Selbstlernende Kaufanreize

ITM: Herr Goy, Personalisierung im E-Commerce ist in aller Munde. Welche Strategie verfolgen Sie, um die Besucher in Ihrem Online-Shop zu Käufern zu machen?
Goy: Die Herausforderung besteht darin, die Kunden online genauso kennenzulernen als würde man ihre Bedürfnisse und Absichten im persönlichen Gespräch erfragen. Nur wenn das gelingt, kann man sie bestmöglich bedienen. Für den Online-Handel bedeutet das, dass wir den Besucher des Shops mit individuellen, auf ihn zugeschnittenen Angeboten vom Kauf überzeugen müssen.

Die Problematik für Onlinehändler liegt zudem darin, zum einen die User anzusprechen, die den Besuch tatsächlich abgebrochen hätten, wenn sie kein „Incentive“ angezeigt bekommen, und zum anderen die User mit bestehendem Kaufinteresse zu höheren Umsätzen zu bewegen. Mit der Technologie von Akanoo kommen wir diesen Zielen einen Schritt näher und haben ein hochinteressantes Werkzeug in der Hand, das zukünftig die Effektivität aller Marketingkanäle positiv beeinflussen kann.

ITM: Welches Prinzip liegt dieser Technologie zugrunde?
Goy: Wir setzen aktuell auf die Echtzeitanalyse des Benutzerverhaltens, sprich wie er sich auf der Seite bewegt. Dazu bilden wir Usergruppen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Verkauf generieren würden, wenn Sie denn den richtigen Anreiz zum richtigen Moment angezeigt bekämen. Das schaffen wir mit dem selbstlernenden System.

Die Technologie ist zwar kompliziert, aber das Prinzip umso einfacher: Das System lernt den Benutzer anhand seiner Art und Weise, wie er sich auf der Seite bewegt, kennen. Das passiert anhand verschiedenster Parameter und ist so in der Lage, zur richtigen Zeit den richtigen Kaufanreiz zu setzen. Das können Gutscheine, Bewertungen oder auch Testimonials sein. Dadurch geht Akanoo einen Schritt weiter als übliche Systeme, die Angebote anhand von statisch definierten Kriterien ausliefern. Genau diese smarte Denkweise macht aus unserer Sicht den entscheidenden Unterschied zu anderen Anbietern in diesem Segment.

ITM: Müssen sich die Nutzer Sorgen um ihre Daten machen?
Goy: Der Clou ist, dass wir personalisierten Einkauf ermöglichen, ohne auf personenbezogene Daten angewiesen zu sein. Das System funktioniert ganz unabhängig von diesen Daten, denn es analysiert die gerade stattfindenden Bewegungen des Nutzers im Onlineshop. Je nachdem, wie er sich verhält, spielt es in hundertstel Sekunden die dazu passenden Kaufanreize aus.

ITM: Wie erleben dies die Nutzer während des Besuchs im Online-Shop?
Goy: Nehmen wir einmal an, ein Kunde sucht eine Gaastra-Winterjacke. Er wird in unserem Online-Shop auch fündig und legt die Jacke in den Warenkorb. Bevor er bezahlt, verlässt er die Seite nochmal und vergleicht andere Angebote. Wenn er dann zurück auf die Seite kommt, reagiert das System mit einem Kaufanreiz, zum Beispiel einem Gratis-Zusatzartikel, wenn er die Jacke jetzt kauft. Es ist übrigens nicht so simpel, dass man Rabatte herausschlagen kann, indem man vorgaukelt, man würde beim Kauf zögern. Es stecken sehr intelligente Algorithmen dahinter, die solch ein taktisches Benutzerverhalten erkennen.

ITM: Wie sind die technischen Voraussetzungen, damit das System läuft?
Goy: Die Software wird ganz einfach per Java-Script-Plug-In im Shop-System installiert. Dies ist in wenigen Minuten erledigt. So können schon in der ersten Woche nach Installation die ersten Kaufanreize ausgespielt werden. Das System unterstützt im Übrigen auch sämtliche Smartphones und Tablets mit Android- oder iOS-Betriebsystemen mit jeweils maßgeschneiderten Kaufanreizen.

ITM: Welche Ergebnisse haben Sie bislang erzielen können?
Goy: Für eine finale Einschätzung der Technologie ist es aktuell noch zu früh. Jedoch können wir bereits jetzt sagen, dass wir in dieser zukunftsweisenden Technologie großes Potential sehen und auch die ersten Erfolge verzeichnen können. Zum Beispiel haben wir die Konversionsrate bei Besuchern mit geringer Kaufwahrscheinlichkeit in einem AB-Test um 33 Prozent steigern können und auch den Umsatz in dieser Testgruppe um ca. 16 Prozent erhöht. Wir gehen davon aus, dass wir diese Erfolge zukünftig halten und eventuell noch verbessern können.