Intro

Was wäre das Leben ohne Auswahl? Als selbstständige Wesen mit eigenen Gedanken haben wir unsere eigenen Vorlieben – von Eiscreme zu Streaming-Diensten. Im Grunde ist Auswahl der ultimative Ausdruck von Freiheit. Unsere Generation kann sich vor Auswahl regelrecht nicht retten – vor allem beim Online-Shopping. Kein Wunder also, dass Kund:innen nicht immer sofort wissen, welche Entscheidung die richtige ist. Paralyse durch Analyse oder die sprichwörtliche Qual der Wahl ist die Kehrseite dieser Freiheit. Die Angst vor lauter Optionen, die falsche Wahl zu treffen und wie gelähmt zu sein, ist kein unbekanntes Phänomen.

Genauso challenging kann es für Ecommerce-Unternehmen sein, sich für einen oder mehrere Technologieanbieter zu entscheiden. Einen, der Ihren Kund:innen entgegenkommt, der dabei hilft, sich von der digitalen Masse abzuheben und Ihr Return on Investment (ROI) steigert. Wenn Sie, als Unternehmen, Ihre Kund:innen die Journey des Kaufprozesses so angenehm wie möglich machen möchten, sind flexible, agile Technologie-Stacks, mit denen Sie starke Digital Experiences schaffen, die Lösung. 

Raj De Datta, CEO und Mitbegründer von Bloomreach, ist der Meinung, dass erfolgreiche, digitale Erlebnisse für die Sucher:innen und nicht nur für die Kund:innen geschaffen werden sollten. Allzu oft haben wir eine begrenzte Vorstellung von unseren Prospects. Wir betrachten sie schlicht als Kund:innen. Menschen sind jedoch viel komplexer und nehmen im Alltag mehrere Rollen ein: Mitarbeiter:in, Mentor:in, Elternteil, Schwester, Bruder oder Ehepartner:in, etc. Bevor sie Kund:innen werden, sind sie Sucher:innen mit einem konkreten Ziel. Als Unternehmen sollte es Ihre Aufgabe sein, Ihren Kund:innen das Erreichen ihrer Ziele zu garantieren. 

Beim Wechsel von einer "kundenzentrierten" zu einer "sucherzentrierten" Sicht stellt Ihr Unternehmen Antworten über Ergebnisse und Beteiligung über Konsum. De Datta meint: "Diese Unternehmen haben erkannt, dass Customer Experiences in Anbetracht der riesigen Auswahl viel positiver und produktiver gestaltet werden sollten." Es scheint viele lohnenswerte Lösungen zu geben, aber wo fängt man an?

Im Ecommerce herrscht glücklicherweise nie Stillstand und so zeigt der kürzlich veröffentlichte Bericht "2022 Digital Trends & Investment Priorities" von CommerceNext in Zusammenarbeit mit CommX, wie Sie den Ansprüchen der Sucher:innen gerecht werden. Die Daten des aktuellen Berichts veranschaulichen, dass 31 % der befragten Retailer das "On-Site-Experience/die Conversion-Optimierung" dieses Jahr zur obersten Priorität ihrer Umsatzgenerierung gemacht haben, während 64 % dies als zweithöchste Priorität eingestuft haben.

Die Auffindbarkeit ist entscheidend für beides – die Optimierung des Onsite-Experiences und der Conversion. Wenn Unternehmen erfolgreich sein möchten, sollten sie sucherzentrierte Lösungen einsetzen, die auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Kund:innen abgestimmt sind. Dieser Guide beschäftigt sich mit dem Potenzial höherer Umsätze durch die Implementierung relevanter und einheitlicher Onsite-Experiences. Allen voran die Product Discovery als eine der wichtigsten Phasen der Purchase Journey.

Viele Unternehmen haben die Bedeutung von Suche bei digitalen Experiences noch nicht auf dem Radar, da in den letzten zwei Jahrzehnten Transaktionen mehr im Fokus standen. Hinter Suchrelevanz steckt eine digitale Strategie, die über Suchergebnisse eine Brücke zwischen Anfragen und Antworten schlägt. Es ist im Prinzip ein diskreter Appel an die Interessen und Motivationen potenzieller Kund:innen. Dieser Guide erläutert die Grundlagen der Suchrelevanz und welche Rolle sie bei der Umsatzgenerierung spielt. 

Was ist Suchrelevanz?

Die grundlegende Definition von Suchrelevanz

Suchrelevanz klingt auf dem Papier ziemlich gut, aber was ist es genau? Einfach gesagt ist Suchrelevanz, wenn die Suchergebnisse mit dem übereinstimmen, was Nutzer:innen in die Suchleiste eingeben. Natürlich steckt noch mehr dahinter.

Da im Internet ein regelrechter Informations- und Auswahl-Überschuss herrscht, wäre es sehr aufwändig die Relevanz von Suchanfragen nur durch menschliches Zutun zu lösen. Mit einer erstklassigen Product Discovery Lösung führen Sie Sucher:innen direkt zum transaktionalen Teil ihrer Journey, wo sie sich in Kund:innen verwandeln können.

Das grundlegende Ziel von Suchrelevanz

Millennials und Zoomer:innen sind auf Ihrer Ecommerce-Website nicht nur auf der Suche nach einem Produkt oder einem Service, sondern auch nach einem einzigartigen Customer Experience. Ein Erlebnis, das mit ihren Anliegen und ihrer Überzeugungen in Punkto Nachhaltigkeit, Ethik und Integration übereinstimmt. Da Sucher:innen heutzutage alle Auswahl der Welt haben, ist es ein Leichtes, ihre Werte bei ihren Kaufentscheidungen zu berücksichtigen. So wie uns das Internet in vielerlei Hinsicht geholfen hat, hat es auch unsere Erwartungen geschürt.

Um sich an dem wettbewerbsstarken Markt zu behaupten, sollten sich Unternehmen die Präferenzen Ihrer Kund:innen beherzigen. Suchrelevanz ist nur eine der Möglichkeiten, wie Sie Kund:innen online ein exzellentes Erlebnis bieten und sie nachhaltig begeistern können. Die Sucher:innen könnten schließlich jederzeit zu Ihrer Konkurrenz wechseln, wenn ihnen die Benutzerfreundlichkeit (UX) Ihrer Website nicht gefällt. Genauso könnten sie abspringen, wenn Ihre Suchleiste irrelevante oder Nuller-Ergebnisse liefert. Wenn Sie Ihr Unternehmen wirklich als Teil der sucherzentrierten Bewegung sehen, sollten Sie alle Frustrationen potenzieller Kund:innen im Vorfeld vermeiden. Die Product Discovery bietet dafür den perfekten Ausgangspunkt. 

Wie gewährleisten Sie Suchrelevanz?

Ein Blick auf das semantische Verständnis 

Kontext ist immer wertvoll, besonders im persönlichen Gespräch. Tonfall, Ausdrucksweise und Körpersprache vermitteln ihrem Gegenüber wichtige Details. Suchleisten auf Ecommerce-Websites nehmen diese Nuancen der menschlichen Sprache oft nicht wahr. 

Dank künstlicher Intelligenz (KI) kann Ihre Suchleiste Ihre Produkte auf einer tieferen Ebene verstehen und sie auf eine Weise präsentieren, die für Ihre Kund:innen Sinn macht. Intelligente Suchleisten mit umfangreichen Wörterbüchern und mehrsprachigen Funktionen können Wörter identifizieren und Produkttypen von Attributen wie Farben, Marken und Größen trennen. Nehmen Sie zum Beispiel "Schokoladenmilch". KI würde das Attribut (Schokolade) vom Produkt (Milch) trennen, so dass es nie wieder zu einer Verwechslung zwischen "Schokomilch" und "Milchschokolade" kommen würde. Diese Kombination aus natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Machine Learning (ML) wird als "semantisches Verständnis" bezeichnet.

Auch wenn die Wörter in unserem obigen Beispiel die gleichen sind, ändert die Reihenfolge ihre Bedeutung. Wenn es also an semantischem Verständnis mangelt, wird die Suchleiste ihre Aufgabe nicht richtig erfüllen. Die meisten Suchleisten wollen nur die Keywords Ihrer Anfrage finden und versuchen erst gar nicht die Absicht hinter der Anordnung der Keywords zu verstehen. Die Technologie, die zur Optimierung Ihrer Website eingesetzt wird, sollte so versiert wie Ihre besten Verkäufer:innen sein. Andernfalls verlieren Sie die suchende Person an eine konkurrierende Marke, die ihre Absicht besser versteht. 

Das sind die Algorithmen dahinter: Retrieval und Ranking

Die innere Funktionsweise des semantischen Verständnisses ist komplex, aber wird durch die Website-Suchtechnologie auf zwei Algorithmen runtergebrochen: Retrieval/Abruf und Ranking. Diese beiden Algorithmen sind in der Commerce-Industrie keine Seltenheit und bilden auch in unserer Lösung die optimale Suchleiste. Alle relevanten Produkte werden damit abgerufen und entsprechend gerrankt, um den Geschäftserfolg zu maximieren.

Sobald die Suchanfrage in Attribute und Produktabsicht unterteilt ist, erweitert die Suchtechnologie die Anfrage mit Synonymen. Diese Erweiterung schlägt zwei Fliegen mit einer Klappe: Sie eliminiert Null- und erweitert relevante Ergebnisse. Die erweiterten Suchergebnisse helfen den Sucher:innen so nicht nur, genau das zu finden, wonach sie suchen, sondern regen auch dazu an, über die konkrete Kaufabsicht hinauszuschauen und zu Kund:innen zu werden. 

Sucht eine Person beispielsweise nach einem "purpurroten Abendkleid", wird das Farbattribut "purpurrot" durch ein anderes, ähnliches Attribut wie "rubinrot", "rosa", "kastanienbraun" usw. ergänzt, und der Produkttyp "Kleid" wird austauschbar gemacht mit "Kleid", "Cocktailkleid" und "Partykleid". Eine umfangreiche Liste von Synonymen für ein Produkt und die dazugehörigen Attribute gewährleisten relevante Ergebnisse, die alle Teile einer Abfrage in einer für den oder die Suchende:n sinnvollen Reihenfolge abdecken.

Der Wert guter Datenqualität

Big Data hat in den letzten zehn Jahren enorm an Bedeutung gewonnen, und ihre Akzeptanz hat Innovation und Bequemlichkeit in fast allen Lebensbereichen gefördert – angefangen beim Kampf gegen die Ausbreitung von COVID-19 bis hin zu effizienteren Unternehmensabläufen. Trotz der Entwicklung die Big Data in den letzten Jahren hingelegt hat, kann die Organisation, Verwaltung und Speicherung von Daten immer noch eine ganze Kleinstadt in Schach halten – aus Unternehmenssicht nicht gerade ein kluger Schachzug.

Leider kann die Product Discovery ohne gute Daten nicht ihr volles Potenzial entfalten. Sie benötigen a) umfangreiche Produktdaten und b) in einem brauchbaren Format. Wichtig ist, dass die Produktinformation gelesen, gemessen und strukturiert werden können. Wenn Sie die Kundendaten in Ihre Customer Data Platform (CDP) einspeisen, verfügt Ihre Ecommerce-Website über die Commerce Daten, die sie benötigt, um digitale Erlebnisse zu identifizieren und an die Präferenzen der Sucher:innen anzupassen. Je besser die Commerce Daten, desto besser die Produkterkennung und das gesamte digitale Erlebnis.

Lücken in den Produktdaten können von der richtigen Technologie geschlossen werden. Suchlösungen in der Ecommerce-Branche greifen häufig auf historische Daten zurück, um die Auffindbarkeit, das Merchandising und die Recommendations für Marken zu verbessern. Über einen längeren Zeitraum entwickelt die selbstlernende KI ein immer tieferes Verständnis für Ihre Kund:innen und wendet dieses kontextbezogene Wissen auf Ihren Produktkatalog an. Die für beide Seiten vorteilhafte Beziehung zwischen Daten und KI ist ein großer Pluspunkt bei der Erstellung fundierter Analysen, der Differenzierung Ihrer Suchstrategie und Ihres Online-Shopping-Experiences und der Conversion-Rate-Optimierung.

Merchandising-Grundlagen für Website und Suche

Beim In-Store-Merchandising werden Produkte physisch und strategisch präsentiert, um Kund:innen anzusprechen und Verkaufsziele zu erreichen. Denken Sie nur an die üppig dekorierten Schaufenster zu Weihnachten oder die klassischen last-minute Käufe in den clever ausgestatteten Kassenschlangen. Schaufensterauslagen und Kassenschlangen sind echte Prime-Locations innerhalb eines Stores und ideal für die Platzierung von "Big-Bet-Produkten".

Ihre Intention sollte online dieselbe sein wie in-store: Nutzen Sie Produktplatzierung, um Conversions zu maximieren. Mit anderen Worten: Ihre Website-Suche ist "die" Gelegenheit, Produkte vor den Augen der Sucher:innen zu platzieren (wenn sie danach suchen). Site Search und digitales Merchandising sind genau deshalb so beliebte Strategien bei Commerce Businesses, weil sich Website-Gestaltung und Optimierung hervorragend als digitale Lösungen zur Umsatzsteigerung anbieten.

Wie beim traditionellen Merchandising hängt es ganz von Ihnen und Ihren Geschäftszielen ab, wie Sie Ihre Produkte online präsentieren. Unabhängig von Ihrer Strategie sollte Ihr Ziel immer darin bestehen, Suchergebnisse zu kuratieren, die die Sucher:innen leiten, engagen und sie zu Aktionen im Sales Cycle anzuregen.

So beeinflusst KI Suchrelevanz

Es ist kein Geheimnis, dass die Cloud-Infrastruktur die Demokratisierung von KI gefördert hat. KI ist heute für jede:n verfügbar und durch diesen breiten Zugang hat sich die Technologie erheblich verbessert. Diese glückliche Verkettung von Ereignissen hat uns einen großen Vorteil bei der Nutzung von KI eingebracht – sowohl im Hinblick auf Menschen als auch auf Prozesse. Dennoch ist KI ein umfangreicher Begriff, und die Bedeutungen sind so vielfältig und komplex, dass sie oft verloren gehen oder als selbstverständlich angesehen werden. Es ist wichtig zu verstehen, wie sich KI in unterschiedliche Anwendungen, Aufgaben und Typen wie ML, NLP und neuronale Netze aufteilt.

Die KI hinter Ihrer Suchleiste basiert stark auf ML und NLP. NLP kann Suchanfragen entschlüsseln, während ML Technologie ohne menschliche Hilfe mit der Zeit intelligenter werden lässt. Der Einsatz dieser beiden Arten von KI hat einen einfachen Grund: Menschliche Kommunikation in verschiedenen Sprachen kann verwirrend sein – selbst für andere Menschen, ganz zu schweigen von Maschinen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass wir ein und dasselbe Wort für verschiedene Dinge verwenden oder dass Fragen oder Beschreibungen zweideutig sind.

Mit der richtigen Suchlösung können Unternehmen KI nutzen, um große Datenvolumen zu verarbeiten, darunter Informationen zu Interessenten, Produktkatalogen und Business Transaktionen. Commerce Teams können dieses kontextbezogene Wissen dann auf ihre Key Objectives anwenden, während die KI aus dem sich permanent ändernden Verbraucherverhalten, Produktänderungen und manuellen Team-Updates lernt.

Tech Stacks der Zukunft sind headless 

Jetzt, wo Sie mehr über die Website-Suche und die KI dahinter wissen, fragen Sie sich vielleicht, wie das alles in Ihren Ecommerce-Plan passt. Da monolithische Plattformen nur langsam angepasst werden können und für viele moderne Unternehmen viel zu einschränkend sind, sind immer mehr Unternehmen im Commerce-Bereich an einem "Headless"-Ansatz interessiert. 

Auch wenn es nach einem schlechten Horrorfilm klingt, ist Headless Commerce eine neue Ideologie, die immer wieder für Aufsehen sorgt – im positiven Sinne. Im Gegensatz zu einer monolithischen Lösung wird bei Headless Commerce das Frontend (oder auch "Head") von der Backend-Commerce-Funktionalität entkoppelt. So können Updates oder Änderungen am Frontend vorgenommen werden, ohne das Backend zu beeinträchtigen. Dieser Ansatz hilft Teams, Projekte schneller abzuwickeln. Außerdem lässt er sich leicht mit anderen Lösungen integrieren und begünstigt Personalisierung auf jeder Ebene der Customer Journey.

APIs sind Ihnen wahrscheinlich nicht fremd, aber Sie sollten wissen, dass sie den Commerce-Technologie-Stack Ihres Unternehmens stärken, indem sie Micro Services für unterschiedliche Expertisen nutzen. Vereinfacht gesagt, unterstützt ein Headless-Ansatz eine best-of-breed API-Architektur. Innovative Unternehmen basieren ihre Technologie-Stacks auf diesen Point Solutions, die flexibel, anpassbar und datengesteuert sind, um so profitabel zu wachsen. 

Als Reaktion auf diesen wachsenden Trend drängen kollaborative Kollektive wie CommX auf den Markt. Ihr Ziel ist es, ein vernetztes Ökosystem von Technologieanbietern zu schaffen, das die wichtigsten Phasen von Commerce Experiences unterstützt, um End-to-End-Customer Journeys zu schaffen.

Eine (sehr) kurze Abhandlung zum Search Engine  

Im Prinzip sind Suchmaschinen der ultimative Index für alle im Internet verfügbaren Informationen. Da im Web Unmengen von Content unterschiedlicher Qualität "rumfliegt", wurden Suchmaschinen entwickelt, die  Nutzer:innen die wichtigsten Informationen präsentieren. Search Engines ranken Websites nach Autorität und Vertrauenswürdigkeit. Das Ranking erfolgt durch die Bewertung einer Reihe von On-Page- und Off-Page-Signalen, wie Titel-Tags, Überschriften und Page Content, sowie dem Maß an Mobile-Friendliness und Page-Loading Speed. Anhand dieser Signale machen Suchmaschinen fest, welche Seiten es wert sind, präsentiert zu werden, und welche nicht.

Obwohl das Thema, wie viele Themen der Tech-Geschichte, umstritten ist, führen Expert:innen Suchmaschinen auf das Jahr 1990 zurück, als der Student der McGill University, Alan Emtage, Archie veröffentlichte. Ganz gleich, ob es sich bei der Suchmaschine tatsächlich um die erste ihrer Art handelte, leistete Emtage damit einen entscheidenden Beitrag zur Entwicklung von kommerziellen Suchmaschinen wie schlußendlich auch Excite, InfoSeek, Lycos und Yahoo. Dann wurde Google.com 1997 als Domänenname registriert und definierte Suchmaschinen und wie Menschen sie wahrnamen, komplett neu – sie stellte Relevanz erstmalig über alles andere.

Es gibt viele Taktiken, die Algorithmen von Google anzusprechen, aber Ihr Unternehmen sollte sich um das On-Page-Experience kümmern und nicht nur darum, Sucher:innen auf Ihre Website zu leiten. Da der Content und die Produktangebote auf Websites permanent erweitert werden, nutzen Besucher:innen häufig die Suchleiste als Hauptorientierungsort. Das NLP hinter Ihrer Suchleiste, sollte jedes eingegebene Wort genau verstehen. So präsentiert es der richtigen Person, zur richtigen Zeit, die richtigen Informationen.

Wieso ist Suchrelevanz wichtig?

Immer mehr Kund:innen verlassen sich auf Suchleisten, um Produkte zu finden. Die Such-Relevanz scheint offensichtlich. Lassen Sie uns dennoch etwas mehr in die Tiefe gehen. Wie viele Workflows hat auch die Suche ein inhärentes Skalierungsproblem. Ihr Unternehmen muss nicht nur all seine Produkte und Services (inklusive Preislisten, Bestands- und Verfügbarkeitsdaten sowie Artikelbeschreibungen) berücksichtigen, sondern auch jede:n einzelne:n Kund:in mit ihren/seinen unzähligen Merkmalen. Erst wenn es alle Daten verarbeitet hat, kann es personalisierte Ergebnisse präsentieren.

Obwohl Suchmaschinen den Konsum von Informationen revolutioniert haben, übertreffen Optionen oft die Relevanz. Aber Merchandiser:innen oder Produktmanager:innen im B2B-Bereich haben keine Zeit, um alle Elemente manuell zu berücksichtigen. Genau hier macht die selbstlernende, KI-gestützte Suche den entscheidenden Unterschied. Die Suchrelevanz bändigt die Informationsflut des Internets – ein Ort, an dem alles verfügbar ist, aber nichts gefunden werden kann – und macht sich damit besonders für folgende Instanzen bezahlt:

Die Sucher:innen (Ihre potenziellen Kund:innen)

Ein kleiner Denkanstoß: In den USA wird die Belohnung von nicht-transaktionalem Verhalten in den nächsten drei Jahren um 87,5 % ansteigen. Wir bewegen uns also immer mehr vom klassischen "Leistung-Gegenleistungs-Modell" des Online-Shoppings hinweg. In Anbetracht dessen sollten Unternehmen die Phasen der Purchase Journey organisch miteinander verbinden. Sie sollten in Customer Experiences (CX) investieren, die die Absichten der Sucher:innen priorisieren.

Die Evolution der Verbrauchererwartungen ist mehreren Faktoren geschuldet. Technologien wie Cloud, Mobile, Social und AI und generell das disruptive Wesen des Internets sind nur einige der vielen Gründe, weshalb potenzielle Kund:innen heute Erlebnisse über materielle Besitztümer stellen. Ihr Unternehmen sollte auf ihre Präferenzen eingehen. Verstehen Sie sowhol die expliziten Absichten der Sucher:innen (was sie ins Suchfeld eingegeben) als auch die impliziten (was sie auf einer Ergebnis-Page anklicken) und verwandeln Sie Sucher:innen in Kund:innen.

Das Team

Bei der Website-Suche stellen Unternehmen oft fest, dass sie kleine, manuelle Korrekturen auf der Ergebnis-Page vornehmen wollen. Das ist anfangs in Ordnung, aber diese Flickschusterei kann letzten Endes zeitfressend für Ihr Team sein, wenn Ihr Produktkatalog wächst und sich das Kundenverhalten ändert. Ihre aufgestellten Regeln können sich überschneiden oder widersprüchlich werden – da kommt Automatisierung gerade recht. 

Eine automatisierte Suchlösung ermöglicht Ihrem Commerce Team maximale Produktivität und verhindert Überlastungen spezieller Teams oder Abteilungen. NLP und ML bringen Auffindbarkeit und damit Ihre digitale Merchandising-Strategie und Produktplatzierung auf ein völlig neues Level.

Das Unternehmen

Wie Shopper:innen werden Unternehmen auch zunehmend digitaler. Während es immer einfacher wird, neue Marken zu entdecken, war der Wettbewerb nie größer. Der durch die Pandemie beschleunigte, digitale Wandel und Engpässe in Lieferketten haben uns in eine "großen Umstellung" bescherrt, in der digitale Kanäle und direkte Kundenbeziehungen die wichtigsten Kommunikationsformen sind.

KI-Formen wie NLP und ML füllen die Lücken im Unternehmensalltag – egal ob in der Automobilindustrie, im Bank- und Gesundheitswesen oder der Fertigung. Mit KI können Sie dasselbe bei Ihrer Website-Suche erreichen. Erstellen Sie erstklassige digitale Erlebnisse, die Ihre Kund:innen persönlich ansprechen, Ihr Unternehmen skalieren und den Umsatz steigern.

Was ist Personalisierung?

Personalisierung ist einer dieser Begriffe der Branche, der unzählige Definitionen hat. Bloomreach definiert Ecommerce-Personalisierung als "die verantwortungsvolle Nutzung von Commerce Daten, um Ihre Kund:innen besser zu verstehen, zu leiten und mit Erlebnissen zu begeistern, die so relevant und kontextbezogen sind, dass sie Erwartungen übertreffen". Da die Verwendung von Drittanbieterdaten aufgrund des Datenschutzes verboten sind, stellen viele Marken ihre Personalisierungsstrategien auf Zero-Party-Daten um, die von den Kund:innen direkt stammen, sowie auf First-Party-Daten, die aus den Kanälen und Quellen des Unternehmens stammen.

Obwohl viele Menschen denken, dass Personalisierung reine Marketing-Sache ist, sollte jeder Touchpoint bei digitalen Experiences den Sucher:innen das Gefühl geben, individuell verstanden und geschätzt zu werden. Ihre Personalisierungsstrategie sollte sie nicht nur durch den Produktentdeckungsprozess führen, sondern auch die Brand Awareness und Loyalität auf dem unverbindlichen Markt von heute stärken. Durch die implizite Personalisierung oder die Kombination der oben erwähnten Retrieval- und Ranking-Algorithmen werden die Conversions von Anfang an für die Prospects-Journey optimiert – auf Suchanfragen-Niveau.

Die Bedeutung von Personalisierung bei der Suche 

Ebenso wichtig wie die Suchleiste als Teil Ihrer Strategie, sind die Sucher:innen selbst – wer sind sie, wohin gehen sie und was hoffen, sie zu finden? Sie haben oft weder die Zeit noch die Geduld, sich durch Unmengen von Produkten zu wühlen. Verbessern Sie das Erlebnis der Sucher:innen, indem Sie ihnen innerhalb weniger Sekunden die Artikel zeigen, die sie persönlich ansprechen. Relevanz und Personalisierung sind das Rezept für erfolgreiche Customer Experiences. 

Während Suchmaschinen wie Google es auf die Ausgabe relevanter Informationen absehen, konzentrieren sich Social Media Unternehmen wie Meta auf die Personalisierung. Natürlich ist die Absicht wichtig, aber die Absicht allein, ohne die Person dahinter, ist nutzlos. Obwohl 85 % der Unternehmen behaupten, dass sie "relativ personalisierte Erlebnisse" bieten, sind nur 60 % der Verbraucher:innen auch der Meinung, dass die Marken wirklich halten, was sie versprechen. 

Suchrelevanz + Personalisierung = Umsatz

Wie wir also erfahren haben, geht es bei der Website-Suche um mehr als nur um die technischen Aspekte – häufig geht der eigentlich Wert derartiger Dienste dabei völlig unter. Wenn Sie einen Teil Ihrer Ausgaben für Lösungen aufwenden, möchten Sie natürlich auch ROI erzielen. Sie wollen außerdem sichergehen, dass Ihr Budget in die Tool(s) fließt, die am besten geeignet für Ihre kurz- und langfristigen Ziele sind. Einer Umfrage von CommerceNext und CommX zufolge, zählen sowohl Personalisierung (61 %) als auch Site-Suche/Navigation (57 %) zu den Website-Experience-Upgrades mit dem größten Potenzial zur Steigerung von Wachstum, Conversions und Umsatz.

Durch ein sucherzentriertes Mindset und eine personalisierte Website-Suche kann Ihr Unternehmen den Umsatz pro Besuch (RPV), den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und die Add-to-Cart-Rates verbessern. Die Website-Suche führt außerdem zu höheren Conversion Rates als Broesing. Als Faustregel gilt: 15 % Ihrer Besucher:innen, die Ihre Suchleiste verwenden, sollten 45 % Ihres Umsatzes ausmachen. Wenn Sie weniger sehen, ist es an der Zeit, eine neue Suchlösung zu erwägen.

Wir haben viel über Suchrelevanz gesprochen – warum sie wichtig ist und wie sie sich auf den Umsatz Ihres Unternehmens auswirken kann. Letztendlich sind Worte nur Worte und Suchrelevanz zeigt seine größte Wirkung in Aktion. Lassen Sie uns deshalb unseren Partner und größten Player der Branche vorstellen: SAP.

Mehr als "gute" Sucherlebnisse

Bei Bloomreach wissen wir, dass relevante, personalisierte Erlebnisse nicht alles sind, um im Commerce-Universum erfolgreich zu sein. Actionable Steps wie "der Kauf" sind ebenso wichtig. Andernfalls haben Sie nichts vorzuweisen, wenn sie zeigen wollen, wie erfolgreich Ihre Bemühungen gewesen sind. Während es eines der wichtigsten Anliegen für Bloomreach ist, Relevanz und Personalisierung zu ermöglichen, die algorithmisch optimiert für lukrative Geschäftsergebnisse sind, decken unsere Partner andere wichtige Phasen der Customer Journey ab.

Die SAP Commerce Cloud ist nur eines der vielen Produkte, die im SAP-Universum verfügbar sind, und fungiert als perfekter Partner für Bloomreach und seine Ziele. Bloomreach Discovery – mit den vier Kernmodulen Suche, Recommendations, Merchandising und SEO – lässt sich nahtlos in die Backend-Commerce-Services von SAP integrieren, während es mit der Frontend-Plattform Ihrer Wahl verbunden werden kann (wie z. B. SAP Spartacus). Damit schaffen Sie end-to-end Shopping-Experiences. Sie finden Bloomreach Discovery im SAP Store und nutzen es, um den Absichten der Sucher:innen entgegenzukommen und sie in Kund:innen zu verwandeln. Auch in der anschließenden Kauf- und Fullfillment-Phase kommt SAP zum Einsatz, um Kund:innen einen reibunglosen Prozess zu bieten. 

Diese Vorteile hatten Kund:innen durch die Partnerschaft von Bloomreach und SAP:

Canadian Tire und seine Tochtergesellschaften schließen sich mit Bloomreach und SAP zusammen

Canadian Tire ist keine unbekannte Marke in Kanada  – viele wissen jedeoch nicht, dass der Department Store mehrere Tochtergesellschaften hat – darunter Atmosphere, Mark's und SportChek. Wie jedes große Unternehmen mit mehreren Marken unter einem Dach, wollte auch Canadian Tire ein einheitliches digitales Erlebnis für sein Ecommerce schaffen, um mehr Besucher:innen (oder Sucher:innen) in Kund:innen zu verwandeln. Der Online-Retailer wollte besonders den Sucher:innen entgegenkommen und ihnen seine breite Produktpalette zugänglicher machen – von Autoteilen und Haushaltswaren, hin zu Sportgeräten und Bekleidung.

Der kanadische Retailer ging seine gewünschten Ergebnisse aus Product Discovery Perspektive an und konzentrierte sich auf die Auffindbarkeit, durch – Sie ahnen es – Suchrelevanz. Die Such- und Merchandising-Module von Bloomreach Discovery boten Canadian Tire die Lösungen, die es für seinen Erfolg benötigte. Mit Funktionen wie NLP, fortschrittliche Attributextraktion und Informationen über das frühere Besucherverhalten, konnte der Retailer die Conversions all seiner Tochtergesellschaften um 20 % steigern. 

Da Bloomreach Discovery Teil des Industry Cloud-Programms von SAP ist, spielte die Partnerschaft von Bloomreach und SAP eine wesentliche Rolle für den Erfolg von Canadian Tire. Nachdem Kund:innen über die KI-gesteuerte Suchleiste von Bloomreach gefunden hatten, was sie suchten, übernahm SAP Commerce Cloud den transaktionalen Teil der Customer Journey. Dieser Use Case zeigt nicht nur den Erfolg von Suchrelevanz, sondern verdeutlicht auch den Wert eines harmonisch integrierten Ecommerce-Ökosystems, in dem technische Lösungen gemeinsam digitale Erlebnisse in ihren jeweiligen Expertisegebieten verbessern.

Annie Selke nutzt Bloomreach und SAP, um Brand Loyalty zu steigern

Die Annie Selke Companies, zu denen die Lifestyle-Marken Pine Cone Hill und Dash & Albert gehören, wollen Kund:innen mit schönen und qualitätsbewussten Homeware-Produkten Freude bereiten. Als nächsten Schritt des Geschäftswachstums wollte Annie Selke, seine Brand Awarness und Brand Loyalty erhöhen. Dabei verfolgten sie einen ähnlichen Ansatz wie Canadian Tire: reibungslose und personalisierte Online-Shopping Experiences zu schaffen.

Annie Selke begann mit der Product Discovery, aus dem einfachen Grund, ihre Produkte für Sucher:innen so ansprechend wie möglich darstellen zu wollen. Da der amerikanische Retailer zuvor vergebens versucht hatte, die Suche intern zu verwalten, wusste er, dass er die Hilfe von Bloomreach und SAP brauchte, um seine Objectives zu erreichen. Die beiden leistungsstarken Partner halfen Annie Selke bei der Umsetzung seiner Strategie – Kund:innen das richtige Produkt, genau dort zu präsentieren, wo sie danach suchen. 

In den ersten sechs Monaten nach der Einführung von Bloomreach Search konnte Annie Selke einen Umsatzanstieg von 40 % bei Search- und 34 % bei allen Merchandising-Aktivitäten verzeichnen. Während die Steigerung des Umsatzes definitiv eines der Ziele von Annie Selke war, erfreute sich der Retailer auch eines verstärkten Markenvertrauens durch die wohl-konstruierten Product Discovery- und Transaktionsprozesse.

Suchrelevanz ist wichtig für Ihre Kund:innen und sollte zentraler Bestandteil Ihrer (künfitgen) Geschäftsstrategie sein. Keine:r ist gern Teil einer pauschalen und unpersönlichen Segmentierung, schon gar nicht die potenziellen Kund:innen hinter den Sucher:innen. Von Segmentierungen mit schwach definierten Zielgruppen und wenig Aufschluss darüber, wer potenzielle Kund:innen sind, sollten Marketers sich verabschieden.

Zukunftsorientierten Commerce-Expert:innen investieren verstärkt in Website-Personalisierung – egal ob Engineers, Merchandiser:innen, Marketing- oder Customer Relationship Manager:innen (CRM). So stellen sie sicher, dass sie Sucher:innen verstehen und ihnen die Angebote präsentieren, die ihre Absichten bestmöglich widerspiegeln. Diese Vordenker:innen stellen Sucher:innen in den Mittelpunkt des Erlebnisses.

Auch Ihr Unternehmen kann durch einen soliden, sucherzentrierten Ansatz Sucher:innen bewusst in loyale Kund:innen verwandelen. Kombinieren Sie dafür einfach die Absichten, Prinzipien und Motivationen der Sucher:innen mit Suchrelevanz. Lesen Sie unseren neusten Blog-Post über Bloomreach Discovery und die Preismodelle oder machen Sie eine interaktive Tour unserer Lösung, um Ihre Suchrelevanzstrategie noch heute zu starten.