Buyer Personas: So werden sie von situativen Personas abgelöst

Fachartikel von Ralph Hünermann, Alexandra Delbeck und Sven Verborg.

 

Eine junge Dame mittleren Alters sitzt mit ihrem Laptop auf der Couch und geht ihrem liebsten Hobby nach: Onlineshopping! Dabei hält sie ihre Kreditkarte in der Hand und lässt ihren Blick stolz über die vielen bunten Einkaufstüten schweifen, welche auf dem Boden ihres stylischen Wohnzimmers verteilt stehen.

Eine Situation, welche mit dem Titel „Kundin beim Onlineshopping“ in zahlreichen Stockfotos im Netz auftaucht und eine Customer Experience zeigt, wie sie im Lehrbuch steht: unbeschwert, entspannt und vollkommen reibungslos. Doch die Realität sieht leider anders aus! Denn tatsächlich läuft der virtuelle Shoppingtrip nur bei den wenigsten Kunden so routiniert und bequem ab, wie es zahlreiche Fotos im Web vermuten lassen.

Bei der Vielzahl an E-Commerce-Nutzern, welche im Jahre 2018 bei 72,8 Millionen lag, lassen sich nicht alle Kunden über einen Kamm scheren [1]. Vielmehr befinden sich User in der Realität in den unterschiedlichsten Shopping-Situationen, verfolgen verschiedene Gründe für den Onlineeinkauf und haben vielfältige Persönlichkeiten: Die einen sind vielleicht eher unsicher, wollen mit genauen Informationen versorgt werden und zögern den Kaufprozess an ihrem alten Computer über Tage hinaus. Die anderen tätigen beispielsweise den Bestellvorgang nebenbei mit dem Smartphone, sind eher desinteressiert und beabsichtigen lediglich eine schnelle Erfüllung ihres Bedarfs. Deutlich wird der Unterschied der User vor allem anhand der Sinus-Milieus unserer Gesellschaft
(Abbildung 1). Diese ermöglichen ein reales Bild über Befindlichkeiten,
Orientierungen, Werte und Einstellungen der Bevölkerung [2].

 

Abb. 1: Sinus-Milieus 2018 [2].

Für eine hervorragende Customer Experience gilt es, alle diese verschiedenen Käufereigenschaften bedienen zu können. Dies ist jedoch nur möglich, wenn Onlinehändler ihre Kunden sehr gut kennen und sich mit ihrer Zielgruppe bekannt machen!

Der Zielgruppe mit Personas ein Gesicht geben

Anhand einer umfangreichen Datenanalyse aller Aufträge, Anfragen und historischen Käufe lässt sich rasch herausfinden, wer eigentlich zur Hauptkäufergruppe gehört. Diese ist vielleicht „zu gleichen Teilen männlich wie weiblich, zwischen 25 und 60 Jahren alt, verfügt über ein monatliches Bruttoeinkommen von 2500 Euro und hat einen qualifizierten Schulabschluss.“ Doch schnell wird deutlich, dass zwar circa 60 Prozent aller User in dieses Raster fallen, jedoch sowohl die hippe Studentin als auch den konservativen Rentner gleichermaßen einbezieht. Eine effiziente, individuelle Zielgruppenansprache ist so garantiert nicht möglich!

Um die enormen Differenzen zwischen Bedürfnissen und Wünschen dieser Extrem-Zielgruppe zu berücksichtigen, verwenden viele Onlinehändler sogenannte Buyer Personas für ihren Onlineshop. Diese entwickeln sich aus der Zielgruppendefinition heraus und stellen den Kern des Kundenstammes dar. So gelten sie als virtuelle, fiktive Stellvertreter der Hauptkäufergruppe. Die Formulierung sollte dabei so anschaulich und plastisch wie möglich erfolgen, damit ein unverwechselbares, charakteristisches Bild vom Menschen entsteht. Diese Beschreibungen berücksichtigen sowohl Bedürfnisse und Wünsche als auch Ängste und Barrieren der Kunden [3].

Das Buyer Persona Template

Für die Entwicklung der Buyer Persona lässt sich auf ein Persona Template zurückgreifen. Mithilfe dieser „Vorlage“, welche im Grunde eine Personenbeschreibung oder einen detaillierten Steckbrief darstellt, lassen sich alle wichtigen Daten der fiktiven Person zusammentragen. Die Basis dieser bilden vier Hauptkategorien:

• Demografie: Dabei werden das Alter, Geschlecht sowie der aktuelle
  Familienstand einer Persona definiert.
• Sozioökonomie: Hier werden sozioökonomische Variablen wie beispielsweise Bildungsstand, Beruf und Einkommen der Persona abgebildet.
• Psychografik: Die psychografischen Faktoren können Weltanschauung,Motivation, Interessen und den Lebensstil der Persona umfassen.
• Kaufverhalten: Das Kaufverhalten wird zum Beispiel durch Anforderungen wie Käufertyp, Informationsquellen oder Kaufbarrieren definiert.

Je nach Einsatzzweck, Branche oder Unternehmen lassen sich diese Kategorien in ihrer Informationstiefe weiter ausbauen. Für die Erstellung der Persona sollte sich an realen Daten bedient werden. Hierfür ist es vorab wichtig, so viele Informationen wie möglich über Kunden zu sammeln. Hilfreich können beispielsweise Onlineumfragen oder Kundenrezensionen in sozialen Medien sein [3]. Wie ein
mögliches Template letztendlich aussehen kann, ist der Abbildung 2 zu entnehmen.

 

Abb. 2: Beispielhaftes Buyer Persona Template.

 

Buyer Personas im Onlinehandel

Ist die Persona einmal definiert, sollten Folgemaßnahmen eingeleitet werden, um das Bild der Persona in allen Unternehmensbereichen zu integrieren. So bekommen sowohl Marketing- und Sales-Mitarbeiter als auch Developer und UX-Designer eine klare Vorstellung der Hauptzielgruppe und können ihr tagtägliches Geschäft danach ausrichten und optimieren. Hilfreich können hier beispielsweise Präsentationen und Workshops sein, in denen gemeinschaftlich relevante Anwendungsfelder im Unternehmen identifiziert werden. Diese können die Website-Gestaltung, den Kunden-Support, Marketingkampagnen sowie die effiziente Anordnung der Produkte im Shop umfassen. Die gemeinschaftliche Integration der Buyer Persona in alle Unternehmensbereiche soll eine einheitliche, konsistente Customer Experience entlang allen Kundenkontaktpunkten schaffen
[4].

Das Persona-Problem

Obwohl die Buyer Personas bis hierher einen sehr positiven ersten Eindruck hinterlassen haben, zeigen sie bei der tatsächlichen Anwendung schnell ihr wahres Gesicht. Denn sobald Onlinehändler anfangen, ihren Shop nach der definierten Hauptzielgruppe auszurichten, beginnen sie gleichzeitig, sich sehr stark einzuschränken. Deutlich wird dies anhand von zwei Punkten:

Als erstes beläuft sich die Definition der Buyer Persona ausschließlich auf Eigenschaften, historische Anfragen und Verkäufe von circa zehn Prozent der Bestandkunden, oftmals sogar nur ein bis drei Prozent. Denn nur diese haben sich vor dem Check-out per Log-in zu erkennen gegeben. Lediglich von diesem geringen prozentualen Anteil der User lassen sich personenbezogene Daten für die Anfertigung eines aussagekräftigen Persona-Steckbriefs nutzen.

Die persönlichen Informationen der restlichen 90 Prozent der User, welche anonym im Onlineshop surfen, können nicht bei der Definition der Buyer Persona berücksichtigt werden. Durch Analytics-Tools lässt sich für diese unbekannte Nutzergruppe lediglich herausfinden, aus welchen Regionen sie kommen, welche Browser sie präferieren oder mit welchem Device sie surfen [5].

Aus diesem Grund ist es kaum möglich, von einer definierten Persona auf die Allgemeinheit eines Onlineshops zu schließen. Onlinehändler bremsen sich also selber aus, indem sie ihre Shop-Performance auf einen minimalen Teil ihrer Kunden ausrichten und damit für den Großteil ihrer Kunden wenig individuell auftreten. Des Weiteren ist diese besagte Individualität der Customer Experience
nur erreichbar, wenn der Kunde mit all seinen Eigenschaften und Wünschen der definierten Persona entspricht. Hier wird jedoch nicht berücksichtigt, dass Bedürfnisse und Interessen eines Kunden je nach Shopping-Situation stark variieren können. Zum Beispiel können Trivialitäten wie äußere Einflüsse (Blogs, Videos, Nachrichten), Trends, Events oder bereits die Anschaffung eines Geschenks, die Interessen eines Onlineshoppers stark beeinflussen.

Dazu ein Beispiel: Der fiktive Onlineshop „Fashion Union“ hat viel Zeit und Geld investiert, um die richtige Buyer Persona zu definieren. Nach einigen Recherchen und vielen Analysen hat sich schließlich herausgestellt, dass die Hauptzielgruppe unter die sogenannten „Cultured Elites“ fällt und als „Classic-Persona“ hervorgeht. Dies sind erfolgreiche, gebildete Individuen, welche stolz auf ihren Status und ihr Wissen sind. Sie vermitteln dies durch klassische Designermarken und Schnitte, deren Ausgefallenheit nur den Eingeweihten auffällt.

Der dazu erstellte Persona-Steckbrief stellt Rebecca dar. Sie ist 30 Jahre alt und findet ihre Inspirationen über soziale Medien wie Facebook und Instagram. Ihren Shopping-Trip beginnt sie meist unterwegs mit ihrem Handy auf dem Weg zur Arbeit, da sie wenig Zeit hat. Sie beendet ihn allerdings in der Regel erst nach Feierabend mit ihrem Laptop. Eine gute Customer Experience verbindet sie damit, dass sie die neusten Business-Outfits ihrer Lieblingslabels problemlos findet und ihr Neuheiten auf Anhieb angezeigt werden. Der besagte Onlineshop ist nun in der Lage,sämtliche Touchpoints entlang der Customer Journey an Eigenschaften
und Bedürfnisse dieser Buyer Persona anzupassen (Abbildung 3).

 

Abb. 3: Beispielhafte Buyer Persona des Onlineshops „Fashion Union“.

 

Doch nun kommt es vor, dass Rebecca genau diesen Onlineshop mit anderen Intentionen besucht: Sie hat Urlaub, verbringt viel Zeit auf der Couch und möchte neue Bikinis für ihren Ibiza-Trip shoppen. Eine Woche später sucht sie auf der Arbeit nach coolen, lässigen Styles, weil sie im Blog ihrer Lieblingsinfluencerin gelesen hat, dass Street-Style-Mode nun auch für den Büroalltag total in ist. Am gleichen Abend stöbert sie nach einem hübschen Kleid als Geschenk für ihre Großmutter, die am kommenden Wochenende Geburtstag hat. Rebecca befindet sich hier in anderen Shopping-Situationen und weicht von ihren üblichen Bedürfnissen und Interessen ab. So verwandelt sich die Business-Outfit liebende, elegante und schlichte Rebecca im Handumdrehen in eine ganz andere Persona.

Auf abweichende Wünsche und Vorlieben ist der Shop jedoch nicht vorbereitet. So wird Rebecca in Shopping-Situationen, welche sich von ihren herkömmlichen unterscheiden, weniger schnell fündig. Dementsprechend ist ihre Customer Experience nicht mehr auf sie maßgeschneidert, im schlimmsten Fall verlässt sie den Shop frühzeitig und führt ihren virtuellen Einkaufsbummel bei einem Konkurrenzunternehmen fort.

Schnell wird deutlich, dass die Definition von Buyer Personas und die sich daran orientierende Optimierung des Shops Onlinehändler sehr stark einschränkt. Der Onlineshop wird unflexibel und berücksichtigt nicht, dass sich Interessen und Wünsche je nach Shopping-Situation ändern können.

Situative Personas durch Situationalisierung

Die Lösung für dieses Persona-Problem: Die Berücksichtigung der Shopping-Situation! Anstatt Besucher in Schubladen einzuordnen und die Customer Experience für jeden User gleich starr auf eine Buyer Persona zuzuschneiden, schaffen situative Personas Individualität und Relevanz. Möglich gemacht werden diese mithilfe von Situationalisierung: Buyer Personas werden durch die Berücksichtigung der Shopping-Situation auf ein neues Level gehoben!

Im digitalen Kontext definiert sich die Situation des Nutzers (auch User-Situation genannt) durch Faktoren wie beispielsweise seinen Standort (Stadt, Land oder Region), sein verwendetes Gerät und Browser, den Referrer (die Seite, von der er kam), die aktuelle Jahres- oder Uhrzeit und den Wochentag seines Zugriffs sowie das Wetter. Diese Informationen gelten als „situationsbezogene Daten“ oder kurz „Situationsdaten“. Was aber haben solche Daten mit den Bedürfnissen und Interessen der User zu tun? Wie die Persona Rebecca, kann ein und dieselbe Person in unterschiedlichen Situationen durchaus variierende Interessen haben.

Entsprechende Nutzungssituationen können im digitalen Kontext mithilfe der Situationsdaten erfasst und nutzbar gemacht werden: Über die Persönlichkeit des aktuellen Users geben beispielsweise Endgerät oder Browser Aufschluss. Die Uhrzeit, sowie der Standort oder die Besuchsquelle des Users können viel über seine Bedürfnisse verraten. Für die Nutzung der situativen Personas werden also historische Datenschätze aktiviert und für die Optimierung der Customer Experience eingesetzt.

Jedem User wird so dynamisch und in Echtzeit eine Persona zugewiesen, die auf Basis seiner aktuellen Situation, Interessen und Verhalten mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zu ihm und seiner jeweiligen Interaktion passt [6].

Diese Zuordnung sorgt dafür, dass jegliche Elemente und Inhalte, ganz egal, ob im Onlineshop oder auf der Landingpage, immer neu angepasst werden. So kann Rebecca sowohl in die Persona „Party“, „Street-Style“, „Casual“ oder „Classic“ sein und je nach Shopping-Situation in eine der Hauptzielgruppen wie „Cultured Elite“, „Modern Mainstreamer“ oder „Happy Casual“ eingeordnet werden [7].

Wie funktioniert Situationalisierung?

Situationalisierung wurde erst durch die Evolution der digitalen Analysemethoden möglich. Denn im Rahmen der Situationalisierung werden automatisierte Entscheidungen über die Anzeige von Inhalten und Elementen digitaler Kanäle in Echtzeit getroffen und umgesetzt – also innerhalb von wenigen Millisekunden während des Ladens einer Seite. Möglich gemacht wird dies durch eine Situationalisierungsplattform. Diese importiert sämtliche verfügbare Rohdaten aus allen Silos des Onlineshops und führt sie zusammen. So entsteht die historische
Datenbasis für die Situationalisierung.

Mit Echtzeitanalysen ermittelt Situationalisierung jene Persona, die dem aktuellen Besucher in seiner aktuellen Situation am ähnlichsten ist. So wird die situative Relevanz der Produkte für den aktuellen User ermittelt und der Produktfeed, Elemente wie Produktlisten, Newsfeeds, Kategorienseiten oder Empfehlungsmodule umsortiert. Vollautomatisiert und in weniger als 20 Millisekunden.

In das Relevanz-Scoring fließen Situationsdaten (Wochenzeit, Endgerät, Referrer) und Personas (Classic, Party, Street-Style, Casual) des Users mit ein. Verhaltensdaten (zum Beispiel geklickte, gekaufte Artikel) liefern außerdem weitere Anhaltspunkte über den Kunden. Personenbezogene Daten können auf Wunsch ebenfalls einbezogen werden.

Diese Zuordnung geschieht in Echtzeit, das heißt immer neu bei jeder einzelnen Interaktion. Zudem können sogar unbekannte User oder Erstbesucher auf Anhieb individuell angesprochen werden, weil kontextuale beziehungsweise situative Daten nutzbar gemacht werden. Statt nur zehn Prozent der User mit relevanten Inhalten zu bespielen, welche für den Onlineshop bekannt sind, können mit dieser Methode 100 Prozent der User individuell angesprochen werden. Das bedeutet, mit Situationalisierung können zehnmal mehr Nutzer individuell angesprochen werden als mit der herkömmlichen Buyer-Persona-Methode oder konventionellen Personalisierungs-Tools.

Der Prozess der Situationalisierung im Überblick:

1.  Datensilos aktivieren: Unternehmen sitzen auf Datenschätzen, die in Form von Datensilos vorliegen. Diese geben wichtige Informationen über Nutzungs- und Interaktionsverhalten.
2. Zusammenführung der Daten: Die Rohdaten dieser Silos werden in eine zentrale Plattform importiert und bilden die historische Datenbasis für die Situationalisierung der Personas.
3. Persona-Auswahl: Sobald der Nutzer einen digitalen Touchpoint aufruft, werden seine relevanten Situationsdaten übermittelt. Diese werden erfasst und mit der bestehenden historischen Datenbasis abgeglichen. Durch eine korrelationsbasierte Echtzeitanalyse werden für jedes einzelne Seitenelement bei jeder einzelnen Interaktion situative Personas ermittelt. So wird ein User in seiner ganzen Vielseitigkeit wahrgenommen und perfekt angesprochen.
4.Situative Relevanz: Präskriptive Analysen berechnen in Echtzeit, welche Seitenelemente die höchste Relevanz für den aktuellen User haben. Die berechneten Elemente mit der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit werden automatisch ausgespielt – in weniger als 20 Millisekunden. Alle Reaktionen auf die ausgespielten Inhalte werden dann anonymisiert und in den Datenbestand eingebunden. Somit kann die Analyse kontinuierlich verfeinert und optimiert werden – und auch die Datenbasis wird stetig aktualisiert und verbessert [6].

Fazit

Die Erstellung herkömmlicher Buyer Personas sind für das Online-Business ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung. Jedoch gelangen diese schnell an ihre Grenzen! Denn durch die dynamische und mobile Wirtschaft wird der Konsum der Bevölkerung immer situativer:

Menschen sind mittels Smartphones und Tablet „always on“ und shoppen dann, wann es ihnen gerade passt. Schon die kleinste Inspiration oder Gelegenheit wird genutzt, um „mal eben“ eine Bestellung im Onlineshop zu tätigen. Bedarf und Wunsch hängt hierbei sehr stark von der jeweiligen Kaufsituation ab [8].

Klar wird dies beim Kaufverhalten im Supermarkt: Am Montagmorgen auf dem Weg zur Arbeit tendieren Kunden eher dazu, ein frisches Brötchen sowie einen heißen Kaffee zu kaufen. Im gleichen Supermarkt suchen sie jedoch am Freitagnachmittag ab Feierabend eher nach einem deftigen Abendessen. Je nach Shopping-Situation betreten sie den Supermarkt also als unterschiedliche Buyer Persona.

Übertragbar ist dieses Verhalten auf das Konsumverhalten in Onlineshops. Aus diesem Grund lassen sich Kunden schwer in starre Schubladen stecken, so wie es herkömmliche Persona-Zuordnungen vorsehen. Kombiniert man jedoch Personas mit Situationalisierung, entstehen situative Personas. Diese richten sich exakt nach den Bedürfnissen und Wünschen der Kunden und schaffen eine exzellente sowie hochindividuelle Customer Experience. So begeistern Unternehmen nicht
nur ihre User, sondern hängen ihre Konkurrenten mit einem deutlichen Differenzierungsmerkmal im extrem kompetitiven Onlinehandel ab.

 

Literatur
[1] Statista (2019): Prognose zur Anzahl der E-Commerce-Nutzer in
Deutschland in den Jahren 2017 bis 2023 (in Millionen). Statista. Statista
GmbH: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/488012/umfrage/
prognose-der-e-commerce-nutzer-in-deutschland/ – Zugriff 30.09.2019
[2] Sinus-Institut (2018): Die Sinus-Milieus: https://www.sinus-institut.de/
fileadmin/user_data/sinus-institut/Bilder/Sinus-Milieus_092018/2018-09-
18_Sinus-Milieus_Website_UEberblick_slide.pdf – Zugriff 14.09.2019
[3] Häusel H. G., Henzler H. (2018): Buyer Personas: Wie man seine
Zielgruppen erkennt und begeistert. E-Book, Haufe-Verlag.
[4] Förster, B. (2017): Persona – Zielgruppenvertreter definieren und im
Unternehmen nutzen. Marketinginstitut: https://www.marketinginstitut.biz/
blog/persona/ – Zugriff 30.08.2019
[5] Verborg S., Bettag M. (2019): Datengetriebene Customer Experience
Optimierung. Whitepaper ODOSCOPE: https://offers.odoscope.com/
datengetriebene-customer-experience – Zugriff 30.08.2019
[6] Verborg S. (2018): Situationalisierung: Die neue Dimension der
Personalisierung. ODOSCOPE https://www.odoscope.com/situationalisierung/
– Zugriff 30.08.2019
[7] Zalando (2017): Mission „Z-Types“ – das passende Marketing für jede
Zielgruppe. Zalando Geschäftsbericht. https://geschaeftsbericht.zalando.
de/2017/magazin/mission-ztypes-das-passende-marketing-fuer-jede-zielgruppe/
– Zugriff 30.08.2019
[8] Lead Digital (2015): 20 Jahre E-Commerce. Verlag Werben & Verkaufen
GmbH. https://www.wuv.de/content/download/352972/6931140/file/lead_
digital_sonderheft_e_commerce_03_2015.pdf – Zugriff 30.08.2019