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"Personalisierung" bedeutet, die Bedürfnisse und Interessen der Nutzer zu verstehen und auf sie einzugehen, ohne dass sie danach fragen müssen. Es lernt und passt sich an das Nutzerverhalten an. Denken Sie an Netflix, wo Sendungen auftauchen, um Ihnen optimierte Empfehlungen zu geben, oder an Google Maps, wo das Anheften von Orten Ihnen einen einfachen Zugriff auf zukünftige Wegbeschreibungen ermöglicht.
In einem Zeitalter, in dem Kundendaten an jedem Punkt der Customer Journey gesammelt werden, scheint die Nutzung solcher Daten zur Verbesserung der Kundenerfahrung an jedem Kontaktpunkt eine großartige Möglichkeit zu sein, das Engagement zu erhöhen und die Kundenbindung zu fördern.
Stellen Sie sich die Personalisierung wie eine Beziehung vor: Eine Partei bietet Informationen über sich selbst an, und die andere antwortet darauf, wodurch letztlich eine Feedbackschleife entsteht. Zu viele Informationen ohne viel positives Feedback fühlen sich wie Zeitverschwendung an, und zu viel Feedback auf Informationen im Allgemeinen kann ein unheimliches Gefühl vermitteln, als ob man ständig beobachtet wird.
Hier finden Sie einige bewährte Verfahren, um die Personalisierung zu Ihrem Vorteil zu nutzen:
Oberflächenrelevante Informationen
Das Empfehlungsmodell ist zwar nicht perfekt, aber als Dienst können Sie versuchen, relevante Informationen auf eine Weise anzubieten, die den Fluss der Nutzer nicht stört.
E-Retailer wie Amazon und Zappos haben die Angewohnheit, unter den Produkten einen Abschnitt zu platzieren, in dem gemeinsame Produkte angezeigt werden, die Kunden wie Sie möglicherweise angesehen haben. Dieses Cross-Selling soll zum Stöbern und Kaufen von Produkten anregen, die Sie ebenfalls interessieren könnten. Da die Menschen nur über begrenzte Zeit und Ressourcen verfügen, sind aussagekräftige Empfehlungen bei zu vielen Optionen eine wertvolle Funktion.
Personalisierungen sollen sich "magisch" anfühlen
Die Netflix-Empfehlungen basieren nicht nur auf dem Bestand an Kundendaten, sondern auch auf den Bewertungen, die der Nutzer zu den von ihm gesehenen Sendungen abgibt. Durch die Vorwegnahme von Sendungen, die Nutzer gerne sehen würden, fühlt sich das Erlebnis reaktionsschneller und magischer an.
Ein weiteres Beispiel für magische Personalisierung ist die Lauffunktion von Spotify, bei der das Musikunternehmen einen Song empfiehlt, der zum Tempo Ihres Laufs passt. Das Ergebnis ist überraschend, lustig und definitiv magisch.
Schlussfolgerung
Personalisierung kann die Benutzererfahrung verbessern, indem sie die relevantesten Inhalte, Erfahrungen oder Funktionen bereitstellt, die der Rolle des Benutzers entsprechen. Designer können diese Strategie unterstützen, indem sie sicherstellen, dass die Personalisierung reibungslos abläuft und relevante Inhalte verwendet werden, um das Erlebnis einprägsamer, differenzierter und zufriedenstellender zu gestalten.
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