Online-Handel Lebensmittelhandel: Strategien für hyper-personalisierte Einkaufserlebnisse

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Technologische Entwicklungen und steigende Kundenerwartungen erzeugen eine nie dagewesene Dynamik im Online-Lebensmittelhandel. Wie partizipieren Händler bestmöglich an diesem Wachstum? 

Der Online-Lebensmittelhandel boomt: Prognosen besagen, dass der europäische Online-Umsatz von 115,3 Mrd. Euro im Jahr 2023 auf 384,1 Mrd. Euro steigen wird. Doch wie können Händler an diesem Wachstum bestmöglich partizipieren? Dieser Beitrag stellt fünf wesentliche Herausforderungen in der Online-Lebensmittelbranche vor – gemeinsam mit effektiven, KI-basierten Lösungsansätzen für mehr Umsatz und Kundenbindung.

Besonderes Augenmerk liegt dabei auf einer Strategie, die in der Branche immer mehr in den Fokus rückt: ein E-Commerce-Erlebnis zu schaffen, das sich durch hohe Convenience vom Wettbewerb abhebt. Genau darin liegt für Anbieter eine echte Chance, die Kundenbindung abseits vom Preiskampf zu stärken und im Zeitalter der „Hyper-Personalisierung“ nachhaltig in Vorsprung zu gehen.

1. Generische Einkaufserlebnisse im Online-Lebensmittelhandel

Lebensmittel-Shopper haben meist starke persönliche Produktpräferenzen – zu Beispiel bestimmte Marken, Mengen oder vorrangig preisreduzierte Lebensmittel. Die Suchergebnisse und Empfehlungen im Online-Shop müssen diese Erwartungen erfüllen und den Geschmack des individuellen Einkäufers treffen. Hinzu kommt, dass die Produktbezeichnungen in der Lebensmittel-Branche in vielen Shops zu falsch interpretierten Suchanfragen und irrelevanten Ergebnissen führen. Wer etwa nach „Milch“ sucht, möchte keine Körpermilch finden und wer nach „Wasser“ sucht, hat nicht die Absicht, Wassermelonen zu kaufen. Erscheinen solche irrelevanten Ergebnisse ganz oben in den Ergebnissen, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Kunden abspringen.

Lösung – Echtzeit-Personalisierung: Basierend auf den Such- und Klick-Interaktionen von Online-Shoppern kann KI-Personalisierung die Ergebnislisten und Recommendations für jeden einzelnen Kunden optimieren. Die Sortierung der angezeigten Lebensmittel passt sich dann in Echtzeit – bereits ab dem zweiten Klick in einer Session – an das individuelle Einkaufsverhalten an. Das Ergebnis sind eine höhere Relevanz und Conversion-Rate. Mit führenden KI-Lösungen wie Atlas AI verbessert sich darüber hinaus auch die kontextuelle Interpretation von Suchanfragen. Das heißt, die Suche versteht, dass „Vollmilch“ etwas anderes bedeutet als „Vollmilchschokolade“. Diese Art der KI-basierten Echtzeit-Personalisierung ist völlig DSGVO-konform und erfordert keinen zusätzlichen Input wie Cookies, Segmentierungen oder demografische Daten.

2. Inkorrekte Suchergebnisse

Ein weitverbreitetes Problem im Online-Lebensmittelhandel sind unzureichende Suchfunktionen. Egal ob ein Kunde eine kurze Suchanfrage wie „Ei“ stellt oder eine komplexere wie „Honig 500g“: Die Ergebnisse müssen relevant sein, um Einkäufer nicht zu frustrieren. Zudem gibt es in der Branche eine Vielzahl an Synonymen, die für viele Shop-Betreiber eine Herausforderung darstellen. Sucht ein Kunde zum Beispiel nach „Marmelade“, so sind in der Regel auch die Konfitüren relevant. Wenn „Marmelade“ aber nicht in den Produktdaten steht, werden die entsprechenden Produkte nicht gefunden.

Lösung – Intelligente Onsite-Suche: Eine selbstlernende, KI-basierte Suchlösung ermöglicht Lebensmittelkäufern, jedes Produkt schnell und mit eigenen Worten zu finden. Von SKUs, simplen Einwort-Suchen bis hin zu komplexen Long-tail-Anfragen: Intelligente Algorithmen durchforsten selbst mehrere 100.000 Produktdatensätze in unter 100 Millisekunden und liefern passende Treffer, basierend auf Kriterien wie Keyword-Relevanz, Marge oder aktuellen Kampagnen. Mit Hilfe von integrierten Analyse-Tools lassen sich nicht nur die Ergebnislisten für schlecht performende Suchanfragen optimieren und Sortimentslücken aufdecken, sondern auch aktuelle Trends entdecken, bevor es die Konkurrenz tut. 

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3. Keine standortbasierten Informationen

Für Kunden erzeugen lokale, personalisierte Informationen einen echten Mehrwert – zum Beispiel, wenn sie nach der nächstgelegenen Filiale suchen, aktuell verfügbare Produkte und Lieferzeiten checken möchten oder um Click-and-Collect zu nutzen. Entscheidend dabei ist, dass die online angezeigten Offline-Informationen immer synchronisiert sind. Denn für Kunden gibt es kaum etwas, das sie mehr frustriert, als wenn ein angeblich lokal vorrätiges Produkt doch nicht erhältlich ist.Aber auch für reine Online-Händler kann der geografische Standort von Kunden enorm hilfreich sein. Ein Berliner etwa, der nach „Pils“ sucht, hat meist einen anderen Kaufwunsch als ein Stuttgarter, der dasselbe sucht. Beide geben dieselbe Suchanfrage ein, erwarten aber andere Biersorten

Lösung – Geo-Suche: Eine standortbasierte Suche verbindet Kunden mit Produkten in ihrer Nähe, schließt die Lücke zwischen Online- und stationärem Handel und entfaltet das lokale Potenzial von Multichannel- und reinen Online-Händlern: Die Lösung passt die angezeigten Inhalte und Angebote an die geografische Position eines Online-Shoppers an – seien es die nächstgelegene Filiale, lokal vorrätige Artikel, Versandinformationen, Öffnungszeiten oder Click-and-Collect-Angebote. Auch das Ranking und Filtern nach Distanz wird ermöglicht: Je näher das Produkt zum Kunden ist, desto weiter oben erscheint es in den Ergebnissen.

4. Unauffindbare Produktinformationen im Online-Lebensmittelhandel

Anders als im stationären Laden ist es im Lebensmittel-Online-Shop nicht möglich, Produkte anzufassen oder zu riechen. Doch die fehlende Haptik des E-Commerce kann – zumindest ein Stück weit – wettgemacht werden: mit Hilfe von relevantem, informativem Content. Zum Beispiel Rezeptvorschläge, Videoanleitungen, detaillierte Produktangaben oder Informationen zum Herstellungsprozess. Im Online-Shop lassen sich die Inhalte viel einfacher und in größerem Umfang verfügbar machen als vor Ort. Denn im Supermarkt gibt es meist nur Preisschilder, Aufsteller und Produktverpackungen, auf denen nicht viel Platz für Detail-Informationen ist.

Lösung – Content-Suche: Sichtbarkeit ist das A und O, wenn es um Content im Online-Shop geht. Kunden sollten die mühevoll erstellten Inhalte zuverlässig finden können. Am besten nicht nur über die Navigation, sondern auch über die Suchfunktion – dann bringt Content den größten ROI. Die Content-Ergebnisse lassen sich dabei auf verschiedene Weise integrieren:

• Im Suggest. Nach Eingabe der ersten Buchstaben ins Suchfeld zeigt das Vorschlagsmenü passende Content-Treffer, gegebebenfalls mit einer Abbildung.

• Suchergebnisse. Verlinkte Content-Kacheln können in die Produktergebnisse eingestreut werden, um etwa Rezeptseiten oder aktuelle Kampagnen-Seiten zu bewerben.

• Content-Tab. Bietet eine klare Trennung und ermöglicht es Online-Shoppern in den Suchergebnissen, zwischen Produkt- und Content-Treffern zu wechseln.

• Redirects. Eindeutig informationelle Suchanfragen wie „Öffnungszeiten“ oder „Versand“ können direkt auf die entsprechende Shop-Seite geleitet werden.

5. Komplizierte Wiederbestell-Prozesse

Lebensmittel werden in der Regel nicht zum Spaß gekauft, für Kunden ist es eine Notwendigkeit – je schneller der Einkauf erledigt ist, desto besser. Doch wenn Kunden zu jedem einzelnen Produkt navigieren müssen, kann der Wochen-Einkauf im Online-Shop oft sogar länger dauern als im stationären Laden – inklusive An- und Rückfahrt. Aufgrund der starken individuellen Präferenzen werden viele Produkte immer wieder gekauft, aber in unterschiedlichen Abständen. So kaufen Kunden etwa Milch schneller wieder als die Konfitüre. Die üblichen statischen Bestellhistorien greifen hier zu kurz, da sie nicht den tagesaktuellen Bedarf, die Einkaufszyklen oder die Saisonalität berücksichtigen.

Lösung – Predictive Basket: Der Predictive Basket ist eine KI-Anwendung, die bereits ab dem zweiten Besuch eines Kunden voraussagt, welche Produkte dieser Kunde genau heute kaufen möchte. Diese Produktvorschläge sieht der Kunde in einer Liste und kann daraus seinen Warenkorb zusammenklicken. Zudem hilft die KI dabei, weniger zu vergessen. Denn bevor einem Kunden bestimmte Lebensmittel ausgehen – und bevor er sie womöglich woanders kauft –, wird an die Wiederbestellung der Produkte erinnert. Zum Beispiel per Mail, im Checkout des Shops oder in einem eigenen Screen.