Bessere Customer Experience mit dynamischem Content

Die Ansätze zur Dynamisierung von Websites nehmen zu. Die Idee dahinter ist klar: Jeder Besucher soll eine Version meiner Website zu sehen bekommen, die genau auf seine Bedürfnisse oder Interessen zugeschnitten ist. Personalisierter Content, der präzise auf den Anwender und seine Customer Journey ausgespielt wird, verbessert deutlich die Customer Experience. Dies wiederum erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass er in meinem Online-Shop kauft oder sich für mich als B2B-Anbieter entscheidet.

Die Idee hinter der Personalisierung ist immer die gleiche – für die technische Umsetzung gibt es jedoch verschiedene Ansätze. Daher will ich einmal vier Anwendungsfälle unterscheiden.

• Dynamischer Content im Inbound Marketing
• Dynamik aufgrund des IP-Adressbereichs
• Verhaltensbasierte Dynamik
• Regelbasierte Dynamik

Dynamic Content im Inbound Marketing

Zentraler Baustein des Inbound-Marketing-Ansatzes ist das sogenannte Lead Nurturing. Nachdem sich ein potentieller Kunde für einen ersten Download registriert hat, erhält er nach und nach weitere passende Informationsangebote. Dies läuft über ein Prinzip, das an Amazon erinnert: „Wenn Ihnen dieses Whitepaper gefällt, dann wird Ihnen auch diese Infografik gefallen.

Der Lead erhält also weitere Informationen, die zu seiner Stufe im Entscheidungsprozess passen. Dahinter steht die Idee, dass der potentielle Kunde für seine Entscheidung eine definierte Auswahl an Informationen benötigt. Diese Lücke füllt der Anbieter Schritt für Schritt mit geeignetem Content.

Das passiert vor allem über E-Mails – aber auch die Website selbst ist ein nützlicher Kanal. Denn zum einen funktioniert Lead Nurturing per E-Mail immer nur, wenn Leads meine Mails auch beachten. Zum anderen kann ich jeden weiteren Download wiederum mit einem Formular verknüpfen. Dies ermöglicht es mir, zusätzliche Informationen über meinen Lead zu sammeln.

Die Website passt sich automatisch an den Besucher an

Dynamischer Content wird in festgelegten Bereichen der Website ausgespielt. Beispielsweise ersetzt das Inbound-Marketing-System einen Call-to-Action-Button (CTA) durch einen anderen, wenn der Besucher den angebotenen Content bereits heruntergeladen hat. Mit dem alternativen Button ergreife ich also die Chance, meine nächsten Informationen beim Lead zu platzieren und ihn damit weiter zu entwickeln. Das funktioniert jedoch nur für diese konkrete Person (bzw. deren Rechner). Jeder Kollege meines Leads sieht – ebenso wie jeder andere, nicht im Inbound-Marketing-System registrierte Besucher – die Standardseiten.

Technisch gesehen hat der Lead ein Cookie, das ihn eindeutig identifiziert. In der Datenbank ist verzeichnet, wie er bisher mit mir interagiert hat. Der dynamische Content-Bereich registriert also den Besucher als einen bekannten Lead und spielt für die Personalisierung einen alternativen Button aus.

Dieser Vorgang hängt somit an einer konkreten Person und dem vergebenen Cookie und nicht am Verhalten auf der Website oder an anderen technischen Faktoren (wie dem  IP-Bereich). Diese Faktoren werden in den anderen Ansätzen relevant.

Dynamik aufgrund des IP-Bereichs

Viele B2B-Unternehmen haben Lösungen im Einsatz, die nicht einzelne Anwender als Besucher der Website ausweisen, sondern Organisationen. Beispiele wären WiredMinds, LeadProspector oder LeadForensics, Leider gibt es für diese Art von Tools keine eindeutige Kategorie und viele bezeichnen sich deshalb – für mich etwas irreführend – als Lead-Generation-Plattformen. Ich würde sie eher als IP-Tracking- oder Web-Tracking-Systeme bezeichnen.

Häufig sind solche Tools auch in Inbound-Marketing-Lösungen integriert (z. B. „Website Prospector“ in Act-On oder „Prospects“ in HubSpot). Im Gegensatz zu Google Analytics, das ja auch Besucher auf Unternehmensebene ausweist, legen diese Tools Historien an und unterscheiden – wenn auch ohne konkrete Zuordnung zu einer Person – die unterschiedlichen Besucher. Vertriebsmitarbeiter erkennen also, wie viele Personen aus einem Unternehmen sich für welche Inhalte der Website interessieren.

Diese Tools funktionieren, indem sie eine große Datenbank haben, in der IP-Bereiche bestimmten Unternehmen zugeordnet werden. Die Unterschiede liegen im Aufbau der Datenbanken: Viele Tools greifen dazu auf öffentliche Bestände zurück. Da es jedoch keine Pflicht der Unternehmen gibt, ihre IP-Adressen in irgendeiner Weise zu publizieren und zu pflegen, ist die Qualität dieser öffentlichen Informationen nur mäßig.

Bessere Tool-Anbieter (wie meines Erachtens LeadForensics) überprüfen daher die Informationen selbst oder setzen sogar vollständig auf eigene Recherchen mit dutzenden oder gar hunderten von Mitarbeitern. Wir haben vor einiger Zeit mal einen Test gefahren mit LeadForensics gegen Inbound-Marketing-Lösungen – und die Erkennungsrate war dramatisch besser.

Entscheidungsgremien statt einzelne Personen ansprechen

Unternehmen beim Besuch der Website zu erkennen, ist also für den Vertrieb hilfreich. Diese Informationen wurden aber lange Zeit nicht genutzt, um Inhalte auf der Website auszusteuern. Einige Systeme für Account-based Marketing (wie z. B. DemandBase – bitte fragen Sie uns dazu ebenfalls an) machen genau das.

Nehmen wir einmal an, dass unsere Zielkunden Banken in Deutschland sind. Dann wäre es doch denkbar, dass wir Mitarbeiter der Deutschen Bank, die angenommen bereits unser Kunde ist, anders auf unserer Website ansprechen wollen als jene der Commerzbank, mit der wir noch keine Kundenbeziehung haben. Alternativ wäre es auch gut zu wissen, dass die Commerzbank eine Bank und kein Pharmaunternehmen ist, so dass wir Bilder, Testimonials oder auch Texte entsprechend der Branche ausspielen. Schließlich verbessert es unsere Chancen, wenn unser Website-Besucher klar wahrnimmt, dass wir Erfahrung in seiner Branche haben und seine Sprache sprechen.

Auch bei der Dynamisierung über IP-Adressbereiche geht es also um eine bessere Customer Experience. Gegenüber Inbound Marketing haben wir den Nachteil, dass wir den Content nicht für den individuellen Rechercheprozess des Besuchers bereitstellen. Aber wir haben den Vorteil, dass wir gesamte Entscheidungsgremien ansprechen können und nicht auf eine Registrierung angewiesen sind.

Und da Account-based-Marketing immer auch eines Inbound-Marketing-Systems (bzw. Marketing Automation) bedarf, bleibt auch das individuelle Bespielen möglich.

Verhaltensbasierte Dynamik

In den Szenarien, die wir bisher betrachtet haben, kam der Impuls immer von einem externen Inbound-Marketing- oder Account-based-Marketing-System. Aber inzwischen ermöglichen auch moderne Content Management Systeme (CMS), personalisierte Inhalte auf der Website auszuspielen.

Ein Beispiel ist das Content-Management-System Sitecore. Wir beziehen uns hier auf die verhaltensbasierte Aussteuerung oder Adaptive Personalization (Sitecore kann aber noch mehr). Das CMS analysiert wie der Besucher sich durch die Seite klickt und personalisiert aufgrund dieses Verhaltens und der Auswertung von Mustern die Folgeseiten.

Das klassische Beispiel ist: Ein Besucher klickt auf Inhalte, die zu einem Entwicklungsleiter passen. Er erhält also auf den Folgeseiten eher Inhalte über wirtschaftliche Vorteile oder Strategien. Sein Mitarbeiter zeigt ein anderes Klickverhalten und wird daher als Entwickler eingeordnet. Er sieht dann eher Features, Funktionen und die neuesten Updates.

Auch hier haben wir es also mit einer Dynamik zur Personalisierung von Content zu tun. Diese hängt aber nicht an einem Entscheidungsprozess und nicht an externen Informationen.

Regelbasierte Dynamik

Einen anderen Ansatz will ich als regelbasierte Personalisierung bezeichnen. Diese erfolgt aufgrund von technischen Parametern, z. B. Standort des Besuchers, sein Browser oder Rechner. Sicherlich kennt das der eine oder andere: Wenn man abends mit dem iPad auf einen Online-Shop geht, sieht der anders aus als tagsüber im Büro. Dahinter stecken einfache Regeln, z. B. dass abends vor allem Frauen den Shop mit einem iPad besuchen, während Männer eher tagsüber shoppen.

Eigentlich ist die Aussteuerung aufgrund von IP-Adressbereichen, wie es ein Account-based-Marketing-System macht, auch eine Personalisierung aufgrund von technischen Parametern. Aufgrund der Nähe zu einer unternehmensweiten Entscheidung habe ich sie allerdings als gesonderte Aussteuerungsvariante aufgeführt.

Personalisierung konzipieren

Bei allen vorgestellten Dynamisierungsansätzen wird recht schnell klar: Diese Mechanismen zu konzipieren, ist nicht leicht. Zum einen sind die Möglichkeiten unendlich und ich muss mich als Marketer logischerweise auf die wichtigsten konzentrieren. Zum anderen kann ich unter Umständen die Auswirkungen einer Dynamisierung nur schwer beurteilen. Ist der Effekt positiv oder verschrecke ich Ansprechpartner in meinen Zielunternehmen eher?

Man darf nicht vergessen: Personalisierung ist nur dann gut, wenn man sie nicht (oder wenigstens kaum) bemerkt und der Besucher einen klaren Mehrwert erhält. Sonst fühlt sich das schnell spooky an. Auf der Website von SiteCore wurde mir beispielsweise nach dem Klick auf den Button „Partner“ direkt angezeigt, welche Partner es in Deutschland gibt. Sicherlich hätte man mir auch gleich einen Partner in Frankfurt präsentieren können. Aber mir als Besucher wäre klar gewesen, dass das nur aufgrund der Auswertung genauer Daten möglich wird.

Für das Konzept empfiehlt sich daher folgendes Vorgehen:

1. Wir entwerfen die Personalisierung in einem ersten, vernünftigen Umfang.
2. Anschließend optimieren wir an den Stellen, an dem wir den meisten Impact im Entscheidungsprozess sehen
3. Wir analysieren die Zahlen und optimieren weiter oder bauen auch mal eine Personalisierung zurück.

Gleichzeitig müssen wir immer daran denken, dass jeder Besucher, bei dem die Dynamisierung nicht greift, immer noch ein gutes Erlebnis auf der Website haben sollte.

Content Marketing mit chain relations

Beim ersten Entwurf hilft die Entwicklung interviewbasierter Buyer Persons und Buying Insights über den Entscheidungsprozess. Damit wird klar, was der Besucher eigentlich auf der Website sucht und welche Fragen er sich auf welcher Stufe des Entscheidungsprozesses stellt. Für die Optimierung empfiehlt sich das Vorgehen nach dem Growth-driven-Design-Prinzip: Überall dort, wo der höchste Impact, die höchste Auswirkung auf das Kauf- und Entscheidungsverhalten zu erwarten ist, setzen wir an und überlegen uns Personalisierungslösungen mit dynamischem Content.

QUELLE DES BEITRAGSBILDS:
https://images.nasa.gov/#/details-0301628.html