Das Schlachtfeld hat sich verlagert.
Wenn Sie heute ein Online-Geschäft betreiben, entscheidet Ihre Suchfunktion – und nicht nur Ihr Marketingbudget oder Ihre Markenbekanntheit – darüber, wer Kunden gewinnt und wer verliert. Das wissen Sie bereits, wenn Sie beobachtet haben, wie potenzielle Käufer die Seite verlassen, nachdem sie nicht gefunden haben, was sie suchen.
Wenn Käufer auf Ihrer Website nicht finden, wonach sie suchen, verlieren Sie nicht nur einen Verkauf. Sie verlieren Vertrauen.
Unternehmen wie Walmart nutzen KI, um ihr Sucherlebnis zu verbessern, und bewegen sich in Richtung eines Ansatzes, der sich eher wie ein Gespräch anfühlt als wie eine traditionelle Produktsuche.
Studien belegen dies:
79 Prozent der Kunden geben an, dass sie es hilfreich fänden, wenn KI ihre spezifischen Bedürfnisse verstehen und Produkte empfehlen würde.Quelle: Wired
Doch die meisten Unternehmen arbeiten nach wie vor mit veralteten Suchsystemen:
- Stichwortabgleich
- Statische Filter
- Produktkataloge, die eher in SKUs und technischen Spezifikationen als in der Sprache der Kunden verfasst sind.
Die Unternehmen, die diese Herausforderung meistern – diejenigen, die verstehen, dass es bei der Suche nicht nur darum geht, Produkte zu finden, sondern auch darum, die Absicht des Kunden zu verstehen –, werden nicht nur bessere Konversionsraten erzielen. Sie werden Wettbewerbsvorteile aufbauen, die mit jeder Kundeninteraktion stärker werden.
In diesem Blogbeitrag werden wir genau erläutern, wie Sie das erreichen können.
Warum statische Attribute ein aussichtsloses Unterfangen sind
Ihr Produktkatalog wurde für eine andere Zeit konzipiert.
Traditionelle Produktattribute – Größe, Farbe, Material, Gewicht – wurden zum Filtern und Sortieren konzipiert. Das funktionierte, als Kunden noch genau wussten, was sie wollten, und lediglich die Auswahl eingrenzen mussten.
Dieser Ansatz setzt jedoch voraus, dass Menschen so denken wie Ihre internen Produktteams und die Welt in übersichtliche Kategorien und Spezifikationen einteilen.
Moderne Suche bedeutet, zu verstehen, was Kunden tatsächlich wollen – auch wenn sie es nicht klar in Worte fassen können.
- Wenn jemand nach „gemütlichem Wochenend-Outfit“ sucht, ist er nicht auf der Suche nach einer bestimmten Stoffmischung oder einer Größentabelle. Er möchte sich wohl und entspannt fühlen.
- Wenn er nach „Must-haves für eine Dinnerparty“ sucht, braucht er Lösungen für die Bewirtung, keine einzelnen Artikel.
Hier verändert KI Ihren Umgang mit Produktdaten – weg von der bloßen Katalogisierung der Produkte hin zum Verständnis dessen, was sie für Kunden bedeuten.
Anstatt nur zu katalogisieren, was ein Produkt ist, beginnen Sie zu verstehen, was es für die Menschen leistet. Wie es sie fühlen lässt. Welche Probleme es löst.
Dieser Wandel bedeutet, die Attribution von Grund auf neu zu überdenken.
Sie müssen neben den traditionellen Spezifikationen auch den Kontext, die Anwendungsfälle und die Kundenabsicht erfassen. Ihr Wintermantel ist nicht nur wasserdichtes Polyester – er ist Selbstvertrauen auf dem morgendlichen Weg zur Arbeit bei unvorhersehbarem Wetter.
Um diese Art der Attribution aufzubauen, müssen Sie die Sprache Ihrer Kunden verstehen, nicht Ihre interne Taxonomie.
Wie Sie die Attribution als Mittel einsetzen, um Kunden zu gewinnen
Ihre Wettbewerber haben wahrscheinlich mit denselben veralteten Produktdatenstrukturen zu kämpfen wie Sie. Die meisten Unternehmen betrachten die Attribution als Backoffice-Funktion – als etwas, das verwaltet werden muss, anstatt es zu nutzen. Das bietet Ihnen die Chance, daraus einen Wettbewerbsvorteil zu machen.
Die Unternehmen, die in diesem Bereich die Nase vorn haben, verfolgen mehrere gemeinsame Ansätze:
Skalierbare Daten-Governance-Prozesse
Sie haben Systeme zur Erstellung, Aktualisierung und Validierung von Attributen aufgebaut, die auch bei wachsenden Produktkatalogen nicht zusammenbrechen.
Sie benötigen Workflows, die Tausende neuer Produkte verarbeiten können, ohne dass bei jeder Attributzuweisung ein manueller Eingriff erforderlich ist.
KI-gestützte Automatisierung
Sie nutzen KI, um Attributwerte automatisch zu füllen und Lücken in ihrer Attributionsstrategie zu identifizieren. Anstatt jedes Produkt manuell mit Dutzenden von Attributen zu versehen, lernen intelligente Systeme Muster und wenden diese konsistent im gesamten Katalog an.
Wettbewerbsvergleiche
Sie bewerten ihre Attributierungsstrategie regelmäßig im Vergleich zu den Marktführern in ihrer Branche.
Sie sollten nicht nur wissen, welche Attribute Sie erfassen, sondern auch, wie Ihre Attributionstiefe und -genauigkeit im Vergleich zu Wettbewerbern abschneiden, die bei der Kundensuche die Nase vorn haben.
Das Ziel ist hier nicht Perfektion – sondern ein Wettbewerbsvorteil.
Wenn Ihre Attributionsstrategie Kunden dabei hilft, das Gesuchte schneller zu finden als die Strategien Ihrer Wettbewerber, haben Sie gewonnen. Wenn Ihre Suchfunktion die Absichten der Nutzer besser versteht als die der Konkurrenz, verwandeln Sie mehr Besucher in Käufer.
Das bedeutet, dass es an der Zeit ist, den Erfolg der Attribution anders zu messen.
Anstatt die prozentuale Datenvollständigkeit zu verfolgen, müssen Sie Folgendes überwachen:
- Such-Erfolgsraten
- Verbesserungen bei der Konversion
- Kundenzufriedenheit mit den Sucherlebnissen
Die Attributionsschicht, die Sie hinzufügen müssen, damit all dies funktioniert
Betrachten Sie die Attribution als das Fundament, das alles andere erst möglich macht. Ohne Produktinformationen, die erfassen, wie Kunden tatsächlich über Ihre Produkte denken (und nicht nur technische Spezifikationen), wird Personalisierung zu reiner Spekulation.
Ihre Empfehlungssysteme müssen nicht nur verstehen, was Kunden gekauft haben, sondern auch, warum sie es gekauft haben.
Dieser Kontext ist in Ihrer Attributionsstrategie verankert.
Anpassung auf Basis des Verhaltens
Ihr Suchsystem sollte aus jeder Kundeninteraktion lernen.
Wenn jemand nach „Arbeitsschuhen“ sucht und eher auf bequeme als auf formelle Modelle klickt, sollten Ihre Attributionsdaten diese Präferenz erfassen. Bei der nächsten Suche kann Ihr System dann Komfortmerkmale in den Ergebnissen stärker gewichten als Stilmerkmale.
Um dies zu erreichen, ist es hilfreich, wenn Ihre Attribution die Nuancen erfasst, die für verschiedene Kundensegmente von Bedeutung sind, und wenn Sie über einheitliche Kundendaten verfügen, die das Verhalten über Sitzungen und Kontaktpunkte hinweg verknüpfen.
Digitale Erlebnisse schaffen, die sich persönlich anfühlen
Stationäre Geschäfte haben natürliche Vorteile bei der Personalisierung. Ein guter Verkäufer:
- beobachtet die Körpersprache
- stellt klärende Fragen
- passt seine Empfehlungen in Echtzeit an
Ihr digitales Erlebnis benötigt eine Attribution, die umfangreich genug ist, um diesem Verständnisniveau nahezukommen.
Wenn jemand nach „Wochenendtasche“ sucht, sollte Ihr System wissen:
- Ob die Person normalerweise Premium-Marken oder preisgünstigere Optionen kauft
- Ob er Wert auf Langlebigkeit oder Stil legt
- Ob er geschäftlich oder privat unterwegs ist
Um diese Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie Verhaltensdaten mit einer umfassenden Attribution verknüpfen. Ohne diese Grundlage können Sie nur raten, was für den jeweiligen Kunden wichtig ist.
Die Kanal-Lücke schließen
Wenn einer Ihrer Kunden auf dem Handy stöbert, am Desktop recherchiert und im Laden kauft, braucht er ein einheitliches Erlebnis.
Ihre Attributionsstrategie sollte diese Customer Journey unterstützen und sicherstellen, dass Suchergebnisse, Empfehlungen und Produktinformationen über alle diese Kontaktpunkte hinweg kohärent sind.
Für die meisten Unternehmen ist dies eine große Herausforderung.
Sie optimieren die Suche für ihre Website, ignorieren jedoch, wie sich die Attribution auf mobile Apps, Kiosksysteme im Ladengeschäft oder Social Commerce auswirkt. Das Ergebnis sind fragmentierte Erlebnisse, bei denen Kunden je nach Suchort unterschiedliche Ergebnisse erhalten.
Eine korrekte Attribution ist die Grundlage für echte Omnichannel-Personalisierung.
Erfahren Sie, wie Alicorp die Kundenzufriedenheit durch optimierte Produktdaten und deren Verbreitung um 80 % gesteigert hat.
So schaffen Sie herausragende Kundenerlebnisse durch intelligente Suche
Um den Schritt von „KI um der KI willen“ hin zu echtem Kundennutzen zu schaffen, müssen Sie verstehen, was eine Suche wirklich intelligent macht.
Sie haben die Unternehmensankündigungen und Schlagzeilen darüber gesehen, wie KI den Online-Handel verändert. Doch vieles davon wirkt eher wie Technologie auf der Suche nach einem Problem als nach Lösungen, die echte Probleme der Kunden angehen.
Das Entdeckungsproblem, über das niemand spricht
Die Kluft zwischen Stöbern und Kaufen im Internet verdeutlicht eine zentrale Herausforderung: In physischen Geschäften können Kunden umherwandern, stöbern und auf Dinge stoßen, von denen sie gar nicht wussten, dass sie sie brauchen.
Eine gute Ladengestaltung führt sie auf natürliche Weise vom Bedarf zur Lösung. Online finden die meisten Kunden entweder genau das, wonach sie gesucht haben, oder sie verlassen die Seite.
Es gibt kaum Raum für Zufallsfunde, für die Entdeckung verwandter Lösungen oder dafür, zu besseren Optionen geführt zu werden.
Exzellente Suchfunktionen als Wettbewerbsvorteil
Unternehmen, die diese Entdeckungslücke schließen, betrachten die Suche als mehr als nur eine technische Funktion. Sie sehen darin eine zentrale Komponente des Kundenerlebnisses, die mit jeder Interaktion besser wird.
Wenn Ihre Suche die Absicht wirklich versteht, geschieht etwas Interessantes:
- Kunden beginnen, darauf zu vertrauen, dass Ihre Plattform ihnen relevante Optionen bietet.
- Sie verbringen mehr Zeit damit, sich umzuschauen.
- Sie entdecken Produkte, die sie sonst nicht gefunden hätten.
- Sie kommen wieder, weil sie wissen, dass Ihre Suche für sie funktioniert.
Der Loyalitätsfaktor, den die meisten übersehen
Kunden merken sich, wenn die Suche gut funktioniert, und sie merken sich ganz sicher, wenn sie es nicht tut.
Denken Sie an Ihr eigenes Verhalten auf Plattformen wie Amazon oder Google – Sie vertrauen ihnen unter anderem deshalb, weil deren Suche Ihnen stets relevante Ergebnisse liefert.
Wenn Ihre Suche versteht, dass „Konferenzoutfit“ für einen Start-up-Gründer etwas anderes bedeutet als für einen Unternehmensleiter, verbessern Sie nicht nur die Konversionsraten. Sie schaffen eine Erfahrung, die Kunden dazu bringt, immer wieder zurückzukommen, anstatt bei jedem Kauf die Konkurrenz zu prüfen.
Wie Stibo Systems PXDC all dies ermöglicht
Die Kluft zwischen der Erkenntnis, wie wichtig eine intelligente Suche ist, und ihrer tatsächlichen Umsetzung hängt letztlich von Ihrer Datenbasis ab.
In diesem Abschnitt geht es um die Verwaltung von Produktdaten, doch bei Stibo Systems befassen wir uns sowohl mit Herausforderungen im Bereich der Produkt- als auch der Kundendaten:
- PXDC (Product Experience Data Cloud, siehe unten) erstellt umfangreiche, absichtsorientierte Produktkataloge
- CXDC (Customer Experience Data Cloud) führt fragmentierte Kundendaten aus CRM-, Marketing- und Transaktionssystemen zu vollständigen Kundenprofilen zusammen
(In einem zukünftigen Beitrag werden wir untersuchen, wie Kundendaten die Attributionskraft verstärken, wenn sie mit Kundensegmenten und individuellen Präferenzen verknüpft werden.)
Sie können die ausgefeiltesten KI-Algorithmen der Welt entwickeln, aber wenn Ihre Produktdaten nicht über die nötige Detailtiefe und den Kontext verfügen, um die Absichten der Kunden zu verstehen, werden Sie dennoch nur allgemeine Ergebnisse liefern.
Die meisten Unternehmen haben hier Schwierigkeiten, da ihre Produktinformationen für interne Abläufe und nicht zur Kundenermittlung konzipiert wurden.
LÖSUNGSBLATT
Produkt-Erlebnis-Daten-Cloud-Lösungsblatt
Kataloge erstellen, die wie Kunden denken, nicht wie Datenbanken
Mit der Product Experience Data Cloud (PXDC) verfolgen wir bei Stibo Systems einen grundlegend anderen Ansatz beim Produktdatenmanagement.
Anstatt die Zuordnung als reine Compliance-Maßnahme zu betrachten, sieht die PXDC darin die Grundlage für das Kundenerlebnis.
Die Lösung verknüpft Daten aus verschiedenen Quellen, wie zum Beispiel:
- Ihr ERP-System
- Lieferanten-Feeds
- Bibliotheken für digitale Assets
- Daten zum Kundenverhalten
Auf diese Weise entsteht eine einheitliche Sicht auf jedes Produkt, die nicht nur erfasst, was es ist, sondern auch, welchen Nutzen es für die Kunden hat.
Wenn jemand Ihre Website durchsucht, ermöglicht PXDC Ihrem Suchsystem, den Kontext hinter der Suchanfrage zu verstehen.
Die Plattform nutzt KI, um Produktdaten automatisch mit den für die Auffindbarkeit relevanten Attributen anzureichern und technische Spezifikationen den Kundennutzen und Anwendungsfällen zuzuordnen.
Ihre Attributionsstrategie wird dann strategisch, wenn Sie sie skalieren können, ohne an Qualität einzubüßen. PXDC bietet mehrere Funktionen, die dies ermöglichen:
Absichtsbasierte Datenanreicherung
Die Lösung geht weit über herkömmliche Produktspezifikationen hinaus, um den Kontext zu erfassen, der den Kunden tatsächlich wichtig ist. Wenn Sie Wintermäntel verkaufen, hilft Ihnen PXDC dabei, nicht nur „wasserdichtes Polyester“ zu erfassen, sondern auch „Sicherheit bei Pendelfahrten bei unvorhersehbarem Wetter“.
Kanalübergreifende Konsistenz
Ihre Kunden wechseln zwischen Mobilgeräten, Desktop-Computern, Ladengeschäften und sozialen Plattformen.
PXDC verwaltet die zugrunde liegenden Produktdaten, mit denen Sie relevante Sucherlebnisse über all diese Kontaktpunkte hinweg schaffen können. So erhält jeder Kunde ein einheitliches Erlebnis, unabhängig davon, wo er mit Ihrer Marke in Kontakt tritt.
Fazit
Im immer härter werdenden Wettstreit um die Suchfunktion geht es nicht darum, über die fortschrittlichste KI zu verfügen. Es geht darum, über die umfangreichsten und kontextreichsten Produktdaten zu verfügen, um diese Intelligenz zu füttern.
Wenn Sie denselben Fehler begehen wie die meisten Unternehmen – und die Produktzuordnung als reine Backoffice-Aufgabe betrachten –, werden Sie immer mehr Kunden an Wettbewerber verlieren, die Folgendes verstanden haben:
Exzellenz in der Suche = Exzellenz in den Daten.
Ihr Produktkatalog muss nicht nur widerspiegeln, was Sie verkaufen, sondern auch, warum Kunden es kaufen.
Es geht darum, vom Abgleich von Suchbegriffen zum Verständnis der Kaufabsicht überzugehen.
Von generischen Ergebnissen hin zur personalisierten Entdeckung.
Und vergessen Sie nicht: Hervorragende Sucherlebnisse schaffen Kundenbindung. Viel Glück dabei, das nachzumachen, liebe Konkurrenten.
Aufbau einer hyper-personalisierten Kundenerfahrung mit Multidomain MDM
