insights! #79: So personalisiert KI mit Datenanalyse deinen Onlineshop

Joubin Rahimi:

Grandios, dass ihr wieder dabei seid zu einer neuen Folge von insights! Mein Name ist Joubin Rahimi und heute zu Gast im Studio in Dortmund: Ralph Hünermann. Hallo Ralph.

Ralph Hünermann:

Hallo Joubin. Danke, dass ich da sein kann.

Joubin Rahimi:

Ja, mega gerne. Und klasse, dass du den Weg hierher nach Dortmund gekommen bist. Wir machen es ja meistens remote, aber persönlich ist es immer viel schöner.

Ralph Hünermann:

Aber in diesem tollen Studio, da ist man schon gerne da und ich freue mich sehr, hier zu sein. Habt ihr cool hier aufgebaut.

Joubin Rahimi:

Danke. Ist auch hammer mit Geschichte und so weiter. Aber darum geht es heute ja nicht, sondern es geht um dich und deine Insights, die du ja tagtäglich mit Daten bei Kunden generierst. Jetzt mag der eine oder andere dich vielleicht kennen oder ODOSCOPE kennen, aber vielleicht magst du dich dennoch einmal vorstellen und kurz auch was zu ODOSCOPE sagen, damit jeder euch dann einordnen kann.

Ralph Hünermann:

Ja, mein Name ist Ralph Hünermann. Ich bin Gründer und Geschäftsführer der ODOSCOPE GmbH. Von Hause aus bin ich eher technisch. Das heißt, ich habe Ingenieurwesen mit Schwerpunkt technische Informatik studiert, also war immer so ein bisschen Programmieren. Aber es ist auch immer so diese Brücke gewesen zwischen Maschine und Mensch. Also die kann ich die Maschinen irgendwie so machen, dass sie den Menschen helfen und dass sie quasi die Menschen unterstützen? Und dann habe ich nach meinem Studium in der Neuroinformatik promoviert, wo es dann eben um diese neuronalen Netze und KI-Themen geht, um sich dann eben mehr anzunähern, dass die Maschinen sich besser den Menschen annähern können. Ja, und im weiteren Verlauf hatte ich dann eine Agentur auch, aber Agenturgeschäft war jetzt nicht so das, was ich halt dauerhaft machen wollte, sondern ich war immer auf der Suche nach einem Produkt. Und das ist dann mit ODOSCOPE geboren, was wir dann auch irgendwann ausgegründet haben und jetzt die aktuelle ODOSCOPE GmbH gibt es jetzt seit 2015. Und da nutzen wir halt KI, um skalierbar zu personalisieren, und zwar Onlineshops im E-Commerce. Skalierbar heißt hier, dass ich eben im Gegensatz zu anderen Personalisierungslösungen keine manuellen Regeln einstellen muss. Ich muss also nicht sagen, wenn jemand mit den und den Eigenschaften kommt, zeig ihm das, sondern das versucht quasi die KI anhand der Daten selbstständig zu antizipieren.

Joubin Rahimi:

Lass uns da mal gleich reindrillen. Das ist quasi schon eine Steilvorlage für mich gelegt. Erst mal: Welche Kundencluster bedient ihr typischerweise?

Ralph Hünermann:

Wir sind eigentlich jetzt nicht auf eine spezielle Branche beschränkt, sondern wir richten uns schon an mittelgroße bis große E-Commerce-Shops hauptsächlich, wenn es darum geht, dass große Sortimente im Einsatz sind. Das ist so ein bisschen dieses Thema, weil da ist eben der Punkt, wo ODOSCOPE stark ist, dass wir eben die Sortimente umgestalten können. Wir können quasi den Shop so umbauen, in Echtzeit, dass jeder die Produkte sieht, die für ihn relevant sind.

Joubin Rahimi:

Und das ist vielleicht auch spannend. Im Vorgespräch hattest du mir von einer Geschichte erzählt, die mit ganz wenig Aufwand einen immensen Impact hatte. Und vielleicht können wir da mal einsteigen, weil das ist, glaube ich, etwas, was den meisten, so wie du es gerade gesagt hast, vollkommen abgeht und eigentlich so offensichtlich ist.

Ralph Hünermann:

Ja, das ist die Produktliste. Also das ist die Liste, wo halt viele Produkte aufeinandergereiht sind, oft über zig Seiten, und niemand blättert da mehr durch. Also ich meine, in Zeiten des Smartphones, wir haben kleine Bildschirme, es sind nur ein paar Produkte, man scrollt ein bisschen und Google hat uns beigebracht, alles, was für dich relevant ist, ist auf der ersten Seite.

Joubin Rahimi:

Das ist vielleicht mal ganz spannend, oder?

Ralph Hünermann:

Ja, und deswegen ist es so wichtig. Also es nützt nichts, dass ich da hunderte von Produkten noch auf den anderen Seiten habe. Ich muss das nach vorne holen.

JOubin Rahimi:

Eigentlich musst du, wenn du die Google-Analogie nimmst, musst du ja das, was der Kunde und Nutzer, Nutzerin sucht, – wenn man vielleicht gar nicht weiß, was man sucht, weil ich in irgendeiner Kategorie bin und da tausend Produkte drin sind – muss oben sein, oder?

Ralph Hünermann:

Genau, und zwar individuell. Ich meine, warum sind denn tausend Produkte in der Kategorie? Weil der Shop möchte ein Spezialist sein in diesem Thema, was auch immer er bedient und er möchte gerne für jeden etwas haben. Da wir aber alle anders ticken, oder sei das jetzt bei Sportbedarf, dann habe ich halt ganz viele verschiedene Ausprägungen und ich möchte jeden einzeln bedienen können. Oder sei es jetzt im Möbel-oder Fashion-Bereich, wie auch immer. Und das ist ja der Grund, warum es so große Sortimente gibt. So, und jetzt trifft halt diese individuelle Relevanz, die trifft eben auf riesige Sortimente.

Joubin Rahimi:

Und ich hatte ja die Frage gestellt nach dem Quick-Wind.

Ralph Hünermann:

Und diese Sortierung, also die richtige Sortierung der Liste, hat einen enormen Impact. Oft ist sie einfach nur nach Top-Sellern sortiert. Wir haben es sogar schon erlebt bei einem Kunden, da war das dann alphabetisch sortiert. Ich meine, das ist natürlich völlig sinnfrei. Man darf nicht vergessen, in dieser Liste – und die wird oft sehr unterschätzt von den meisten E-Commerce-Leitern –, da suchen die Leute Inspiration. Ja? Das heißt, sie wissen eben noch nicht genau, was sie haben wollen, weil sonst wären sie auf einer Produktdetailseite, wahrscheinlich direkt über Google oder sie würden in der Suche exakt eingeben, was sie suchen. Nein, sie geben etwas Allgemeineres ein, weil sie sich inspirieren lassen wollen. Hast du denn auch Erfahrung, wie das diejenigen machen, die den Shop vielleicht schon kennen, versus diejenigen, die zum ersten Mal auf dem Shop sind? Gibt es da ein unterschiedliches Verhalten? Na ja, also es ist schon so, dass die Leute, die halt von im draußen reinkommen, im Möbelbereich, die suchen eine neue Dreisitzer-Couch. Und dann gehen die bei Google rein und sagen: Dreisitzer-Couch, und dann kriegen die ein paar Ergebnisse und dann landen die in einem Möbel-Shop. Oder ich suche ein Kleid mit Blumendruckmuster oder so was. Und dann lande ich halt in entsprechenden Kategorien, oft mit entsprechenden Filtern drauf. Und ich habe ja, Google bietet mir ja ganz viele Möglichkeiten an, auf die ich da klicken kann. Es gibt ja nicht nur den in einen Shop, wo ich dann lande. Und die Aufgabe des Shops ist, den jetzt zu fangen und dafür zu sorgen, dass der bei ihm bleibt. Das heißt, ich muss jetzt es schaffen, diesem Nutzer oder der Nutzerin in dem Moment das zu zeigen, was für sie relevant ist, sodass sie im Shop dann sagen: Oh, die haben spannende Sachen, und nicht: Was haben die denn? Da kann vielleicht auf Seite 20 noch irgendwas kommen, was die Nutzerin interessant findet, aber sie sieht es nicht sofort. Und dann ist sie wieder weg und nimmt den nächsten Link bei Google. Und das ist eben so wichtig. Deswegen ist dieser Impact auch so groß. Wenn man da was Relevantes anzeigt, bleiben die Leute im Shop und dann steigt natürlich automatisch auch die Kaufwahrscheinlichkeit.

Joubin Rahimi:

Das möchte ich noch mal, diese Quintessenz weil das, was du gesagt hast, möchte ich einmal pointiert noch mal darstellen, weil ich glaube, das mega wichtig ist. Das ist ja eine gesamte Journey. Du gehst auf Google, du sagst, ich suche Box-Springbetten, du landest auf Kika Leiner, XXL Lutz, Poco Domaine, wie auch immer.

Ralph Hünermann:

Genau.

Joubin Rahimi:

Und dann ist ja schon die Frage: Wenn ich dann Premium haben will und ich sehe nur günstige Sachen, ist blöd.

Ralph Hünermann:

Richtig.

Joubin Rahimi:

Wenn ich günstig haben möchte und ich sehe nur Premium, bin ich auch schnell weg.

Ralph Hünermann:

So, das heißt, auf der einen Seite muss ich das nach Relevanz sortieren, auf der anderen Seite muss ich aber auf das Individuum irgendwie eingehen.

Joubin Rahimi:

Und wie macht ihr das? Man weiß ja vielleicht noch gar nicht so viel.

Ralph Hünermann:

Das ist jetzt genau das Problem. Also wenn man von Personalisierung herkömmlicherweise spricht, dann denkt man immer an die Person. Das heißt, man möchte-

Joubin Rahimi:

Ist am Namen.

Ralph Hünermann:

Genau, man möchte ja im Prinzip dann die Person identifizieren, wissen, was sie in der Vergangenheit gekauft hat und dann entsprechend etwas platzieren. Das ist aber nur bei einem Bruchteil der Nutzer, die im Shop erscheinen, überhaupt verfügbar, diese Information. Deswegen haben wir unsere Engine, um sogenannte Situationalisierung erweitert. Und da geht es eben nicht nur die Person, sondern auch die Situation, in der sie sich befindet. Und dann kann man eben anhand der Daten – dann sind wir wieder bei den Daten – kann man eben sehen, dass zum Beispiel Leute mit einem iPhone andere Produkte kaufen, als Leute mit einem Windows-Rechner. So, und das kann ich mir natürlich zunutze machen, weil das ist eine Information, die bringt die Nutzerin mit, wenn sie kommt. Und dann kann ich im Prinzip sagen: Okay, was kaufen denn jetzt Nutzer mit eine

iPhone, wenn sie nach Box-Springbett suchen? Ob das jetzt teurere sind oder nicht, das lass ich mal dahingestellt sein, weil das machen die Daten. Das machen die Daten. Es kann sein, dass das teurere sind, muss aber nicht. Und wir wissen, dass zum Beispiel im Fashion-Bereich, da haben wir bei einem Kunden, die haben über ihre Kunden so Preiskluster gemacht. Das heißt, kauft eher teuer ein, kauft eher billig ein und so weiter. Und da gibt es zum Beispiel Produkte, so Basic-Blusen, die ganz uni weiß sind, die sind gar nicht besonders teuer, aber die werden von beiden Gruppen gekauft, wohingegen dann so Blumenmuster oder so, die sind eher im unteren Segment und die eher etwas Business-Mehr, so hellblaue Blusen und so weiter, die dann teurer sind, die sind dann da eher in diesem höheren Preisklass.

Joubin Rahimi:

Im iPhone-Segment ist das so oder nicht?

Ralph Hünermann:

Nein, also das ist eben genau diese Denke, die muss man abschalten. Das ist so das, was die herkömmliche Personalisierung geht immer dahin und sagt: Oh, da kommt jemand mit dem iPhone, dem zeige ich teure Sachen an. Nein, man muss ihm die Sachen anzeigen, die Leute mit dem iPhone kaufen.

Joubin Rahimi:

Ich glaube, das ist mega, weil das zeigt auch den Unterschied versus: Ich habe was automatisiert und die Daten geben dir recht, versus ein Gefühl.

Ralph Hünermann:

Genau, das andere ist nur ein Gefühl. Und natürlich geht auch diesem Gefühl irgendeine Analyse zugrunde. Das heißt, ich gehe hin und analysiere und sage: Okay, guck mal, der durchschnittliche Warenkorb eines iPhone-Nutzers liegt 10% höher als der eines Android-Nutzers. Also zeige ich denen teurere Produkte. Das kann aber genauso nach hinten losgehen. Also besser ist halt, das anzuzeigen, was iPhone-Nutzer kaufen. Und dieses Prinzip kann man eben auf andere Parameter noch übertragen. Und dann kann man eben zum Beispiel den Kanal, kommt jetzt derjenige über Instagram oder über Google oder über die Newsletter. Auch da kann man dann sehen, dass da völlig anderes Kaufverhalten hinter liegt dann im Endeffekt, oder auch die Urzeit. Wir alle können das nachvollziehen, dass die Leute, die Sonntags nachmittags kaufen, haben ein ganz anderes Kaufverhalten, als die, die Montagsmorgens um sieben in den Shop kommen. Oder die, die nachts um 11 oder 12 in den Shop kommen. Das ist einfach eine andere Gruppe von Leuten und die haben natürlich auch ein anderes Kaufverhalten. Und das kann man sich eben zunutze machen, auch dann den Shop anders ausspielen. Und der größte Hebel an der Stelle sind wirklich diese Listen, wo die Leute sich inspirieren lassen wollen. Aber das funktioniert auch auf Landing Pages, wo ich dann Sachen anteasere oder eben auch dann bei Recommendations, wenn ich sage: Okay, wenn dir das nicht gefällt, aber Leute wie du mögen auch so was. Und dann kann ich entsprechend da die Empfehlung machen. Ja, und der Ort beispielsweise spielt auch eine große Rolle. Also ist natürlich ein riesen Unterschied, ob jemand in Berlin Mitte nach einem hippen Hoodie sucht oder in Oberbayern, ja, nach einem hippen Hoodie. Die meinen was anderes. Die sagen zwar beide das Gleiche, meinen aber was anderes, ja.

Joubin Rahimi:

Okay, dass in Oberbayern jemand einen hippen Hoodie sucht, wobei die Jugendlichen, klar. Aber ist nicht gleich Hipster.

Ralph Hünermann:

Die ticken dann anders, ja?

Joubin Rahimi:

Genau. Ihr stellt ja eine Technik zur Verfügung und Kunden nutzen das. Welche Kunden machen das am erfolgreichsten und warum?

Ralph Hünermann:

Das machen die Kunden am erfolgreichsten, die ihre Daten im Griff haben. Das heißt, die, die im Prinzip saubere Tracking-Daten haben, weil es geht eben nicht nur meine Kundendaten, sondern es geht eben auch die Nicht-Kundendaten. Also was machen eigentlich die Leute, die nicht kaufen in meinem Shop? Weil auch die zeigen ja gewisse Ausprägungen, für was sie sich interessieren und für was nicht. Also wir nutzen auch nicht nur den Kauf-Event, sondern wir nutzen eben auch andere Events, um die Relevanz von Produkten zu berechnen. Also guckt sich das Produkt an, geht in die Detailansicht, liest die Detailinformation durch, legt es in den Warenkorb, nimmt es gleich wieder raus, schickt es hinterher wieder zurück. All solche Informationen fließen mit in die Relevanz ein. Und da ist es natürlich wichtig, dass diese Daten dann auch zur Verfügung stehen.

Joubin Rahimi:

Du sagst, Firmen, die die Daten im Griff haben. Wie haben sie die im Griff? Also das hat ja dann mit dem Team zu tun, das man hat. Wenn man kein Team hat, das ist implementiert, dann hat man die Daten halt nicht.

Ralph Hünermann:

Das fängt ja schon mal mit einem rudimentären Tracking erst mal an, dass man das zum Beispiel hat. Dann ein CRM-System, dass man da eben die Kundendaten drin hat und weiß, die Kaufhistorien. Kunden mit großen Sortimenten, also unsere Kunden, sprich Shops mit großen Sortimenten, haben in der Regel auch einen großen Kundenstamm, weil sonst würde sich das mit dem großen Sortiment nicht lohnen und die sind in der Regel auch so aufgestellt, dass sie ihre Daten dann im Griff haben, weil sie ihre Kunden nun mal bedienen müssen, die brauchen ein CRM-System, weil sie ihren Shop optimieren, mit Tracking. Der Product Feed ist halt auch wichtig, also was weiß ich über die Produkte? Es geht also nicht immer nur darum, Leute, die diese SKU gekauft haben, haben auch diese SKU gekauft, sondern ich möchte Produktinformationen haben. Ich möchte wissen, Leute mit diesen Eigenschaften haben Produkte mit diesen Eigenschaften gekauft oder sich dafür interessiert. Und dann kann ich eben sagen: Okay, stehen auf teurere Preise, stehen auf buntere Sachen.

Joubin Rahimi:

Kaufe ich immer nur im Sale?

Ralph Hünermann:

So was, so was. Genau. Und dann kann ich eben auch hingehen und kann das auch auf neue Produkte anwenden Das heißt, das System muss gar nicht erst auf die alten Produkte lernen oder die Produkte erst pro Stück lernen, sondern es kann über die Produkteigenschaften lernen.

Joubin Rahimi:

Okay. Auch ein ganz, ganz interessanter Hinweis, dann. Ja, ganz genau.

Ralph Hünermann:

Und da kriegst du halt einen Kickstart hin. Und was halt auch noch wichtig ist an der Stelle mit den Daten: Dadurch, dass wir quasi ausschließlich nur die Daten nutzen, die schon da sind, haben wir quasi einen Kickstart von Tag eins an, weil quasi die Daten ja schon da sind. Das System muss nicht erst lernen, muss nicht erst trainiert werden, sondern die Information, was iPhone-Nutzer aus Berlin bei Regenwetter kaufen, das steckt in den Daten schon drin. Die hast du schon.

Joubin Rahimi:

Jetzt mal ein Rollenspiel: Wenn du jetzt sagst, du würdest noch mal ein E-Commerce, nochmal oder überhaupt ein E-Commerce-System aufbauen oder einen Shop aufbauen und wärst selber Händler. Welche drei Sachen, worauf würdest du richtig Wert legen?

Ralph Hünermann:

Dass die Analyse im Zentrum steht. Nur eine Sache. Das ist Kern. Das ist aus meiner Sicht Kern. Und das ist etwas, was alle Shopsysteme zurzeit da draußen noch nicht wirklich verinnerlicht haben. Das ist etwas, wo ich seit 15 Jahren schon hinterher bin und sage: Leute, wenn ihr ein sauberes Shopsystem haben wollt, was richtig gut funktioniert, dann muss alles, was ausgespielt wird, datengetrieben ausgespielt werden. Es muss die Analyse im Zentrum sein und das Shopsystem muss auf die Daten aufsetzen und nicht, das ist das Shopsystem und das generiert auch Daten und irgendwo am Rand analysieren wir die dann mal und irgendwie kippen wir dann auch immer wieder was rein und machen ein paar Regelwerke dazu, sondern wenn ich so ein Shopsystem aufbauen würde, dann würde ich wirklich gucken, dass ich alle Elemente, mit denen Nutzer in Berührung kommen, datengetrieben ausspiele und an jeder Stelle dynamisch bin.

Joubin Rahimi:

Was kann man noch aus den Daten lesen, außer ich sortiere das dann noch um? Also hast du dann, wenn du sagst, ist im Zentrum, bist du wahrscheinlich noch mehr ...

Ralph Hünermann:

Na ja, es geht ja darum, also unterm Strich: Wie kann ich eine höhere Conversion generieren? Und das ist immer das Ziel. Ich möchte mehr Umsatz machen, ist, ich muss eine gute Customer Experience bieten. Nur so kann ich quasi die Leute an mich binden. Ich kann einen hohen Customer Lifetime Value generieren. Ich kann einen hohen Warenkorbwert generieren. Das heißt, ich muss eine gute Customer Experience haben. Wie schaffe ich in einem Shop eine gute Customer Experience? Mithilfe von Convenience. Also wir alle kennen das, kennen die Geschichte des E-Commerce. Ein Riesenschritt in die Convenience war halt, dass ich meine Kreditkartendaten nicht jedes Mal wieder eingeben musste. Das heißt, der Shop, der das speichern konnte früher, der hat schon mal gewonnen. Der hat es schon mal gewonnen.

Joubin Rahimi:

Jetzt ist Apple Pay und Google Pay.

Ralph Hünermann:

Genau, jetzt ist Apple Pay, PayPal, was weiß ich. Auf jeden Fall, ich muss nichts mehr groß eingeben, sondern ich habe nach Apple Pay selber auch, ist ja nur noch ... Fertig. Ich muss nicht mal mehr einen Pin eingeben oder so was. Also ich persönlich, für mich ist das convenient, dass ich nicht mehr den Pin für die Karte eingeben muss. Und so ist das halt mit der Convenience. Und wenn ich Convenience habe, dann fühle ich mich automatisch wohler. Das heißt, an der Stelle gilt jetzt für den Onlineshop, datengetrieben bedeutet Convenience, der versucht zu antizipieren, was ich möchte. Und dann muss ich gar nicht mehr lange suchen. Natürlich kann der Shop nicht mir von den Augen ablesen, was ich jetzt genau suche, aber er kann zumindest in die richtige Richtung gehen und dann fühle ich mich automatisch besser abgeholt und sage: Mensch, die haben das irgendwie im Griff. Die haben richtig schöne Sachen. Dabei haben die auch eine Menge Sachen, die mir gar nicht gefallen. Aber ich empfinde dann: Ach, die haben schöne Sachen. Das ist ein cooler Shop.

Joubin Rahimi:

Weil du vor allem die gesehen hast, die dir gefallen.

Ralph Hünermann:

Ganz genau, ja. Und ich meine, wir haben einen Kunden, die haben quasi parallel den NPS gemessen, den Net Promoter Score, und den konnten wir durch den Einsatz von datengetriebenen Listen um 25% steigern. Und das ist halt ein klares Zeichen davon, dass die Customer Experience gestiegen ist.

Ralph Hünermann:

Und das ist, finde ich, auch mega gutes Schlusswort, weil schlussendlich sagen wir ja alle, die Customer Experience muss stimmen. Also die muss ja super sein.

Und Conversion Rate ist ja nicht immer Customer Experience erhöhend. Kann sein, nicht, aber wenn das im Einklang ist, ist es ja super, wenn ihr beides machen könnt. Insofern danke für das Gespräch, für die Insights. Wenn ihr mehr Fragen habt, postet unten eure Kommentare rein, schreibt uns direkt an und schaut euch auch ODOSCOPE an. Ist mega spannend und unser Data Team innerhalb der synaigy ist auch so ein bisschen fell in love mit ODOSCOPE. Danke für die Zeit.

Ralph Hünermann:

Es hat viel Spaß gemacht.

Joubin Rahimi:

Das ist super. Danke dir.

Ralph Hünermann:

Danke.