Was versteht man unter Personalisierung im Marketing?

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Für Unternehmen mit etablierten A/B-Testing-Programmen bietet Personalisierung die Möglichkeit, Kundendaten gezielt einzusetzen, um herausragende digitale Experiences und Produkte zu entwickeln.

Nutzer:innen erwarten heute reibungslose Plattformen, Websites und Apps. Personalisierung nutzt Profile und Verhaltensdaten, um die Customer Experience auf unterschiedliche Nutzergruppen zuzuschneiden.

Personalisierte digitale Experiences spiegeln Bedürfnisse, Verhalten und Präferenzen wider – und fördern so Engagement und Conversion Rates.

A/B-Testing und Experimentation werden häufig bereits eingesetzt, um Messaging, Design und Seitenstrukturen zu optimieren. Richtig umgesetzt, führt das zu messbarem Wachstum gegenüber rein intuitiven Entscheidungen.

Gleichzeitig lässt sich die digitale Experience durch zusätzliche Segmentierung weiter differenzieren. Beispiele im E-Commerce:

  • Separate Kataloge für unterschiedliche Zielgruppen
  • Vermeidung irrelevanter saisonaler Angebote je nach Region
  • Kampagnenausspielung basierend auf Lebenssituationen
  • Spezifische Preise und Botschaften für Bestandskund:innen

Personalisierung ermöglicht es, Erwartungen entlang der gesamten Customer Journey gezielt zu bedienen und Conversion Rates sowie Umsätze zu steigern.

Daher ist Personalisierung heute ein zentraler Bestandteil moderner, kundenzentrierter Marketingstrategien. 87 % der Marketingverantwortlichen setzen sie ein, wachstumsstarke Unternehmen zunehmend auch auf predictive Personalisierung.

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Was ist Web-Personalisierung?

Personalisierung ist eine Marketingstrategie, bei der Browsing Experience, Botschaften und Angebote auf einer Website auf Basis von Besuchermerkmalen kontextualisiert werden.

Sie basiert auf der Analyse des Nutzerverhaltens und nutzt diese Daten, um maßgeschneiderte digitale Experiences zu schaffen, die Conversion Rates verbessern.

Eine Personalisierungsstrategie umfasst vier zentrale Schritte:

  • Identifikation und Segmentierung der Zielgruppen
  • Auslösen personalisierter Aktionen in Echtzeit
  • Steuerung des Marketingdrucks
  • Analyse der Performance anhand klar definierter Ziele

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Manuelle vs. predictive Personalisierung (AI)

Grundsätzlich gibt es zwei Ansätze in der Personalisierung. Welche Methode zum Einsatz kommt, hängt von der jeweiligen Strategie ab.

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Manuelle Personalisierung

‍Bei der manuellen Personalisierung segmentieren Marketer ihre Zielgruppen auf Basis definierter Kriterien. Diese können aus Datenanalysen oder aus beobachteten Mustern abgeleitet werden.

Auf Grundlage dieser Segmente werden konkrete Maßnahmen definiert, die für die jeweiligen Nutzergruppen ausgelöst werden.

Manuelle Personalisierung eignet sich insbesondere dann, wenn klare Vorstellungen über die Zielgruppe und deren Eigenschaften bestehen:

  • „Loyale Kund:innen mit einem Umsatz von über 200 € in den letzten sechs Monaten gezielt ansprechen und zu einem Event einladen.“
  • „Neuen Besucher:innen ein Willkommensangebot ausspielen.“
  • „Warenkorbabbrüche reduzieren, indem bei einem Warenkorbwert über 100 € zusätzliche Anreize gesetzt werden.“

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Personalisierung auf Basis prädiktiver Algorithmen

Dieser automatisierte Ansatz basiert auf dem Einsatz von AI. Ein Algorithmus berechnet in Echtzeit für jede:n Besucher:in einen Propensity Score, der die Wahrscheinlichkeit einer Conversion in Bezug auf ein definiertes Ziel abbildet.

Dieser Prozess wird als Predictive Targeting bezeichnet.

Der Machine-Learning-Algorithmus analysiert das Verhalten aller Website-Besucher:innen, identifiziert Zusammenhänge und entwickelt daraus Prognosemodelle, um die Conversion-Wahrscheinlichkeit neuer Nutzer:innen zu bestimmen.

Kameleoon benötigt rund 15 Sekunden, um basierend auf Verhalten und Kontext eines Besuchs eine präzise Einschätzung der Conversion-Wahrscheinlichkeit zu liefern.

Diese Conversion-Wahrscheinlichkeit wird im Kameleoon Conversion Score (KCS™) abgebildet und dient als Grundlage für die gezielte Ansprache von Besucher:innen. In Echtzeit lassen sich Nutzer:innen als „hot“, „undecided“ oder „cold“ klassifizieren und entsprechend differenzierte Maßnahmen auf individueller Ebene auslösen.

Wenn sich ein Ziel nur schwer oder gar nicht durch feste Kriterien definieren lässt – etwa weil diese unklar, mehrdeutig oder dynamisch sind – bietet predictive targeting eine effektive Möglichkeit zur Personalisierung.

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Welche Methode ist die richtige?

Manuelle Personalisierung

‍Geeignet, wenn sich Besucher:innen eindeutig einem vordefinierten Segment zuordnen lassen.

  • 1-to-few-Ansatz: Maßnahmen richten sich an klar definierte Segmente
  • Statisches Targeting: basiert auf festen Regeln, die nur manuell angepasst werden
  • Zielkriterien sind klar identifizierbar und modellierbar

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AI-basierte Personalisierung

‍Geeignet, wenn Segmentierungskriterien nicht im Voraus definiert werden können und die Conversion-Wahrscheinlichkeit individuell bewertet werden soll.

  • 1-to-1-Ansatz: Maßnahmen passen sich individuell an jede:n Besucher:in an
  • Dynamisches Targeting: entwickelt sich kontinuierlich mit dem Nutzerverhalten
  • Kriterien sind komplex, schwer modellierbar oder stark datenabhängig

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Mehr dazu:

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AI-getriebene Personalisierung: Funktionsweise

AI-gestützte Website-Personalisierung nutzt prädiktive Algorithmen, um Besucher:innen gezielt anzusprechen und Experimente in Echtzeit an deren Anforderungen anzupassen.

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Datenerfassung und Lernen

‍Verhaltensdaten von Besucher:innen werden vom Algorithmus erfasst, analysiert und im Browser gespeichert. Dabei werden ausschließlich anonymisierte Daten verwendet.

Diese sogenannten Hot Data lassen sich mit Cold Data aus CRM- oder DMP-Systemen ergänzen.

AI-Algorithmen lernen aus dem Verhalten von Besucher:innen auf der Website, indem sie Zusammenhänge mit bestehenden Profilen herstellen. Ihre Prognosefähigkeit verbessert sich kontinuierlich.

Die Zieldefinition der Vorhersagen erfolgt durch Marketer – abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall, etwa zur Bestimmung der Conversion-Wahrscheinlichkeit oder des Interesses.

Die in der Personalisierung eingesetzten prädiktiven Algorithmen basieren auf Machine Learning und unterscheiden sich von Systemen zur Dynamic Traffic Allocation, die statistisch arbeiten.

Machine Learning umfasst verschiedene Lernarten: supervised, unsupervised und reinforcement.

Bei Kameleoon kommen alle drei Ansätze zum Einsatz:

  • Supervised Learning zur Identifikation von Verhaltensmustern
  • Unsupervised Learning zur Segmentbildung und Modellierung von Nutzerverhalten
  • Reinforcement Learning zur Berechnung von Kaufwahrscheinlichkeiten bzw. Propensity Scores

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Ausspielen von Personalisierungs-Experiences

Sobald der Algorithmus in der Lage ist, die Bedürfnisse von Besucher:innen zu erkennen, können vordefinierte Maßnahmen in Echtzeit ausgelöst werden.

Beim Besuch der Website analysiert der Algorithmus das Verhalten, berechnet die Conversion-Wahrscheinlichkeit und spielt darauf basierend die passendste Experience aus.

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Mehr dazu:

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A/B-Testing und Personalisierung: zwei sich ergänzende Ansätze

Der Einstieg in die Optimierung der User Experience erfolgt meist über A/B-Testing, um grundlegende Verbesserungen für alle Besucher:innen umzusetzen.

So wichtig diese Maßnahmen sind, nutzen sie dennoch nur einen Teil des gesamten Conversion-Potenzials einer Website.

Personalisierung deckt ein deutlich breiteres Spektrum ab: Sie ermöglicht die Optimierung der gesamten Customer Journey durch individuelle Experiences für einzelne Besucher:innen oder Segmente (Micro-Targeting). Im Gegensatz dazu basiert A/B-Testing auf einem Usability-Kompromiss, der für alle Besucher:innen gilt (Macro-Targeting).

Ein Beispiel verdeutlicht den Unterschied:

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A/B-Testing und Personalisierung
  • Wird eine einheitlich beste Variante für alle drei Segmente gewählt, ergibt sich eine durchschnittliche Conversion-Steigerung von +3 %
  • Wird für jedes Segment die jeweils beste Variante ausgespielt, steigt die durchschnittliche Conversion um +4 %

Daraus ergibt sich: Beide Ansätze sollten kombiniert werden, um Conversion Rates zu steigern und gleichzeitig relevante, nahtlose Experiences zu schaffen.

Voraussetzung dafür ist eine ganzheitliche Lösung, die sowohl A/B-Testing als auch Personalisierung integriert.

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Die Vorteile von Personalisierung

Je besser Kund:innen verstanden werden, desto präziser lassen sich Zielgruppen segmentieren und desto höher ist der Wert jedes einzelnen Besuchs. Durch zunehmend personalisierte Experiences lässt sich die Relevanz gezielt steigern.

Personalisierung ist ein zentraler Ansatz, um strategische Herausforderungen im Marketing zu adressieren.

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Conversion steigern: Personalisierung ermöglicht es, Erwartungen präzise zu erfüllen, Conversions gezielt auszulösen und die Performance zu steigern – etwa durch höheren durchschnittlichen Bestellwert und schnellere Conversion-Prozesse dank relevanter Botschaften im richtigen Moment.

Engagement erhöhen: Relevante Inhalte und Produkte steigern die Qualität der Browsing Experience und fördern die Interaktion. Gleichzeitig wird Content Marketing stärker datenbasiert gesteuert.

Churn reduzieren: Personalisierung hilft dabei, absprunggefährdete Besucher:innen frühzeitig zu erkennen und im entscheidenden Moment gezielt gegenzusteuern.

Qualifizierte Leads generieren: Durch die Anpassung der Experience entlang des Conversion Funnels wird es einfacher, Kontaktinformationen zu erfassen, Termine zu vereinbaren oder weitere Interaktionen auszulösen.

Kund:innen langfristig binden: Personalisierung unterstützt den Aufbau nachhaltiger Kundenbeziehungen über die gesamte Customer Journey hinweg und stärkt Vertrauen sowie Loyalität.

ROI von Kampagnen steigern: Gezielte Ausspielung von Angeboten reduziert Akquisitionskosten und steigert gleichzeitig den Umsatz. Marketingbudgets werden effizienter eingesetzt, indem Maßnahmen nur dort greifen, wo sie tatsächlich notwendig sind.

Mit AI-getriebener Personalisierung steigen die Vorteile weiter, da Targeting deutlich präziser und effizienter gesteuert wird:

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Welche Branchen profitieren am meisten von Personalisierung?

Auch wenn sich die Ziele je nach Branche unterscheiden, bietet Personalisierung für alle Unternehmen klare Vorteile.

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E-Commerce: Ziel ist die Steigerung von Conversion Rates und Kundenbindung. Typische Anwendungsfälle sind personalisierte Upsell-Elemente auf Produktseiten oder gezielte Promotions für unentschlossene Besucher:innen.

Reise & Tourismus: Da Kaufentscheidungen komplexer sind, liegt der Fokus auf Unterstützung während der Entscheidungsphase. Beispiele sind Web-to-Call-Pop-ins oder dynamische Dringlichkeitsbotschaften.

Automotive: Hier steht die Begleitung bei einer hochpreisigen Kaufentscheidung im Mittelpunkt. Personalisierte Fahrzeugempfehlungen oder individuelle Testfahrten-Anfragen sind typische Use Cases.

Banken & Versicherungen: Ziel ist eine Beratungserfahrung wie in der Filiale. Personalisierte Angebote oder individuell priorisierte Services unterstützen dabei.

Medien & Entertainment: Engagement ist entscheidend für Abonnements und Wiederkehr. Personalisierte Newsletter-Angebote oder dynamische Startseiten steigern die Relevanz.

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Wie eine Personalisierungsstrategie umgesetzt wird

Die Consultants von Kameleoon arbeiten eng mit Unternehmen zusammen, um eine wirkungsvolle Personalisierungsstrategie zur Steigerung von Conversions zu entwickeln und umzusetzen.

Auf Basis dieser Erfahrung ergeben sich vier zentrale Schritte:

  • Zielgruppen identifizieren
  • Personalisierte Maßnahmen in Echtzeit auslösen
  • Personalisierungs-Experiences konzipieren und strukturieren
  • Performance analysieren

Zielgruppen identifizieren

Die Grundlage für Personalisierung ist die Segmentierung und gezielte Ansprache von Zielgruppen auf Basis von Besucherdaten.

Alle verfügbaren Daten können als Kriterien genutzt werden, um Zielgruppen besser zu verstehen und relevante Segmente zu definieren.

Die Bandbreite dieser Daten ist groß. Die Qualität von Segmentierung und Targeting hängt daher maßgeblich von der Auswahl geeigneter Kriterien ab.

Für eine präzisere Segmentierung empfiehlt sich die Kombination von Hot Data und Cold Data.

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Hot Data bezeichnet alle Informationen, die während eines aktuellen Besuchs entstehen. Diese werden auch als Intent Data verstanden, da sie die aktuelle Absicht von Besucher:innen besonders gut widerspiegeln. Für eine relevante Personalisierung sind sie entscheidend, da sie das tatsächliche Verhalten auf der Website abbilden.

Dazu gehören:

  • Verhaltensdaten: besuchte Seiten, Navigationspfade, Historie, betrachtete Produkte oder Kategorien, Besuchsfrequenz
  • Kontextdaten: Tag, Uhrzeit, Geolocation, Wetter
  • Technische Daten: Browser, Gerät, Akquisitionsquelle

Cold Data hingegen umfasst Informationen, die bereits im Vorfeld gesammelt wurden. Diese stammen häufig aus externen Systemen wie CRM, DMP oder Offline-Touchpoints und beinhalten beispielsweise demografische Merkmale oder Kaufhistorien.

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Personalisierte Maßnahmen in Echtzeit auslösen

Um relevante Browsing Journeys für unterschiedliche Segmente zu gestalten, lassen sich sämtliche Website-Elemente kontextualisieren. Daraus ergeben sich verschiedene Ansätze für personalisiertes Marketing.

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Content-Personalisierung

Relevante Inhalte werden basierend auf Interessen oder Geolocation priorisiert – beispielsweise durch lokale Empfehlungen oder regionale Inhalte.

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Navigation-Personalisierung

Die Navigation wird an das Verhalten von Besucher:innen angepasst, um die Experience gezielt zu verbessern.

Beispielsweise können häufig angesehene Produktkategorien hervorgehoben oder Menüs und Seitenstrukturen dynamisch angepasst werden.

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Produkt-Personalisierung

Produktangebote werden auf Basis des Nutzerverhaltens angepasst, um Bedürfnisse gezielt zu erfüllen. Dies erfolgt häufig über einfache Regeln und Segmente.

Typische Ansätze sind personalisierte Produktempfehlungen basierend auf Kaufkraft, gezieltes Hervorheben bestimmter Produkte oder der Einsatz von Social Proof und Dringlichkeitsbotschaften.

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E-Mail-Personalisierung

Personalisierung im E-Mail-Marketing geht über die reine Ansprache mit Namen hinaus. Kommunikation wird auf Basis des Verhaltens und der Interessen von Besucher:innen individualisiert.

So entstehen relevante Inhalte, die auf dem tatsächlichen On-Site-Verhalten basieren.

Personalisierungs-Kampagnen planen und strukturieren

Um den Marketingdruck auf einer Website zu steuern, ist ein strukturiertes Storyboarding von Personalisierungs-Experiences entscheidend. Eine Experience ist nur dann effektiv, wenn sie sich nahtlos einfügt und nicht als störend wahrgenommen wird.

Dafür sollten mehrere Parameter definiert werden:

Dauer: Zeitfenster, in denen Personalisierung ausgespielt wird.

Frequenz: Die Häufigkeit der Ausspielung sollte kontrolliert werden, um Überansprache zu vermeiden.

Capping: Begrenzung der Ausspielung, z. B. auf eine bestimmte Anzahl von Nutzer:innen oder Impressionen pro Besucher:in.

Priorisierung: Konflikte zwischen mehreren Personalisierungsmaßnahmen werden durch klare Prioritäten vermieden.

Storyboarding: Personalisierung wird entlang definierter Schritte innerhalb der Customer Journey ausgelöst.

Performance analysieren

Nach dem Launch von Personalisierungsmaßnahmen ist eine kontinuierliche Analyse der Ergebnisse erforderlich – basierend auf den definierten Zielen.

Vor der Ausspielung sollte ein klarer Primary KPI festgelegt werden, ergänzt durch Secondary KPIs, die ebenfalls beeinflusst werden können.

Ziele können beispielsweise sein:

  • Umsatz steigern
  • Margen durch geringeren Promotion-Einsatz verbessern
  • Prozesse automatisieren und Teams entlasten

Zur Bewertung der Performance wird die Zielgruppe mit einer Kontrollgruppe verglichen, die keiner Personalisierung ausgesetzt war.

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Sollten Personalisierungsmaßnahmen per A/B-Testing validiert werden?

Zur Erfolgsmessung von Personalisierung empfiehlt es sich, eine Kontrollgruppe ohne Ausspielung beizubehalten. So lässt sich die Performance in Echtzeit vergleichen – im Prinzip als kontinuierliches A/B-Testing.

In bestimmten Fällen ist dieses Vorgehen jedoch nicht sinnvoll. Wird beispielsweise eine zeitlich begrenzte Aktion gezielt an ein Segment ausgespielt, reduziert eine Kontrollgruppe lediglich die Reichweite, ohne zusätzlichen Erkenntnisgewinn.

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Die wichtigsten Funktionen einer Personalisierungsplattform

Die Wahl der richtigen Personalisierungslösung ist ein entscheidender Faktor für langfristigen Erfolg. Die Plattform sollte alle notwendigen Funktionen bieten, um definierte Ziele zu erreichen und gleichzeitig bestehende Rahmenbedingungen berücksichtigen.

Eine umfassende Lösung sollte ermöglichen:

  • Echtzeit-Analyse und Segmentierung von Zielgruppen auf Basis DSGVO-konformer Hot Data und Cold Data
  • Identifikation von Besucher:innen durch Data Matching sowie Erstellung präziser Segmente – regelbasiert oder mit AI
  • Erstellung individueller Experiences über visuelle Editoren oder Entwickler-Interfaces
  • Strukturierung und Steuerung von Experiences durch Storyboarding- und Capping-Funktionen
  • Analyse der Performance über Dashboards und kollaborative Reporting-Tools

Darüber hinaus ist die Unterstützung durch einen erfahrenen Technologiepartner ein zentraler Erfolgsfaktor.

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Eine Plattform für alle Conversion-Hebel

Nutzer:innen erwarten heute herausragende Experiences. Um diesen Erwartungen gerecht zu werden, ist es notwendig, die gesamte Optimierungskette abzudecken – von allgemeinen Usability-Verbesserungen bis hin zu individuellen Customer Journeys.

Daher ist es entscheidend, eine zentrale Plattform zu wählen, die sowohl A/B-Testing als auch manuelle und prädiktive Personalisierung in einem Tool vereint und gleichzeitig die Steuerung relevanter KPIs ermöglicht.

Nur mit einer ganzheitlichen Optimierungsstrategie lassen sich nachhaltige Umsatzsteigerungen im großen Maßstab realisieren.

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Personalisierung im Unternehmen etablieren

Erfolgreiche Personalisierung erfordert eine unternehmensweite Experimentation-Kultur. Im Fokus stehen die kontinuierliche Analyse von Verhalten, messbaren Ergebnissen und Experiences sowie datenbasierte Entscheidungen.

Dafür entwickeln sich Marketingteams weiter: Neue Rollen entstehen und Organisationsstrukturen werden angepasst, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.

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Neue Rollen in der Personalisierung

Personalisierung stellt bestehende Organisationsstrukturen in Frage und führt zur Entstehung neuer Rollen innerhalb spezialisierter Projektteams. Dazu zählen:

Optimization Specialists und Projektmanager:innen: Mit fundierter digitaler Erfahrung strukturieren sie die Strategie und steuern die Umsetzung. Sie koordinieren verschiedene Teams und Ressourcen und sorgen für eine zielgerichtete Umsetzung.

Developer und Designer: Sie verantworten die operative Umsetzung der Personalisierungsstrategie. Developer kümmern sich um Integration und technische Umsetzung, während Designer mit starkem UX-Fokus Experiences entwickeln, die auf die Bedürfnisse von Besucher:innen abgestimmt sind.

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Welche Organisationsstruktur ist sinnvoll?

Für den Aufbau eines Personalisierungsteams bieten sich drei grundlegende Organisationsmodelle an:

  • Zentralisierte Struktur: Eine zentrale Einheit steuert die Personalisierungsstrategie unternehmensweit und priorisiert Maßnahmen entsprechend der Anforderungen einzelner Teams.
  • Dezentrale Struktur: Personalisierungsexpert:innen sind in den jeweiligen Teams verankert, sodass mehrere Projekte parallel umgesetzt werden können.‍
  • Hybride Struktur: Kombination aus zentraler Steuerung und dezentraler Expertise innerhalb der Teams.

Nächster Schritt: Wissen vertiefen

Mit unseren Online-Trainings lassen sich Kompetenzen in der Personalisierung gezielt ausbauen – von Segmentierung über Experience-Gestaltung bis hin zur Entwicklung leistungsstarker Strategien.

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