Website-Personalisierung mit KI: Grundlagen und Tipps

In einer digitalen Welt, in der Nutzer mit einer Vielzahl von Angeboten, Inhalten und Werbebotschaften konfrontiert werden, ist Personalisierung nicht nur ein Vorteil, sondern ein entscheidender Faktor, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Sie spielt eine zentrale Rolle bei der Gestaltung der Nutzererfahrung, der Steigerung von Engagement-Raten und der langfristigen Bindung von Kunden.  

Wir zeigen Ihnen in diesem Artikel, wie Sie Ihre Website mithilfe der Künstlichen Intelligenz (KI) personalisieren können, um Ihre Inhalte, Produkte oder Dienstleistungen auf die individuellen Bedürfnisse und Interessen Ihrer Nutzer zuzuschneiden. Lassen Sie uns starten!  

Vorteile der Website-Personalisierung   

Mit der Personalisierung Ihrer Website schaffen Sie eine engere Verbindung zwischen Ihrem Unternehmen und Ihren Kunden und „ganz nebenbei“ verbessern Sie dadurch auch die Nutzererfahrung. 

Relevanz und Komfort: Ihre Website- oder Online-Shop-Besucher werden von Inhalten angesprochen, die für sie relevant sind, wodurch sie sich verstanden und geschätzt fühlen – bspw. mit Produktempfehlungen auf Basis früherer Käufe oder Suchanfragen. 

Höhere Engagement-Raten: Mit individuell zugeschnittenen Inhalten erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Nutzer auf Ihrer Website bleiben, mit den angebotenen Inhalten interagieren und letztlich eine Conversion durchführen. 

Effizienz: Personalisierung reduziert die kognitive Belastung für Nutzer, da sie nicht mehr selbst nach passenden Produkten oder Informationen suchen müssen: Alles, was sie benötigen, wird ihnen direkt präsentiert. 

Die Rolle der KI in der Personalisierung  

Websites, Apps und andere digitale Plattformen generieren unvorstellbar große Datenmengen. Diese Daten stammen aus einer Vielzahl von Quellen, wie beispielsweise Nutzungsanalysen, Klickverhalten, Kaufhistorien, demografischen Informationen oder Social-Media-Aktivitäten. Die Herausforderung besteht darin, diese riesigen Datenmengen sinnvoll zu analysieren und in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Genau hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel. 

Vorteile der KI gegenüber manueller Personalisierung

1.     Effizienz und Skalierbarkeit  

Manuelle Personalisierung erfordert erhebliche Ressourcen, da Marketer und Entwickler die Zielgruppen segmentieren, Inhalte anpassen und Tests durchführen müssen – mit KI geschieht das automatisiert und in Echtzeit.  

2.     Präzision und Genauigkeit 

KI erkennt Muster und Korrelationen in Daten, die dem menschlichen Auge oft verborgen bleiben. Sie minimiert die Fehlerquote, die bei manuellen Ansätzen auftreten kann und liefert präzisere Ergebnisse, indem sie sich kontinuierlich selbst optimiert. 

3.     Echtzeit-Anpassungen  

Im Gegensatz zu manuellen Ansätzen, die oft mit Verzögerungen verbunden sind, kann KI sofort auf neue Informationen oder veränderte Nutzerverhalten reagieren. Das ermöglicht eine dynamische Anpassung von Inhalten, etwa wenn ein Nutzer seine Vorlieben ändert oder auf ein bestimmtes Angebot klickt. 

4.     Personalisierung auf individueller Ebene 

Während die manuelle Personalisierung in der Regel auf breiten Zielgruppen basiert, ermöglicht KI eine „Hyperpersonalisierung“. Das bedeutet, dass die Inhalte nicht nur für eine bestimmte demografische Gruppe, sondern für jede einzelne Person individuell angepasst werden können. 

5.     Kosteneinsparungen auf lange Sicht  

Auch wenn die Implementierung von KI anfangs Investitionen erfordert, führt sie langfristig zu erheblichen Kosteneinsparungen. Unternehmen können effizienter arbeiten, da die KI viele sich wiederholende Aufgaben übernimmt, die sonst manuell erledigt werden müssten. 

6.     Kontinuierliche Verbesserung 

KI-Systeme lernen aus jeder Interaktion und verbessern ihre Leistung kontinuierlich. Mit jedem neuen Datensatz wird die Personalisierung besser und effektiver. Manuelle Ansätze hingegen erfordern häufige Überarbeitungen durch Menschen, was zeit- und kostenintensiv ist. 

Ein Beispiel: Ein Online-Shop könnte mithilfe von KI personalisierte Produktempfehlungen basierend auf der Browsing-Historie und früheren Käufen anbieten. Ohne KI müsste ein Marketingteam die Daten analysieren und händisch Kampagnen erstellen – ein Prozess, der ineffizient und fehleranfällig ist.  

Grundlagen KI-gestützter Personalisierung  

Was versteht man unter KI-Personalisierung?  

KI-Personalisierung bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz, um individuelle Nutzererlebnisse zu schaffen. Dabei analysiert die KI große Datenmengen und setzt Algorithmen ein, um Inhalte, Produkte oder Services gezielt an die Bedürfnisse und Vorlieben einzelner Nutzer anzupassen.  

Konzepte der KI-Personalisierung

1. Machine Learning (Maschinelles Lernen) 
   Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Für die Personalisierung bedeutet das, dass ein System basierend auf früherem Nutzerverhalten Muster erkennt und daraus zukünftige Vorlieben vorhersagen kann. 

2. Algorithmen als Entscheidungshelfer 
   Algorithmen bilden das technische Herzstück der KI-gestützten Personalisierung. Sie analysieren Daten, identifizieren relevante Informationen und treffen darauf basierend Entscheidungen.  

3. Datensammlung als Grundlage 
   Die Personalisierung beginnt mit der Erfassung von Daten. Diese können direkt (z. B. durch eingegebene Suchbegriffe) oder indirekt (z. B. durch Klickverhalten, Verweildauer oder Käufe) erhoben werden. Ergänzend werden oft auch demografische Daten, Standortinformationen oder saisonale Trends berücksichtigt. 

4. Verknüpfung von Nutzer- und Produktdaten 
   Um Inhalte gezielt anzupassen, verbindet die KI Daten über Nutzerpräferenzen mit Attributen von Produkten oder Inhalten. Das kann bei Modeprodukten Farb- und Stilpräferenzen umfassen oder bei Streaming-Diensten Genres und Bewertungen. 

5. Prädiktive Analysen 
   Mithilfe von prädiktiven Modellen kann KI auch zukünftige Interessen prognostizieren. Das macht die Personalisierung nicht nur reaktiv, sondern auch vorausschauend. 

So nutzt KI die Daten

Die Grundlage für KI-gestützte Personalisierung ist die intelligente Nutzung von Daten. KI-Algorithmen analysieren umfangreiche Informationen, um Muster zu erkennen und daraus personalisierte Erlebnisse abzuleiten.  

Durch die Verknüpfung von Verhalten, Standort, demografischen Daten und Kaufhistorie entsteht ein umfassendes Nutzerprofil. Dieses Profil wird kontinuierlich aktualisiert, sodass die Personalisierung in Echtzeit erfolgt und sich dynamisch an neue Informationen anpasst.  

Die intelligente Nutzung von Daten ermöglicht es Unternehmen, Nutzer nicht nur besser zu verstehen und Verhaltensmuster zu erkennen, sondern ihnen auch genau die Produkte und Inhalte anzubieten, die sie wirklich interessieren. Das steigert neben der Zufriedenheit auch die Conversion-Rate und die Kundenbindung. 

Der Prozess: Analyse, Segmentierung und individuelle Anpassung

KI-basierte Personalisierung durchläuft einen mehrstufigen Prozess, bei dem gesammelte Daten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, um jedem Nutzer ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten. Die wichtigsten Phasen sind: 

1. Analyse der Daten 

Im ersten Schritt sammelt und analysiert die KI die verfügbaren Daten aus verschiedenen Quellen: 

• Verhaltensdaten: Klicks, Suchanfragen, Verweildauer, aufgerufene Landingpages, Produkte im Warenkorb  

• Suchanfragen: Was geben Nutzer in die Suchleiste ein? 

• Kaufhistorien: Getätigte Einkäufe, Präferenzen für bestimmte Marken oder Produktkategorien 

• Geolokation: Die Standortdaten eines Nutzers bieten wertvolle Einblicke, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen: Bspw. Optimierung der Sprache oder Währung. 

• Vorherige Käufe: Die Kaufhistorie bietet wertvolle Hinweise zu Vorlieben und Bedürfnissen  

• Demografische Daten: Alter, Geschlecht, Einkommen oder Familienstand helfen dabei, Zielgruppen besser zu verstehen und spezifische Empfehlungen auszusprechen.  

 2. Segmentierung 

Nach der Analyse werden die Nutzer in Gruppen (Segmente) eingeteilt, die ähnliche Verhaltensweisen oder Eigenschaften aufweisen. Zum Beispiel: 

• Demografisch: z. B. Altersgruppe, Geschlecht oder Standort 

• Verhaltensbasiert: z. B. häufige Käufer, Gelegenheitskäufer oder Schnäppchenjäger 

• Interessenbasiert: z. B. Nutzer, die sich für Sportartikel, Technologie oder Mode interessieren 

Diese Segmentierung hilft dabei, personalisierte Inhalte auszuliefern, ohne jedes einzelne Nutzerprofil manuell bearbeiten zu müssen. 

3. Individuelle Anpassung 

Im letzten Schritt geht die KI über die Segmentierung hinaus und bietet eine individuelle Anpassung. Das geschieht durch: 

• Personalisierte Produktempfehlungen: Basierend auf dem Nutzerverhalten und den Vorlieben des einzelnen Kunden – z.B. ergänzende Produkte wie Zubehör oder Nachfüllprodukte. 

• Dynamische Inhalte: Die Startseite, E-Mails, Anzeigen oder Blogbeiträge werden automatisch auf den individuellen Nutzer abgestimmt. 

• Prädiktive Personalisierung: Die KI prognostiziert zukünftige Bedürfnisse oder Interessen und schlägt proaktiv passende Produkte vor.  

Beispiel eines Prozesses: 

1. Analyse: Ein Nutzer besucht einen Online-Shop und sucht nach Outdoor-Jacken. Die KI erkennt, dass ähnliche Nutzer häufig auch Wanderstiefel gekauft haben. 

2. Segmentierung: Der Nutzer wird einer Gruppe von „Outdoor-Enthusiasten“ zugeordnet. 

3. Individuelle Anpassung: Der Shop zeigt auf der Startseite Wanderjacken und -stiefel sowie Blogbeiträge über Outdoor-Aktivitäten. 

Dieser dreistufige Prozess ermöglicht es der KI, Nutzer nicht nur zu verstehen, sondern auch individuell zu bedienen. Das Ergebnis: eine relevantere, effizientere und zufriedenstellendere Interaktion, die sowohl für Nutzer als auch für das Unternehmen Vorteile bringt.  

Strategien für die KI-gestützte Personalisierung Ihrer Website

Dynamische Inhalte 

Dynamische Inhalte sind ein zentraler Bestandteil der KI-gestützten Personalisierung. Sie ermöglichen es, die Darstellung von Inhalten auf Ihrer Website in Echtzeit an die individuellen Bedürfnisse und Interessen der Nutzer anzupassen. Dazu gehören:  

• Produktvorschläge: Basierend auf dem bisherigen Verhalten eines Nutzers, wie angesehene oder gekaufte Produkte, können ähnliche oder ergänzende Artikel empfohlen werden. 
• Personalisierte Banner und Angebote: Spezielle Werbe-Aktionen oder Rabatte können gezielt Nutzern angezeigt werden, die aufgrund ihres Surfverhaltens ein erhöhtes Interesse an bestimmten Produkten oder Kategorien zeigen. 
• Content-Anpassungen: Blogbeiträge, Artikel oder Nachrichten können entsprechend den Interessen des Nutzers priorisiert oder hervorgehoben werden. 

Personalisierte Navigation 

Auch die personalisierte Navigation ist eine effektive Strategie, um Nutzern die Orientierung auf einer Website zu erleichtern und sie schneller zu relevanten Inhalten zu führen. Mithilfe von KI wird die Menüführung oder die Darstellung der Kategorien individuell an die Präferenzen und Interessen der Nutzer angepasst. 

Anpassung der Menüführung oder der angezeigten Kategorien  

Eine KI-gestützte Navigation analysiert das Verhalten und die Vorlieben der Nutzer, um relevante Inhalte und Kategorien hervorzuheben. Beispiele für solche Anpassungen: 

• Menüführung: Kategorien oder Menüpunkte, die ein Nutzer häufiger besucht, werden priorisiert und in den Vordergrund gestellt. 

• Filteroptionen: Basierend auf vorherigen Suchen oder Käufen werden spezifische Filter vorgeschlagen (z. B. Größen, Farben oder Stile bei einem Mode-Shop). 

• Empfohlene Kategorien: Produkte oder Inhalte aus bevorzugten Kategorien werden prominenter dargestellt, um die Klickwahrscheinlichkeit zu erhöhen. 

Gezielte Empfehlungen

Gezielte Empfehlungen sind eine der effektivsten Methoden, um die Personalisierung auf einer Website voranzutreiben und den Nutzern relevante Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte anzubieten. Diese Empfehlungen basieren auf den Interessen, dem Verhalten und den Vorlieben der Nutzer und werden mit Hilfe von KI-Algorithmen dynamisch erzeugt. 

Hervorhebungen auf Basis von Nutzerinteressen 

KI-gestützte Systeme analysieren eine Vielzahl von Datenpunkten, um gezielte Empfehlungen auszusprechen, die die Nutzerbindung erhöhen und die Conversion Rate steigern. Zu den häufigsten Formen von Empfehlungen gehören: 

Produktvorschläge: Basierend auf den zuvor angesehenen oder gekauften Produkten. 

• Dienstleistungsempfehlungen: Nutzer, die eine bestimmte Dienstleistung in Anspruch genommen haben, erhalten passende Ergänzungen oder Upgrades. 

• Content-Empfehlungen: Inhalte, die auf deren bisherigen Lese- oder Sehgewohnheiten basieren. 

Gezielte Empfehlungen bieten nicht nur einen Mehrwert für die Nutzer, indem sie ihnen relevante Produkte oder Inhalte vorstellen, sondern helfen auch, die Sichtbarkeit bestimmter Angebote zu erhöhen und den Umsatz zu steigern. 

Chatbots

Chatbots sind ein weiteres leistungsstarkes Tool der KI-gestützten Personalisierung. Sie bieten Nutzern unmittelbare, individuelle Unterstützung und können auf intelligente Weise Empfehlungen aussprechen, Fragen beantworten und durch den Kaufprozess führen.  

Wie KI-gestützte Bots den Nutzern individuelle Unterstützung bieten können 

KI-basierte Chatbots nutzen natürliche Sprachverarbeitung (Neurolinguistisches Programmieren, kurz NLP), um mit den Nutzern zu kommunizieren und deren Bedürfnisse zu erkennen. Sie können: 

• Produktberatung: Chatbots können anhand der Wünsche und Anforderungen des Nutzers maßgeschneiderte Produktempfehlungen geben. Sie stellen gezielte Fragen, um mehr über den Geschmack oder die Bedürfnisse des Nutzers zu erfahren und schlagen dann passende Artikel vor. 

• Fragen beantworten: Bots können Informationen zu Produkten, Preisen, Verfügbarkeiten oder Bestellstatus in Echtzeit bereitstellen – perfekter Kundenservice also. 

• Einkaufsassistenz: Chatbots können durch den gesamten Kaufprozess begleiten und den Nutzer beraten – von der Produktauswahl über den Warenkorb bis hin zum Checkout. 

• Personalisierte Kommunikation: Bots lernen mit jeder Interaktion dazu, um das Nutzererlebnis bei zukünftigen Besuchen weiter zu verbessern. 

Chatbots sind nicht nur eine großartige Möglichkeit, die Benutzererfahrung zu verbessern, sondern auch ein effektives Mittel zur Steigerung der Conversion Rate und zur Förderung der Kundenzufriedenheit.  

Dynamische Preise

Dynamische Preisgestaltung ermöglicht Unternehmen Preise in Echtzeit an die individuellen Bedürfnisse und das Verhalten der Nutzer anzupassen. Die KI analysiert dafür verschiedene Faktoren und personalisiert Preise für Produkte oder Dienstleistungen. 

Nutzerbasierte personalisierte Preisgestaltung  

KI-basierte Systeme überwachen das Verhalten der Nutzer und ihre Interaktionen mit der Website, um maßgeschneiderte Preisangebote zu erstellen. Zu den wichtigsten Faktoren, die in die dynamische Preisgestaltung einfließen, gehören: 

• Nutzerverhalten: Häufiges Suchen nach bestimmten Produkten, das Hinzufügen von Artikeln zum Warenkorb oder das wiederholte Besuchen einer Produktseite können zu individuellen Preisangeboten führen, um den Nutzer zum Kauf zu bewegen. 
• Nachfrage: Wenn ein Produkt stark nachgefragt wird oder die Verfügbarkeit begrenzt ist, kann der Preis entsprechend angepasst werden, um die Nachfrage zu steuern. 
• Standort: Geografische Unterschiede können ebenfalls den Preis beeinflussen. Produkte oder Dienstleistungen werden häufig auf der Grundlage des Standorts des Nutzers (z. B. Preisunterschiede je nach Land oder Region) dynamisch angepasst. 
• Zeitliche Faktoren: Die Preisgestaltung kann auch durch die Tageszeit, den Wochentag oder saisonale Gegebenheiten beeinflusst werden, da Unternehmen so auf bestimmte Bedürfnisse oder Trends reagieren können. 

Durch die Verwendung von dynamischer Preisgestaltung können Unternehmen ihre Rentabilität maximieren, während sie gleichzeitig den Nutzern ein attraktives, personalisiertes Angebot machen. Diese Strategie ermöglicht es, die Preiswahrnehmung zu optimieren und Kunden dort anzusprechen, wo sie am empfänglichsten für Angebote sind. 

Integration in bestehende Websites

Um Personalisierung erfolgreich auf Ihrer Website zu integrieren, sollten Sie folgende Schritte beachten (nicht alle Schritte sind bei jeder Art sinnvoll): 

• Datenanalyse: Erfassen und analysieren Sie relevante Nutzerdaten (Klicks, Verweildauer, Suchanfragen, Navigationsmuster, Vorlieben, Interaktionen, Standort, Nachfrage), um Verhaltensmuster und Präferenzen zu identifizieren. 

• Segmentierung: Teilen Sie Ihre Nutzerbasis in verschiedene Segmente ein (bspw. nach ähnlichen Interessen und Verhaltensweisen), um gezielte Inhalte für spezifische Gruppen bereitzustellen. 

• Datenintegration: Sorgen Sie dafür, dass bspw. der Chatbot auf relevante Daten zugreifen kann, wie Produktkataloge oder Benutzerprofile. 

• Anpassung: Entwickeln Sie Algorithmen, die basierend auf den gesammelten Daten die jeweiligen Elemente (Navigation, Blogbeiträge, Empfehlungen, Preise etc.) in Echtzeit anpassen. 

• Testing und Optimierung: Führen Sie regelmäßige A/B-Tests durch, um die Wirksamkeit der personalisierten Inhalte zu überprüfen und kontinuierlich zu verbessern. 

Tipp speziell für Chatbots: Trainieren Sie den Bot mit echten Nutzerinteraktionen und optimieren Sie seine Antworten kontinuierlich, um die Nutzererfahrung zu verbessern. 

Technische Integration von KI-Systemen

Die Integration von KI-gestützten Personalisierungssystemen in bestehende Websites, beispielsweise in WordPress-Websites, ist heute dank moderner Tools und Plattformen einfacher als je zuvor. Selbst wenn Sie oder Ihre Mitarbeiter keine umfangreichen technischen Kenntnisse haben, können Sie dennoch von den Vorteilen der KI profitieren. Es gibt verschiedene Strategien und Technologien, die es ermöglichen, KI-Funktionen problemlos zu integrieren, ohne dass tiefgehende Programmierkenntnisse erforderlich sind. 

• Verwendung von benutzerfreundlichen Plattformen und Tools: Es gibt zahlreiche Plattformen und Tools zur Personalisierung von Websites, die speziell für Anwender ohne umfangreiche technische Kenntnisse entwickelt wurden. Tools wie Optimizely oder Adobe Target bieten eine intuitive Benutzeroberfläche, mit der Sie Tests und Personalisierungen durchführen können, ohne tief in den Code einzugreifen.  

• Nutzung von vorgefertigten Chatbots und Assistenten: Wenn Sie einen KI-Chatbot auf ihrer Website implementieren möchten, dann können mithilfe von Plattformen wie Chatfuel, Tidio oder ManyChat Ihren eigenen Chatbot ohne Programmierkenntnisse erstellen.  

• Content-Management-Systeme (CMS) mit KI-Integration: Wenn Sie ein CMS wie WordPress verwenden, können Sie KI-gestützte Funktionen über vorgefertigte Integrationen oder Plugins hinzufügen – z. B. für Produktempfehlungen, personalisierte Inhalte oder A/B-Tests.  

• Einfache API-Integrationen: APIs bieten eine einfache Möglichkeit, KI-Dienste in Ihre bestehende Website zu integrieren. Es gibt zahlreiche API-basierte KI-Tools, die wenig technisches Know-how erfordern. Anbieter wie Dialogflow von Google für Chatbots oder Clarifai für Bilderkennung bieten benutzerfreundliche APIs, die Sie in Ihre bestehende Infrastruktur einbinden können. 

Fazit: Website mit KI personalisieren

KI-gestützte Personalisierung bietet Ihnen eine Vielzahl von Vorteilen, die nicht nur die Nutzererfahrung auf Ihrer Website verbessern, sondern auch Ihren Geschäftserfolg nachhaltig fördern können. Durch den gezielten Einsatz können Sie maßgeschneiderte Erlebnisse schaffen, die den Bedürfnissen Ihrer Nutzer gerecht werden und die Interaktionen mit der Marke noch relevanter und individueller gestalten. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit, stärkeren Kundenbindungen und letztlich zu einer besseren Conversion-Rate. 

Seien Sie ruhig mutig und experimentieren Sie mit verschiedenen Ansätzen, führen Sie A/B-Tests durch und optimieren Sie Ihre personalisierten Angebote mit den gesammelten Daten.  

Wir sind uns sicher: Mit einer personalisierten Website können Sie sich langfristig einen klaren Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Wir wünschen Ihnen viel Erfolg beim Ausprobieren!