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

Entdecken Sie, wie KI-gestützte B2B-Verkaufsförderung durch fortschrittliche Suchtechnologie Ihr Fertigungsunternehmen verändern kann. Lernen Sie die vier Stufen der Suchreife kennen, die verlorene Verkäufe verhindern, die Kundenzufriedenheit verbessern und das Umsatzwachstum fördern.

Seien wir ehrlich: Die Suchfunktion Ihrer Website kostet Sie wahrscheinlich viel Geld. Das Baymard Institut fand heraus, dass 31% der Suchanfragen enden in Frustrationund schicken potenzielle Kunden weg – wahrscheinlich direkt zu Ihren Konkurrenten. Es ist eindeutig an der Zeit, Ihre B2B-Suchstrategie zu verbessern und gleichzeitig Ihr gesamtes B2B-E-Commerce-Erlebnis zu optimieren.

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 potenzielle Käufer mit Ihrer Suchplattform für Unternehmen die gewünschten Produkte nicht finden können (und zwar schnell, d.h. innerhalb weniger Sekunden), werden sie wahrscheinlich Ihre Website 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? Das 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. Das stellt das B2B Customer Experience Management vor große Herausforderungen.

Wussten Sie schon? 77% der B2B-Einkäufer ziehen es vor, ihre eigene Recherche durchzuführen bevor sie mit dem Vertrieb sprechen.

Die dreifache Bedrohung für Ihr Unternehmensergebnis

Schlechte Suchfunktionen sind eine dreifache Bedrohung für Produktionsbetriebe:

Verlorene Verkäufe und Einnahmen: Wenn Benutzer ihre Suche aufgrund irrelevanter Ergebnisse abbrechen, wirkt sich dies direkt auf Ihre Konversionsraten aus. Für produzierende Unternehmen, die mit hochwertigen Produkten und hohen Stückzahlen handeln, bedeutet jede verlorene Gelegenheit einen erheblichen Umsatz. Laut einer Studie des Baymard-Instituts führen 31 % der Suchanfragen, die keine relevanten Ergebnisse liefern, dazu, dass die Nutzer ihre Suchanfragen aufgeben.

Kundenzufriedenheit und Kundenbindung: Der moderne B2B-Käufer erwartet dasselbe nahtlose digitale Erlebnis, das er auch von Verbraucher-Websites kennt. Wenn Ihre Suchplattform unzureichend ist, sinkt auch die Kundentreue. Untersuchungen zeigen, dass 68% der B2B-Käufer angeben, dass sie eher bei Anbietern kaufen würden, die ihr Online-Erlebnis personalisieren. Die Suchfunktion ist eine entscheidende Komponente eines effektiven B2B-Kundenerlebnismanagements.

Operative Effizienz: Wenn Benutzer über Ihre Suchfunktion keine Informationen finden können, wenden sie sich unweigerlich an Ihre Support-Teams. Dies verursacht eine Kaskade zusätzlicher Kosten – vom erhöhten Personalbedarf bis hin zu längeren Verkaufszyklen. Einem aktuellen McKinsey-Bericht zufolge reduzieren Unternehmen, die digitale Self-Service-Tools effektiv einsetzen, ihre Kosten für den Kundensupport um bis zu 40 % und verbessern gleichzeitig die Reaktionszeiten.

Die kombinierte Wirkung dieser drei Faktoren macht die Suchoptimierung zu einer der Investitionen mit dem höchsten ROI für Fertigungsunternehmen, die ihre digitale Präsenz verbessern möchten.

Bewährte Praktiken für die Verbesserung der B2B-Suche mit KI

Vielleicht denken Sie jetzt: „KI klingt toll, aber ist sie wirklich reif für B2B? Die Antwort ist ein klares Ja. Die KI-gestützte Suche für Hersteller hat bereits bewiesen, dass sie die Suche in vielerlei Hinsicht verbessert. Und mit den neuesten Fortschritten in der KI, wie Neuronale hybride Suche und generative KIDie Zukunft der KI-gestützten B2B-Verkaufsförderung durch verbesserte Suche ist unglaublich vielversprechend.

Lassen Sie uns vier Schlüsselfunktionen kennenlernen, die sofortige Wirkung zeigen:

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, an welchen Produkten ein Nutzer interessiert sein könnte, und personalisierte Empfehlungen anzeigen. Dieses Maß an Personalisierung verbessert nicht nur das Benutzererlebnis, sondern trägt auch zu einer höheren Konversionsrate bei der B2B-Suche bei. Es ist wahrscheinlicher, dass Nutzer sich mit Produkten beschäftigen und diese kaufen, die für ihre Bedürfnisse und Interessen relevant sind, was eine große Chance für die B2B-Leadgenerierung mit KI darstellt.

Facettierte Navigation

Eine facettierte Navigation ist für eine effektive B2B-Such-Softwarelösung unerlässlich. Sie ermöglicht es den Benutzern, die Ergebnisse von Suchfeldern 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 automatische Vervollständigung

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.

Wenn ein großen Einzelhandelsunternehmen eine KI-Suche einführte, gab es 91 % weniger „Null-Ergebnisse“, so dass die Kunden unabhängig von der Formulierung ihrer Suchanfragen Produkte finden konnten.

Neuronale hybride Suche: Die nächste Evolution in der B2B-Suchtechnologie

Moderne Lösungen für die Suche in Fertigungskatalogen benötigen mehr als nur einen einfachen Abgleich von Schlüsselwörtern. Hybride Suche steht für die Konvergenz mehrerer KI-Ansätze, um bessere Ergebnisse zu erzielen:

• Traditionelle stichwortbasierte Suche für präzisen Abgleich
• Semantische Vektorsuche zum Verständnis von Kontext und Bedeutung
• Algorithmen für maschinelles Lernen zur kontinuierlichen Verbesserung
• Verarbeitung natürlicher Sprache zum Verstehen von Benutzerabsichten

Wenn Sie die hybride Suche in Ihre B2B-Suchplattform für Hersteller implementieren, kann sie die Suchgenauigkeit und die Benutzerzufriedenheit erheblich verbessern. Sie ist besonders effektiv bei komplexen Produktkatalogen, bei denen die herkömmliche Suche wichtige kontextbezogene Zusammenhänge übersehen könnte.

Mit unserem Neural Hybrid Search Paket können Sie Neural Hybrid Search innerhalb weniger Wochen zum Laufen bringen. B2B-Kernpaket oder B2C-Kernpaket.

Der Weg zur Reife der Suche: Ein strategischer Weg zu hervorragender B2B-Suche

Die Verbesserung Ihrer B2B-Suche ist kein einmaliges Upgrade, sondern eine strategische Entwicklung. Unser Rahmenwerk hilft Fertigungsunternehmen, ihre aktuellen Fähigkeiten zu bewerten und immer ausgefeiltere Lösungen zu implementieren, um den sich entwickelnden Käuferbedürfnissen gerecht zu werden und den B2B-E-Commerce effektiv zu optimieren.

Von einfach bis brillant: Die 4 Stufen der Suchentwicklung

Schritt 1: Keyword-Suche aus mehreren Quellen

Diese grundlegende Funktion verbindet Benutzer mit Informationen aus Ihrem gesamten digitalen Ökosystem. Wenn ein Ingenieur nach „Industrielle Pumpenlager“ sucht, erhält er Ergebnisse von:

• Produktkataloge mit detaillierten Spezifikationen
• Technische Dokumentation mit Installationsanleitung
• Support-Informationen mit Wartungsempfehlungen
• Schulungsmaterial mit den richtigen Anwendungstechniken

Diese Integration trägt zwar dazu bei, Informationssilos aufzubrechen, verlässt sich aber in hohem Maße auf exakte Schlüsselwortübereinstimmungen, wodurch wichtige kontextbezogene Zusammenhänge übersehen werden können. Unseren Untersuchungen zufolge arbeiten derzeit etwa 60 % der Fertigungsunternehmen auf dieser Ebene.

Schritt 2: Semantische Vektorsuche

In diesem Stadium beginnt die KI, die Bedeutung hinter den Suchanfragen zu verstehen. Wenn jemand nach „abgedichteten Lagern für die chemische Verarbeitung“ sucht, versteht das System das:

• Chemische Verarbeitungsumgebungen erfordern spezifische Materialeigenschaften
• Korrosionsbeständigkeit ist wahrscheinlich eine vorrangige Anforderung
• „Versiegelt“, „abgeschirmt“ und „geschützt“ können verwandte Begriffe sein

Dieses semantische Verständnis verbessert die Suchgenauigkeit um 40-60% im Vergleich zu Ansätzen, die sich nur auf Schlüsselwörter beschränken. Allerdings können immer noch einige relevante Ergebnisse fehlen, die eine völlig andere Terminologie verwenden.

Stufe 3: Neuronale hybride Suche & Stufe 4: Generative KI-Die umfassende Lösung

Die fortschrittlichsten Suchfunktionen kombinieren neuronale Hybrid-Suche mit generativer KI, um ein wirklich intelligentes System zu schaffen. Betrachten Sie diese Anwendungen aus der Praxis:

**Für die technische Produktentdeckung:

Ein Ingenieur, der nach speziellen Komponenten sucht, muss nicht mehr die genaue Terminologie kennen. Das System versteht die Absicht des Benutzers, die technischen Anforderungen und die Produktkompatibilität und verbindet so den präzisen Abgleich von Spezifikationen mit einem kontextbezogenen Verständnis.

**Für komplexe Problemlösungen:

Wenn ein Wartungsmanager nach Lösungen für Geräteprobleme sucht, geht das System über die einfache Suche nach Dokumenten hinaus. Es fasst Informationen aus technischen Handbüchern, Fallstudien und Benutzererfahrungen zusammen und bietet so eine umfassende Anleitung.

**Für eine effiziente Beschaffung:

Die Einkäufer erhalten nicht nur Produktlisten, sondern auch kontextbezogene Vergleiche, Kompatibilitätsinformationen und Bestellanleitungen, wodurch der Beschaffungszyklus erheblich verkürzt wird.

Die Implementierung dieser fortschrittlichen Funktionen hat zu transformativen Ergebnissen geführt:

• 65% kürzere Suchzeit für technische Benutzer
• 45% mehr richtige Produktauswahl beim ersten Mal
• 38% weniger Produktrücksendungen aufgrund von falschen Spezifikationen

Lucidworks integriert diese Technologien mit robusten Sicherheitsvorkehrungen, die alle Antworten auf Ihre tatsächlichen Produktdaten stützen und so die „Halluzinationen“ verhindern, die viele generative KI-Implementierungen plagen. Unsere KI-Leitplanken stellen sicher, dass jede Empfehlung durch Ihre verifizierten Produktdaten gestützt wird.

Skalierbarkeit für Unternehmen: Unterstützung globaler Produktionsabläufe

Die Lucidworks-Plattform ist skalierbar und erfüllt die Anforderungen globaler Fertigungsunternehmen mit komplexen Produktökosystemen:

• Katalog Komplexitätsmanagement: Unterstützung von Millionen von SKUs über mehrere Produktlinien hinweg mit komplexen Attributbeziehungen
• Mehrsprachige Unterstützung: Konsistente Suchqualität in über 60 Sprachen für wirklich globale Operationen
• Regionale Anpassung: Maßgeschneiderte Sucherlebnisse unter Berücksichtigung der regionalen Produktverfügbarkeit, Preisgestaltung und Compliance-Anforderungen
• Omnichannel-Konsistenz: Sicherstellung einheitlicher Sucherlebnisse im Web, auf mobilen Geräten, in internen Systemen und Partnerportalen

Fallstudie: Lenovo transformiert die globale Suche mit KI

Herausforderung und Lösung

Lenovo stand vor großen Herausforderungen bei der Unterstützung seines vielfältigen globalen Kundenstamms in 180 Märkten und 60 verschiedenen Sprachen. Ihre bisherige Suchlösung war dem nicht gewachsen:

• Der Umfang und die Komplexität ihres Produktkatalogs
• Regionale Unterschiede in der Produktverfügbarkeit und Namensgebung
• Die technische Natur der Kundenanfragen
• Konsistente Leistung in Dutzenden von Sprachen

Nach einem 18-monatigen RFP-Prozess, wählte Lenovo Lucidworks aufgrund seiner fortschrittlichen, KI-gestützten Suchfunktionen für Unternehmen und seiner Vision für zukünftige Verbesserungen im Bereich des maschinellen Lernens.

Messbare Auswirkungen auf das Geschäft

Die Implementierung von Lucidworks führte zu quantifizierbaren Verbesserungen bei wichtigen Geschäftskennzahlen:

• 95% Steigerung jährlicher Umsatzbeitrag der Suche im ersten Jahr
• 55% Verbesserung bei der Bewertung der Suchrelevanz

Diese Ergebnisse zeigen, wie sich die KI-gestützte Suche von einer nützlichen Funktion in einen strategischen Geschäftsfaktor verwandelt, der direkt zu Umsatzwachstum und Kundenzufriedenheit beiträgt.

Verbessern Sie Ihre B2B-Suche noch heute

Die versteckten Kosten einer unzureichenden Suchfunktionalität in der B2B-Fertigung sind beträchtlich, aber die Chance zur Veränderung ist ebenso groß. Durch die Implementierung von KI-gestützten Suchlösungen können Hersteller:

• Verwandeln Sie zufällige Besucher in überzeugte Käufer
• Technische Spezifikationen in überzeugende Produktempfehlungen umwandeln
• Verwandeln Sie komplexe Kataloge in intuitive Einkaufserlebnisse
• Nutzen Sie Kundeninteraktionen für eine kontinuierliche, datengesteuerte B2B-Entscheidungsfindung

Der Wettbewerbsvorteil einer überlegenen B2B-E-Commerce-Optimierung durch eine erweiterte Suche liegt auf der Hand – Unternehmen, die in diese Fähigkeiten investieren, erobern Marktanteile und bauen stärkere Kundenbeziehungen auf, während sie gleichzeitig ihre Betriebskosten senken.

Um Ihre Suche zu transformieren, laden Sie unseren Leitfaden für Hersteller für eine 2X relevantere Suche mit KI.