30.07.2013 Mit Hilfe des adaptiven Webs lassen sich Käuferbedürfnisse leichter befriedigen

Ein Shop, der weiß, was Kunden wollen

Von: Veronika Bliem

Onlineshopper kennen die Phrase: „Kunden, die diesen Artikel wählten, kauften auch ...“ – die Idee dahinter, bei jedem Kauf gleich ein ganzes Bündel weiterer Produkte anzubieten, ist alt. In der Praxis funktionieren diese Versuche mehr schlecht als recht. Mit dem „Adaptive Web“ bieten sich E-Commerce-Anbietern jetzt erheblich bessere Möglichkeiten, die Wünsche des Websitebesuchers zu erkennen und zu erfüllen.

Mit dem Internet kamen die Informationen. Dass man in diesem Meer an Daten und Fakten auch ertrinken kann, wurde den Nutzern der ersten Webgeneration schnell klar. Im Web 2.0 wurde es dann gemütlicher. Der Wunsch, alte Freunde und neue Bekanntschaften zu treffen, trat in den Vordergrund. Jetzt drehte sich alles um Empfehlungen von glaubwürdigen Kontakten und das direkte Feedback zu den Themen der Welt. User-Generated-Content wurde zum Mantra zahlreicher Start-ups. Facebook mit seinem „I like“-Prinzip entwickelte sich zum Sinnbild einer neuen Ära.

Wohin der Zug als nächstes fährt, ist noch weitgehend unbekannt. Klar ist jedoch, dass der Webanwender von heute personalisierte Erfahrungen erwartet. Der Besuch einer Webseite muss ihm das Gefühl vermitteln, dass man seine Bedürfnisse kennt, und mit Vorschlägen verbunden sein, die zu seinen Wünschen passen. Die Logik dahinter allerdings darf nicht plump sein: Empfehlungen, die nur auf dem Einkaufsverhalten anderer Kunden beruhen, sind da zu wenig.

Hier kommt das „adaptive Web“ ins Spiel. „Die Internetbenutzer wollen direkt und passend angesprochen werden. Anbieter sollten sich darauf einstellen und ihr Angebot entsprechend gestalten“, weiß Robert Siegemund, Berater bei T-Systems Multimedia Solutions. Die Dresdener Telekom-Tochter hat mit der neuen Art des Shoppings bereits zahlreiche Erfahrungen gesammelt. Gemeinsam mit Baynote hat der Internetdienstleister die Adaptive-Web-Technologie auch auf Shoppingseiten von Anbietern wie Playmobil und s.Oliver erfolgreich implementiert.

Der „Trick“ des Verfahrens

Der „Trick“ des Verfahrens besteht darin, dass die Verhaltensweisen der Nutzer auf Browserebene ausgewertet und sinnvoll genutzt werden. Dabei geht es nicht um das individuelle Muster, sondern die kollektive Intelligenz der Gesamtheit der Seitenbesucher. Dementsprechend entsteht weder ein verfahrenstechnisches noch ein datenschutzrechtliches Problem, da individuelle Merkmale nicht gespeichert werden und damit nicht zuzuordnen sind.

In die Analyse fließen Muster wie Klicks auf ein Bild, benutzte Suchanfragen, gelesene Texte und viele weitere Aktionen ein, aus denen sich Schlüsse ziehen lassen. Insgesamt 24 solcher heuristischer Parameter werden für die eigentliche Berechnung ausgewertet. „Es geht dabei nicht nur darum, einen Klickpfad zu analysieren und eine Empfehlung zu generieren“, erklärt Siegemund. „Hier kommt stattdessen die kollektive Intelligenz zum Zug.“

Aus den Verhaltensweisen sämtlicher Besucher einer Plattform (der „intelligenten Masse“) lassen sich Profile erstellen, die wiederum auf diejenigen Besucher der Seite angewandt werden, die ähnliche Muster zeigen. „Das System erkennt selbständig, dass Kundinnen, die sich in der Kategorie ‚Kleider’ für blaue Modelle interessieren, in der Regel auch in der Rubrik ‚Röcke’ nach dieser Farbe suchen“, berichtet Siegemund. Die Sortierung und Präsentation der Bekleidung wird folglich auf die Bedürfnisse dieser Seitenbesucherin zugeschnitten. „Trotzdem ist der Shopanbieter nach wie vor flexibel und kann weitere Kriterien – etwa aktuelle Bestseller – in die Präsentation der Ware einfließen lassen“, erklärt Siegemund.

Vorteile des Adaptive Web

Sehr gut nutzbar sind die Vorteile des Adaptive Web auch bei klassischen Suchanfragen. Mit einer besseren Kenntnis der Kundenbedürfnisse führen auch die Ergebnisse in diesem Bereich zu einem angenehmeren Shoppingerlebnis. Im weiteren Sinne gehören dazu auch Google-Anfragen, die an den Seitenbetreiber durchgereicht werden.

Wer mit der Suche nach Surfbrettern auf der Seite des Outdoorspezialisten gelandet ist, sollte im Idealfall dort mit entsprechenden Produkten begrüßt werden. Für solche „dynamischen Landing Pages“ ist in einem ersten Schritt noch nicht einmal eine Adaptive-Web-Technologie nötig. Eingebettet in ein solches System allerdings, lässt sich der Nutzen für Käufer wie Verkäufer jedoch erheblich steigern.

Bei klassischen Shoppingsystemen müssen Verknüpfungen aller Art oft von Hand eingepflegt werden. Zudem basieren viele Empfehlungen nur auf den Produkten, die bei anderen Einkäufern im Warenkorb gelandet sind. „Eine Verschwendung von Wissen großer Art. Schließlich ist es problemlos möglich zu erkennen, wofür sich Nichtkäufer interessiert haben und wonach sie suchten“, erklärt Siegemund die Vorteile des Adaptive Web in dieser Hinsicht.

Wichtig sei es, dass Webseitenbetreiber die für die Kategorisierung genutzten Parameter mit eigenen Geschäftsregeln unterfüttern. Bei der mit Baynote implementierten Lösung lassen sich deshalb sehr differenzierte Regeln aufstellen, nach denen bestimmte Käufersegmente mit Angeboten und Informationen versorgt werden.

Dass sich Adaptive Web auszahlt, zeigt der Vorher-nachher-Vergleich. T-Systems-Kunden konnten das durchschnittliche Warenkorbvolumen der Onlineshopper um rund zehn Prozent steigern. Der Implementierungsaufwand hält sich dabei in moderaten Grenzen. Experte Siegemund berichtet von sechs bis zehn Tagen, je nach Komplexität des Shoppingangebots. Er ist sich sicher, dass die kollektive Intelligenz im E-Commerce-Bereich ein erhebliches Potential hat.