Wie Sie die B2B-Suche verbessern können: KI-Strategien für den Erfolg

Entdecken Sie, wie Sie die Suchfunktionen Ihrer B2B-Website verbessern können, und lernen Sie die besten Praktiken für die Website-Suche kennen, um die Benutzerfreundlichkeit und die Konversionsrate zu erhöhen.

Seien wir ehrlich: Die Suchfunktion Ihrer Website kostet Sie wahrscheinlich viel Geld. Stellen Sie sich vor, Sie verlieren fast ein Drittel Ihrer potenziellen Kunden, weil sie nicht finden können, was sie suchen. Das ist nicht hypothetisch – es passiert gerade jetzt auf Ihrer Website. Das Baymard Institut fand heraus, dass 31% der Suchanfragen enden in Frustrationund schickt Kunden weg. Wahrscheinlich direkt zu Ihren Konkurrenten. Es ist eindeutig an der Zeit, Ihre B2B-Suchstrategie zu verbessern.

In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die besten Methoden vor, mit denen Sie Ihre B2B-Suche verbessern können, bevor sie Ihnen den Umsatz vermiest.

Die wahren Kosten einer ineffektiven B2B-Suche

Schlechte Suche = schlechte Erfahrung = schlechtes Geschäft. Wenn Sie in die Tiefe gehen, ist es natürlich etwas komplizierter. Aber eigentlich ist es ganz einfach: Wenn potenzielle Käufer die gewünschten Produkte nicht finden können (und zwar schnell, d.h. innerhalb weniger Sekunden), werden sie eine Website wahrscheinlich verlassen. Dann werden sie eines von drei Dingen tun:

• Sie gehen zu Google, um Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung zu finden. Wenn sie bei Google finden, was sie suchen, und zu Ihrer Website zurückkehren, ist das keine völlig verpasste Gelegenheit. Aber es ist kein toller Anblick.
• Sie werden eine E-Mail an Ihr Unternehmen schicken oder zum Telefon greifen und Ihren Kundendienst anrufen. Nur um Fragen zu einem Produkt zu stellen. Die Informationen dazu hätten sie eigentlich auf Ihrer Website finden müssen. So können sie eine fundierte Entscheidung treffen und den Verkaufszyklus beschleunigen.
• Sie werden direkt zu Ihrem Konkurrenten gehen. Dort finden sie genau das, wonach sie suchen. Denn Ihr Konkurrent weiß, was Ihre Kunden wollen, und bietet ihnen diese Informationen an. Und das tut weh.

Sicher, wenn Ihrem Kunden eine dieser Situationen einmal passiert, ist das nicht weiter schlimm. Aber wenn es ihnen jedes Mal passiert, ist das ein großes Warnsignal. Und wissen Sie was? Es passiert immer häufiger, denn B2B-Käufer kommen nicht nur zum Stöbern – sie wissen bereits genau, was sie suchen und erwarten, dass Ihre Website das liefert.

 

Verlorene Verkäufe

Einige der Hauptschuldigen für B2B-Websites sind Schwierigkeiten bei der Navigation und eine schlechte Suche. Laut einer Studie des Baymard Instituts führen 31% der Suchanfragen, die keine relevanten Ergebnisse liefern, dazu, dass die Nutzer ihre Suchbemühungen aufgeben. Dies führt direkt zu entgangenem Umsatz und verpassten Verkaufschancen. Im B2B-Sektor, in dem Kaufentscheidungen große Mengen und einen hohen Wert der gekauften Produkte beinhalten, sind die finanziellen Auswirkungen dieser entgangenen Umsätze sehr real. Und sehr schmerzhaft, wenn diese Chancen in großem Umfang verpasst werden.

Geringere Kundenzufriedenheit

Wenn Benutzer ständig mit schlechten Suchfunktionen konfrontiert werden, sinkt ihre Gesamtzufriedenheit und die Wahrscheinlichkeit, dass sie bei zukünftigen Einkäufen wiederkommen, wird geringer. Ein nahtloses und intuitives Website-Erlebnis mit fortschrittlichen Suchfunktionen ist die moderne Erwartung und ein einfacher Weg, um Kundenbindung und -loyalität zu fördern. Untersuchungen zeigen, dass Kunden, die schnell und einfach das finden, was sie brauchen mehr zufrieden und werden wahrscheinlich zu wiederholten B2B-Käufern. Daher ist die Verbesserung der Suchfunktionen für die Pflege und den Ausbau der Kundenbeziehungen von entscheidender Bedeutung.

Erhöhte Supportkosten

Ineffektive Suchfunktionen stellen auch eine zusätzliche Belastung für die Kundensupport-Teams dar. Wenn Benutzer Produkte oder Informationen über die Suche nicht finden können, wenden sie sich häufig an den Kundensupport. Dieser Anstieg der Supportanfragen belastet nicht nur die Ressourcen, sondern verursacht auch höhere Betriebskosten. Die Teams des Kundensupports müssen mehr Zeit aufwenden, um Probleme zu lösen, die mit einer effektiven Suchlösung leicht hätten gelöst werden können. Durch die Verbesserung der Suchfunktionen können Unternehmen das Volumen der Supportanfragen reduzieren, wodurch die Betriebskosten sinken und Ressourcen frei werden, die sich auf komplexere Kundenprobleme konzentrieren können.

Best Practices für die Verbesserung der B2B-Suche mit KI

Ta-da! Wir stellen Ihnen die künstliche Intelligenz (KI) vor. KI treibt im Stillen die Technologie an, die wir jeden Tag bei der Arbeit und zu Hause nutzen. Von personalisierten Empfehlungen für Streaming-Dienste bis hin zu intelligenten E-Mail-Filtern – KI arbeitet im Hintergrund, um unsere Erfahrungen zu personalisieren und zu verbessern.
Vielleicht denken Sie jetzt: „KI klingt toll, aber ist sie wirklich reif für B2B? Die Antwort ist ein klares Ja. Es hat sich bereits gezeigt, dass KI die Suche in vielerlei Hinsicht verbessern kann. Und mit den neuesten Fortschritten in der KI, wie der neuronalen hybriden Suche und der generativen KI, ist die Zukunft der B2B-Suche unglaublich vielversprechend.

Hier erfahren Sie, wie KI Ihre B2B-Suche in der Fertigung verbessern kann:

Personalisierte Empfehlungen

Genau wie Netflix kann KI die B2B-Suche erheblich verbessern, indem sie Produktvorschläge auf der Grundlage des Nutzerverhaltens und der Vorlieben des Nutzers anpasst. Durch die Analyse früherer Interaktionen, des Surfverhaltens und der Kaufhistorie können KI-Algorithmen vorhersagen, für welche Produkte sich ein Nutzer interessieren könnte, und personalisierte Empfehlungen anzeigen. Dieses Maß an Personalisierung verbessert nicht nur das Benutzererlebnis, sondern führt auch zu höheren Konversionsraten. Es ist wahrscheinlicher, dass Benutzer sich mit Produkten beschäftigen und diese kaufen, die ihren Bedürfnissen und Interessen entsprechen. Die Implementierung von Lucidworks Fusion bei Lenovo führte beispielsweise zu einer Steigerung des jährlichen Umsatzbeitrags aus der Suche um 95 % aufgrund der verbesserten Personalisierung und Relevanz (mehr dazu später).

Facettierte Navigation

Eine facettierte Navigation ist für eine effektive B2B-Suchlösung unerlässlich. Sie ermöglicht es den Benutzern, die Ergebnisse des Suchfelds nach verschiedenen Attributen wie Produkttyp, Preis und Spezifikationen zu filtern. Diese Methode vereinfacht den Suchprozess und hilft den Benutzern, ihre Optionen schnell einzugrenzen. Eine effektive Implementierung der facettierten Suche stellt sicher, dass die Benutzer genau die Produkte finden können, die sie benötigen, ohne sich durch irrelevante Ergebnisse zu wühlen. Robuste Facettennavigationsfunktionen ermöglichen es Benutzern beispielsweise, komplexe Kataloge mühelos zu verwalten. Dies verbessert nicht nur das Benutzererlebnis, sondern beschleunigt auch den Weg zum Kauf, was zu mehr Umsatz und Kundenzufriedenheit führt.

Intelligente Autovervollständigung

Intelligente Autovervollständigung ist eine weitere Best Practice, die die Suchfunktionalität verbessert. Durch die Bereitstellung von prädiktivem Text und relevanten Vorschlägen während der Eingabe von Suchanfragen reduziert die intelligente Autovervollständigung die Suchzeit und den Aufwand. Diese Funktion hilft Nutzern, schnell das zu finden, was sie suchen, selbst wenn sie sich über den genauen Produktnamen oder die Schreibweise nicht sicher sind. Die Reduzierung der Suchzeit und des Suchaufwands führt zu einer höheren Benutzerzufriedenheit und einem besseren Gesamterlebnis.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Kurz gesagt, Natural Language Processing (NLP) ist die Technologie, die Benutzeranfragen versteht und genau interpretiert. NLP ermöglicht es Suchmaschinen, Synonyme, Rechtschreibfehler und Variationen der natürlichen Sprache zu erkennen. Auf diese Weise erhalten Website-Besucher relevante Ergebnisse, auch wenn ihre Suchbegriffe nicht präzise sind. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach „Schnellbohrer“ sucht, kann NLP verstehen, dass „Schnellbohrer“ oder „Schnellbohrer“ synonyme Begriffe sind und entsprechend relevante Ergebnisse liefern. Diese Fähigkeit erhöht die Genauigkeit der Suchergebnisse, verringert die Frustration und verbessert das allgemeine Benutzererlebnis.

Hybride Suche hinzufügen…

Eine andere Herangehensweise an die moderne B2B-Suche

Lassen Sie uns über die Überbrückung der Reifekluft bei der Suche für Hersteller und Händler sprechen.

In diesem Artikel haben wir erörtert, wie die traditionelle B2B-Suche ihr Ziel verfehlt und möglicherweise Millionen von Dollar verschenkt. Wir bei Lucidworks wissen, dass Distributoren und Wiederverkäufer mehr brauchen als nur eine Suchleiste, die ihr Bestes tut, um Schlüsselwörter zu finden. (Und wenn sie ihr Bestes gibt, bedeutet das manchmal, dass sie nichts findet und den Kunden Null-Ergebnisse anzeigt. Das ist ein Thema für einen tieferen Einblick Fallstudie zur Verringerung von Null-Ergebnissen.) Hersteller benötigen eine strategische Plattform, die die Art und Weise, wie Käufer mit großen Katalogen und technischen Dokumentenbibliotheken umgehen, verändert.

Die Search Maturity Journey

Die Verbesserung Ihrer B2B-Suche ist eine Reise, kein Ziel. Deshalb stellen wir Ihnen einen Fahrplan zur Verfügung, der mit einer Bewertung Ihrer aktuellen Suchreife beginnt. Von dort aus helfen wir Ihnen, immer ausgefeiltere Lösungen zu implementieren, von der neuronalen hybriden Suche bis hin zur generativen KI, um Ihre Suche kontinuierlich zu optimieren und den sich entwickelnden Bedürfnissen Ihrer Käufer gerecht zu werden.

Schritt 1: Keyword-Suche aus mehreren Quellen

Erweiterte Suche über mehrere Datenquellen und Sprachen. [geben Sie Beispiele für mehrere Datenquellen und die Suchergebnisse, die man damit erhalten könnte]

Schritt 2: Semantische Vektorsuche

KI-gestützte Suche, um die Bedeutung und den Kontext von Wörtern zu verstehen. [geben Sie ein Beispiel dafür, wie dies die Suche aus dem vorherigen Schritt verbessern würde]

Schritt 3: Neuronale Hybrid-Suche

Kombiniert die Leistung der semantischen Vektorsuche mit der lexikalischen Suche nach Schlüsselwörtern für eine verbesserte Genauigkeit und Relevanz. [geben Sie ein Beispiel dafür, wie dies die Suche aus dem vorherigen Schritt verbessern würde]

Funktionen wie die auf maschinellem Lernen basierende Relevanz sorgen dafür, dass sich die Suchergebnisse auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen im Laufe der Zeit verbessern, was zu einer höheren Genauigkeit und Zufriedenheit führt. Darüber hinaus werden personalisierte Ergebnisse auf individuelle Vorlieben abgestimmt, während intelligente Empfehlungen die Nutzer zu relevanten Produkten führen, die sie vielleicht zunächst nicht in Betracht gezogen haben.

Schritt 4: Generative KI (RAG)

Bietet direkte Antworten und konversationelle Interaktionen über eine Chatbot-Schnittstelle oder eine KI-Zusammenfassungs-Seitenleiste. [geben Sie ein Beispiel dafür, wie dies die Suche aus dem vorherigen Schritt verbessern würde]

Lucidworks integriert generative KI (Gen AI), um die Suchfunktionen weiter zu verbessern, indem die Antworten in Ihren Katalogen verankert werden und Halluzinationen verhindert werden – also Fälle, in denen die KI ungenaue oder irrelevante Informationen generieren könnte. Durch die Nutzung von Gen AI stellt unsere Plattform sicher, dass die Suchergebnisse nicht nur relevant, sondern auch genau und zuverlässig sind. Diese Integration trägt dazu bei, das Vertrauen und die Zufriedenheit der Nutzer aufrechtzuerhalten, da sie sich darauf verlassen können, dass die Suchmaschine präzise und kontextuell passende Ergebnisse liefert.

Eine der größten Stärken der Lucidworks-Plattform ist ihre Skalierbarkeit und Anpassbarkeit. Unsere Lösungen sind so konzipiert, dass sie mit Ihrem Unternehmen mitwachsen können. Sie können mit umfangreichen Katalogen und verschiedenen Produktlinien umgehen und stellen sicher, dass die Suchfunktionalität unabhängig von der Größe stabil und effizient bleibt. Die Plattform unterstützt mehrere Sprachen und Regionen und ist damit ideal für globale Unternehmen. Mit den Anpassungsoptionen können Sie die Suche auf bestimmte Produktlinien, geografische Standorte und Benutzersegmente zuschneiden und so sicherstellen, dass jeder Benutzer die wichtigsten Informationen schnell und einfach findet.

Fallstudie: Lenovo

Herausforderung und Lösung

Lenovo stand mit seiner bestehenden Suchlösung vor großen Herausforderungen, da diese nicht in der Lage war, die vielfältigen Anforderungen seines globalen Kundenstamms zu erfüllen. Da Lenovo mehr als 180 Märkte und 60 verschiedene Sprachen unterstützt, benötigte das Unternehmen ein robustes und flexibles Suchsystem. Die bisherige Lösung, die auf der FAST-Technologie basierte, lief aus. Deshalb suchte Lenovo nach einer neuen Plattform, die der Komplexität und dem Umfang des Unternehmens gerecht werden konnte.

Nach einem 18-monatigen Ausschreibungsprozess entschied sich Lenovo für Lucidworks aufgrund der fortschrittlichen KI-gestützten Suchfunktionen für Unternehmen und der Vision für zukünftige Erweiterungen im Bereich des maschinellen Lernens und der Suchfunktionalitäten. Die Open-Source-Technologie von Fusion, die auf Apache Solr und Apache Spark aufbaut, bot Lenovo die nötige Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, um die Suchergebnisse nach Produktlinie, Standort und Benutzerpräferenzen anzupassen.

Ergebnisse

Die Implementierung von Lucidworks Fusion hatte eine transformative Wirkung auf den suchbasierten Umsatz und die Relevanz von Lenovo. Im ersten vollen Jahr nach der Einführung konnte Lenovo einen Anstieg der jährlichen Einnahmen aus der Suche um 95 % verzeichnen. Darüber hinaus verbesserte sich die Relevanz um 55%, was bedeutet, dass die Nutzer schneller und genauer fanden, was sie brauchten. Diese Verbesserungen wurden durch die maschinellen Lernfunktionen von Fusion und Tools wie den Editor für Geschäftsregeln und Abfragepipelines erzielt, die das Engagement und die Zufriedenheit der Benutzer erhöhten.

Wichtigste Erkenntnisse

Die Erfolgsgeschichte von Lenovo unterstreicht die entscheidende Rolle der KI-gestützten Unternehmenssuche bei der Umgestaltung der B2B-E-Commerce-Suche. Die quantifizierbaren Verbesserungen bei Umsatz und Relevanz verdeutlichen die Vorteile des Einsatzes fortschrittlicher Suchtechnologien. Andere B2B-Unternehmen können den Erfolg von Lenovo wiederholen, indem sie KI-gestützte Lösungen wie Lucidworks Fusion nutzen, um ihre Suchfunktionen zu erweitern, die Benutzererfahrung zu verbessern und wichtige Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Verbessern Sie Ihre B2B-Suche noch heute

Die versteckten Kosten einer schlechten Suchlösung im B2B-Bereich sind erheblich und führen zu Umsatzeinbußen, geringerer Kundenzufriedenheit und höheren Supportkosten. Die Implementierung von KI-gestützten Suchlösungen kann diese Probleme lindern, indem sie personalisierte Empfehlungen, intelligente Autovervollständigung und robuste NLP-Funktionen bietet. Die Erfahrung von Lenovo zeigt, wie fortschrittliche Suchtechnologien den Umsatz und die Relevanz erheblich steigern können.

Entdecken Sie, wie die KI-gestützten Lösungen von Lucidworks Ihre Suchfunktionalität verbessern und Ihren Geschäftserfolg steigern können, um Ihre B2B-E-Commerce-Plattform zu verbessern. Laden Sie unser B2B Search Maturity Assessment Toolkit um eine umfassende Scorecard zu erhalten und die Verbesserung Ihrer B2B-Suchlösung selbst in die Hand zu nehmen.