Google/Amazon-ähnliche Suche für Ihre Einzelhandels-Website

Beim Online-Einkauf erwarten die Kunden von heute nicht, dass sie viel Aufwand betreiben müssen, um zu finden, was sie brauchen.…

Beim Online-Einkauf erwarten die Kunden von heute nicht, dass sie viel Aufwand betreiben müssen, um zu finden, was sie brauchen. Eine effektive Suche ist der Unterschied zwischen einem erfolgreichen Online-Händler und einer geparkten Domain, die zum Verkauf steht. Die Suche auf einer E-Commerce-Website geht heute weit über das kleine Feld in der oberen linken Ecke hinaus. Sie zieht sich durch alle Bereiche der Website, vom ersten Besuch eines Kunden bis zu seinem nächsten Einkauf. Die Kunden von heute erwarten eine Google- oder Amazon-ähnliche Erfahrung mit ihren Suchergebnissen und effektive Online-Händler antizipieren ihre Bedürfnisse, bevor sie suchen.

Hauptanliegen für Online-Einzelhandels-Websites

Die Erfahrung eines Kunden oder potenziellen Kunden so zu gestalten, dass „es einfach ist, Dinge zu finden“, bedeutet, dass bereits bei der ersten Anfrage relevante Suchergebnisse angezeigt werden. Dazu gehören auch personalisierte Ergebnisse, die darauf basieren, wer der Kunde ist und was er in der Vergangenheit bestellt oder angesehen hat. Eine intelligente Einzelhandelswebsite wartet nicht auf die nächste Suchanfrage, sondern bietet dem Kunden empfohlene Produkte, sobald er die Website besucht. Außerdem sind relevante Ergebnisse zeitnah, d.h. es werden keine Wintermäntel im Angebot angezeigt, wenn ein Kunde gerade Shorts für den Sommer einkauft. Um diese Art von hochdetaillierter Relevanz zu bieten, benötigt der Einzelhändler relevante Informationen über:

• Der Kunde, einschließlich demografischer Informationen, regionaler Daten und des bisherigen Kauf- und Einkaufsverhaltens
• Organisierte/indizierte Daten aus dem Backend-Inventar, so dass die Such-App immer die Artikel verkauft, die vorrätig sind – und die, die im Trend liegen, verstärkt.
• Produktinformationen, die die verschiedenen Schlüsselwörter und Texte enthalten, die ein Kunde in ein Suchfeld eingeben könnte
• Daten aus Hilfssystemen wie Kreditabwicklung und Kundenbindung.

Um eine effektive Suche, Zielgruppenansprache und Personalisierung zu erreichen, müssen Sie oft Hindernisse überwinden, wie z.B. die Verbindung von Feeds zu/von Altsystemen und eine möglichst hohe Aktualität Ihrer Daten.

Hindernisse für Einzelhändler

Viele Online-Händler haben nicht mit dem Online-Handel begonnen und verfügen oft über Altsysteme, die für die Realitäten des heutigen E-Commerce nicht geeignet sind. Viele von ihnen sind auch im stationären Handel tätig und verfügen über Systeme, die sowohl für den Online- als auch für den Offline-Handel verwendet werden können. Selbst Einzelhändler, die online geboren wurden, sind in der Regel nicht erst seit gestern online und nicht alle diese Systeme sind so leicht zugänglich wie moderne E-Commerce-Plattformen (wir schauen Sie an, Blue Martini). Diese Daten lassen sich möglicherweise nur schwer in andere Systeme integrieren und sind in manchen Fällen nicht einmal „sauber“ genug, um ein effektives Schema zu entwickeln.

Um Kunden effektiv zu personalisieren und anzusprechen, muss ein Einzelhändler etwas über diese Kunden wissen. Das bedeutet, dass ein effektives Kundenprofil erstellt werden muss, in dem die Merkmale des Kunden gespeichert sind. Diese Daten helfen dabei, relevante Suchergebnisse zu erzeugen, die mit den Präferenzen des Kunden zum Zeitpunkt der Abfrage übereinstimmen. Manchmal befinden sich diese Daten in einer benutzerdefinierten Datenbank, ein anderes Mal in einem CRM-System oder in der E-Commerce-Plattform selbst.

Das Schema, das den Kunden repräsentiert, muss flexibel sein und sich an die sich ständig ändernden Anforderungen des Unternehmens – und die Bedürfnisse des Kunden – anpassen. Das bedeutet, dass neue Datentypen ohne größere Systemänderungen hinzugefügt werden können. Nur weil die Kunden heute Skype für den Kundensupport nutzen, heißt das nicht, dass sie morgen nicht ein ganz anderes Kommunikations- oder Zahlungsmittel verwenden werden. Die Schuhgröße eines Kunden zu speichern ist eine Sache, aber welche Art von Smartwatch er trägt, ist etwas, das ein Einzelhändler in Zukunft wissen muss, da es sowohl für die Bezahlung als auch für die Empfehlung von Peripheriegeräten nützlich sein könnte. Ein fester Schemaansatz, wie er in einem RDBMS verwendet wird, ist möglicherweise keine effektive und effiziente Methode zur Erfassung und Nutzung dieser Informationen.

Schließlich ist Google Analytics gut geeignet, um zu verfolgen, wie Ihre gesamte Website genutzt wird, aber eine effektive Relevanzabstimmung und Suche erfordert eine personalisiertere und umfassendere Verfolgung des Clickstream. Das bedeutet, dass Sie erfassen müssen, was sich ein Kunde ansieht, und dies zusammen mit dem Kundenprofil speichern müssen. Viele Online-Shops tun dies effektiv, andere nicht. Die Erfassung der Signale, die mit der Suche eines Kunden verbunden sind, ist eine nicht triviale Aufgabe. Um sie zu erfassen, brauchen Sie sowohl auf der Website- als auch auf der Suchebene Anhaltspunkte. Die Integration von Signalen auf der Suchebene erfordert eine ganze Menge Code.

Abrufen Ihrer Datenfeeds

Daten zu erhalten kann schwierig sein. In einer idealen Welt kaufen Sie lieber einen Konnektor, als einen zu schreiben und zu pflegen. Selbst wenn die Quelle über einen Datenbank-Connector, eine REST- oder WebServices-API verfügt, was tun Sie, um die Daten zu normalisieren? Außerdem müssen die Daten häufig bearbeitet und mit anderen Daten angereichert werden. Dazu müssen Sie die Daten über Pipelines organisieren, um sowohl Änderungen zu verwalten als auch eine operative Möglichkeit zur Konfiguration der Datenmanipulation zu bieten.

Die Daten sollten in einem flexiblen Schema indiziert und mit anderen Quellen von Produktdaten kombiniert werden. Die richtigen Merkmale für eine Art von Produkt (Farbe, Form, Standard, Steckertyp) sind möglicherweise nicht die gleichen für ein anderes (Farbe, Handgelenkgröße, analog oder digital). Kunden müssen in der Lage sein, ihre Suche auf der Grundlage einer effektiven Kategorisierung zu facettieren (Elektronik, Fernseher, Bildschirmgröße, im Vergleich zu Kleidung, Kleidergröße usw.). Darüber hinaus müssen die effektiven Merkmale mit Ihren Bemühungen zur Erstellung von Kundenprofilen übereinstimmen, um ein effektives Targeting zu ermöglichen. Oft überschneidet sich dies mit der Suche, manchmal ist es spezifischer (Schnäppchenjäger, Saison, Ausverkauf, preisgünstig, Premiumartikel).

Die Daten rechtzeitig in den Suchindex zu bringen, ohne den Systembetrieb zu beeinträchtigen, kann ein großer Aufwand für sich sein. Sie brauchen ein System, das flexibel, effizient und überschaubar ist, ganz zu schweigen von der Skalierbarkeit.

Relevanz

Relevantes Tuning ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Die Techniken und Technologien für beides entwickeln sich ständig weiter. Früher reichte eine einfache Stichwortsuche aus. Heute werden bei der Abstimmung relevanter Ergebnisse der Kontext und die Historie berücksichtigt. Relevanz bedeutet, die Suche auf Produkt- und Kundenmerkmale abzustimmen und effektive Algorithmen einzubauen. Oftmals bedeutet dies, dass eine schlechte Rechtschreibung korrigiert und die Absicht aus bruchstückhaften Informationen mit viel Rauschen ermittelt werden muss. Zunehmend wird dabei sogar die Sprachsuche eingesetzt , so dass Benutzer ihre Anfragen direkt in ein Gerät sprechen können.

Targeting und Personalisierung für Online-Einzelhandelskunden

Suche und Targeting sind jetzt personalisiert. Ein Kunde, dessen Lieblingsfarbe blau ist, sieht vielleicht blaue Hemden stärker beworben als rote. Einem Kunden, der einen Fernseher gekauft hat, werden vielleicht HDMI-Kabel beworben. Um Himmels willen, zeigen Sie einem Kunden, der gerade zum ersten Mal Herrenschuhe und ein Jackett gekauft hat, nicht mehr Herrenschuhe an. Unternehmen verwenden zunehmend prädiktive Modelle, von neuronalen Netzen bis hin zum einfachen Clustering , um diese Empfehlungen zu extrahieren und anzuwenden. Es heißt, dass es bei der Auswahl dieser Systeme kein kostenloses Mittagessen gibt und die besten Einzelhändler verbringen viel Zeit damit, diese Systeme zu optimieren. Ein System muss Veränderungen vorhersagen können und flexibel genug sein, um im Laufe der Zeit neue Algorithmen einzuführen.

Pünktlichkeit

Aktualität ist nicht nur wichtig, um sicherzustellen, dass ein Kunde Winterkleidung von Mitte Herbst bis Mitte Winter sieht. Aktualität bedeutet, dass die Daten frisch sind, die Dinge, die wir sofort auf Lager haben, zuerst ankurbeln und mit diesen Informationen auf dem neuesten Stand sein müssen. Der Index muss in Echtzeit oder nahe genug für unseren Geschäftszyklus aktuell sein. Unsere Suchergebnisse müssen sofort zurückkehren, um den heutigen Erwartungen zu entsprechen. Zeit ist Geld und jeder Cent oder jede Millisekunde zählt.

Die besten Einzelhandelswebsites antizipieren die Bedürfnisse der Kunden, bieten ihnen relevante Inhalte, bevor sie überhaupt danach fragen, personalisieren und kontextualisieren die Suchergebnisse und stellen zeitnahe Informationen zusammen. Dazu müssen sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, ein intelligentes Kundenprofil erstellen und die richtigen Produkteigenschaften sowie Signale und andere Informationen zur Kundennutzung ermitteln. Damit dies alles funktioniert, müssen Sie es auf eine intelligente und veränderungsresistente Weise tun. Das ist eine Menge Arbeit. Wir haben den größten Teil davon für Sie übernommen und Lucidworks Fusion genannt.

Fusion

Wir bei Lucidworks haben viel Zeit damit verbracht, unseren Kunden bei der Optimierung ihrer Suche, Zielgruppenansprache und Personalisierung zu helfen. Dazu gehören einige der größten Online-Händler wie Bluestem, Staples und B&H Photo. Dazu gehören auch Marken, die über Offline-Kanäle verkaufen, aber eine Online-Präsenz unterhalten. Wir haben eine Lösung namens Lucidworks Fusion entwickelt, mit der Sie Kundensignale erfassen, Pipelines integrieren und Daten aus verschiedenen Quellen miteinander verbinden können. So können Sie Ihre Such- und Indexierungslösung auf einfache und effiziente Weise abstimmen und verwalten. Erfahren Sie hier mehr über unsere Lösung.