1:1 Personalisierung ist der Schlüssel zu einer eCommerce Experience, die heraussticht

Online-Shopper erwarten Personalisierung – doch Datenschutzbedenken verändern die Spielregeln. Was wäre, wenn du das Einkaufserlebnis im eCommerce individuell gestalten könntest, ganz ohne explizite persönliche Daten? Hier kommt 1:1 Personalisierung ins Spiel: die neue Art, jedem Besucher genau das zu zeigen, was er im Moment braucht. Lass uns beleuchten, wie das geht.

Hast du das schon mal erlebt? Du betrittst einen Online-Shop und wirst direkt abgeholt – genau dein Stil, genau dein Produkt. Doch leider ist das eher die Ausnahme. Zu häufig erwarten dich irrelevante Ergebnisse und ein frustrierendes Sucherlebnis. Der Grund: Viele Shops kämpfen noch mit der sogenannten „Personalisierung“. Das frustriert nicht nur, sondern kostet Unternehmen bares Geld.

Gleichzeitig wächst der Druck durch Datenschutzanforderungen – zum Beispiel, weil Drittanbieterdaten, auf die man sich bisher verlassen hat, zukünftig nicht mehr nutzbar sind. Smarte, datenschutzkonforme Lösungen sind also ein Muss – für zufriedene Kunden, mehr Umsatz und langfristige Bindung.

Genau hier setzt 1:1 Personalisierung an. Sie nutzt Echtzeitsignale, um jedes Einkaufserlebnis ab dem ersten Besuch individuell zu gestalten.

71% der Konsumenten erwarten personalisierte Erlebnisse, 76% sind frustriert, wenn das nicht passiert.

Terminologie rund um Personalisierung

Die Welt der Daten und Personalisierung steckt voller Buzzwords – aber welche solltest du im eCommerce-Kontext wirklich kennen?

• Mikrosegmentierung: Teilt Kunden in kleinste Gruppen ein – z. B. nach Alter, Einkommen, Region oder Vorlieben wie Farben oder Marken. Diese Methode kann helfen, ist aber oft zu ungenau und führt zu Stereotypen und irrelevanten Empfehlungen.

• Personalisierung: Verwendet Nutzerattribute und historische Daten, um das Einkaufserlebnis individuell anzupassen. Standard-Personalisierung erkennt aber keine kontextuellen Informationen wie die aktuelle Kaufabsicht.

• 1:1 Personalisierung: Geht einen Schritt weiter. Sie kombiniert historische Daten mit Echtzeitsignalen, um die Customer Experience in Echtzeit anzupassen – auch wenn sich die Suchabsicht mitten in der Session ändert.

First-Party-Daten: Direkt auf der eigenen Website gesammelt – durch Klickverhalten, Formulare, Chat etc. Mit Atlas AI nutzt FactFinder genau diese impliziten Daten, ergänzt durch Daten aus dem Kaufverhalten. Diese Informationen sind nicht nur zuverlässiger, sondern auch DSGVO-konform.

Third-Party-Daten: Extern bezogen, meist nicht auf die eigene Zielgruppe zugeschnitten. Häufig ungenau, schwer nachvollziehbar und rechtlich fraglich – deshalb verzichtet FactFinder vollständig auf die Nutzung dieser Daten.

Neukunden konvertieren mit 1:1 Personalisierung

Stell dir vor, Anna besucht zum ersten Mal deinen Shop. Je nach Cookie-Einstellungen weißt du vielleicht, welches Gerät sie nutzt und woher sie kommt – mehr aber nicht. Während sie sich durch den Shop klickt, sammelt dein System Erkenntnisse über ihr Verhalten.

Anna sucht nach „Laufleggings“. Ohne Kaufhistorie zeigt der Shop eine breite Auswahl. Sie klickt ein Modell an, wählt Größe und Farbe, kauft aber noch nicht. Dann sucht sie nach „Gymshark“. Jetzt zeigt dein System gezielt Gymshark-Laufleggings in ihrer Größe und Farbe ganz oben an.

Das ist 1:1 Personalisierung in Aktion – hochrelevant, noch bevor Anna etwas gekauft oder persönliche Infos geteilt hat.

AOV steigern mit personalisierten Empfehlungen

Mit 1:1 Personalisierung zeigst du passgenaue Recommendations – und erhöhst so den durchschnittlichen Warenkorbwert (AOV). Während viele Shops nur Empfehlungen auf Basis anderer Käufer ausspielen, passt sich dein System in Echtzeit an Annas Verhalten an.

Klickt sie z. B. pinke Gymshark-Laufleggings in den Warenkorb, schlägt ihr das System beim Checkout passende pinke Laufschuhe und Tops vor. Sucht sie allgemein nach „Fitness-Leggings“, gibt’s passende Schuhe für drinnen und draußen.

Auf diese Weise geht 1:1 Personalisierung weit über das Zeigen der gesuchten Produkte hinaus. Denn die Methode inspiriert Online-Shopper auch dazu, zusätzliche Artikel zu kaufen, an die sie nicht gedacht hätten. Sogar neue Produkte und Nischenartikel werden berücksichtigt – mit herkömmlichen Ansätzen würden diese Produkte meist verborgen bleiben.

Auch im B2B funktioniert das. Unternehmen, die Maschinen kaufen, bekommen gleich passende Ersatzteile oder Zubehör vorgeschlagen. Die KI verarbeitet komplexe Datenstrukturen in Sekundenbruchteilen, um Modelle zu empfehlen, die für den jeweiligen Kunden geeignet sind.

Die Zeppelin Baumaschinen GmbH, ein B2B-Anbieter für Maschinen und Ersatzteile, hat mit FactFinder die Suchgenauigkeit gesteigert und die Conversion Rate verdreifacht. Erfahre in der Case-Study, wie das Unternehmen die Suche nach Ersatzteilen revolutioniert.

Erstkäufer zu Stammkunden machen

8% des Kundenstamms generieren 41% des Shop-Umsatzes – die Top-5% sogar 35%.

Du hast Anna gewonnen und ihren Warenkorbwert erhöht. Doch wie machst du sie zur Stammkundin? Die schnelle, einfache Produktsuche mit 1:1 Personalisierung ist ein erster wichtiger Schritt. 78% der Konsumenten kaufen laut McKinsey häufiger bei Marken, die personalisieren – und empfehlen sie mit höherer Wahrscheinlichkeit an Freunde und Familie weiter.

Aber manchmal reicht ein gutes Erlebnis allein nicht aus. Erinnerungen per eMail, SMS oder Ads mit individuell passenden Produktempfehlungen können helfen.

Auch personalisierte Preise sind möglich – z. B. exklusive Rabatte für Rückkehrer oder Sonderpreise für Vielkäufer. Im B2B-Bereich lassen sich damit sogar individuelle Konditionsmodelle, Preisvereinbarungen und Netto-/Brutto-Anzeigen digital abbilden.

So funktioniert 1:1 Personalisierung bei wiederkehrenden Kunden

Einen Monat später kommt Anna zurück. Dein System kennt ihre Kaufhistorie – und versteht gleichzeitig, dass sich ihre Kaufabsicht geändert hat. Statt einfach nur mit Leggings, begrüßt sie der Shop mit einem frischen Produktmix, der zu ihren Vorlieben passt.

Dieses Mal sucht Anna einen Hoodie. Mit 1:1 Personalisierung zeigt ihr dein Shop dann entsprechende Produkte in ihrer Größe und in den bevorzugten Farben, mit Gymshark-Artikeln ganz oben. Das Wissen über die vergangenen Einkäufen wird also mit den Echtzeit-Signalen angereichert, was nicht nur die eCommerce Experience schneller und intuitiver macht, sondern auch Kaufentscheidungen vereinfacht.

Gleiches gilt für B2B-Einkäufer: Ein Unternehmen sieht beim nächsten Besuch z. B. automatisch kompatible Display-Schutzfolien oder Festplatten.

Kunden verhalten sich widersprüchlich – so reagierst du dynamisch

Anna liebt Gymshark-Leggings, aber sie kauft Hoodies von Superdry – und bei Socken nimmt sie einfach die günstigsten. Eine Standard-Personalisierung kann mit solchen Widersprüchen oft nicht umgehen. Die FactFinder 1:1 Personalisierung hingegen erkennt diese Feinheiten automatisch, ohne manuelle Pflege und ohne fortlauchenden Entwickleraufwand. Die Suche wird relevanter, Empfehlungen passender und die Ressourcen-Bindung sinkt spürbar.

Tabakguru setzt auf FactFinder und erzielt eine Wiederkäuferrate von 60%. Erfahre im Detail, wie der Händler die Erwartungen seiner Kunden übertrifft.

Forrester-Insights über Zukunft der Personalisierung im eCommerce

Tools wie DALL·E 2 und ChatGPT zeigen eindrucksvoll, was mit KI schon heute möglich ist. Besonders im eCommerce entstehen spannende Potenziale. Deshalb haben wir mit Brendan Witcher, VP & Principal Analyst bei Forrester, über den aktuellen Stand des Marktes, Best Practices für Personalisierung und einen Ausblick in die Zukunft gesprochen. Schau dir das Video unten an.

1:1 Personalisierung in Suche und Product Discovery

Auch die beste Personalisierung bringt nichts, wenn die Suche nicht zuverlässig funktioniert. Entscheidend ist eine smarte Product-Discovery-Lösung, die mit Tippfehlern, Synonymen und Echtzeit-Signalen umgehen kann – und Online-Shopper sofort mit den richtigen Produkten zusammen bringt.

Kübler Sport erlebte das am eigenen Use Case: Die früher eingesetzte Suchlösung frustrierte Kunden, was zu vermehrten Kaufabbrüchen führte. Seit dem Wechsel auf FactFinder stieg die Conversion Rate um 35% und das Feedback von Kunden und Mitarbeitern ist durchweg positiv. Als nächstes will der Sportstätten-Ausrüster auch die 1:1 Personalisierung realisieren. Entdecke die Hintergründe der Erfolgsgeschichte.

So erreichst du echte 1:1 Personalisierung

Eine Plattform für Suche und Product Discovery mit 1:1 Personalisierung muss sich ständig selbst optimieren – nur so kannst du mit steigenden Kundenerwartungen Schritt halten. Und skalierbar wird das nur mit KI.

Denn jeder sucht anders. Zwei Personen, identische Suchanfrage – aber völlig unterschiedliche Erwartungen. Atlas AI erfasst nicht nur die Eingaben ins Suchfeld, sondern auch alles, was danach passiert – z. B. welche Filter verwendet und welche Produkte geklickt werden. Daraus entstehen in Echtzeit relevante Vorschläge, ganz ohne explizite Third-Party-Daten.

Darüber hinaus nutzt die 1:1 Personalisierung von FactFinder das Wisdom-of-the-Crowd, um Muster zu erkennen – und bleibt dabei extrem Ressourcen-schonend. Im Gegensatz zu anderen Verfahren realisiert die KI schon mit minimalen Datenmengen echte Personalisierung. Manuelle Regeln sind nicht erforderlich – bei Bedarf kannst du sie aber jederzeit einbringen, z. B. um Produkte aus aktuellen Kampagnen hervorzuheben.

1:1 Personalisierung übertrifft Kundenerwartungen – heute und in Zukunft

Kunden verlieren zunehmend die Geduld mit eCommerce-Erlebnissen, die auf herkömmlicher Segmentierung und veralteter Personalisierung basieren. 1:1 Personalisierung hebt dein Angebot vom Wettbewerb ab – mit minimalem Dateneinsatz liefert die Technologie in Echtzeit KI-basierte Empfehlungen und Suchergebnisse.

Sie erfasst die aktuellen Kaufsignale, ohne dass persönliche Informationen preisgegeben werden müssen. Kunden finden jederzeit die Produkte, die im Moment zu ihren Wünschen und Anforderungen passen.

Was es braucht, sind intuitive, hilfreiche Interaktionen – keine Unternehmen, die jeden Klick mitverfolgen. Die Lösung von FactFinder liefert genau das: individuellere Shop-Erlebnisse, höhere Conversion Rates und stärkere Kundenbindung. Ganz ohne sensible Daten.

FAQs

Kann 1:1 Personalisierung manuell eingerichtet werden?

Nicht wirklich. Dafür müssten für jede Zielgruppe manuell Regeln auf Basis traditioneller oder mikrosegmentierter Ansätze erstellt werden – ein enormer Aufwand, der sich kaum skalieren lässt. Es sei denn, der Kundenstamm ist extrem klein, ist ein echtes One-to-One-Erlebnis – vor allem in Echtzeit – praktisch unmöglich.

Welche Daten werden für 1:1 Personalisierung benötigt?

Das hängt von der eingesetzten Lösung ab. Die 1:1 Personalisierung von FactFinder nutzt Such-Intent und -Verhalten in Echtzeit. Sie lernt bei jeder Interaktion dazu – vom Suchvorgang über Produktansichten, Kategorieauswahl bis hin zur Nutzung von Filtern. Persönliche Daten sind dafür nicht erforderlich, wodurch auch Erstbesuche bereits personalisiert sind. Werden freiwillig Angaben wie der Standort gemacht, kann das Erlebnis zusätzlich durch lokalisierte Suchergebnisse und Empfehlungen verbessert werden.

Wie viele Besuche sind nötig, damit 1:1 Personalisierung funktioniert?

Kein einziger. Es sind keine vorherigen persönlichen Daten nötig – das Einkaufserlebnis wird schon beim ersten Besuch personalisiert. Nach dem ersten Kauf kombiniert die KI die Kaufhistorie mit dem aktuellen Verhalten bei jedem weiteren Besuch – und verfeinert mit jeder Interaktion ihr Verständnis.

Worin unterscheidet sich 1:1 Personalisierung von Standard-Personalisierung?

Standard-Personalisierung erkennt keine kontextuellen Informationen wie die aktuelle Kaufabsicht. 1:1 Personalisierung kombiniert historische Daten mit Echtzeitverhalten, um das Erlebnis nicht nur auf die jeweilige Person, sondern auf den jeweiligen Moment anzupassen.

Wie lange dauert die Implementierung von 1:1 Personalisierung?

Das hängt vom System ab. Wer bereits die Such- und Product Discovery-Lösung von FactFinder nutzt, braucht im Schnitt nur 1 bis 3 Tage. Wenn du Interesse hast, kannst du dich hier oder direkt bei deinem Customer Success Manager melden.

Was kostet 1:1 Personalisierung?

Die Kosten variieren je nach Lösung. Wer sich für die fortschrittliche 1:1-Personalisierung von FactFinder interessiert, kann eine kostenlose Demo und ein individuelles Angebot anfordern.