Technische Führungskräfte stehen vor der Herausforderung, sich in einem immer komplexer werdenden eCommerce-Terrain zurechtfinden. Es ist, als ob sie durch ein sich ständig veränderndes digitales Labyrinth gehen müssten. 74% der CTOs haben Aufgaben, die sie in alle erdenklichen Richtungen ziehen. Außerdem sehen sie sich mit einer Flut von Hürden konfrontiert – darunter ein Mangel an IT-Fachkräften, schwerfällige Altsysteme und ständig lauernde Cybersecurity-Bedrohungen. All das zu bewältigen und gleichzeitig eine einzigartige Customer Journey zu bieten, ist eine echte Gratwanderung. Aus diesem Grund ist es entscheidend den richtigen Anbieter einer AI-basierten Product Discovery zu wählen, insbesondere in komplexen Sektoren wie B2B. Dabei handelt sich um einen transformativen Schritt, der das Leben eines CTOs und seines Teams deutlich erleichtert – durch die Automatisierung einer Vielzahl von Aufgaben. So kann mit weniger manuellen und technischen Ressourcen ein besseres Kundenerlebnis realisiert werden. Mit dem richtigen Anbieter können auch Nicht-Techniker und Nicht-IT-Experten Änderungen vornehmen.

Aber worauf kommt es bei der Product Discovery an?

AI-basierte Product Discovery sorgt für punktgenaue Relevanz in der unübersichtlichen Flut von Produktdaten und Kundenpräferenzen. Diese Technologie bringt nicht nur Ordnung in das Chaos, sondern ist das, was Kunden heute erwarten und verlangen – in Form von zielgenauen Produktvorschlägen, Suchergebnissen und mehr. Ob du nun CTO oder IT-Manager bist: Für dich bedeutet das, dass du nicht mehr in Daten ertrinkst, sondern mit klarem Verstand strategisch planen kannst. Um einen umfassenden Überblick über geeignete Lösungen zu erhalten, beleuchten wir im Folgenden die wichtigsten Module einer erstklassigen Product Discovery Lösung – darunter intelligente Empfehlungen, selbstlernende Suche, Ranking Regeln, Analytics und maßgeschneiderte Kundeninformationen. Außerdem gehen wir sowohl auf die Auswahl des idealen Anbieters und die Feinheiten der Integration ein als auch auf die Rolle, die AI-basierte Product Discovery in naher Zukunft für den eCommerce spielen wird.

Los geht’s mit AI-basierten Recommendations

Um die relevantesten Cross- und Upsell-Empfehlungen im Online-Shop anzuzeigen, analysiert eine AI die Klicks, Warenkörbe, Einkäufe und historischen Daten zu kombinierten Verkäufen. Diese Empfehlungen kannst du auch personalisieren lassen, so dass zusätzlich die individuellen Vorlieben jedes Kunden berücksichtigt werden. Auch wenn die AI den Großteil der Arbeit automatisch erledigt – du hast immer die Möglichkeit, die Verkaufsstrategie deines Unternehmens oder spezielle Vereinbarungen mit Lieferanten abzubilden, z. B. indem du Alternativempfehlungen mit höheren Gewinnspannen oder bestimmte Marken bevorzugt anzeigen lässt. Diese Elemente können strategisch über verschiedene Touchpoints wie Homepage, Produktseiten, Pop-ups und im Warenkorb angezeigt werden, um Umsatz und AOV zu steigern.

Und was für einen CTO mit Blick auf sein Budget wichtig ist: Empfehlungen machen sich in der Regel innerhalb kürzester Zeit bezahlt. Sie führen zu einem raschen ROI, da sie für Kunden einen echten Zusatzservice bedeuten, indem sie mehr relevante Produkte sehen, als sie erwartet hätten.

Was bedeutet das für mich?

  • AI-Recommendations verbessern die Produkt-Relevanz, steigern Verkäufe und AOV, führen zu einem schnellen ROI und reduzieren gleichzeitig die Komplexität des Datenmanagements für technische Führungskräfte.
  • Leistungsstarke AI-Tools von etablierten Anbietern verfeinern die Recommendations in allen Kategorien, so dass der Bedarf an manueller Optimierung wegfällt und relevante Ergebnisse sichergestellt sind.

Wie sieht das in der Praxis aus?

Lass uns einen Blick auf die PBS Holding Gruppe werfen. Als einer der führenden Anbieter von Papier-, Büro und Schreibwaren hat das Unternehmen FactFinder integriert, um selbst-optimierende Produktempfehlungen auf jeder Produktdetailseite zu zeigen. Diese Empfehlungen sind nicht statisch, sondern verbessern sich kontinuierlich auf der Grundlage einer Echtzeitanalyse des individuellen Kundenverhaltens, z. B. der Klicks, der Artikel in den Warenkörben und der allgemeinen Umsatzdaten. Dieser dynamische Ansatz hat zu einem persönlicheren Einkaufserlebnis für die Kunden geführt und den Verkaufsprozess noch effizienter gemacht.

„Zuvor war das komplett anders gelöst“, erklärt Anja Hochmeier, Head of eBusiness, Marketing and Customer Solutions. „Ich bin sehr froh, dass wir jetzt eine automatisierte Lösung haben.“

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Bessere Sichtbarkeit von Produkten dank AI-basierten Such- und Ranking-Regeln

Eine zuverlässige, durch AI unterstützte Suchfunktion bildet das Rückgrat für die Anzeige relevanter Produktergebnisse. Sie ermöglicht eine fehlertolerante, sprachunabhängige Suche, unterstützt Long-Tail-Anfragen und kann große Produktdatenbanken schnell durchforsten. Besonders wichtig ist, dass Null-Treffer-Ergebnisse deutlich reduziert werden, so dass Online-Shopper immer sinnvolle Kaufoptionen finden. Dies führt zu höheren Umsätzen, geringeren Absprungraten und einer insgesamt höheren Kundenzufriedenheit.

Ergänzend zur Suche bieten Ranking-Regeln den technischen Führungskräften die Flexibilität, die Sichtbarkeit ihrer Produkte strategisch zu optimieren. Unternehmen können Produkte gezielt positionieren – indem sie bestimmte Artikel in den Suchergebnissen hervorheben und andere verbergen, um ihnen weniger Priorität einzuräumen.

Was bedeutet das für mich?

  • Spielt automatisch die relevantesten Suchergebnisse für jede Anfrage aus und minimiert Null-Treffer-Ergebnisse.
  • Bietet flexible Optionen für das Produktranking, die sich an spezifischen Geschäftszielen und saisonalen Trends orientieren.
  • Verbessert die Product Discovery für Kunden, was zu besseren Verkäufen und höherer Kundenzufriedenheit führt.

Wie sieht das in der Praxis aus?

MEVACO, Spezialist für Metalle und Lochbleche, ist ein Beispiel für AI-gesteuertes Ranking in Aktion. Mit seiner vorherigen Suchlösung stand das Unternehmen vor unlösbaren Herausforderungen in seinem B2B-Online-Geschäft. Durch die Integration einer intelligenten Such- und Navigations-Lösung konnte die Suchgenauigkeit und -funktionalität verbessert werden – insbesondere für bestimmte, für das Unternehmen wichtige Produkt-IDs. Dies führte dazu, dass 94% der Suchbegriffe erfolgreich gefunden wurden, was bedeutete, dass die Kunden endlich die Produkte angezeigt bekamen, die sie wirklich suchten – dank AI.

„Nach reibungsloser Integration haben wir nur eine Ranking-Regel angelegt und pflegen die Synonyme und Filter-Konfiguration im wöchentlichen Turnus. Den Rest überlassen wir hauptsächlich den AI-basierten Algorithmen.“ – Christian Mertens, eCommerce Manager.

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Analytics für bessere Business-Insights

Wir empfehlen dringend, eine Product Discovery Lösung zu wählen, die über integrierte Analysefunktionen verfügt – es handelt sich dabei um leistungsstarke und strategische Tools für jedes Unternehmen mit Wachstumsambitionen. Vernetzte Analysen bieten datengestützte Einblicke in das Kundenverhalten und in Markttrends, die langfristige Strategien wie Marktexpansion, Sortimentsoptimierung und maßgeschneiderte Marketingkampagnen unterstützen:

  • Vereinfacht die KPI-Überwachung mit visuellen Diagrammen.
  • Erfasst und analysiert die Interaktionen in individuellen Kunden-Sessions.
  • Bietet Einblicke wie Session-basierte Ansichten und durchschnittliche Klickposition.
  • Ermöglicht individuelle Reportings.

Ein ideales Analysewerkzeug ermöglicht es technischen Führungskräften, schnell auf dynamische Anforderungen zu reagieren – zum Beispiel durch einen intelligenten Assistenten zur Überwachung der Daten und zur Erkennung von Spitzenwerten oder unerwarteten Ereignissen.

Was bedeutet das für mich?

  • Ein intelligentes Analytics bietet strategische Erkenntnisse für die Erweiterung und Optimierung des operativen Geschäfts.
  • Hilft bei der Formulierung langfristiger Wachstumsstrategien auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse.

Wie sieht das in der Praxis aus?

Ein großer B2B-Hersteller setzt Analytics ein, um seine Online-Präsenz strategisch zu verbessern, und konzentriert sich dabei auf zwei unterschiedliche, aber miteinander verbundene Bereiche: Produkt-Performance und Suchanfragenmuster. Bei der Produktanalyse werden die 10 performantesten und die 10 schwächsten Produkte untersucht. Wenn ein Produkt beispielsweise häufig angesehen, aber selten gekauft wird, könnte dies auf Preisprobleme oder mangelnde Attraktivität für die Kunden hindeuten. Lösungen könnten hier Preisanpassungen oder eine Neubewertung der Markttauglichkeit sein. Was die Suchanfragen betrifft, so hilft die Analyse dabei, festzustellen, wo manuelle Optimierungen erforderlich sind; zudem kann sie Lücken im Produktsortiment aufzeigen. Dieser zweigleisige Ansatz bietet einen umfassenden Überblick, der es dem Hersteller ermöglicht, sein Produktangebot und seine Suchfunktionalität genau zu optimieren.

Nahtlose Bereitstellung von kundenspezifischen Informationen

Als technisch führender Anbieter im B2B-Bereich ist die Möglichkeit, kundenspezifische Informationen anzuzeigen, von entscheidender Bedeutung für die Benutzerfreundlichkeit. Mit dieser Technologie können komplexe Preisstaffeln und andere wichtige Informationen in den Suchergebnissen, in der Navigation und in den Filtern angezeigt werden – zugeschnitten auf jeden einzelnen Kunden und individuelle Vereinbarungen. Dies ermöglicht Bestands- und Preisänderungen in Echtzeit ohne Call-Backs in Drittsysteme wie ERP oder PIM. Außerdem lassen sich pro Benutzer mehrere Preise anzeigen (z. B. mit und ohne Mehrwertsteuer), was die von Einkäufern gewünschte Transparenz schafft und eine Personalisierung bis auf Abteilungsebene innerhalb desselben Unternehmens ermöglicht.

Was bedeutet das für mich?

  • Erfüllt modernste B2B-Standards für eine transparente, individualisierte Preisgestaltung.
  • Ermöglicht die Anzeige von spezifischen Informationen für bestimmte Kunden oder Kundengruppen.

Wie sieht das in der Praxis aus?

Nehmen wir an, ein Procurement-Manager eines B2B-Händlers loggt sich auf der Online-Plattform eines Anbieters ein. Er wird sofort mit Preisen und Produkten versorgt, die genau auf die spezifischen Vereinbarungen und die Einkaufshistorie seines Unternehmens zugeschnitten sind. Die Plattform passt sich dynamisch an und zeigt Artikel, die für seine Abteilung relevant sind, während ein Kollege aus einem anderen Bereich des Unternehmens eine andere, ebenso personalisierte Anzeige sieht. Dadurch wird die Beschaffung deutlich intuitiver und einfacher, da häufig gekaufte oder speziell angebotene Produkte hervorheben und die Werbeinhalte für jeden Artikel personalisiert werden. Durch die Abschaffung der manuellen Preisprüfungen wird der Prozess effizienter und reaktionsschneller.

Sicherstellung einer nahtlosen Integration der AI Product Discovery

Es ist entscheidend, dass der von dir gewählte Anbieter bestmöglich bei einer reibungslosen Integration unterstützt. Product Discovery Module sind so konzipiert, dass sie genauso leistungsfähig wie flexibel sind und sich nahtlos in vielschichtige Unternehmensstrukturen und technische Umgebungen einfügen. Das bedeutet, dass du das Einkaufserlebnis verbessern kannst, ohne deine gesamte Systemlandschaft anpassen musst. Vielmehr geht darum, eine intelligente, anpassungsfähige Ergänzung zu integrieren.

Was bedeutet das für mich?

Entscheide dich für AI-Lösungen wie FactFinder, die sich nahtlos in dein System integrieren lassen und den MACH-Prinzipien für Flexibilität und Modularität entsprechen. Hier erfährst du mehr dazu.

Wie sieht das in der Praxis aus?

DENIOS, ein führendes Unternehmen in den Bereichen betrieblicher Umweltschutz und Arbeitssicherheit, hat die AI-basierte Suche von FactFinder in seine B2B-Online-Shops integriert. Dieser strategische Schritt war entscheidend für die Verbesserung des digitalen Einkaufserlebnisses in der komplexen eCommerce-Umgebung des Unternehmens. Der Integrationsprozess umfasste die Anpassung der Lösung an das umfangreiche und vielfältige Produktsortiment von DENIOS, um sicherzustellen, dass sowohl neue als auch erfahrene Kunden gleichermaßen effizient navigieren und Produkte finden können. Dieser Schritt verbesserte nicht nur die Suchfunktionalität, sondern unterstützte auch die digitalen Expansionszielen von DENIOS. Erfahre hier, was Janine Schiltmeier, Content Marketing Manager bei DENIOS, dazu sagt.

Zur vollständigen Case Study.

Die Rolle AI in der Zukunft des eCommerce

AI ist die Gegenwart und Zukunft des eCommerce. Prognosen gehen davon aus, dass AI-gesteuerte Recommendations den Umsatz um 59% steigern werden. Das ist nicht nur ein Upgrade, sondern eine völlige Umstellung der Art und Weise, wie wir online einkaufen. Durch die Nutzung von AI geben Unternehmen den Trend vor und positionieren sich als Innovatoren – eine äußerst attraktive Perspektive sowohl für technisch versierte Kunden als auch für den Durchschnittskäufer, der von Shop-Erlebnissen profitiert, die sich fast wie maßgeschneidert anfühlen. Da der Druck steigt, auf dieser Welle nicht nur mitzureiten, sondern die Führung zu übernehmen, ist jetzt die Zeit zum Handeln gekommen. Um dir bei der Auswahl des idealen Anbieters zu helfen, haben wir im nächsten Abschnitt einige wichtige Merkmale aufgeführt, auf die du achten solltest.

Was bedeutet das für mich?

  • AI ist von zentraler Bedeutung, um den Umsatz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern.
  • Wenn du wettbewerbsfähig und relevant bleiben möchtest, musst du dich jetzt mit AI auseinandersetzen.
  • Jetzt ist es an der Zeit, sich nach einem Anbieter umzusehen.

Wie sieht das in der Praxis aus?

Seefelder, ein führender Großhändler für Beschläge, Montagetechnik und Werkzeuge, wusste, dass die Einführung der AI-basierten Product Discovery von FactFinder ein entscheidender Schritt war, um sein Unternehmen für die digitale Zukunft zu wappnen. Das Ergebnis ist, dass das Unternehmen nun 78% seiner Bestellungen online erhält und eine 23-mal höhere organische Sichtbarkeit genießt. Für die Zukunft ist geplant, das Thema Produktempfehlungen weiter auszubauen, da man nun Zugriff auf eine umfangreiche Datenbank von Kundendaten hat. Erfahre, was Achim Schneider, Head of Digitalization, in der vollständigen Case Study dazu berichtet.

Auswahl des richtigen Anbieters für AI-basierte Product Discovery

Der Wettlauf um die Einführung einer AI-basierten Product Discovery ist in vollem Gange und die Uhr tickt – jedoch sollte man nichts überstürzen. Bei der Auswahl des richtigen Anbieters ist es entscheidend, nicht nur auf die technologischen Möglichkeiten zu achten. Zu den wichtigsten Faktoren gehört die Skalierbarkeit – kann die Lösung mit Ihrem Unternehmen wachsen? Kundensupport – gibt es zuverlässige Hilfe, wenn du sie brauchst? Achte auch auf die einfache Integration in deine aktuellen Systeme und die Flexibilität bei der Anpassung an sich verändernde Marktanforderungen. Der richtige Anbieter sollte eine ausgewogene Mischung aus fortschrittlicher Technologie, Skalierbarkeit, engagiertem Support und nahtlosen Integrationsmöglichkeiten bieten. Diese Kombination gewährleistet nicht nur eine langfristige, konstruktive Partnerschaft für deine eCommerce-Ziele, sondern maximiert auch den ROI, so dass es sich um eine finanziell lohnende Investition handelt.

Was bedeutet das für mich?

  • AI-Lösungen seriöser Anbieter optimieren automatisch die Online-Customer-Journey und steigern so den Umsatz und die Conversion Rate, während gleichzeitig der Bedarf an manueller Datenverwaltung sinkt.
  • Stelle sicher, dass der Anbieter eine zukunftssichere Lösung im Portfolio hat, damit deine eCommerce-Strategie den sich entwickelnden Trends voraus ist.

Nächste Schritte

Als Technologieführer im digitalen Zeitalter ist die Nutzung von AI im eCommerce dein strategischer Vorteil Nr. 1. Jetzt ist es an der Zeit, nicht mehr von Daten und Komplexität überwältigt zu werden, sondern die Möglichkeiten der Product Discovery für einen optimierten, kundenorientierten Betrieb zu nutzen. So erreichst du höhere Conversion-Rates, höhere Umsätze, bessere Online-Erlebnisse und mehr Flexibilität auf dem Markt. Dein nächster Schritt? Evaluiere die besten Product-Discovery-Lösungen für dein Ökosystem, konzentriere dich auf eine einfache Integration und beginne schließlich mit der Nutzung von AI, um deine eCommerce-Landschaft zu verbessern. Und was vielleicht am wichtigsten ist: Mache dir selbst die Arbeit einfacher.

Wir unterstützen dich

Die Product Discovery-Lösung von FactFinder ist ein Beispiel für das, was wir in diesem Artikel besprochen haben. Sie ist leicht einzurichten und macht die Suche nach den richtigen Artikeln unglaublich einfach. Es geht darum, das Einkaufserlebnis zu verbessern, indem die richtigen Produkte nur einen Klick entfernt sind.

Du möchtest es selbst ausprobieren oder hast paar Fragen? Klicke auf den Banner, um mehr zu erfahren.