Wie kann ein Algorithmus das Verhalten neuer Besucher vorhersagen?
Unsere AI-Personalisierungslösung misst die Kaufabsicht aller Ihrer Besucher in Echtzeit: Kunden oder Interessenten, identifizierte oder anonyme Besucher.
„Aber wie kann Ihr Algorithmus das Verhalten der Besucher vorhersagen, die zum ersten Mal auf meiner Website landen und von denen er nichts weiß?“: das ist genau DER Punkt, der unsere Gesprächspartner am häufigsten aufhorchen lässt und das aus gutem Grund!
Unsere Algorithmen können nicht zaubern. Dennoch sind sie in der Lage, die Conversion oder Nicht-Conversion eines Besuchers nach bereits 15 Sekunden vorherzusagen.
Um zu verstehen, wie das funktioniert, haben wir Frédéric De Todaro, den Chief Customer Officer von Kameleoon, befragt und seine Erklärungen in diesem Blogartikel zusammengefasst.
1 Wie kann der Kameleoon-Algorithmus die Wahrscheinlichkeit einer Conversion in nur 15 Sekunden berechnen?
Mit Kameleoon beruht Segmentierung nicht ausschließlich auf den sogenannten „kalten“ Daten, seien es Ihre CRM-Daten (und DMP, falls vorhanden) oder die Daten, die bei den letzten Besuchen des Users, der auf Ihre Website zurückkehrt, gesammelt wurden.
Unsere AI-Personalisierungslösung sammelt ebenfalls in Echtzeit die „heißen Daten“ Ihrer Besucher. Damit gemeint sind die Daten, die sich auf das Verhalten auf Ihrer Website im Augenblick beziehen und direkt in Verbindung mit dem Kontext ihres laufenden Besuchs stehen. Alle Studien über diskriminierende Faktoren wie diese hier zum Beispiel, die den Kaufakt beeinflussen, zeigen, dass genau diese Verhaltensdaten (und auch die Daten über vergangene Transaktionen) die größte Bedeutung haben, um den Kaufvorgang zu erklären.
Deshalb spielt die Fähigkeit, Informationen in Echtzeit zu sammeln, zu analysieren und zu verarbeiten, eine wesentliche Rolle (wenn Sie wissen möchten, wie Kameleoon Predict diese Daten in Echtzeit verwaltet, lesen Sie diesen Artikel).
Wir haben kürzlich eine Studie (über alle unsere Kunden, die ihre optimalen Zielgruppen mit AI identifizieren) durchgeführt. Dabei haben wir die Mindestzeit bestimmt, die unsere Algorithmen benötigen, um die Wahrscheinlichkeit einer Conversion bei einem neuen Besucher allein auf der Grundlage seines Verhaltens und Besuchskontextes mit einer zufriedenstellenden Genauigkeit zu bestimmen.
Ergebnis: Kameleoons AI benötigt nur 15 Sekunden, um die Wahrscheinlichkeit der Conversion bei einem neuen Besucher genau vorauszusagen.
15 Sekunden, das erscheint sehr wenig, aber auf der Skala eines Algorithmus reicht diese Zeit aus, um eine beeindruckende Menge an Daten bezüglich eines Besuchers zu analysieren und eine genaue Vorstellung über die Wahrscheinlichkeit einer Conversion auf Ihrer Website zu erhalten. Wenn zum Beispiel ein neuer Besucher auf Ihre Website kommt, ist unsere AI bereits im Besitz mehrerer Daten, die er ab der ersten Sekunde verwendet: Art des benutzten Geräts, die Seite, über die er auf die Website gelangt, Aquisekanal, usw.
Achtung! Kameleoon Predict berechnet nicht nur die Kaufabsicht eines Besuchers zu einem bestimmten Zeitpunkt, sondern verfolgt auch die Entwicklung dieser Absicht während seines gesamten Besuchs. Deshalb variiert die Entwicklungskurve der Kaufabsicht eines Besuchers während der gesamten Dauer. Kameleoon Predict ist in jedem Fall in der Lage zu entscheiden, ob es sinnvoll ist, in diesen ersten 15 Sekunden ein Angebot, eine Botschaft oder ein Sonderangebot in den Vordergrund zu rücken.
2 Was bedeutet die Realtime Personalisierung für die Kunden von Kameleoon?
Aktionen in Echtzeit auszuspielen, ist entscheidend für die Personalisierungsstrategie und allein die Kombination aus AI und einer angepassten Software-Architektur macht dies möglich.
Die Kaufabsicht jedes Besuchers entwickelt sich mit der Zeit, sogar während ein und desselben Besuchs. Kameleoon Predict verfolgt diese Entwicklung, um die richtige Interaktion zum richtigen Zeitpunkt durchzuführen. Die Messung der Kaufabsicht und die Auslösung der entsprechenden Aktion kann sofort erfolgen.
Mithilfe eines traditionellen Segmentierungsansatzes werden die Besucher auf Grundlage der kalten Daten kategorisiert, die für die Bestimmung der Kaufabsicht nicht sehr aussagekräftig sind oder die zum Zeitpunkt der Handlung vielleicht nicht mehr aktuell sind. Bei diesem Ansatz handelt es sich um segmentiertes Marketing oder sogar um Zufallsmarketing, das auf einer früheren Sichtweise der Daten beruht.
Im prädiktiven Ansatz wird vorgeschlagen, das Paradigma zu ändern und zu einem individualisiertem Marketing überzugehen: indem der Vermarkter die Daten in Echtzeit verarbeitet, berechnet er die Erwartungen seiner Besucher vorraus. Die Aktionen, die er einleitet, sind sinnvoll, da sie die optimale Zielgruppe im richtigen Moment erreichen.
Mehr über Datenerfassung und AI-Personalisierung finden Sie in unserem Artikel zu diesem Thema.
