10 Beispiele für hyper-personalisiertes Marketing
Die Verbraucher wollen ein persönlicheres Einkaufserlebnis als je zuvor. Sie wollen sich gesehen und gehört fühlen. Sie wollen, dass sich Inhalte, Werbung und Chatbot-Interaktionen ganz auf sie zugeschnitten anfühlen – und nicht auf jemanden, der wie sie ist. In diesem Artikel gehen wir auf den Unterschied zwischen Personalisierung und Hyper-Personalisierung ein und stellen Ihnen anhand von 10 Marken-Beispielen hyper-personalisiertes Marketing vor, die mit maßgeschneiderten Kundenerlebnissen glänzen.
10 Beispiele für hyper-personalisiertes Marketing
Diese Nachfrage nach maßgeschneiderten Angeboten hat sich während der Pandemie noch verstärkt. Durch
hyper-personalisiertes Marketing von E-Commerce-Führern und flinken Direktvertriebsunternehmen sind die Erwartungen der Verbraucher gestiegen. Wenn sie jetzt nicht das persönliche Erlebnis bekommen, an das sie gewöhnt sind, geben 44 % der Verbraucher an, dass sie wahrscheinlich woanders einkaufen werden.
Es steht eine Menge auf dem Spiel. Diese Art von persönlicher Erfahrung erhöht nicht nur die Kundenbindung und stärkt die Loyalität – sie fördert auch das Umsatzwachstum. Laut einem aktuellen Bericht von McKinsey & Company erzielen Unternehmen, die sich durch Personalisierung auszeichnen, 40 % mehr Umsatz als ihre langsamer wachsenden Mitbewerber.
Was ist hyper-personalisiertes Marketing und wie können Marken es nutzen, um ihr Wachstum voranzutreiben?
In diesem Artikel erläutern wir den Unterschied zwischen Personalisierung und Hyper-Personalisierung und stellen 10 Beispiele von Marken vor, die sich durch maßgeschneiderte Kundenerlebnisse auszeichnen.
Hyper-personalisiertes Marketing vs. personalisiertes Marketing – Was ist der Unterschied?
Vor ein paar Jahren konnten sich Marken noch mit einfacher Personalisierung begnügen. Sie fügten den Vornamen eines Abonnenten in Werbe-E-Mails ein oder nutzten Retargeting-Anzeigen, um Menschen zu verfolgen und sie an das Produkt zu erinnern, das sie fast gekauft hatten.
Dieses grundlegende Maß an Personalisierung reicht aber nicht mehr aus. Wenn es um die Verbraucherbindung geht, müssen Marken über Käufer-Personas hinausgehen, die demografische Grunddaten enthalten. Sie müssen KI, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen nutzen, um Echtzeit- und Verhaltensdaten zu gewinnen, die ein individuelles Kundenerlebnis ermöglichen.
Personalisiertes Marketing: Marken haben traditionell Marketingkampagnen relevanter gemacht, indem sie Kundendaten nutzen, um Zielgruppen auf der Grundlage gemeinsamer Vorlieben, Abneigungen und Aktivitäten zu segmentieren.
Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass er nicht zielgerichtet genug ist. Vielleicht haben Sie folgendes Meme schon einmal im Internet gesehen.
Da ihre demografischen Daten identisch sind, würden Ozzy Osbourne und King Charles im selben Kundensegment zusammengefasst werden. Aber können Sie sich vorstellen, dass Ozzy die gleiche Werbung erhält wie Charles? Es ist unmöglich, dass dieser Inhalt bei beiden ankommt – und das ist die Einschränkung der traditionellen Personalisierung.
Hyper-personalisiertes Marketing: Durch die Nutzung einzigartiger Kundendaten wie psychografische Daten oder Echtzeit-Interaktion mit einer Marke können Vermarkter personalisierte Produktempfehlungen oder Rabattcodes für eine bestimmte Person anbieten.
Das ist ein „Segment-of-One“-Ansatz, der es Marken ermöglicht, jemanden mit wichtigen Botschaften über die für ihn relevantesten Kanäle anzusprechen. Durchdachte Berührungspunkte wie das Versenden eines Anleitungsvideos oder das Einchecken nach dem Kauf geben dem Verbraucher das Gefühl, etwas Besonderes zu sein.
Und wenn sie sich besonders fühlen, kaufen sie mit größerer Wahrscheinlichkeit wieder ein. Mehr als drei Viertel (78 %) der Verbraucher werden wieder einen Kauf tätigen und Freunden und Verwandten die Marke empfehlen.
Werfen wir einen Blick auf die Marken, die ihre Kunden begeistern und der Konkurrenz einen Schritt voraus sind, mit 10 Beispielen für hyper-personalisiertes Marketing.
1. Starbucks
Starbucks ist ein Vorreiter in Sachen Hyper-Personalisierung. Mithilfe von KI nutzt die Kaffeemarke Echtzeitdaten, um den Nutzern einzigartige Angebote zu schicken, die auf ihren Vorlieben, Aktivitäten und früheren Einkäufen basieren. Mit mehr als 400.000 Ausführungen von hyper-personalisierten Nachrichten haben Kaffeeliebhaber immer das Gefühl, dass ihre Kommunikation mit der Marke maßgeschneidert ist.
2. TastryAI
TastryAI arbeitet mit Weingütern zusammen, um den Kunden individuelle Weinempfehlungen zu geben. Verbraucher beantworten ein einfaches 20-Sekunden-Quiz, woraufhin das gesamte Sortiment des Weinguts durch komplexe KI-Systeme bewertet und auf die Person abgestimmt wird. Anschließend bewertet der Kunde den Wein und TastryAI passt seine Empfehlungen weiter an.
Die Gründerin von TastryAI, Katerina Axelsson, sagte: Eine Frage könnte lauten: „Was halten Sie von dem Geruch von frisch gemähtem Gras?“ Die KI „weiß“ bereits, welche Verbindungen oder Gruppen von Verbindungen für dieses Gefühl verantwortlich sind. Wenn die Antwort auf diese Frage bekannt ist, hat die KI viele Verbindungen kennengelernt, die Sie vielleicht mögen…oder auch nicht 😉
Dieser hyper-personalisierte Ansatz für Wein sorgt dafür, dass Kunden immer wieder zurückkommen. Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden, die Tastry-Empfehlungen nutzen, 20 % geringer, dass sie bei einem Mitbewerber einkaufen.
3. Secret Escapes
Das Reiseunternehmen Secret Escapes passt seine Webseite an den Suchbegriff an, den ein Nutzer eingibt und auf welche bezahlte Anzeige er klickt. S
Wenn jemand z. B. den Suchbegriff „Spa Retreats“ bei Google eingibt und auf eine Anzeige von Secret Escapes mit der gleichen Überschrift klickt, wird er auf eine personalisierte Landing Page weitergeleitet. Der Text und die Bilder werden aktualisiert, um die Absicht der Person widerzuspiegeln.
Dieser Grad an hyper-personaliertem Marketing führte zu einer Steigerung der Anmeldungen bei der Marke um 26 %.
4. L’Occitane
Das E-Commerce-Team von L’Occitane stellte fest, dass ein Teil der brasilianischen Nutzer die Webseite zwischen 22 Uhr und 5 Uhr morgens besuchte.
Ausgehend von der Hypothese, dass diese Menschen möglicherweise Schlafprobleme haben, wurde in dieser Zeit ein Overlay eingeblendet, in dem das Kissenspray der Marke vorgestellt wurde. Dieses Produkt wurde entwickelt, um einen erholsamen Schlaf zu ermöglichen.
5. Thread
Der britische Online-Händler Thread ist eine Modetechnologie-Marke mit einem einzigartigen Angebot. Sie bietet den Nutzern einen kostenlosen persönlichen Stylisten, der wöchentlich E-Mails mit Produktempfehlungen verschickt, die auf den bevorzugten Stilen, dem Körpertyp, dem Budget und dem Feedback zu früheren Stücken basieren.
Der Online-Händler nutzt dazu einen maschinellen Lernalgorithmus namens „Thimble“. Zunächst durchlaufen die Stylisten eine Vorauswahl, bei der sie alles von den Thread-Partnern entfernen, was sie persönlich nicht empfehlen würden. Dann schlagen sie einzelne Kleidungsstücke und komplette Outfits vor – aber danach übernimmt „Thimble“ das Ruder.
Die hyper-personalisierten E-Mails von Thread verbessern das Einkaufserlebnis und helfen den Nutzern, die Qual der Wahl zu überwinden, die sie auf den meisten anderen Modeseiten haben.
6. PetPlate
Die DTC-Tiernahrungsmarke PetPlate bietet eine bunte, personalisierte Beilage, die den Hund eines neuen Kunden in der „PetPlate-Familie“ willkommen heißt. Diese Beilage enthält individuelle Fütterungsanweisungen, Kontaktinformationen zum Kundenservice und Informationen darüber, wie Sie einen Rabatt erhalten, wenn Sie einen Freund werben..
Ein Beispiel für eine Beilage für einen neuen Kunden, dessen Hund Daisy heißt, enthält einen Verweis auf „sie“ in den Fütterungsrichtlinien sowie die Anweisung, ihr zweimal täglich eine halbe Dose Futter, Leckerlis nach Bedarf und zwei Ergänzungsfuttermittel pro Tag zu geben. Seitdem PetPlan diese Fütterungsanweisungen in die ersten Bestellungen aufgenommen hat, sind die Kundenanfragen zu den Fütterungsrichtlinien um 20 % zurückgegangen.
7.Prose
Bei der DTC-Haarpflegemarke Prose beginnt die Personalisierung bereits am Anfang der Customer Journey. Wenn ein Nutzer auf der Webseite landet, wird er aufgefordert, eine Online-Beratung auszufüllen.
Dabei werden wichtige Daten über den Lebensstil, die Ernährungsgewohnheiten, den geografischen Standort, das Stressniveau und vieles mehr erfasst. Mit Hilfe eines eigens entwickelten Algorithmus nutzt Prose diese Informationen, um individuelle Produkte zu entwickeln, die auf die Haarpflegebedürfnisse und -bedürfnisse des Käufers abgestimmt sind. Jedes Produkt wird in einer Flasche geliefert, die mit dem Namen des Kunden gekennzeichnet ist.
8. MandM Direct
Der Online-Discounter MandM Direct verließ sich bisher auf regelbasierte Standardempfehlungen, um die Besucher seiner Webseite durch die Shopper Journey zu führen.
Seit der Einführung von KI-gestützten Produktempfehlungen im Jahr 2021 wurden die folgenden Änderungen vorgenommen:
- Jedem Kunden werden auf der Startseite weniger Artikel angezeigt – die alle nur für ihn ausgewählt werden
- Die Kunden fühlen sich auf der Produktdetailseite „gesehen“ und erhalten spezifische Informationen (Farbe, Größe, Preis), die auf ihre Vorlieben abgestimmt sind
- Personalisierte Produktempfehlungen werden sofort angezeigt, wenn jemand einen Artikel in den Warenkorb legt
Seit der Einführung von personalisierten Produktempfehlungen konnte MandM Direct einen Anstieg des Gesamtumsatzes um 2,4 % und einen Anstieg der Klickraten für Produktempfehlungen um 11,4 % verzeichnen. Ein weiteres gelungenes Beispiel für hyper-personaliertes Marketing.
9. ILIA
Die Kosmetikmarke ILIA steigert die Kundenbindung und -treue unter anderem mit personalisierten E-Mails und einem Markenerlebnis nach dem Kauf. Doch wie genau sieht die Strategie für hyper-personaliertes Marketing aus?
Wenn ein Kunde einen Kauf tätigt, wird er auf eine Seite zur Sendungsverfolgung weitergeleitet, die Lernvideos zur Pflege und Verwendung des Produkts, FAQs zum Versand, Informationen zum Empfehlungsprogramm und weitere Informationen über die Mission von ILIA enthält. Der wiederkehrende Traffic von ILIAs aktualisierten Tracking-Seiten konvertiert 25 % mehr als der Durchschnitt ihrer Website.
Die Marke verschickt auch personalisierte E-Mails, in denen sie ihre Kunden darüber informiert, wann es Zeit ist, ein Produkt nachzubestellen und wie lange das Produkt im Durchschnitt hält.
10.Amazon
Wir können nicht über hyper-personalisiertes Marketing sprechen, ohne den unbestrittenen Marktführer in Sachen Personalisierung zu erwähnen – Amazon.
Jedes Mal, wenn ein Kunde auf der Amazon-Homepage landet, fühlt es sich so an, als wäre sie nur für ihn gestaltet worden. Das ist einem Algorithmus zu verdanken, der auf prädiktiver Analytik und artikelbasierter kollaborativer Filterung basiert. Die kollaborative Filterung durchsucht die gekauften Artikel eines Nutzers und die Kaufhistorie anderer Personen, die das gleiche Produkt gekauft haben, um Informationen über „häufig zusammen gekaufte Artikel“ in den Produktlisten anzuzeigen.
Aber das kollaborative Filtern hört hier nicht auf. Amazon geht noch einen Schritt weiter und verbindet die Kaufhistorie mit den Browsing-Daten. Wenn ein Nutzer einen Hundekauartikel kauft, schlägt Amazon in Zukunft nicht nur Hundekauartikel vor. Der Algorithmus könnte sich den Browserverlauf ansehen und feststellen, dass der Kunde Pixar-Filme auf Prime anschaut, und ihm in Zukunft Hundespielzeug mit dem Thema Toy Story empfehlen. Diese Empfehlungsmaschine ist für 35 % des Gesamtumsatzes von Amazon verantwortlich.
Der letzte Punkt, den wir erwähnen wollten, war Amazons hyper-personalisierte E-Mail-Marketingstrategie. Wenn Sie die Suche nach einem Produkt auf der Website abbrechen, erhalten Sie wahrscheinlich kurz darauf eine E-Mail mit relevanten Produktempfehlungen.
Amazon nutzt Daten wie den Namen des Nutzers, seine Suchanfrage, die durchschnittliche Zeit, die er mit der Suche verbracht hat, sein bisheriges Kaufverhalten, den durchschnittlichen Betrag, den er ausgegeben hat, und seine Markenaffinität, um eine kuratierte Auswahl an Produkten zu erstellen, die er mit hoher Wahrscheinlichkeit kaufen wird.
Wie kann Digital Asset Management (DAM) hyper-personalisiertes Marketing unterstützen?
Um ihren Kunden hyper-personalisierte Erlebnisse zu bieten, brauchen Unternehmen nicht nur Zugang zu Daten – sie brauchen Inhalte. Eine Menge davon. Aber die manuelle Erstellung und Bereitstellung von Hunderten von Ausführungen eines Assets ist ein riesiges Unterfangen.
Deshalb ist es wichtig, von einer manuellen Personalisierungsstrategie zu einer programmatischen Strategie zu wechseln. Mit einer DAM-Plattform können Unternehmen die Produktion und Verwaltung von Inhalten in einem zentralen Hub rationalisieren.
In Verbindung mit dem Digital eXperience Management (DXM) können Unternehmen Inhalte automatisch an den Kontext und das Verhalten der Nutzer anpassen. Das bedeutet, dass keine Zeit mehr für mühsame, manuelle Aufgaben wie das Ändern der Hintergrundfarbe oder das Hinzufügen von Untertiteln zu mehreren Assets verschwendet wird.
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