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Checkliste mit Praxisbezug: Anregungen zu Optimierung und Priorisierung der Product Discovery 

Wenn es um die Optimierung der Product Discovery geht, ist unbedingt ein ganzheitlicher Ansatz gefragt. Die Shop-interne Suche ist dabei nur eine von vielen Funktionalitäten, die für das bestmögliche Einkaufserlebnis ineinandergreifen. Es folgt ein Schnelldurchlauf durch die Product Discovery im Online-Shop. Zu jeder Phase sind die Stellschrauben aufgelistet, die zu häufig vernachlässigt werden.

1. Awareness – schon beim ersten Eindruck überzeugen

• Suggest: Zeigt Ihr Vorschlagsmenü nach Eingabe der ersten Buchstaben nicht nur Suchbegriffe, sondern auch Kategorien, Produkte mit Bild und gegebenenfalls. Ratgeber-Inhalte?
• Suchfunktion: Versteht Ihre Suchlösung sowohl Einwort-Begriffe fehlertolerant als auch komplexe Mehrwort-Eingaben und numerische Anfragen?

Erfolgsbeispiel: Durch die Kombination von intelligenter Suche und inspirierendem Merchandising erzielte der Sportausrüster Kübler Sport 35 Prozent mehr Conversion.

2. Consideration – Kaufabbrüche senken und Entscheidungen vereinfachen

• Performance: Laden Produktergebnisse auf Suchergebnis- und Kategorie-Seiten innerhalb von Millisekunden?
• Analytics: Können Sie im Backend transparent nachvollziehen, was gut und schlecht gefunden wurde, um gezielt zu optimieren?
• Personalisierung: Nutzen Sie KI, um die Produktsortierung selbstlernend zu optimieren und auf die Echtzeit-Präferenzen jedes Kunden zuzuschneiden?
• Ranking: Können Sie die Sortierung nach eigenen Regeln verfeinern – zum Beispiel Ranking nach Marke, Marge oder Sale?
• Merchandising: Können Sie Ihre Produktlisten und Nulltreffer-Seite mühelos mit inspirierendem Content anreichern – zum Beispiel Banner, Bestseller-Produkte oder Ratgeber-Videos?

• Guided Selling: Bieten Sie automatisierte und interaktive Kaufberatung, um Kunden bei der Entscheidung zu helfen?

Erfolgsbeispiel: Im Online-Shop bergfreunde.de erhalten Outdoor-Begeisterte automatisierte, interaktive Kaufberatung, was den Umsatz pro Session in großen Kategorien um bis zu 70 Prozent steigerte.

3. Conversion – Sicherheit geben und AOV steigern

• Cross- und Upselling: Zeigen Sie zu den ausgewählten Produkten personalisierte Empfehlungen, zum Beispiel Zubehör, Ergänzungen oder höherpreisige Alternativen? 
• Predictive Basket: Erinnern Sie Kunden im Warenkorb oder Checkout an möglicherweise vergessene Artikel – basierend auf ihren Bestellmustern, allgemeinen Kaufrhythmen und saisonalen Trends?

Erfolgsbeispiel: Bei Kastner, Österreichs führendem Lebensmittel-Großhändler, legen Einkäufer im Durchschnitt 2,3 mehr Produkte in ihren Warenkorb, da KI an vergessene Artikel erinnert.

4. Retention – zur nächsten Product Discovery motivieren

• Recommendations: Informieren Sie Warenkorb-Abbrecher über liegengelassene Produkte und passende Empfehlungen? 
• Predictive Basket: Erinnern Sie Kunden an die Wiederbestellung von Verbrauchsartikeln oder Verschleißteilen, bevor ihr Vorrat ausgeht?

Erfolgsbeispiel: Denios, ein weltweit agierender B2B-Anbieter für Gefahrstofflagerung, betreibt Online-Shops in 14 Sprachen. KI-generierte Produktsets steigern nicht nur den Erfolg des Direktmarketings, sondern senken auch den Zeitaufwand im Kampagnen-Management.

Fazit: Ein Investment mit überzeugendem ROI

Bessere Product Discovery bedeutet bessere Verkaufszahlen – eine einfache Gleichung. Aber wie gelingt die Umsetzung? Mit einer Allround-Lösung oder mehreren Spezialtools?

 Während letzteres mehr Flexibilität verspricht, können die Folge mehr Integrationskosten, Systembrüche und Wartungsaufwand sein. Eine KI-basierte Komplettlösung bringt hingegen alle Funktionalitäten zusammen und agiert als selbst-optimierendes System: Erkenntnisse aus dem Suchverhalten verbessern die Personalisierung, Klicks in den Kategorien verfeinern die Recommendations und so weiter. Wer seinen E-Commerce also skalierbar, kosteneffizient und zukunftssicher halten möchte, fährt mit einem ganzheitlichen Konzept besser als mit einem Flickenteppich einzelner Tools.