Was ist eigentlich Progressive Profiling?

Ein Ziel des Digital-Experience-Ansatzes ist die kundenorientierte Bereitstellung der richtigen Information im richtigen Zeitpunkt und Kontext. Die Erfassung von Informationen zum Kunden bzw. Nutzer, anhand derer die relevanten Informationen ermittelt und bereitgestellt werden kann, stellt damit einen wichtige Grundlage für die Experience-Strategie dar. Hier wird verschiedentlich auch von Personalisierung oder Targeting gesprochen.

Während nun die klassische Herangehensweise jeweils auf eine vollständige Erfassung des Kunden beim ersten Kontakt (z.B. Newsletter-Anmeldung oder Download-Registrierung mit vollständiger Profil-Abfrage) setzte, empfiehlt das “Progressive Profiling” eine eher schrittweise, aber sukzessive und mehr indirekte Qualifizierung des Kunden. In einem Beitrag vergleicht Bernhard Janning von EC4U diesen Ansatz eher mit dem Vorgehen in der Partnersuche, bei dem wir auf unseren potentiellen Partner bzw. Partnerin auch nicht mit einem langen Fragebogen zugehen und einen weiteren Dialog mit ihm davon abhängig machen, ob er/sie diesen ausfüllt, sondern über jedes neue Gespräch und jeden fortschreitenden Dialog mit ihm/ihr sukzessiv Informationen erfassen, die zu einem Gesamtbild zusammengefügt werden.

Diese Vorgehensweise hat nun einige Herausforderungen – sowohl technologisch als auch datenschutzrechtlich. Fangen wir mit Letzterem an – denn natürlich muss das Unternehmen, vom Nutzer die Erlaubnis haben, die Nutzerdaten zu erfassen und zu speichern. Bei der Einmal-Abfrage der Daten für eine konkrete Gegenleistung wie z.B. Newsletter, Veranstaltung- oder Download-Registrierung stellt sich diese Frage nicht bzw. nur über die Opt-In-Checkbox, ob der Nutzer im Nachgang auch mit weiteren Informationen zu diesem Thema beschickt werden kann. Bei der sukzessiven Erfassungsmethode braucht es zum Start sowie im gesamten Prozess der Informationserfassung die Möglichkeit für den Kunden aus der Datenerfassung herauszukommen.

Technologisch bringt das “Progressive Profiling” eine weitere Komplexitätsstufe in das Projekt – denn richtig gemacht, ist auch die Auswahl der jeweilig erfassten Informationen variabel. Sprich zu Beginn wird evt. nur ein Name und eine E-Mail (z.B. bei der Newsletter-Anmeldung) erfasst. Dann wird z.B. in einem Shop der Aufruf verschiedener Sortimente erfasst und am Profil gespeichert (“schaut sich der Nutzer eher Herren- oder Damen-Kleidung an?”), anhand dessen weitere Rückschlüsse über die Person (“Mann” oder “Frau”) gemacht werden. Diese Rückschlüsse müssen im folgenden intelligent “verifiziert” werden – da es ja nicht klar ist, ob der “Mann” für seine “Frau” in der “Damenbekleidung” nur ein Geschenk sucht. Daher muss auf der Basis dessen, was das System schon weiss, weitere erfasste Information (durch die indirekte Bewegungsbeobachtung) bzw. durch direkte Abfragen eingeordnet werden.

Auf Slideshare habe ich zu dem Thema einen komprimierten Überblick in einer Präsentation von Ben Grossman (Jack Morton Worldwide) gefunden, den ich hier anfügen möchte:

Wie aus obiger Kurz-Einführung sicherlich in das Thema deutlich wird, ist das Thema nicht “banal” – und ist technologisch auch nicht einem “Hoheitsbereich” (Web Plattform Management? CRM? Marketing Automation?) zuzuordnen. Für die CeBIT Digital Marketing & Experience Arena haben wir uns das Thema als ein wichtigen Diskussionspunkt vorgenommen, der weitere Durchdringung braucht.


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