Wir werden immer wieder gefragt, ob eine Anpassung von Personalisierungsregeln möglich und sinnvoll ist. Gerade der Punkt der Sinnhaftigkeit ist nicht pauschal zu beantworten und hängt sehr stark vom Kontext ab.

In diesem Artikel finden Sie einige Punkte pro und kontra der Anpassung von Personalisierungsregeln.

Pro

Flexibilität

Die Anpassung von Personalisierungsregeln gibt Ihnen die notwendige Flexibilität, um sehr schnell auf eine bestimmte Konstellationen manuell zu reagieren. D.h. wenn sie beispielsweise am Ende eines Monats noch zusätzlich Umsatz durch eine Sales-Aktion generieren müssen, dann können Sie die personalisierten Empfehlungen so beeinflussen, dass auch diese speziellen Artikel vorgeschlagen werden.

So ist ein Ausverkauf schneller möglich und sie verzichten bewusst auf die eventuell sinnvolleren personalisierten Vorschläge, um diesen Ausverkauf zu fördern.

Konstellationen, die Automatisierung verhindern

Personalisierte Empfehlungen sind eigentlich komplett Kontext-unabhängig. D.h. wenn die Empfehlungen zum Beispiel auf einer Landingpage eingesetzt werden, die einen bestimmten Produkttyp darstellt, und es unbedingt erforderlich ist, dass auf dieser Seite auch passende Produkte zum Inhalt dieser Landingpage angezeigt werden sollen, dann machen komplett automatisierte Empfehlungen hier eventuell keinen Sinn. Denn diese würden auch in diesem Fall komplett personalisiert Empfehlungen anbieten, die aber im schlimmsten Fall überhaupt nichts mit dem eigentlichen Inhalt der Landingpage zu tun haben. Es kann also in einem solchen Fall sinnvoll sein, in die Empfehlungsalgorithmen einzugreifen.

Veränderter Datenpool

Auch eine Anpassung, die durchaus Sinn machen kann, ist die Anpassung des Datenpools abhängig von einem bestimmten Kontext. So ist z.B. ein ganz simpler Fall, dass auf Produktseiten in Online-Shops Empfehlungen passend zum aktuellen Produkt und nicht wirkliche personalisierte Empfehlungen passend zum aktuellen Besucher angezeigt werden. Diese sogenannten Cross-Sells sind nur im Kontext der Produktseite möglich. Es wird das gewählte Produkt benötigt, um dazu passende andere Produkte vorzuschlagen.

In diesem Fall kann der Online-Shop-Betreiber also entscheiden, manuell in den Empfehlungsalgorithmus einzugreifen, und Cross-Sells anstatt personalisierter Empfehlungen als Datenpool zu verwenden.

Kontra

Sie wissen besser als die Personalisierungs-Engine, welche Produkte Ihre Kunden mögen

Viele unserer Kunden behaupten immer wieder, dass sie besser als ihre Kunden wissen, welche Produkte diese mögen. Allerdings ist es in 95 % der Fälle so, dass eine Personalisierungs-Engine wie Recolize mit nahezu garantierter Sicherheit bessere Produktempfehlungen generiert als der Shop-Betreiber. Bei manuellen Produktempfehlungen ist die Performance im Durchschnitt immer schlechter als bei automatisierten Empfehlungen. Durchschnittlich sogar mindestens 15 %.

Manuelle Eingriffe sind beschränkt

Wenn sie manuell in die Personalisierungsregeln eingreifen, dann laufen Sie immer in die Gefahr, dass diese Eingriffe eigentlich nur zeitlich beschränkt gültig sind. Sie können nicht absehen wie sich das Verhalten Ihrer Kunden z.B. aufgrund von:

• aktuellen Wetterumschwüngen,
• aktuellen politischen Veränderungen
• oder Geburtstagen oder Todesfällen von Berühmtheiten

verändert. Genau diese unvorhergesehenen Ereignisse kann eine automatisierte Lösung immer direkt abdecken und auf diese optimal, schnell und ohne manuelle Eingriffe reagieren. Jegliche manuelle Eingriffe in eine Personalisierungslösung sind deshalb nur zeitlich beschränkt sinnvoll.

Beschränkte Auswertungsmöglichkeiten

Aufgrund der zeitlichen Beschränkungen kann eine Anpassung von Personalisierungslogiken nur nach oder während eines bestimmten Zeitraums ausgewertet werden. Sie müssen also selbst beurteilen, ob die statistische Signifikanz für eine spezielle Personalisierungsanpassung tatsächlich gegeben ist, und ob die Ergebnisse auch vergleichbar sind mit der nicht angepassten Personalisierungslogik.

Die Berechnung der statistischen Signifikanz eines solchen A/B-Tests kann wie z.B. hier beschrieben berechnet werden.

Soll ich oder soll ich nicht?

Flexible Personalisierungslösungen wie Recolize geben Ihnen die Freiheit selbst zu entscheiden, ob sie in die Personalisierunglogiken eingreifen wollen. Gerade Recolize hat diese manuellen Eingriffe perfektioniert, indem wir nicht mehr den tatsächlich dahinter liegenden Personalisierungs-Algorithmus anpassen, sondern in dem Datenpool, der für den aktuellen Benutzer ermittelt wurde, filtern. D.h. sie kombinieren die Power der wirklichen Personalisierung mit manuellen Eingriffen.

Aus Sicht des Website-Betreibers werden so beide Ziele optimal erreicht: eine personalisierte Erfahrung für die Besucher in Kombination mit der Anpassung von Personalisierungsregeln on top für zusätzliche Abverkaufslogiken bei Sales-Aktionen.