Kunden erwarten heute viel mehr als einen langweiligen Newsletter – Inhalte, die nicht nur relevant sind, sondern auch ihre aktuellen Bedürfnisse beantworten. Inhalte, die sogar ihre Bedürfnisse vorhersagen können. Und genau das liefert die Hyperpersonalisierung. Ein neuer Standard im E-Mail-Marketing, der Daten, künstliche Intelligenz und Automatisierung nutzt, um jedem einzelnen Kunden perfekt getimte Nachrichten zu liefern.
Personalisierung vs. Hyperpersonalisierung: Was ist der Unterschied?
Die traditionelle Personalisierung teilt die Zielgruppe in breitere Segmente ein, basierend auf grundlegenden Informationen wie Alter, Geschlecht oder Standort. Newsletter werden dann für das gesamte ausgewählte Segment auf die gleiche Weise personalisiert – zum Beispiel durch allgemeine Produktempfehlungen für ein bestimmtes Geschlecht.
Im Gegensatz dazu ist das Ziel der Hyperpersonalisierung, detaillierte Kundenprofile zu erstellen und die individuellen Präferenzen jedes Kunden zu verstehen. Dazu werden umfangreiche historische und Echtzeitdaten verwendet, wie z. B. Browser- und Kaufhistorie, aktueller Standort, Interaktionen in sozialen Medien oder sogar das aktuelle Wetter. Dank fortschrittlicher Analysen und künstlicher Intelligenz sind Sie daher in der Lage, für jeden Empfänger einen hochpersonalisierten Newsletter anzubieten.
Personalisierung |
Hyperpersonalisierung |
Kundendaten werden verwendet, um grundlegende Informationen zu sammeln und personalisierte Erlebnisse zu bieten. |
Kundendaten werden detailliert analysiert, um tiefere Einblicke zu gewinnen und zukünftiges Verhalten vorherzusagen. |
Bietet allgemeine Produktempfehlungen. |
Bietet einzigartige und spezifische Produktempfehlungen für jeden Benutzer. |
Teilt Segmente in breitere demografische Gruppen auf. |
Nutzt Mikro-Segmentierung für einen personalisierten Ansatz gegenüber dem Kunden. |
Bietet Inhalte basierend auf dem historischen Verhalten des Kunden. |
Kann das zukünftige Verhalten und die Bedürfnisse des Kunden vorhersagen und Inhalte entsprechend anpassen. |