So geht Data-Driven Personalization

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- Ohne integrierte Datensysteme bleibt Personalisierung oft oberflächlich
- Behavioral, technographic und psychographic Daten werden oft vernachlässigt
- Transparente Datennutzung stärkt das Vertrauen und verbessert Personalisierung

Die datengetriebene Personalisierung bietet eine enorme Chance im Marketing, doch viele Unternehmen kämpfen mit der Umsetzung. Der Hauptgrund ist oft das Fehlen einer integrierten Datenstruktur. In vielen Organisationen werden Kundendaten in verschiedenen Abteilungen wie Vertrieb, Technik und Kundenservice in Silos isoliert verwaltet. Ohne eine umfassende Sicht auf alle relevanten Daten können Marketingteams nur oberflächliche Personalisierungsstrategien entwickeln. Um dem entgegenzuwirken, sollten Marketingverantwortliche sicherstellen, dass sie bei der Entwicklung der Dateninfrastruktur und -strategie ein Mitspracherecht haben. Ein integrierter Ansatz ermöglicht eine holistische Betrachtung des Kunden und eine präzisere Ansprache.

Neben der Integration von Daten ist die Berücksichtigung verschiedener Datentypen entscheidend. Während klassische demografische Daten wichtig sind, werden oft entscheidende Informationen über das Verhalten der Kunden, ihre technologischen Präferenzen und ihre psychografischen Profile vernachlässigt. Verhaltensdaten wie Konsumgewohnheiten und Interaktionen mit Inhalten können wertvolle Einblicke geben, während technographische Daten die Nutzung von Technologien und Tools zeigen, die für das Angebot des Unternehmens relevant sind. Psychografische Daten helfen dabei, die Motivationen und Werte der Kunden besser zu verstehen und maßgeschneiderte Botschaften zu entwickeln.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Umgang mit Kundendaten hinsichtlich der Privatsphäre. Transparenz in der Datennutzung kann das Vertrauen der Kunden stärken. Unternehmen sollten klar kommunizieren, welche Daten sie sammeln, wie diese verwendet werden und welchen Nutzen der Kunde daraus zieht. Ein gutes Beispiel ist die Personalisierung von Empfehlungen auf Plattformen wie Amazon, wo durch gezielte Vorschläge basierend auf vergangenen Käufen der Einkauf erleichtert wird. Wenn Kunden den Nutzen ihrer Daten erkennen und wissen, dass ihre Privatsphäre respektiert wird, sind sie eher bereit, ihre Daten zu teilen.