Content-Recommendation-Tools & Engines im Vergleich

Content Recommendation Software: In unserem Vergleich gibt’s die besten Content Recommendation Tools - hier erhältst Du weitere nützliche Infos

Eine Content Recommendation Software bietet automatisch kontext- und zielgruppengenaue Inhalte in bestimmten Teilen einer Webseite an. Man findet die Ergebnisse des Einsatzes eines Content Recommendation Tools dann häufig in Bereichen, die mit "Für Sie empfohlen" oder "Das könnte Sie interessieren" gekennzeichnet sind. Eine Content Recommendation Software, auch Content Recommendation Engine oder Content-Empfehlungssystem genannt, sammelt und analysiert dafür Daten, die im weitesten Sinne auf dem Verhalten der (potenziellen) Kundinnen und Kunden basieren. Diese Daten werden dann verwendet, um personalisierte und relevante Inhalte bzw. Produktempfehlungen anzubieten. Die Vorhersage der Präferenzen der Nutzer:innen verschafft jenen idealerweise eine bessere bzw. mühelosere Customer-Journey. Weltkonzerne, wie Spotify oder Amazon, beherrschen diese Ausprägung des Content-Marketings wirklich gut, aber auch für kleine Unternehmen ergeben sich hier viele Möglichkeiten, Ihre (potenziellen) Kundinnen und Kunden effektiv anzusprechen. Die Big-Player haben nicht selten ihre ganz eigenen Empfehlungssysteme, was für kleinere Betriebe natürlich keine Option darstellt. Letztere können mittlerweile aber auf einem recht großen Markt von allgemein einsetzbarer Content Recommendation Software wählen.

Gute Content Recommendation Software bringt oft unter anderem folgende Features bzw. Vorteile mit:

• Sie arbeitet mit Kundendaten aller wichtigen Online-Kanäle der Customer-Journey und ermöglicht somit eine sehr effiziente Content-Ausspielung.

• Content Recommendation Software hilft enorm dabei, personalisierte, vorteilhafte Kundenerlebnisse über mehrere Kanäle hinweg zu schaffen.

• Sie erlaubt es Anwender:innen, individuelle Personalisierungen zu erstellen.

• Sie nutzt häufig Machine-Learning und ermöglicht weitgehend automatisierte Segmentierungen sowie A/B-Tests zur Erstellung von Customer-Profilen.

Welche Typen von Content Recommendation Software gibt es?

Nicht alle Content Recommendation Engines sind gleich! Grundsätzlich gibt es drei unterschiedliche Arten. Einige Tools folgen Usern im Web und analysieren direkt, was jene auf Websites tun. Sie können nur Inhalte vorschlagen, die rein auf deren Online-Standort oder früheren Interaktionen mit einer Website basieren. Content Recommendation Software kann des Weiteren vollständig auf Basis von manuellen Eingaben, persönlichen Informationen oder vordefinierten Regeln arbeiten. Solche Typen bergen jedoch erhöhte Gefahr, dass Empfehlungen schnell irrelevant bzw. veraltet sind, wenn nicht penibel auf Datenaktualität geachtet wird. Oftmals können Benutzer mit den vorgeschlagenen Inhalten nichts (mehr) anfangen, weil sie ungenau oder irreführend sind. Dennoch sind solche Systeme für Unternehmen mit vergleichsweise wenigen (potenziellen) Kunden oftmals die beste Wahl. Bei Content Recommendation Software, die stets aktuelle Daten aus allen verfügbaren Quellen benutzt, ist das Risiko von veralteten Empfehlungen deutlich geringer. Besucher:innen sind hier fast automatisch punktgenau zum jeweiligen Stand ihrer Anliegen oder Voraussetzungen zu bedienen. Das kann nicht nur direkte Abschlüsse stark begünstigen, sondern auch dem Image der content-ausspielenden Marke enorm nutzen.

Wie funktionieren Content Recommendation Tools?

Content Recommendation Software, die Daten aus unterschiedlichen Quellen analysiert und für die Ausspielung von Inhalten verwendet, verfährt typischerweise in drei Schritten, die sich wie folgt gestalten.

1. Datensammlung: Daten sind für die Content Recommendation Software der Treibstoff, den sie für ihre Arbeit benötigt. Die Engine sammelt implizite und explizite Daten.

   • Implizite Daten sind solche Informationen, die sich aus der Nutzung von Online-Kanälen mehr oder weniger automatisch ergeben und unter anderem per Tracking erfasst werden können. Beispiele sind die Suchhistorie, Klicks und vorherige Bestellungen.
   • Explizite Daten entstehen durch direkte Eingaben von Usern, wie Bewertungen und/oder persönlich übermittelte Vorlieben bzw. Abneigungen.

2. Datenspeicherung: Je mehr Daten gespeichert werden, desto bessere Empfehlungen sind zu erzielen. Unternehmen sollten demnach so viele Informationen, wie nur möglich ist, zusammentragen. Anhand dieser sind (potenzielle) Kundinnen und Kunden präzise zu analysieren und in Segmente einzuteilen.

3. Datenanalyse und Empfehlung: Content Recommendation Software analysiert Daten, indem sie sie filtert, um relevante Erkenntnisse für die endgültigen Empfehlungen zu extrahieren.

Wer braucht Content Recommendation Software

Fast jedes Unternehmen kann Nutzen aus dem Einsatz einer Content Recommendation Software ziehen. Es gibt zwei wichtige Aspekte, die bestimmen, wie sehr Betriebe profitieren.

• Die Breite der Daten: Ein Unternehmen, das nur eine Handvoll Kunden bedient, die sich unterschiedlich verhalten, wird nicht viel Nutzen aus einem vollautomatisierten Empfehlungssystem ziehen. Menschen sind, wenn es um die Analyse weniger Informationen geht, immer noch die erste Wahl. In solchen Fällen sollten die Mitarbeiter ihr qualitatives und quantitatives Verständnis der Zielgruppe nutzen, um genaue Empfehlungen auszuspielen. Das kann dann aber durchaus auch mithilfe einer speziellen Content Recommendation Software geschehen.

• Tiefe der Daten: Ein einzelner oder lediglich wenige Datenpunkte zu den (potenziellen) Kundinnen und Kunden sind für eine Content Recommendation Software nicht besonders hilfreich. Genaue Empfehlungen können nur durch Deep-Data über die jeweiligen Online-Aktivitäten und - wenn möglich - auch Offline-Verhaltensweisen erreicht werden. Unter diesen Voraussetzungen sind Content Recommendation Tools in folgenden Branchen tendenziell besonders hilfreich.

• E-Commerce: Die Branche, in der Empfehlungssysteme zum ersten Mal in großem Umfang eingesetzt wurden, ist der E-Commerce. Mit oftmals Millionen von Kundinnen und Kunden und Daten über deren Online-Verhalten sind E-Commerce-Unternehmen optimal aufgestellt, um genaue Empfehlungen zu generieren.

• Einzelhandel: Einkaufsdaten sind sehr wertvolle Informationen, da sie direkt Aufschluss über die Bedarfe und Bedürfnisse von Kundinnen und Kunden geben. Einzelhändler mit vielen Kundinnen und Kunden und entsprechend umfangreichen Datenpools stehen mit an der Spitze der Unternehmen, die genaue Empfehlungen abgeben können und sollten.

• Medien: Ähnlich wie beim E-Commerce gehören Medienunternehmen zu den absoluten Profiteuren von Content Recommendation Software. Beispielsweise ist eine News-Website heute kaum noch ohne ein Empfehlungssystem vorstellbar. Wird ein solches maximal zweckdienlich eingesetzt, können Leser zielgenau durch die Angebote bis hin zu Werbepartnern geleitet werden.

• Bankwesen: Bankgeschäfte aller Art erfolgen heute sehr häufig online – und dabei fallen eine Menge nützlicher Daten an, die Unternehmen der Finanzbranche effektiv für Empfehlungen, die zu neuen Abschlüssen führen, verwenden können.

• Telekommunikation: Die Telekommunikation hat eine ähnliche Dynamik wie das Bankwesen. Telekommunikationsunternehmen haben häufig Zugang zu Millionen von (potenziellen) Kundinnen und Kunden, von denen jede Interaktion aufgezeichnet wird. Entsprechende Produktpaletten sind im Vergleich zu anderen Branchen eher begrenzt, was Empfehlungen in der Telekommunikation relativ überschaubar macht.

• Weitere Unternehmen mit großem Datenaufkommen: Im Grunde profitieren alle Unternehmen, die ein großes Datenaufkommen haben und deren Informationen eine ausreichende Tiefe aufweisen. Die richtige Empfehlung im passenden Kontext auszuspielen, wird von Empfänger:innen fast in jedem Zusammenhang honoriert.

Welche Vorteile kann Content Recommendation Software im Einzelnen bringen?

Da der Wettbewerb in allen Branchen zunimmt, ist die Bindung der Kundinnen und Kunden ein wichtiges Ziel für jedes Unternehmen. Content Recommendation Software ermöglicht es, den Umsatz durch sehr effizientes Up-Selling oder Cross-Selling an bestehende Kundinnen und Kunden massiv zu steigern. Die nachfolgenden Zahlen einiger Weltkonzerne zu Content-Empfehlungen lassen keinen Zweifel, dass entsprechende Tools überaus wertvolle Conversion-Helfer für Betriebe sein können:

• 35 Prozent des Umsatzes von Amazon.com sollen tatsächlich durch dessen Empfehlungs-Engine generiert werden.

• 75 Prozent der Nutzer von Netflix wählen Filme/Fernsehserien aufgrund von Vorschlägen. Die Netflix-Führungsetage erklärt, dass Empfehlungen die Abwanderungsrate um mehrere Prozentpunkte senken. Dies erhöht den Lifetime-Value bestehender Kunden, weshalb davon ausgegangen wird, dass Recommendations Netflix mehr als eine Billion US-Dollar pro Jahr einsparen.

• Spotify hat 2015 erstmals Discover Weekly Playlist-Empfehlungen veröffentlicht und konnte 2016 mit 40 Millionen Discover Weekly-Nutzern (40 Prozent der Gesamtnutzer zu diesem Zeitpunkt) eine Umsatzsteigerung von 80 Prozent verzeichnen.

Das sind natürlich absolut herausstechende Fälle, die aber auch kleineren Unternehmen verdeutlichen, was mit Content Recommendation Software bzw. deren zweckmäßigem Einsatz alles zu erreichen ist. Im Einzelnen kann Content Recommendation Software folgende zentrale Vorteile verschaffen.

• Gesteigerter Umsatz/Conversions: Es gibt nur sehr wenige Möglichkeiten, ohne erhöhten Marketing-Aufwand mehr Umsatz zu erzielen. Und wenn eine Content Recommendation Software verwendet wird, sind wiederkehrende Verkäufe tatsächlich unter fast keinem zusätzlichen Aufwand im Marketing zu erzielen. Das Tool spielt nämlich sowieso vorhandene Inhalte lediglich zum genau passenden Zeitpunkt bzw. zur idealen Phase der Customer-Journey aus und überzeugt somit sehr effizient.

• Erhöhte Benutzerzufriedenheit: Natürlich ist immer ein möglichst kurzer Weg zum Verkauf anzustreben, da dieser sowohl für Unternehmen als auch für Kundinnen und Kunden – wenn das Produkt wirklich passt - den großen Vorteil eines stark reduzierten Aufwands bedeutet. Mit Content Recommendation Software kann genau ein solch verkürzter Weg geschaffen werden, indem ein passendes Produkt oder auch Informationen, die zum Kauf eines passenden Produkts bzw. zur Inanspruchnahme einer bestimmten Marke motivieren, im richtigen Kontext übermittelt werden. Manchmal kann das sogar schon geschehen, bevor Zielkunden und -kundinnen überhaupt konkret nach dem betreffenden Produkt suchen.

• Erhöhte Loyalität: Über Content Recommendation Software können (potenzielle) Kundinnen und Kunden dazu gebracht werden, mehr Zeit auf einer Website zu verbringen und deren Inhalte intensiv zu nutzen. Somit festigt sich das Standing der jeweiligen Marke praktisch automatisch, was wiederum die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Nutzer:innen immer wieder – schließlich auch ohne Empfehlungen – zurückkehren und vielleicht sogar zu echten Markenbotschaftern werden.

• Geringere Abwanderung: Content Recommendation Software bietet viele Möglichkeiten, (potenzielle) Kundinnen und Kunden sehr direkt zu überzeugen und zu binden. So lassen sich darüber natürlich auch Rabatte oder Gutscheine zielgenau ausspielen bzw. mit Empfehlungen koppeln.

Gute Content Recommendation Software bringt oft unter anderem folgende Features bzw. Vorteile mit:

• Sie arbeitet mit Kundendaten aller wichtigen Online-Kanäle der Customer-Journey und ermöglicht somit eine sehr effiziente Content-Ausspielung.

• Content Recommendation Software hilft enorm dabei, personalisierte, vorteilhafte Kundenerlebnisse über mehrere Kanäle hinweg zu schaffen.

• Sie erlaubt es Anwender:innen, individuelle Personalisierungen zu erstellen.

• Sie nutzt häufig Machine-Learning und ermöglicht weitgehend automatisierte Segmentierungen sowie A/B-Tests zur Erstellung von Customer-Profilen.

Welche Typen von Content Recommendation Software gibt es?

Nicht alle Content Recommendation Engines sind gleich! Grundsätzlich gibt es drei unterschiedliche Arten. Einige Tools folgen Usern im Web und analysieren direkt, was jene auf Websites tun. Sie können nur Inhalte vorschlagen, die rein auf deren Online-Standort oder früheren Interaktionen mit einer Website basieren. Content Recommendation Software kann des Weiteren vollständig auf Basis von manuellen Eingaben, persönlichen Informationen oder vordefinierten Regeln arbeiten. Solche Typen bergen jedoch erhöhte Gefahr, dass Empfehlungen schnell irrelevant bzw. veraltet sind, wenn nicht penibel auf Datenaktualität geachtet wird. Oftmals können Benutzer mit den vorgeschlagenen Inhalten nichts (mehr) anfangen, weil sie ungenau oder irreführend sind. Dennoch sind solche Systeme für Unternehmen mit vergleichsweise wenigen (potenziellen) Kunden oftmals die beste Wahl. Bei Content Recommendation Software, die stets aktuelle Daten aus allen verfügbaren Quellen benutzt, ist das Risiko von veralteten Empfehlungen deutlich geringer. Besucher:innen sind hier fast automatisch punktgenau zum jeweiligen Stand ihrer Anliegen oder Voraussetzungen zu bedienen. Das kann nicht nur direkte Abschlüsse stark begünstigen, sondern auch dem Image der content-ausspielenden Marke enorm nutzen.

Wie funktionieren Content Recommendation Tools?

Content Recommendation Software, die Daten aus unterschiedlichen Quellen analysiert und für die Ausspielung von Inhalten verwendet, verfährt typischerweise in drei Schritten, die sich wie folgt gestalten.

1. Datensammlung: Daten sind für die Content Recommendation Software der Treibstoff, den sie für ihre Arbeit benötigt. Die Engine sammelt implizite und explizite Daten.

• Implizite Daten sind solche Informationen, die sich aus der Nutzung von Online-Kanälen mehr oder weniger automatisch ergeben und unter anderem per Tracking erfasst werden können. Beispiele sind die Suchhistorie, Klicks und vorherige Bestellungen.

• Explizite Daten entstehen durch direkte Eingaben von Usern, wie Bewertungen und/oder persönlich übermittelte Vorlieben bzw. Abneigungen.

2. Datenspeicherung: Je mehr Daten gespeichert werden, desto bessere Empfehlungen sind zu erzielen. Unternehmen sollten demnach so viele Informationen, wie nur möglich ist, zusammentragen. Anhand dieser sind (potenzielle) Kundinnen und Kunden präzise zu analysieren und in Segmente einzuteilen.

3. Datenanalyse und Empfehlung: Content Recommendation Software analysiert Daten, indem sie sie filtert, um relevante Erkenntnisse für die endgültigen Empfehlungen zu extrahieren.

Wer braucht Content Recommendation Software

Fast jedes Unternehmen kann Nutzen aus dem Einsatz einer Content Recommendation Software ziehen. Es gibt zwei wichtige Aspekte, die bestimmen, wie sehr Betriebe profitieren.

• Die Breite der Daten: Ein Unternehmen, das nur eine Handvoll Kunden bedient, die sich unterschiedlich verhalten, wird nicht viel Nutzen aus einem vollautomatisierten Empfehlungssystem ziehen. Menschen sind, wenn es um die Analyse weniger Informationen geht, immer noch die erste Wahl. In solchen Fällen sollten die Mitarbeiter ihr qualitatives und quantitatives Verständnis der Zielgruppe nutzen, um genaue Empfehlungen auszuspielen. Das kann dann aber durchaus auch mithilfe einer speziellen Content Recommendation Software geschehen.

• Tiefe der Daten: Ein einzelner oder lediglich wenige Datenpunkte zu den (potenziellen) Kundinnen und Kunden sind für eine Content Recommendation Software nicht besonders hilfreich. Genaue Empfehlungen können nur durch Deep-Data über die jeweiligen Online-Aktivitäten und - wenn möglich - auch Offline-Verhaltensweisen erreicht werden. Unter diesen Voraussetzungen sind Content Recommendation Tools in folgenden Branchen tendenziell besonders hilfreich.

• E-Commerce: Die Branche, in der Empfehlungssysteme zum ersten Mal in großem Umfang eingesetzt wurden, ist der E-Commerce. Mit oftmals Millionen von Kundinnen und Kunden und Daten über deren Online-Verhalten sind E-Commerce-Unternehmen optimal aufgestellt, um genaue Empfehlungen zu generieren.

• Einzelhandel: Einkaufsdaten sind sehr wertvolle Informationen, da sie direkt Aufschluss über die Bedarfe und Bedürfnisse von Kundinnen und Kunden geben. Einzelhändler mit vielen Kundinnen und Kunden und entsprechend umfangreichen Datenpools stehen mit an der Spitze der Unternehmen, die genaue Empfehlungen abgeben können und sollten.

• Medien: Ähnlich wie beim E-Commerce gehören Medienunternehmen zu den absoluten Profiteuren von Content Recommendation Software. Beispielsweise ist eine News-Website heute kaum noch ohne ein Empfehlungssystem vorstellbar. Wird ein solches maximal zweckdienlich eingesetzt, können Leser zielgenau durch die Angebote bis hin zu Werbepartnern geleitet werden.

• Bankwesen: Bankgeschäfte aller Art erfolgen heute sehr häufig online – und dabei fallen eine Menge nützlicher Daten an, die Unternehmen der Finanzbranche effektiv für Empfehlungen, die zu neuen Abschlüssen führen, verwenden können.

• Telekommunikation: Die Telekommunikation hat eine ähnliche Dynamik wie das Bankwesen. Telekommunikationsunternehmen haben häufig Zugang zu Millionen von (potenziellen) Kundinnen und Kunden, von denen jede Interaktion aufgezeichnet wird. Entsprechende Produktpaletten sind im Vergleich zu anderen Branchen eher begrenzt, was Empfehlungen in der Telekommunikation relativ überschaubar macht.

• Weitere Unternehmen mit großem Datenaufkommen: Im Grunde profitieren alle Unternehmen, die ein großes Datenaufkommen haben und deren Informationen eine ausreichende Tiefe aufweisen. Die richtige Empfehlung im passenden Kontext auszuspielen, wird von Empfänger:innen fast in jedem Zusammenhang honoriert.

Welche Vorteile kann Content Recommendation Software im Einzelnen bringen?

Da der Wettbewerb in allen Branchen zunimmt, ist die Bindung der Kundinnen und Kunden ein wichtiges Ziel für jedes Unternehmen. Content Recommendation Software ermöglicht es, den Umsatz durch sehr effizientes Up-Selling oder Cross-Selling an bestehende Kundinnen und Kunden massiv zu steigern. Die nachfolgenden Zahlen einiger Weltkonzerne zu Content-Empfehlungen lassen keinen Zweifel, dass entsprechende Tools überaus wertvolle Conversion-Helfer für Betriebe sein können:

• 35 Prozent des Umsatzes von Amazon.com sollen tatsächlich durch dessen Empfehlungs-Engine generiert werden.

• 75 Prozent der Nutzer von Netflix wählen Filme/Fernsehserien aufgrund von Vorschlägen. Die Netflix-Führungsetage erklärt, dass Empfehlungen die Abwanderungsrate um mehrere Prozentpunkte senken. Dies erhöht den Lifetime-Value bestehender Kunden, weshalb davon ausgegangen wird, dass Recommendations Netflix mehr als eine Billion US-Dollar pro Jahr einsparen.

• Spotify hat 2015 erstmals Discover Weekly Playlist-Empfehlungen veröffentlicht und konnte 2016 mit 40 Millionen Discover Weekly-Nutzern (40 Prozent der Gesamtnutzer zu diesem Zeitpunkt) eine Umsatzsteigerung von 80 Prozent verzeichnen. Das sind natürlich absolut herausstechende Fälle, die aber auch kleineren Unternehmen verdeutlichen, was mit Content Recommendation Software bzw. deren zweckmäßigem Einsatz alles zu erreichen ist. Im Einzelnen kann Content Recommendation Software folgende zentrale Vorteile verschaffen.

• Gesteigerter Umsatz/Conversions: Es gibt nur sehr wenige Möglichkeiten, ohne erhöhten Marketing-Aufwand mehr Umsatz zu erzielen. Und wenn eine Content Recommendation Software verwendet wird, sind wiederkehrende Verkäufe tatsächlich unter fast keinem zusätzlichen Aufwand im Marketing zu erzielen. Das Tool spielt nämlich sowieso vorhandene Inhalte lediglich zum genau passenden Zeitpunkt bzw. zur idealen Phase der Customer-Journey aus und überzeugt somit sehr effizient.

• Erhöhte Benutzerzufriedenheit: Natürlich ist immer ein möglichst kurzer Weg zum Verkauf anzustreben, da dieser sowohl für Unternehmen als auch für Kundinnen und Kunden – wenn das Produkt wirklich passt - den großen Vorteil eines stark reduzierten Aufwands bedeutet. Mit Content Recommendation Software kann genau ein solch verkürzter Weg geschaffen werden, indem ein passendes Produkt oder auch Informationen, die zum Kauf eines passenden Produkts bzw. zur Inanspruchnahme einer bestimmten Marke motivieren, im richtigen Kontext übermittelt werden. Manchmal kann das sogar schon geschehen, bevor Zielkund:innen überhaupt konkret nach dem betreffenden Produkt suchen.

• Erhöhte Loyalität: Über Content Recommendation Software können (potenzielle) Kundinnen und Kunden dazu gebracht werden, mehr Zeit auf einer Website zu verbringen und deren Inhalte intensiv zu nutzen. Somit festigt sich das Standing der jeweiligen Marke praktisch automatisch, was wiederum die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Nutzer:innen immer wieder – schließlich auch ohne Empfehlungen – zurückkehren und vielleicht sogar zu echten Markenbotschaftern werden.

• Geringere Abwanderung: Content Recommendation Software bietet viele Möglichkeiten, (potenzielle) Kundinnen und Kunden sehr direkt zu überzeugen und zu binden. So lassen sich darüber natürlich auch Rabatte oder Gutscheine zielgenau ausspielen bzw. mit Empfehlungen koppeln.