Personalisierung

Viele Test-Tools sind auch gleichzeitig Personalisierungs-Tools. Einer vorher definierten Zielgruppe wird ein anderer Inhalt angezeigt als der Inhalt einer Standardseite. In der Regel wird der Erfolg einer solchen Personalisierung in diesem Tool getestet und im Falle eines Erfolges an eine größere Zielgruppe ausgespielt.

Der Begriff der Personalisierung beinhaltet verschiedene Konnotationen. So werden die Musikvorschläge von Spotify als personalisierte Vorschläge verstanden, ebenso die Angebote auf der Amazon-Homepage im eingeloggten Zustand oder höhere Preise, weil ich mit einem aktuellen iPhone auf eine Webseite komme. Wir sehen hier aber auch gleich Unterschiede:

  • Pro Stunde kann ich 10 bis 20 Songs bei Spotify anhören; es ist relativ einfach auf Playlisten anderer Nutzer zu schauen, die die gleichen Songs beinhalten wie meine gerade Gehörten, und dann die Songs vorzuschlagen, die von diesen Playlists stammen, aber noch nicht in meiner Playlist waren. Je mehr Follower eine Playlist hat, desto mehr Autorität besitzt sie außerdem. Kenne ich ein Stück bereits, so wäre es nicht schlimm; ganz im Gegenteil, denn ich würde mich freuen, dass mich die Software schon so gut verstanden hat.
  • Bei Filmen ist das schon schwieriger: Ich kann mir pro Stunde vielleicht zwei Folgen einer Serie ansehen, aber nur weil ich “Big Bang Theory” gesehen habe, heißt das noch nicht, dass ich auch andere Top Serien mag, die andere Nutzer auch noch gesehen haben. Und wenn ich einen Film vorgeschlagen bekäme, den ich schon kenne, dann wäre das für mich eher nervig, denn man hört sicher eher einen guten Song mehrmals an, als dass man einen Film mehrmals ansieht. Ich will schließlich neue Filme entdecken.
  • Bei der Amazon-Homepage ist es auch nicht anders: Nur weil ich früher Kinderbücher gekauft habe, heißt das nicht, dass meine Tochter 10 Jahre später auch noch Feen-Bücher lesen will. Auch kann es sein, dass ich einen Artikel schon besitze und ihn nur deswegen vorgeschlagen bekomme, weil ich danach auf Amazon recherchiert, ihn aber woanders gekauft habe.
  • Auf einer Webseite haben wir bei neuen Nutzern ein so genanntes Kaltstart-Problem, denn oft wissen wir nur wenig über diese Nutzer und können ihnen deshalb nur wenig anbieten, das auf sie zugeschnitten ist. Daher verlassen sich triviale Ansätze darauf, dem Nutzer noch einmal das anzuzeigen, was er sich beim letzten Besuch angesehen, aber nicht gekauft hat. Modernere Ansätze verändern die Seite schon beim ersten Besuch auf Basis dessen, was ein Nutzer sich in den ersten Schritten ansieht. Dies erfordert allerdings mehr Daten als eine einfache Personalisierung.

Häufig wird aufgrund der erfolgreichen Personalisierungs-Techniken von Spotify, Google und Co davon ausgegangen, dass Personalisierung immer angewandt werden kann. Die obigen Beispiele zeigen aber, dass dies eben nicht so einfach möglich ist. da nicht jede Webseite über in dieser Hinsicht verwertbare Daten verfügt.