Product-Discovery: Wie ihr mit den richtigen Lösungen die User-Experience verbessert und Conversions steigert [Teil 1] 

Wer sucht, der findet. Haustürschlüssel, Portemonnaie, Brille – fast täglich sind Menschen damit beschäftigt, irgendetwas zu suchen. Die Geduld, bei der Recherche nach Produkten im Internet weitere Zeit mit Suchen zu vergeuden, ist also mehr als begrenzt.

79 Prozent der Nutzerinnen und Nutzer, die auf einer Website nicht schnell finden, wonach sie suchen, wechseln zu einer anderen Seite. Umso wichtiger ist es, dass ihr es eurer Kundschaft erleichtert, für sie passende Angebote online zu finden.

Diese Aufgabe ist in mehrerlei Hinsicht herausfordernd. Um User mit euren Produkten zu begeistern, braucht es mehr als einen nutzerfreundlichen Webauftritt. Technologien rund um »Product-Discovery« helfen euch dabei, das Sucherlebnis potenzieller Kundinnen und Kunden zu optimieren und somit eure Conversions zu steigern.

Product-Discovery im Überblick:

1. Was steckt dahinter?
2. Was gehört dazu?
3. Best Practices, Tools & mehr Infos

Product–Discovery: Was steckt dahinter?

Product-Discovery bezieht sich auf die Art und Weise, wie Besucherinnen und Besucher Produkte online finden und erkunden. Dies reicht von der textuellen, visuellen oder sprachgesteuerten On-Site-Suche über das Durchsuchen von Kategorien (der so genannten Facettennavigation) bis hin zu Prozessen des Guided Selling, Product-Recommendations und anderen zielgerichteten Merchandising-Optionen.

Inzwischen gehört Product-Discovery zu einem der wichtigsten Aspekte moderner User-Experience. Es wird darauf abgezielt, Kundinnen und Kunden personalisierte Möglichkeiten zu bieten, für sie relevante Produkte an jedem Zeitpunkt der Customer-Journey zu entdecken. Im besten Fall kauft die Kundin oder der Kunde daraufhin in eurem Shop oder sie melden sich für euren Newsletter an.

Studien zufolge können Unternehmen ihre Conversion-Rates um bis zu 25 Prozent steigern und ihre Umsätze erhöhen, wenn sie die passende Product-Discovery-Technologie einsetzen.

Product-Discovery: Was gehört dazu?

Um die Product-Discovery für potenzielle Kundinnen und Kunden zu verbessern, gibt es verschiedene Funktionalitäten, die dazu beitragen, auf Suchanfragen gezielt zu reagieren und individuelle Empfehlungen zu machen.

Search-Engines

Datengetriebene Suchlösungen haben sich bereits seit einigen Jahren etabliert. Sie können in Webauftritte und E-Commerce-Lösungen integriert werden, um Usern die Recherche nach einem bestimmten Stichwort zu erleichtern. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) werden diese Lösungen immer komplexer, vielfältiger, fähiger, genauer – und eben dank steigender Suchanfragen intelligenter. Dies ist insbesondere bei sogenannten Insight-Engines der Fall.

Insight-Engines

Insight-Engines sind Gartner zufolge »Systeme zum Auffinden, Beschreiben, Organisieren und Analysieren von Inhalten und Daten nach der Relevanzmethode. So können kontextualisierte Informationen – bereits vorhandene oder neu zusammengestellte – für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, Kundinnen und Kunden sowie andere Personen zum richtigen Zeitpunkt und auf digitalen Wegen bereitgestellt werden«.

Doch wie gelingt das? Insight-Engines verwenden Konnektoren, um Inhalte aus verschiedenen Quellen zu crawlen und zu indizieren. Darin liegt ihr größtes Unterscheidungsmerkmal zu den Search-Engines, denn sie indizieren die gesamte Bandbreite von Unternehmensinhalten – von unstrukturierten bis hin zu strukturierten Inhalten. Diese Inhalte werden dann je nach Typ geordnet und daraus werden Daten abgeleitet, die wiederum über eine Reihe von Berührungspunkten indiziert werden können. 

Insight-Engines unterscheiden sich von der Digital-Commerce-Search außerdem dadurch, dass sie umfangreichere Indizes, komplexere Abfragen, ausgefeilte Relevanzmethoden und mehr Berührungspunkte für die Bereitstellung von Daten und Informationen ermöglichen. Dieser technologische Fortschritt bedeutet, dass Ergebnisse angezeigt werden, die die Suchintention eines Users erkennen.

Recommendation-Engines

Reine Produktsuchmaschinen gibt es inzwischen kaum noch. Die Tools haben sich zu Recommendation-Engines weiterentwickelt. Diese bieten umfassende Funktionalitäten wie zum Beispiel Produktempfehlungen, Analytics und A/B-Testing. Der Hauptgrund für diese Veränderung liegt in der Datenlage. Recommendation-Engines benötigen die von Suchmaschinen gesammelten Transaktionsdaten und historische Daten über das Nutzerverhalten sowie Produktdaten, um funktionsfähig zu sein.

Wer diese wertvollen Informationen hat beziehungsweise generieren kann, kann auch den Schritt jenseits der reinen Produktsuche hin zur intelligenten, datengetriebenen Recommendation-Engine wagen.

Personalisation-Engines

Der erste Grad der Personalisierung wurde bisher mit Empfehlungen erreicht. Diese allein reichen aber nicht aus, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Daher sind Tools entstanden, die in Customer-Data-Plattformen (CDP), Digital-Experience-Plattformen (DXP) oder Marketing-Clouds integriert sind. Sie nutzen die dort gesammelten Daten und stellen sich somit der Herausforderung, in Echtzeit Nutzerinteraktionen über verschiedenste Touchpoints hinweg zu personalisieren.

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Im nächsten Handelskraft-Artikel zur Product-Discovery erfahrt ihr unter anderem, welche Voraussetzungen ihr braucht, um die Lösungen für euer Unternehmen zu nutzen und welche Vorteile sich euch dadurch bieten.