Situationalisierung: Die neue Dimension der Personalisierung

Stell Dir vor, Du kannst jeden einzelnen User Deiner Seite mit relevanten Inhalten begeistern. Du zeigst ihm oder ihr nur Elemente Deiner Website, die ihn wirklich interessieren und die in seiner aktuellen Situation relevant sind – ohne vorherige Interaktion mit Deiner Webseite und obwohl Du ihn nicht kennst. Gleichzeitig agierst Du 100% DSGVO-konform, denn personenbezogene Daten sind nicht notwendig!

Das klingt unmöglich? Ist es nicht! Genau dies ermöglicht Situationalisierung (engl. Situationalization), eine der innovativsten Methoden zur Individualisierung und Optimierung Eurer digitalen Kundenansprache. Wir erklären Dir, was Situationalisierung ist, welche Vorteile sie bringt und in welchen Bereichen sie bereits erfolgreich eingesetzt wird.

Menschen in Shopping Situationen

Was ist Situationalisierung?

Was ist Situationalisierung

Du fragst Dich jetzt wahrscheinlich: „Wie genau ist das möglich?“ – Damit Du Situationalisierung und deren zentrale Annahmen wirklich verstehst, möchten wir zunächst den Begriff der Situation beleuchten und Dir damit beweisen: Die aktuelle Situation, in der sich ein Besucher Eurer digitalen Kanäle befindet, lässt jede Menge Rückschlüsse auf dessen Bedürfnisse zu.

Eine Situation ist eine „Reihe von Umständen, in denen man sich befindet“ oder ein Zustand.
Außerdem beschreibt die Situation häufig auch den Ort bzw. die Umgebung.

Im digitalen Kontext definiert sich die Situation des Nutzers (auch User-Situation genannt) durch Faktoren wie beispielsweise seinen Standort (Stadt, Land oder Region), sein verwendetes Gerät und Browser, den Referrer (die Seite, von der er kam), die aktuelle Jahres- oder Uhrzeit und den Wochentag seines Zugriffs sowie das Wetter. Diese Informationen nennt man situationsbezogene Daten oder Situationsdaten.

Was aber haben solche Daten mit den Bedürfnissen des Users zu tun? – Der Einfluss der Situation auf das Einkaufsverhalten klingt zunächst vielleicht wenig intuitiv für Dich. Aber denke doch mal an Dein eigenes Einkaufsverhalten im Supermarkt. Wenn Du am Montagmorgen um 8 Uhr an einem kalten Tag im Dezember in den Supermarkt gehst, kaufst Du Dir Dein Frühstück und einen heißen Kaffee. Im Juli würdest du dir hingegen eher eine kalte Cola oder ein Eis kaufen. Freitagabends holst Du eine Flasche Wein und Pralinen für Dein Date und Samstagsmittags machst Du Deinen gesamten Wocheneinkauf und bist eher bereit, nach Inspiration zu stöbern.

Du bist immer dieselbe Person, aber in unterschiedlichen Situationen verhältst Du Dich unterschiedlich und hast variierende Interessen. Entsprechende Nutzungssituationen können im digitalen Kontext mithilfe der Situationsdaten erfasst und nutzbar gemacht werden: Dein genutztes Endgerät und Browser bspw. sagen etwas über Deine Persönlichkeit aus; Zeit und Herkunft Deines Zugriffs etwas über Deine aktuellen Bedürfnisse. Die folgende Grafik hilft dabei, die Methode besser zu verstehen.

Unterschiedliche Shopping Situationen

Diese Erkenntnis lässt sich für die individuelle Optimierung Eurer digitalen Kanäle gewinnbringend nutzen: Auf Basis der situationsbezogenen Daten können digitale Touchpoints (Online-Shops, Apps, Newsportale etc.) für jeden einzelnen User individualisiert und stetig optimiert werden. Basierend auf den aktuellen User-Bedürfnissen, die von den situativen Daten abgeleitet werden, können jedem einzelnen User andere Inhalte präsentiert werden – individuell und situativ relevant. Hierzu sind disruptive Technologien (z.B. die ODOSCOPE Plattform) und intelligente Echtzeit-Analyseverfahren wie Korrelations- oder präskriptive Analysen nötig. Nur damit können die situativen Daten im Moment des Seitenaufrufs ausgewertet und nutzbar gemacht werden. Diese Methode nennt man Situationalisierung.

Situationalisierung (eng. Situationalization) ist eine Methode zur Optimierung digitaler Kanäle, mit der jedem User in Echtzeit die situativ relevantesten Inhalte mit der höchsten Conversion- bzw. Kaufwahrscheinlichkeit angezeigt werden können.

Situationalisierung und Personalisierung – ein Gegensatz?

Situationalisierung vs. Personalisierung

Steht Situationalisierung denn im Gegensatz zu Personalisierung, die von Unternehmen bereits seit Jahren verwendet wird? Definitiv nicht. Denn beide Ansätze können Unternehmen bei der Conversion Rate Optimierung helfen. Und Situationalisierung hilft dabei, die Schwächen der Personalisierung zu beheben.

Das Dilemma der Personalisierung

Denn Personalisierung birgt ein großes Dilemma: Jeder User möchte in einem Online-Shop, Newsportal oder in einer App immer die relevantesten Inhalte sehen. Und Unternehmen möchte natürlich ebenfalls die relevantesten Inhalte anzeigen, um die User an ihre Webseite/App zu binden und Conversions (Käufe, Anzeigenklicks o.ä.) zu erhöhen. Doch leider kennen die meisten Webseiten nur 20% der User vor dem ersten Klick – Personalisierung allein ist also ziemlich ineffizient. Die Gründe dafür sind vielfältig: Erstbesucher, DSGVO, Skriptblocker uvm. Daher kann Personalisierung in der Regel nur für 20% der User eingesetzt werden. 80% der User erhalten eine Webseite nach dem Prinzip „one site fits all“ und springen häufiger ab.

Dilemma der Personalisierung

Denn als Basis für die Personalisierung dienen personenbezogene Daten. Diese erfordern ein Opt-In der betroffenen Personen. Seit der DSGVO sind viele User deutlich sensibler bei der Preisgabe ihrer Daten geworden, sodass das Opt-In für viele Unternehmen zu einer höheren Hürde wird. Darunter leidet dann auch die User Experience!

Situationalisierung löst genau dieses Problem: Denn die dafür genutzten, situationsbezogenen Daten benötigen kein Opt-In und werden bei jedem Zugriff mitgeschickt. Daten wie Gerät, Uhrzeit, Datum, Referrer oder die anonymisierte IP lassen außerdem keinerlei Rückschlüsse über die Identität des Besuchers zu. Wer genau die Person ist, die vor dem Bildschirm sitzt, ist völlig irrelevant für Situationalisierung. Diese innovative Methode ist damit vollständig DSGVO-konform und erlaubt Dir, digitale Kanäle für 100% Eurer Besucher zu optimieren.

Doch wie können die beiden Methoden kombiniert werden?

Kombination von Situationalisierung und Personalisierung

Obwohl beide Methoden viele Unterschiede aufweisen, sind sie trotzdem sehr gut kombinierbar. Dadurch können die Vorteile der Personalisierung (genaue Daten über Kaufhistorie, User-Verhalten, individuelle Interessen etc.) mit dem Potenzial von Situationalisierung vereint werden. Die Kombination der beiden Methoden liefert großartige Ergebnisse und spricht jeden einzelnen User so individuell wie möglich an.

Ein gutes Beispiel hierfür ist die Individualisierung von Produktempfehlungen (sogenannten Recommendations) mithilfe einer Kombination der beiden Möglichkeiten. Auf diese Weise können z.B. die Recommendations von Asambeauty durch optimale Produktempfehlungen glänzen. Diese werden für jeden einzelnen Besucher in seiner aktuellen Situation berechnet – unter Nutzbarmachung sowohl situationsbezogener Daten (im Beispiel: Betriebssystem, Referrer, Wochentag und Wetter), als auch personenbezogener Merkmale (in diesem Fall Interessen: Hautpflege oder Haarpflege). So werden einer jungen Frau, die asambeauty.de Sonntag Abends von Instagram auf der Suche nach einer trendigen Gesichtscrème betritt, völlig andere Produkte empfohlen als einer Userin, die Donnerstag Nachmittags die Plattform über Google betritt und Haarpflegeprodukte klickt.

Unterschiedliche User Situationen

Situationalisierung von ODOSCOPE

Die ODOSCOPE Plattform macht genau dies möglich: Mit ihrer Hilfe können sowohl personen- als auch situationsbezogene Daten aus verschiedenen Daten-Silos zusammengeführt werden. Klassische Beispiele für solche Silos sind u.a. Systeme für das Customer Relationship Management (CRM), Enterprise Ressource Planning (ERP) oder Product Information Management (PIM).

Das Ergebnis: Umsatz- und Conversion Uplifts von 20% und mehr. Weitere Informationen und verschiedene konkrete Use Cases von unseren Kunden findest Du unter Referenzen.


whitepaper-situationalisierung

Unterschiede zwischen Personalisierung und Situationalisierung

Die wichtigsten Unterschiede der beiden Methoden zur Optimierung der User und Customer Experience findest Du in dieser übersichtlichen Tabelle.

PersonalisierungSituationalisierung
Online-Shops kennen nur ca. 20% ihrer User auf den ersten Blick.Online-Shops kennen Situationsdaten von 100% ihrer User vor dem ersten Klick.
DSGVO erschwert Personalisierung erheblich, insbesondere bzgl. 3rd Party Data.Situationalisierung ist zu 100% DSGVO-konform und benötigt kein Opt-In.
Personas werden i.d.R. auf Basis historischer Einkäufe gebildet und sind relativ starr.Situationsbasierte Personas entwickeln sich mit jedem Klick in Echtzeit und sind dadurch je nach Situation wechselbar.
Personalisierung berücksichtigt nicht, dass auch bekannte Nutzer unterschiedliches Kaufverhalten haben – abhängig von ihrer jeweiligen Situation.Situationalisierung berücksichtigt auch für bekannte Nutzer deren aktuelle Situation und passt die digitalen Kanäle automatisiert an.

Wie funktioniert Situationalisierung?

Funktionsweise der Situationalisierung

Situationalisierung wurde erst durch die Evolution der digitalen Analysemethoden möglich. Denn im Rahmen der Situationalisierung werden automatisierte Entscheidungen über die Anzeige von Inhalten und Elementen digitaler Kanäle in Echtzeit getroffen und umgesetzt – also innerhalb von wenigen Millisekunden während dem Laden einer Seite.

Bevor solche High-Tech Soft- und Hardwarelösungen verbreitet waren, standen Daten häufig nur mit einer zeitlichen Differenz zwischen ihrer Erhebung und Auswertung zur Verfügung. Bis vor kurzem konnten große Datenmengen nur mit klassischen Business Intelligence (BI)-Lösungen über Nacht miteinander kombiniert und ausgewertet werden. Das heißt konkret: Erst morgen waren die Daten von heute gewinnbringend nutzbar. BI ermöglicht also zusammenfassend nur eine Rückschau, d.h. eine Analyse von Vergangenheitsdaten.

Dank der Weiterentwicklung der Business Intelligence zur disruptiven Technologie Operational Intelligence (OI) können Daten mittlerweile in Echtzeit erhoben und ausgewertet werden. OI ist eine neuartige Technologie, die es erlaubt, eine unlimitierte Anzahl an sich schnell verändernden Live-Datensets zu speichern, upzudaten und zu analysieren. Möglich macht dies das In-Memory Data Grid (IMDG), eine innovative Datenbankstruktur, die vollständig im Arbeitsspeicher statt in der Festplatte sitzt und auf mehrere Server verteilt ist. Dank ihr ist es möglich, Hunderttausende von Datenupdates pro Sekunde durchzuführen.

Analysemethoden

Auf Basis dieser Echtzeit-Analyse von großen Datenmengen ist Operational Intelligence auch in der Lage, datenbasierte Entscheidungen innerhalb von Millisekunden zu treffen. Auch hier reicht die klassische BI nicht aus: Denn sie ermöglicht meist nur, Zusammenhänge in der Vergangenheit aufzudecken – Rückschlüsse und Prognosen über die Zukunft müssen dann menschliche Analysten treffen. Die Lösung sind präskriptive Analysen, welche die besten Handlungsalternativen errechnen und direkt umsetzen.

Hierzu ist eine hohe Rechenleistung der Server für die Ausführung von sich selbstoptimierenden Algorithmen nötig. Die präskriptiven Analysen der Algorithmen beantworten Dir die Frage: „Was sollte optimalerweise getan werden, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen?“, und leiten die notwendigen Maßnahmen ein – wenn gewünscht, sogar vollautomatisiert. So kannst du mithilfe von Situationalisierung Deine Ziele erreichen und sogar übertreffen!

Situationalisierung funktioniert in der Regel in vier Schritten

Der Prozess der Situationalisierung

1

Erfassung und Tracking der Daten:

Unternehmen sammeln kontinuierlich Nutzungs- und Interaktionsdaten in unterschiedlichen Daten-Silos (bspw. Webanalyse-Tools, PIM, ERP).

analyse des status quo
2

Zusammenführung der Daten:

Die Rohdaten dieser Silos werden regelmäßig in eine zentrale Plattform importiert und bilden die historische Datenbasis für die Situationalisierung.

3

Echtzeit-Clustering:

Sobald ein Nutzer den digitalen Touchpoint aufruft, werden seine relevanten Situationsdaten übermittelt. Diese werden erfasst und mit der bestehenden Datenbasis abgeglichen. Durch korrelationsbasierte Echtzeit-Analysen können für jedes einzelne Seitenelement die sog. statistischen Geschwister des aktuellen Besuchers ermittelt werden – d.h. die historischen User, die dem aktuellen Besucher am ähnlichsten sind (Echtzeit-Clustering). So wird ein User in seiner ganzen Vielseitigkeit wahrgenommen und perfekt angesprochen.

priority
4

Präskriptive Analysen & Self-Learning:

Präskriptive Analysen berechnen in Echtzeit, welche Seitenelemente die höchste Relevanz für den aktuellen User haben. Die berechneten Seitenelemente mit der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit werden automatisch ausgespielt – in weniger als 20 ms. Alle Reaktionen des Users auf die ausgespielten Inhalte werden dann anonymisiert gespeichert und in den Datenbestand eingebunden. Somit kann die Analyse kontinuierlich verfeinert und optimiert werden – und auch die Datenbasis wird stetig aktualisiert und verbessert.

Die Vorteile der Situationalisierung

Vorteile der Situationalisierung

Die Situationalisierung von Inhalten, Produkten und Informationen bietet einige Vorteile im Vergleich zu anderen Optimierungsmethoden wie der Personalisierung.

Wichtige Vorteile der Situationalisierung sind

  • die Daten-Basis: Situationsbezogene Daten sind bereits im Data Warehouse der Unternehmen vorhanden
  • Situationsdaten werden immer mitgeschickt und sind für technische Funktionen notwendig
  • die Nutzung dieser Daten ist 100% DSGVO konform, da sie nicht personenbezogen sind und daher kein Opt-In für die Nutzung benötigt wird
  • Erhöht die Customer Experience (CX) der Besucher durch höhere Effizienz
  • durch die Verwendung von bereits vorhandenen Daten wird kein zusätzliches Sammeln von Daten notwendig. Daher können Uplifts schneller erreicht werden
  • auch unbekannte Nutzer können mithilfe von Peergroups (statistischen Geschwistern) individualisiert angesprochen werden
  • Berücksichtigung der Interaktionen mit bereits angezeigten Inhalten zur konstanten Verfeinerung der Ergebnisse: Die Algorithmen lernen stetig dazu
  • ständige Anpassung und Optimierung der Inhalte, Produkte und Angebote in Echtzeit
  • User ist nicht einer Persona zugeordnet, sondern kann je nach Situation individuell über Echtzeit-Personas angesprochen werden
  • die Kombination mit anderen Datenquellen wie ERP, PIM und CRM ist möglich

Anwendungsgebiete von Situationalisierung

Anwendungsgebiete der Situationalisierung

Situationalisierung revolutioniert die User-Ansprache in vielen Branchen und ermöglicht gleichzeitig auch signifikante Mehrwerte für (digitale) Anbieter. Kunden- und Händlerzufriedenheit gehen somit Hand in Hand, denn Situationalisierung ermöglicht eine Win-Win-Situation: Die Relevanz für Nutzer steigt und Unternehmen können signifikante Uplifts ihrer Kennzahlen erreichen.

BrancheAnwendungErgebnisse
E-CommerceAnzeige individuell relevanter Produkte, Suchergebnisse, Empfehlungen uvm.Conversion- und Umsatz-Uplifts von 20% und mehr
MedienAnzeige individuell relevanter Inhalte wie Artikel, Videos, Bildergalerien etc.Uplifts der Click-through-Rate um bis zu 22% und bis zu 18% mehr Seitenaufrufe pro Visit bei InStyle.
GamesAnzeige besserer Items je nach Situationen und daher eine Optimierung von Online-Games in Bezug auf die Gaming ExperienceMehr Verkäufe digitaler Items, höhere Verweildauer, mehr Werbeumsätze
AußenwerbungWerbung auf LKW-Rückwänden je nach Situation z.B. die räumlich nächste Raststätte (wie bspw. bei Road Ads)Relevantere Werbebotschaften, höhere Awareness
IoTEin vernetzter Kühlschrank könnte je nach Situation andere Produkte bestellen, z.B. Sekt für SilvesterAnpassung der Einkäufe an die Jahreszeit, höhere Kundenzufriedenheit

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