Universelle Szenarien: Der Schlüssel zum Vergleich von Personalisierungstechnologien

In Teil 1 dieser dreiteiligen Serie habe ich verschiedene Optionen zur Personalisierung von Sitzplätzen in einem größeren Kontext von Marketing-Technologie-Stacks untersucht. In Teil 2 der Serie habe ich mir verschiedene Plattformkomponenten angesehen, die für den Aufbau einer ganzheitlichen Personalisierungstechnologiestrategie erforderlich sind. Lassen Sie uns in diesem abschließenden Teil 3 einige kanonische Szenarien untersuchen, die Sie zur Unterstützung von Architektur- und Anbieterauswahlentscheidungen einsetzen können.

Szenario Analyse

Während Sie immer die Produktfunktionalität und die Vorlieben der Anbieter berücksichtigen sollten, liegt der wichtigste Schlüssel zum Vergleich von Technologien darin, wie gut sie zu Ihren speziellen Geschäftsanwendungsfällen passen, was die Real Story Group „Szenarien“ nennt. Die Szenarioanalyse ist unserer Erfahrung nach die effizienteste Abkürzung, um die am besten passenden Lösungen und Architekturen zu finden.

Explizit oder nicht, unterschiedliche Personalisierungstechnologieplattformen zielen auf unterschiedliche Anwendungsfälle ab. Dies liegt normalerweise daran, dass sie oft für die Erfüllung eines bestimmten Bedarfs erstellt wurden. Im Laufe der Zeit haben sie möglicherweise ihren Umfang erweitert, aber die ursprünglichen Wurzeln bleiben sichtbar – und in der Regel entscheidend.

In diesem Fall begannen mehrere Personalisierungsplattformen als einfachere Dienste zur Bereitstellung von A/B-Tests. Einige andere begannen ihre Reise mit der Personalisierung von Websites und haben sich von dort aus erweitert, obwohl die neueren Dienste in der Regel weniger reichhaltig bleiben.

Wenn Sie die Geschäftsszenarien verstehen, die besser oder schlechter zu den verschiedenen Plattformen passen, können Sie ihre relativen Stärken, Schwächen und architektonischen Kompatibilität für Ihre speziellen Umstände besser erkennen. Daher hat RSG vier gängige Szenarien identifiziert, anhand derer Anbieter von Personalisierungsplattformen beurteilt werden können.

Bevor wir auf die einzelnen Details eingehen, einige wichtige Überlegungen, die Sie beachten sollten:

• Diese Szenarien sind Abstraktionen. In der Praxis dürften Ihre eigenen Bemühungen hier eher Varianten oder eine hybride Kombination von Szenarien darstellen. Die Fälle überschneiden sich etwas, aber sie sind nützlich, um zu verstehen, welche Arten von Produkten für verschiedene Arten von Projekten tendenziell besser funktionieren.
• RSG verwendet diese als Modellszenarien für die Bewertung von Anbietern, einschließlich Personalisierungsplattformen. Bei Ihren eigenen Bemühungen zur Technologieauswahl sollten Sie jedoch Ihre eigenen einzigartigen Anwendungsfälle spezifizieren, anhand derer Sie Anbieter testen können.
• Die Szenarien in der Abbildung bilden grob ein Laufzeitspektrum von links nach rechts ab. Wenn Sie sich über dieses Spektrum bewegen, benötigen Sie mehr Vorbereitung in Bezug auf die erforderlichen Fähigkeiten sowie ein tieferes Verständnis dafür, wie Personalisierungsdienste strategisch bereitgestellt werden können. Aber wenn Sie reifer werden, können Sie diese Szenarien verwenden, um sich gegenseitig zu verstärken; B. Verwendung von Testen und Optimieren, um E-Commerce-Empfehlungen zu informieren.

Lassen Sie uns nun in jedes eintauchen.

Szenario 1: Experimentieren

Das Experimentieren mit Logik, Inhalten, Design und anderen Elementen ist eine fast universelle Anforderung und verlangt zunehmend nach Omnichannel-Fähigkeiten. Dies ist ein Szenario, das die meisten Personalisierungsanbieter unterstützen. Tatsächlich begannen mehrere Personalisierungstools, darunter Optimizely und Adobe Target, mit diesem Szenario.

Übliche Fähigkeiten sind:

1. A/B-Tests oder fortgeschrittenere A/B/..N-Tests: Dies vergleicht zwei oder mehr Versionen von Inhalten, um zu sehen, welche für bestimmte Ziele besser funktioniert;
2. Multivariate Tests: Wie der Name schon sagt, werden mehrere Variablen verglichen, sodass Sie Kombinationen verschiedener Elemente vergleichen können, die nicht nur Variationen von Inhaltselementen (z. B. Überschrift), sondern auch Variationen von Designelementen (z. B. Bild oder Handlungsaufforderung) enthalten können. ; und
3. Optimierungen basierend auf Testergebnissen.

Die meisten Tools unterstützen mittlerweile maschinensprachenbasierte Mechanismen zur Durchführung von Splits, Tests und Optimierungen. Sie unterscheiden sich – wesentlich – in ihren Omnichannel-Fähigkeiten, z. B. der Fähigkeit, einen einzelnen Test über mehrere verschiedene Kundenkontaktpunkte zu verteilen.

Szenario 2: Webpersonalisierung

Wie der Name schon sagt, zielt dieses Szenario auf Websites und Anwendungen ab; dh Bereitstellung personalisierter Inhalte oder Dienste auf einem Ihrer eigenen digitalen Objekte. Wie das Testen kann es auf Verhaltens- und Kontextsignalen basieren, aber zunehmend versuchen Unternehmen, First-Party-Profildaten zu nutzen.

Diese Art der eingehenden Personalisierung ist nicht neu, und einige von Ihnen haben bereits seit zwei Jahrzehnten mit Rules Engines herumgespielt. Heutzutage weichen regelbasierte Techniken langsam Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren und oft eher auf dem Sitzungsverhalten als auf dem Kundenprofil basieren. RSG hat jedoch festgestellt, dass die Erfahrungen der Unternehmen mit diesen Techniken nach wie vor gemischt sind.

Szenario 3: Ausgehende Personalisierung

Dieses Szenario dient der Personalisierung von Nachrichten, hauptsächlich per E-Mail, aber auch per Text- und In-App-Nachrichten.

Die Personalisierung ermöglicht es Ihnen hier, Nachrichteninhalte an Segmente oder Einzelpersonen anzupassen und möglicherweise Nachrichten basierend auf Verhalten oder Ereignissen auszulösen sowie ausgehende Kommunikationen zu testen/optimieren, wie Sie es bei eingehenden Web-Erfahrungen tun würden.

Einige Personalisierungsplattformen lassen sich in E-Mail-Marketing-Plattformen integrieren. Der Grad der Integration variiert jedoch. Einige Plattformen bieten eigenständig erweiterte Funktionen für E-Mail-Vorlagen und E-Mail-Inhalte. In anderen Fällen kann der E-Mail-Marketing-Anbieter selbst kanalspezifische Personalisierungsdienste bereitstellen.

Szenario 4: E-Commerce-Empfehlungen

Online-Einzelhandel und E-Commerce im Allgemeinen sind ein spezieller Anwendungsfall für die Personalisierung. Da es eine direkte Wirkung verspricht – höhere Umsätze – haben sich die Anbieter hier auf erweiterte Funktionen konzentriert.

Zu den wichtigsten Funktionen können Produktempfehlungen, Cross- und Up-Sells, Warenkorb-bezogene Auslöser und mehr gehören. Mehrere Personalisierungslösungen bieten spezifische Punktlösungen für den E-Commerce, während andere sich in E-Commerce-Plattformen integrieren lassen.

Auf maschinellem Lernen basierende Empfehlungen können auch hier eine wichtige Rolle bei der Auswahl der richtigen Zielgruppen oder eines optimalen Satzes von Produkten, Bundles, Angeboten usw. spielen.

Lesen Sie weiter: Die ersten beiden Teile dieser dreiteiligen Serie

Was du machen solltest

Szenarien bieten den nützlichsten ersten Ansatz, um die wichtigsten Stärken und Schwächen verschiedener Personalisierungsplattformen gegenüberzustellen. Es gibt mindestens zwei Möglichkeiten, wie Sie diese Szenarien zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Erstens können Szenarien Ihnen helfen, Architekturen zu verdeutlichen. In Teil 1 dieser Serie haben wir uns mit einer wichtigen Frage befasst: Wo sollte die Personalisierung in Ihrem Omnichannel-Martech-Stack angesiedelt sein? Business Use Cases sollten hier stark ins Gewicht fallen. Wenn Sie z. B. nur auf Website-Personalisierung (zweites Szenario) und sonst nichts aus sind, dann ist die in Ihr WCM eingebettete kanalbasierte Personalisierung möglicherweise keine schlechte Option. Wenn Sie jedoch all diese Szenarien unterstützen möchten, benötigen Sie wahrscheinlich eine dedizierte Personalisierungs-Engine.

Zweitens können Sie, sobald Sie sich für einen Standort entschieden haben, Szenarien verwenden, um die richtigen Produkte für Ihre Anforderungen auszuwählen. Bei RSG verwenden wir Szenarien, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, um benutzerdefinierte Anbieterquadranten zu generieren, die für Ihre Anforderungen geeignet sind. Sie sollten einen ähnlichen Ansatz verfolgen. Lassen Sie mich wissen, wenn wir helfen können.

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