Seminar Ibexa DXP Personalisierung, Segmente und Empfehlungen

Personalisierung wirkt nur, wenn Ziel, Datenbasis und Ausspielung zusammenpassen. Das Seminar verbindet fachliche Konzeption, redaktionelle Umsetzung und technische Kontrolle, statt lediglich einzelne Regeln in der Oberfläche anzulegen.

Seminarziel

Die Teilnehmenden können sinnvolle Personalisierungsszenarien definieren, Segmente und Segmentgruppen modellieren, zielgerichtete Inhalte und Empfehlungen ausspielen, Tracking und Datenquellen einordnen sowie Wirkung und Risiken systematisch prüfen.

Zielgruppe

Angesprochen sind Marketing- und E-Commerce-Verantwortliche, Content Leads, Analysten, Product Owner, Implementierer und Entwickler, die personalisierte Erlebnisse fachlich planen oder technisch umsetzen.

Voraussetzungen

Erwartet werden Grundkenntnisse in Content-Prozessen, Page Builder oder vergleichbaren Experience-Werkzeugen sowie ein Basisverständnis digitaler Analyse und Datenschutzanforderungen.

Inhalte

Strategie und Anwendungsfälle

• Personalisierungsziele entlang von Nutzerreise, Service und Vertrieb
• Abgrenzung von regelbasiertem Targeting, Empfehlungen und Kampagnen
• Priorisierung nach Datenqualität, Nutzen, Aufwand und Risiko
• Messbare Hypothesen, Kontrollgruppen und eindeutige Erfolgskriterien

Segmente und Segmentgruppen

• Anlage, Pflege und organisatorische Verantwortung von Segmenten
• Logische Verknüpfungen und komplexe Segmentgruppen
• Bekannte, angemeldete und anonyme Besucher im Zielgruppenkontext
• Wiederverwendung in Targeting, Empfehlungen und weiteren DXP-Funktionen

Targeting und redaktionelle Ausspielung

• Zielgruppenabhängige Inhalte im Page Builder
• Fallbacks, Prioritäten und konfliktfreie Regeln
• Vorschau, Testfälle, Freigabe und redaktionelle Transparenz
• Performance- und Cachefolgen personalisierter Auslieferung

Empfehlungen und Daten

• Empfehlungsmodelle und geeignete Inhalts- oder Produktquellen
• Trackingereignisse, Datenqualität und Kaltstart-Szenarien
• Einbindung verfügbarer Recommendation-Komponenten und Blöcke
• Einordnung einer Customer Data Platform und externer Empfehlungssysteme

Datenschutz, Qualität und Messung

• Einwilligung, Datenminimierung, Aufbewahrung und organisatorische Kontrollen
• Vermeidung diskriminierender, widersprüchlicher oder nicht erklärbarer Regeln
• A/B-Tests, Kennzahlen, Monitoring und regelmäßige Regelbereinigung
• Betriebs- und Eskalationsmodell für fehlerhafte Personalisierung

Praxisanteil

Die Teilnehmenden entwickeln ein priorisiertes Personalisierungskonzept, modellieren Segmente, konfigurieren eine zielgruppenabhängige Seite und entwerfen einen Test- und Messplan mit Datenschutzkontrollen.

Einordnung und Vertiefung

Zwei Tage reichen für Konzeption, Konfiguration und Evaluation. Tiefe CDP-Integration oder eigene Recommendation-Algorithmen erfordern einen ergänzenden Projektworkshop.