Dit artikel maakt deel uit van een serie artikelen over personalisatie en E-commerce. Dit met als doel om je bekend te maken met personalisatie en te leren om hierin eigen projecten op te starten door middel van concrete en gedetailleerde voorbeelden. 

Wat bedoelen we als we het hebben over “personalisatie”?

Binnen E-commerce kunnen we deze term in het Engels onderscheiden door customization en personalization. Hoewel dit meteen leidt tot een interessant onderwerp, gaan we hier niet verder op in tijdens deze serie.

Om te beginnen is er sprake van twee betekenissen die we kunnen toeschrijven aan de term personalisatie, we kunnen spreken over een gepersonaliseerd aanbod of een gepersonaliseerd product.

Personalisatie van producten

Hierbij wordt de mogelijkheid aan de klant gegeven om een product helemaal naar wens aan te passen of in te richten. Met het opkomen van de zogenoemde functierijke gebruikersinterfaces, hebben de aanpassingsmogelijkheden van producten zich vermenigvuldigd: van een simpel visitekaartje tot aan een overhemd, een auto of een horloge.

Een voorbeeld van een website voor productpersonalisatie: MyownBike.de geeft je de mogelijkheid om een fiets samen te stellen van het wiel tot aan het zadel, volledig naar jouw wensen.

Personalisatie van reclameberichten 

De andere betekenis van personalisatie heeft te maken met marketingtechnieken, waarbij een bericht of advertentie letterlijk wordt aangepast aan de desbetreffende potentiële klant. Dit om zijn route op het internet te navigeren naar een bepaalde website,  een bepaalde functie in zijn profiel of een ander vooraf ingesteld gedrag.

In de tak van personalisatie overlappen twee andere technieken elkaar: de automatische personalisatie en de handmatige personalisatie. Deze twee staan niet lijnrecht tegenover elkaar, maar beschikken praktisch gezegd niet over dezelfde tools;

  • Automatische personalisatie

Wanneer we spreken van automatische personalisatie, gaat het in feite over een gepersonaliseerde methode of aanbod dat wordt bepaald door een algoritme. De getoonde advertenties zijn dus niet direct gekoppeld aan een specifiek persoon. Hetzij dit te arbeidsintensief zou zijn om handmatig te doen. En daarnaast zijn de afwegingen voor de keuze van personalisatie te ingewikkeld om te implementeren zonder de hulp van een programma (het beroep doen op miljoenen gegevens in real-time).

Het meest bekende voorbeeld van dit type personalisatie is de aanbeveling, die veelal gebruikt wordt door Amazon.

Elke productpagina van Amazon is zorgvuldig gepersonaliseerd op basis van eerdere bezoeken, zoals in dit voorbeeld, gebaseerd op eerdere aankopen van andere klanten.

Het opnieuw tonen van eerder bekeken producten op de homepagina bij een terugkerende bezoeker, is een van de meest voorkomende voorbeelden van personalisatie.

Een terugkoppeling van de recentelijk bekeken producten met bijpassende productaanbevelingen die worden weergegeven op homepagina bij een terugkerend bezoek.

Sinds een aantal jaar zien we SaaS-solutions opkomen die oplossingen bieden voor het integreren en vereenvoudigen van deze gecompliceerde personalisatie. Zowel gebaseerd op website navigatie als op andere gegevens, zoals sociaal-demografische data, geografische locatie, weer en nieuws.

Door middel van de cloud, Big Data en de constante verbondenheid van apparaten, is het voor iedereen mogelijk om toegang te verkrijgen tot miljoenen hoeveelheden data waarmee vervolgens extreem specifieke personalisatie kan worden verwezenlijkt. Ten minste, in theorie.

  • Handmatige personalisatie

En als laatste, handmatige personalisatie. Hierbij worden segmenten gecreëerd van de websitebezoekers, om vervolgens op basis van deze segmenten een aantal variaties omtrent website navigatie, aanbiedingen of waarde proposities op te stellen.

Hierbij wordt er dan ook geen gebruik gemaakt van algoritmes. Slechts door het testen van meerdere variaties van dezelfde website of applicatie op de verschillende segmenten, wordt uiteindelijk de juiste versie aan het juiste segment gekoppeld.

Deze personalisatiemethode gaat gepaard met A/B testen en multivariatie experimenten. Bij het testen en analyseren van de resultaten draait het niet om het elimineren van de slechtst presterende versie, maar belangrijker is om te bekijken welke versie het effectiefst is binnen welk segment.

Personalisatie op deze wijze laat zich daardoor niet baseren op intuïtie, maar op gedegen feiten en onderzoeksresultaten.

Tot slot is er een nog meer solide manier om aanbiedingen en inhoud te personaliseren. Dit kan simpelweg door de twee eerdergenoemde manieren (automatische en handmatige personalisatie) te combineren. Dit wordt gedaan door allereerst de verschillende segmenten op te stellen en deze vervolgens een aantal variaties van dezelfde webpagina te laten zien. Hiervandaan wordt de inhoud gepersonaliseerd op basis van algoritmes van een aanbevolen oplossing.

Vanzelfsprekend vraagt deze mate van personalisatie om een bepaalde expertise die alleen welgestelde digitale teams kunnen vervullen.