Hyper-personalisierte digitale Marketingkampagnen

3 Beispiele für hyper-personalisierte Marketingkampagnen

Personalisierte Kundenerlebnisse sind für Unternehmen bei der Interaktion der Kunden mit ihren Marken und Produkten zu einer erfolgreichen Strategie geworden. In unserer inhaltsgetriebenen und kanaldiversifizierten digitalen Welt bedeutet das, dass wir jedem Nutzer an allen Marketing-Berührungspunkten (E-Mail, Social Media, Web usw.) eine einzigartige Content-Erfahrung – die ihren oder seinen Interessen entspricht – bieten. Wie können Marken ihre Rich Media Assets für verschiedene Kunden kontextabhängig personalisieren? Und wie können sie das in großem Umfang tun? Wir haben 3 Beispiele erfolgreicher personalisierter Marketingkampagnen herausgegriffen, von denen wir uns inspirieren lassen können.

Die Personalisierung ist seit vielen Jahren ein Marketingtrend und -treiber. Es gibt viele verschiedene Formen von ihr, die im Laufe der Zeit immer individueller geworden sind. Sie ist somit nicht nur ein notwendiges, sondern auch ein leistungsstarkes Tool, um mit Kunden zu interagieren, sie zu Käufern zu konvertieren und eine Beziehung mit ihnen aufzubauen. Die heutigen Marketingstrategien gehen weit über gewöhnliche Anwendungsfälle wie Segmentierungslisten, die Ansprache des Kunden mit dem Vornamen in einer Werbe-E-Mail oder relevante Anzeigen auf einer Website hinaus. Um jeder Einzelperson wirklich personalisierte Kundenerfahrungen zu ermöglichen, entwickeln Unternehmen immer innovativere Wege, Online-Erfahrungen individuell anzupassen. Ein Beispiel dafür ist die „Hyper-Personalisierung“, ein Marketingpersonalisierungsansatz, der Kundendaten, Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung kombiniert, um jedem Nutzer den relevantesten Content anzuzeigen.

Was ist Hyper-Personalisierung?

Bei der Hyper-Personalisierung, oder auch „One-to-one-Marketing“, geht es darum, alle Formen von Kundendaten, wie Standort, Online-Verhalten und Nutzerpräferenzen, zu nutzen, um im großen Umfang Kunden relevanten Content und maßgeschneiderte Botschaften anzuzeigen. Diese Art von Personalisierung erreicht eine Granularitätsebene, die es Marken ermöglicht, leichter die Aufmerksamkeit des Kunden auf sich zu ziehen. Durch die Identifizierung der Interessen oder Bedürfnisse des Kunden, können Sie zum Beispiel nicht nur personalisierte Produktempfehlungen anbieten, sondern auch den Content anpassen – wie den Titel oder das Bild für das Produkt –, um diesen speziellen Nutzer anzusprechen. Hyper-Personalisierung ist daher wesentlich mehr als das Anzeigen des richtigen Produktes zur richtigen Zeit – oder im richtigen Kontext oder manchmal zum entsprechenden kreativen Ansatz. Sie nutzt eine Kombination aus unterschiedlichem Content, die den Nutzer besonders anspricht, da sie genau auf ihn abgestimmt ist. 

Es gibt viele Beispiele für erfolgreiche, personalisierte Marketingkampagnen. Hier möchten wir drei vorstellen, die zeigen, wie leistungsstark Kundendaten und Technologien bei der Erstellung von außergewöhnlichen Content-Erlebnissen sind.

3 Beispiele für hyper-personalisierte Kampagnen

Deutsche Bahn: Kombination von Programmatik und Kreativität

Der deutsche Eisenbahnkonzern, die Deutsche Bahn, ist ein ausgezeichnetes Beispiel dafür, wie Marken kreativ auf Kundeninteressen und -probleme reagieren können. Seine Social-Media-Kampagne „No Need to Fly” ermutigte deutsche Reisende, ein Zugticket für eine Reise durch ihr Heimatland anstatt teure Flüge für weitentfernte Ziele zu buchen. Mithilfe eines KI-Algorithmus hat das Unternehmen herausgefunden, nach welchen Reiseziele die Personen bei ihrer Reiseplanung suchen und hat Fotos von deutschen Zielen identifiziert, die sehr ähnlich aussehen. Dann wurden diese bekannten internationalen Reiseziele einfach den ähnlich aussehenden deutschen Zielen gegenübergestellt und diese Bilder wurden mithilfe von Kundendaten auf Social-Media-Kanälen wie Facebook und Instagram an Reisebegeisterte ausgespielt.

Durch Geotargeting und KI konnte das Unternehmen den derzeitigen Standort der Nutzer sowie das nahegelegene Reiseziel (in Deutschland) und den Wunschzielflughafen feststellen und in Echtzeit einen nebeneinanderstehenden Preisvergleich dieser beiden Reiseziele aufzeigen. Durch Tausende von dynamischen und personalisierten Anzeigenvarianten war die „No Need to Fly“-Marketingkampagne höchst erfolgreich und resultierte in einer Zunahme der Klickrate um 850 % und einem Umsatzwachstum in Höhe von 24 % für die Deutsche Bahn, da Reisende sich erwartungsgemäß für das günstigere Zugticket zu dem Reiseziel entschieden, das fast mit der exotischen Landschaft identisch war, nach der sie ursprünglich gesucht hatten.

Netflix: Von personalisierten Empfehlungen zu personalisierten Produktbildern

Netflix ist bekannt für seine leistungsstarke Empfehlungs-Engine. Daher ist es nicht überraschend, dass es zu den Top 3 gehört. Das Online-Video-Streaming-Unternehmen arbeitet unablässig daran, seine Nutzer mit einzigartigen Kundenerlebnissen zu versorgen, indem TV-Shows und Filme vorgeschlagen werden, die Nutzer aufgrund ihrer Ansichtshistorie und ihres Rankings interessieren könnten. Das Unternehmen stärkt weiterhin seine Empfehlungs-Engine und nutzt Algorithmen und Daten für maschinelles Lernen, um seinen Personalisierungsmechanismus zu perfektionieren. Ein bemerkenswertes Beispiel dafür ist die Anzahl der „Landing Cards“ oder Thumbnails, die Netflix für einen bestimmten Film oder eine TV-Show erstellt.

Für eine TV-Serie erstellt Netflix zahlreiche Teaser-Bilder und zeigt diejenigen an, die am besten zu dem jeweiligen Nutzer passen, wodurch sein Interesse sowie die Klickrate maximiert werden. Diese Art von hyper-personalisiertem Marketing wird durch den riesigen Erfolg von der Mystery-Serie „Stranger Things“ bestätigt, bei der Daten genutzt wurden, um verschiedene Layouts oder Bilder auszuspielen, die alle denselben Serientitel bewarben, aber unterschiedlichen Netflix Nutzern angezeigt wurden. Zum Beispiel würde einer Person ein Bild mit einem Schauspieler gezeigt, den sie kennt, während eine andere Person ein Bild von einer Action- oder Horrorszene sieht, je nach Genre oder Thema der Filme, die sie normalerweise auf Netflix ansieht.

Diese personalisierten Bilder sind das perfekte Beispiel dafür, wie Marken durch Kundendaten die Kundenerfahrung verbessern können, und mehr als Empfehlungen bieten können, die einfach nur auf einer Zielgruppe mit ähnlichem Geschmack oder ähnlichen Charakteristiken basieren, und nicht auf dem speziellen Interesse und den Vorlieben einer Einzelperson.

O2: Ausspielen von Marketinganzeigen mit personalisierten Botschaften

Der Telekommunikationsanbieter O2 aus Großbritannien ist ein anderes Beispiel für eine Marke, die hyper-personalisiertes Marketing nutzt. Das Unternehmen setzt auf Kundendaten, um Kunden personalisierte Anzeigen mit angepassten Botschaften anzubieten. Auf Social-Media-Kanälen können Kunden so beispielsweise eine Marketinganzeige mit demselben Bild aber mit leicht abgeändertem Angebot erhalten. Ein Kunde, dessen Vertrag abgelaufen ist, würde zum Beispiel eine andere personalisierte Botschaft erhalten als jemand, dessen Vertrag bald abläuft oder der kürzlich ein neues Smartphone bestellt hat. Das Unternehmen weitet die personalisierten Marketingkampagnen auch auf Videoanzeigen aus, wodurch mehr als 1.000 Versionen einer Videobotschaft in Echtzeit ausgespielt werden, je nach Endgerät und Standort des Nutzers. Diese personalisierten Anzeigen liefern bei der Klickrate eine Steigerung von 128 % im Vergleich zu allgemein gehaltenen Videos.

Indem der Content, der den Kunden gezeigt wird, dynamisch angepasst wird – sei es dasselbe Bild, aber eine andere Botschaft oder ein anderes Angebot wie bei O2 oder die Nutzung von verschiedenen Bilder für das gleiche Angebot wie bei Netflix – erhalten Sie ein ähnliches Ergebnis: Sie steigern Conversions in Echtzeit, indem Sie Erfahrungen bieten, die speziell auf den Kontext des Kunden angepasst sind.

Marketingpersonalisierung in großem Umfang ermöglichen

Wie wir gesehen haben, geben Marken, die die Nutzererfahrung hyper-personalisieren, um den Umsatz zu steigern oder das Nutzer-Engagement zu steigern, Daten und Content eine neue Bedeutung. In allen Fällen stellen wir fest, wie wichtig es ist, die Content-Erfahrung zu personalisieren – die kreativen Medien, die genutzt werden, die angezeigten Botschaften oder eine Kombination aus beidem – um mit den Nutzern effizienter zu interagieren.

Aber um diese One-to-one-Erfahrungen in Echtzeit für alle Berührungspunkte zu erstellen muss man in Daten, Tools und Content investieren. Um Ihre Personalisierungsstrategie zu optimieren und zu skalieren, müssen Sie von einem manuellen Ansatz zu einem programmatischen wechseln. Und hier kommen Digital Asset Management (DAM) und Digital eXperience Management (DXM) ins Spiel. DAM-Plattformen ermöglichen Ihnen, Ihre Mediendateien und Ihren Content auf einer zentralen Plattform zu speichern und verbinden sich mit Ihrem gesamten Marketing-Ökosystem, während DXM sicherstellt, dass der Content beim Ausspielen in Echtzeit durch datengetriebene und sogar KI-gestützte Anpassung personalisiert wird. Im Falle der Hyper-Personalisierung nehmen Ihnen diese Technologien den schweren Teil der Arbeit ab, denn Sie vermeiden so, die manuelle Erstellung Hunderter Varianten eines Assets, sondern profitieren stattdessen von der automatisierten, dynamischen Content-Anpassung, die je nach Nutzerkontext (Standort, Präferenzen, Verhalten usw.) variieren kann.

Um mehr darüber zu erfahren, wie DAM und DXM Marken beim Erreichen ihrer Personalisierungsziele helfen können, lesen Sie unseren neuesten Artikel: Unterstützung Ihrer Personalisierungsstrategie durch ein DAM



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