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Wer bist du und wie viele – „Fluide Personas“ zur Echtzeit-Identifikation von Nutzereigenschaften

Wie Buyer Personas durch KI fluide werden | epicinsights

Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Kundengewinnung und nachhaltigen Bindung ist Wissen. Was sind die Bedürfnisse meiner Zielgruppe? Welche Merkmale zeichnen jeden einzelnen Nutzer aus? Was macht meine Kunden einzigartig? Erst dieses Wissen erlaubt es mir, meine Zielgruppe richtig zu verstehen und zu adressieren. Um allerdings an dieses Wissen zu gelangen, gilt es einige Herausforderungen zu überwinden. Die Nutzung klassischer „Buyer Personas“ als stereotypisches Extrakt aus vielerlei (fremder) Datenquellen hilft mir bei der abstrakten Abgrenzung und Fokussierung meiner Zielgruppe. Als umfassendes Mittel zur Identifikation der Interessen meiner potentiellen Kunden ist dieser Ansatz jedoch allein nicht ausreichend. Zu groß ist die Gefahr, durch einen einseitigen Blick auf meine virtuellen „Wunsch-Kunden“ die Unterschiede zur Realität zu verkennen. Doch wie soll ich nun aus einem großen Pool multidimensionaler Daten aus Tracking, Produktkatalogen und anderen Datenquellen das Wissen extrahieren, das ich brauche? Um die Frage beantworten zu können, wird es Zeit, einen dynamischeren Plan zu verfolgen. Einerseits realisiere ich „klassisch“ meine idealen Kundengruppen anhand statischer soziodemographischer und ökonomischer Daten, auf Basis von Markforschung und Umfragen. Andererseits muss ich das Ohr am Puls meines Online-Shops haben – also mich auf die Analyse der User Journeys und Content-Rezeption konzentrieren. Dank meiner eigenen Datenhoheit in diesem Bereich muss ich das nicht nur zu einem bestimmten Zeitpunkt, sondern über die Zeit hinweg machen. Damit bin ich in der Lage, Veränderungen der Verhaltensweisen meiner Nutzer zu entdecken und darauf angemessen zu reagieren.

Alles im Flow – Wie meine Buyer Persona „fluide“ wird

Klassischerweise nehme ich als Marketer und Online-Shop-Betreiber eine Top-Down-Betrachtung auf meine Daten ein. Ich schaue von oben auf meine Kunden, ziehe Marktforschungsdaten heran und versuche aus der Vogelperspektive verallgemeinerbare Aussagen zu treffen, die ich auf meine Buyer-Persona transferiere. Dafür ziehe ich meine Kundendaten heran und nehme demografische Daten, Wohnort, Alter und Geschlecht hinzu. Bereits hier macht sich eine konsistente First-Party-Datenstrategie bezahlt (Wie das geht, beantworten wir u.a. gern hier). Als Ergebnis erhalte ich eine Handvoll virtuelle Persönlichkeiten, die mein Idealbild meiner Kunden entsprechen und aus denen ich nun passende Content-Angebote sowie die Kanäle zur Distribution dieser ableite. An diesem strategisch wichtigen Ziel angelangt, muss ich mir darüber bewusst sein, dass das abstrakte Abbild meiner selbst konstruierten und interpretierten „Buyer-Persona“-Realität nicht unbedingt dem realen Setting derjenigen Nutzer entspricht, die ein Interesse daran haben, meine Produkte zu kaufen. Ich laufe Gefahr, dem sog. „Survivorship-Bias“ zu unterliegen. Um eine möglichst neutrale Position bei der Bewertung meiner Zielgruppen zu erlangen, muss ich diese daten- und faktenbasiert bewerten und mit der Realität abgleichen. Ein Blick ins CRM reicht dafür nicht aus. Ich muss meine Betrachtungsperspektive ändern. Doch wie geht das? 

Bottom-up Perspektive für echte Insights in meine Zielgruppe

Um meine virtuelle Zielgruppen-Welt mit der realen Nutzerwelt abzugleichen, muss ich einen „Bottom-Up“-Blickwinkel einnehmen. Dazu sehe ich mir JEDEN EINZELNEN Nutzer an, der zum Stöbern oder aus anderen Gründen bei mir auf dem Online-Shop vorbeikommt – und suche im Verhalten und bei der Content-Rezeption nach Mustern und Gemeinsamkeiten. Daraus leite ich wiederum von 1-n Usern verallgemeinerbare Erkenntnisse ab und abstrahiere diese. Und plötzlich habe ich eine neue Welt an Informationen vor mir. Eine 1:1 Betrachtung von Usern bei einem Traffic von mehreren zehntausend Sessions pro Monat/Woche/Tag ist zugegeben eine echte Herausforderung! Nein, es ist unmöglich, diese komplexe Welt aus menschlicher Wahrnehmungsperspektive zu erfassen. Sie ist gleichzeitig umfänglich, lückenhaft und inkonsistent, sie besitzt einen erdrückenden Detailgrad und lässt nur schwerlich die Identifikation eines roten Fadens durch das menschliche Auge zu. Und es ist eine Welt, die sich mit einer enormen Geschwindigkeit in einer nicht handhabbaren Frequenz ändern kann.
Sprich: Nutzerverhalten auf Website und Online-Shop ist das totale Chaos.
Nun ist mittlerweile bekannt: Machine Learning verschafft uns heute Einblicke in bisher verschlossene Welten. Was für die Wissenschaft gilt, kann so fern beim Thema Online-Marketing nicht sein. Dank moderner KI-Methoden können wir das Chaos „Nutzerverhalten“ durchdringen und vielerlei Erkenntnisse daraus ableiten. Es braucht nur eine Maschine, die in der Lage ist, die hohe Dynamik der Daten just-in-time zu erfassen sowie Muster zu erkennen und deren Wandel über einen Zeitraum hinweg abzubilden. Mit Fluiden Personas machen wir genau das! Und im Unterschied zu einem rein CRM-basierten Ansatz erhalten wir hiermit Zusatzinformationen über die „Nicht-Kunden“, also den größten Teil des täglichen Traffics auf Online-Shops und Websites, der mir zuvor verschlossen blieb. Über das Beobachten des Verhaltens, das Ableiten von Mustern und der Wahrnehmung der zeitlichen Veränderlichkeit dieser lässt sich so ein recht komplettes, ein „fluides“ Bild des Nutzerverhaltens zeichnen und die entscheidende Frage beantworten: Passen meine virtuelle Personas zum realen Bild meiner Nutzer? Was sind ihre Interessen und, abgeleitet daraus, wie kann ich über spezifische Content-Themen oder Cross-Selling-Angebote auf sie reagieren? Zu guter Letzt bieten Fluide Personas durch den anonymen KI-Ansatz einen großen Vorteil beim Datenschutz. Klassische Personenmerkmale wie demografische Daten, Wohnort, Alter oder Geschlecht sind für dieses Konzept unerheblich und liefern bei der Analyse keine zusätzlich notwendigen Information.

Fluide Personas als Abbilder der Realität

Fluide Personas als dynamische, umstands- bzw. situationsbezogene „Interessenprofile“ oder „Eigenschaftstypen“ sind eine perfekte Ergänzung zu festen, virtuell konstruierten „Kunden-Darstellern“ à la Personae aus strategischen Zielgruppen-Analysen auf Basis von Markforschungs- und Kundendaten. Sie bieten den Realitätsabgleich und das Echtzeit-Monitoring zu meinen Themenwelten und liefern mir Insights darüber, was meinen Nutzern wirklich wichtig ist. Sie beinhalten die tatsächlichen Interessen und Eigenschaften meiner Nutzer und „wachsen“ bzw. verändern sich entsprechend des Verhaltens meiner Nutzer über die Zeit. Durch die automatisierte, vorurteils- und wertungsfreie Betrachtung meiner Daten durch Fluide Personas erhalte ich einen unverstellten und objektiven Blick auf meine Nutzer und potentiellen Kunden, auf die ich meine entsprechenden Maßnahmen aufsetzen kann. Die Basis des Bildes, das sich dabei von den Menschen ergibt, die meine Seite bzw. meinen Shop täglich besuchen, sind dabei die Verhaltensdaten ALLER Nutzer (unabhängig ob Kunde oder Nicht-Kunde), die mit individuellen Zugriffen abgeglichen und verfeinert werden. Das heißt: Fluide Personas ermöglichen es mir als Webseiten- oder Shop-Betreiber bzw. als Marketing- & Sales-Verantwortlicher nicht nur, meine Zielgruppe endlich vollumfänglich und multidimensional zu erfassen. Meine „Insights“ sind darüber hinaus rein objektiv, datenbasiert und durch mathematisch-maschinelle Verarbeitung auch völlig wertungsfrei. Erfahren Sie mehr darüber, wie unsere Fluide Persona-Solutions Ihnen mit künstlicher Intelligenz helfen können, Ihre Nutzer auf eine völlig neue Art und Weise kennen zu lernen: epic-insights.com

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