Datenaustausch in Echtzeit zwischen Ihrer Datenschicht und Ihrer Engagement-Schicht zu erreichen.

3. Personalisierung als dedizierter Service

Die letzte Option ist eine dedizierte Personalisierungsplattform als eigenständiges Tool in Ihrem Stack. In gewisser Weise spiegelt dieser Ansatz den datenzentrierten Ansatz wider, da er zu einem grundlegenden Dienst wird, der von jedem Kanal getrennt ist. Denken Sie nur daran, dass die Personalisierung am besten funktioniert, wenn Sie direkten Zugriff auf maßgebliche Kundendaten haben, und daher macht dieser Ansatz die Notwendigkeit einheitlicher, normalisierter und zugänglicher Kundenprofile nicht überflüssig.

Der Hauptvorteil besteht darin, dass dedizierte Personalisierungs-Engines Ihnen theoretisch eine ganze Reihe von Personalisierungsfunktionen bieten können – von mehreren Arten von Empfehlungen bis hin zum Testen verschiedener Arten und so weiter.

Auf der anderen Seite deutet die neue Studie zur Anbieterbewertung von Personalisierungsplattformen von RSG darauf hin, dass viele dieser Lösungen auf dem breiteren Markt noch zu wenig getestet werden.

Was du machen solltest

Wie Sie sehen können, bringen die drei Ansätze ihre eigenen Kompromisse mit sich. Hier ist eine praktische Zusammenfassung, die auf der Erfahrung von RSG in der Zusammenarbeit mit großen Unternehmen basiert.

Im Allgemeinen stellen diese Alternativen eine Art Reifespektrum dar, aber möglicherweise auch eine Reise in Richtung einer eleganteren (sprich skalierbaren und nachhaltigen) Architektur.

Natürlich schließen sich diese Ansätze nicht gegenseitig aus, und wir sehen oft, dass Unternehmen sie in Kombination einsetzen. Für einige taktische Erfolge könnten Sie also eine kanalspezifische Personalisierung anwenden, während Sie langfristig oder für strategischere, skalierbarere und Omnichannel-Anwendungsfälle möglicherweise eine separate, dedizierte Plattformebene bereitstellen.

Schließlich existiert die Personalisierungstechnologie nicht im luftleeren Raum. Im nächsten Beitrag dieser Reihe werde ich die spezifischen Funktionen betrachten, die für eine erfolgreiche Personalisierung in großem Maßstab erforderlich sind.

Real Story on MarTech wird im Rahmen einer Partnerschaft zwischen MarTech und der Real Story Group präsentiert, einer herstellerunabhängigen Forschungs- und Beratungsorganisation, die Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen für Marketing-Technologie-Stacks und Plattformen zu treffen.

Die in diesem Artikel geäußerten Meinungen sind die des Gastautors und nicht unbedingt die von MarTech. Mitarbeiter Autoren sind hier aufgelistet.