Product-Discovery: Wie mit strukturierten Daten eure Produkte besser gefunden werden [Teil 2]

Product-Discovery_Teil2
Quelle: Nathana Rebouças | unsolash

Nicht alle Nutzerinnen und Nutzer eines Onlineshops verwenden Suchfunktionen. Aber wer es tut, weiß in der Regel ziemlich genau, was er oder sie finden möchte. Die Interaktionen mit Userinnen und Usern ist dementsprechend extrem hoch. Die Erwartungen, die das mit sich bringt, sind es auch. Das ist ein Drahtseilakt, der genau durchdacht sein will. 

Im ersten Handelskraft-Artikel zur Product-Discovery habt ihr erfahren, was hinter dem Begriff steckt und welche Funktionalitäten es gibt, um auf Suchanfragen gezielt zu reagieren und individuelle Empfehlungen zu machen. Im zweiten Teil unserer Artikel-Reihe erfahrt ihr, welche Voraussetzungen überhaupt nötig sind, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen und was es für Vorteile hat, Suchfunktionen zu optimieren. 

Product-Discovery im Überblick:

    1. Die Voraussetzungen
    2. Product-Discovery als Wettbewerbsvorteil im B2C und B2B
    3. Product-Discovery für mehr personalisierte Erfahrungen
    4. Best Practices, Tools & Infos

Product-Discovery: Die Voraussetzungen

Auch bei der Optimierung der Product-Discovery sind Daten der Schlüssel zum Erfolg. Sie müssen gesammelt, strukturiert und optimal aufbereitet werden, um die Suchanfragen potenzieller Käuferinnen und Käufer bestmöglich zu beantworten. 

Datenqualität

Ohne eine hohe Produktdatenqualität ist die Umsetzung einer Product-Discovery-Lösung nur sehr schwer möglich. Für eine zielgenaue Suche ist es wichtig jedes Produkt mit zahlreichen Attributen einzupflegen. Die dafür notwendigen Daten werden in einem PIM-System optimal abgebildet. Sind diese dann entsprechend strukturiert, zentralisiert und vernetzt, schafft ihr einen reibungslosen Datenfluss. Das wiederum ist die Voraussetzung für Guided Selling, bei dem Webseitenbesucherinnen und –besucher beratend durch den Kaufprozess geführt werden. 

Analytics

Daten helfen außerdem herauszufinden, wie und wonach Userinnen und User suchen und wann empfohlene Produkte am ehesten zu einem Kauf führen. Mit Analytics, der Messung und Auswertung relevanter Kennzahlen, werden Datengrundlagen geschaffen, die kontinuierliche Tests und Optimierungen ermöglichen. Deshalb sollte diese Funktionalität zum Standardleistungsumfang eines Product-Discovery-Tools gehören. 

Echtzeit-Datenverarbeitung

Um Suchanfragen möglichst individuell bearbeiten und personalisierte Empfehlungen machen zu können, müssen die Tools übe der Fähigkeiten zur Echtzeit-Datenverarbeitung verfügen. Das kann entweder der Kern der Lösung sein oder durch Zusatzfeatures wie Segmentierung und der Vorhersage zukünftiger Vorgänge mittels Real-Time-Predictions ergänzt werden.  

Optimierung/Testing

Wer über hochwertige Daten verfügt, kann sich auf diesen aber nicht ausruhen, sondern muss diese auch aktiv nutzen. Die regelmäßige Anpassung und Optimierung der Product-Discovery ist unumgänglich. Deswegen haben meisten Lösungen Optimierungsmöglichkeiten wie A/B-Testing, Datenmodellierung oder -visualisierung bereits integriert. Wer über hochwertige Daten verfügt, kann sich auf diesen aber nicht ausruhen, sondern muss diese auch aktiv nutzen. Die regelmäßige Anpassung und Optimierung der Product-Discovery ist unumgänglich. Deswegen haben meisten Lösungen Optimierungsmöglichkeiten wie A/B-Testing, Datenmodellierung oder -visualisierung bereits integriert. 

Product-Discovery als Wettbewerbsvorteil im B2C und B2B

Die Voraussetzungen sind für B2C genauso relevant wie für B2B, denn was Privatkundinnen und -kunden im B2C in Shops schätzen, das schätzen sie beruflich auch im B2B-Shop. Sie erwarten: 

  • schnelle Performance 
  • gute Usability 
  • ein angenehmes Design 
  • präzise Filter und eine Suche, die auch findet.

Die Erwartungen und Bedürfnisse sind gleich. Nur die Art und Weise, wie sie erfüllt werden, unterscheidet sich in der B2B- und B2C-Product-Discovery. 

In der Regel ist die Product-Discovery im B2B-Kontext Teil eines wiederkehrenden Einkaufsprozesses. Da B2B-Userinnen und User bereits genaue Produktattribute wie zum Beispiel die Artikelnummer oder den Modellnamen kennen, erfolgt die Product-Discovery gezielt und einfach. Im B2B werden oft bestimmte Produkte über das Navigationsmenü gesucht oder über eine Bestellübersicht nachbestellt.  

Im B2C-Kontext verläuft die Product-Discovery in der Regel sehr spontan und nicht so zielgerichtet. Ganz im Gegenteil. Sie kann sogar durch variable Faktoren wie Wetter oder Stimmung beeinflusst werden. Das Verb »surfen« ist hier die Realität: Viele Userinnen und User wissen am Anfang einer Journey nicht, wohin es sie treibt, auf welcher Welle sie reiten werden. Sie schauen sich verschiedene Produktkategorien an, informieren sich über eine Marke und lassen sich durch Empfehlungen inspirieren. Die Suchschärfe ist also viel geringer als im B2B, das Recommendation-Potenzial aber höher.  

Bei allen Unterschieden zwischen B2B und B2C stellt der Einsatz eines zukunftsorientierten Product-Discovery-Tools jedoch immer einen Wettbewerbsvorteil dar. 

Product-Discovery für mehr personalisierte Erfahrungen

Ein weiteres interessantes und relevantes Thema für optimale Sucherfolge ist die Nachfrage nach personalisierten Erfahrungen. Dadurch kann die Product-Discovery im B2C und im B2B noch angenehmer zu gestalten. Relevanz und Nutzerfreundlichkeit werden dabei groß-geschrieben: Die Kataloge und deren Produktreihenfolge werden genau für die Kundinnen und Kunden erstellt. So werden die beliebtesten Artikel häufig in der Suchfunktion oder in der Navigation angezeigt. Auch Produktvorschläge oder die Guided-Selling-Funktion erscheinen dann in der Customer-Journey – und zwar zum optimalen Zeitpunkt.  

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Im nächsten Handelskraft-Artikel zur Product-Discovery erfahrt ihr unter anderem, warum Personalisierung eine Schlüsseltechnologie ist und wie Produktempfehlungen für Cross- und Upselling wirken.  

 

 

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