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Wie aus komplexen B2B-Anforderungen bessere Customer Experience und mehr Conversion wird.
Trotz Kaufabsicht der Kunden kommt in B2B-Shops häufig keine Conversion zustande, weil an den Übergängen der Customer Journey Reibungsverluste entstehen und die Ursachen meist nicht allein in der Suche liegen. SQLI und FactFinder zeigen, wie sich Produktdaten, Kundenpräferenzen und Businessziele zu einer Product-Centric Customer Experience verbinden lassen und wie ein gemeinsames Projektvorgehen von der Analyse bis zur Umsetzung aussieht. Entscheidend ist, vom Businessziel auszugehen, die gesamte Product Discovery statt einzelner Funktionen zu betrachten und unterschiedliche Kundenintentionen zu bedienen.
Kunden kommen mit Kaufabsicht in den Shop, kaufen aber nicht, weil sie das passende Sortiment nicht finden, die Auswahl nicht eingrenzen können oder Informationen fehlen. SQLI betrachtet deshalb die gesamte Customer Journey und fragt, in welcher Phase der Kunde verloren geht. Product Discovery umfasst dabei Suche, Navigation, Filter und Facetten, Recommendations, Cross- und Upselling sowie Personalisierung.
Hohe Absprungraten, eine als unzureichend empfundene Suche oder Anrufe im Vertrieb sind meist nur Symptome. Die Ursachen liegen häufig in unvollständigen Produktdaten, an internen Strukturen orientierter Navigation, einem nicht zu den Geschäftszielen passenden Ranking oder fehlenden Funktionen wie Wiederbestellung. Wer nur Symptome optimiert, löst das Problem selten nachhaltig.
Die Erwartung der Kunden entspricht der aus dem B2C, im B2B kommen aber große Sortimente, technische Varianten, kundenindividuelle Preise und Sortimente, Rollen- und Freigabeprozesse sowie Produktdaten aus vielen Quellen hinzu. Standard-Commerce-Plattformen bilden die Commerce-Prozesse meist gut ab, lassen aber eine Lücke bei der Product Experience. Diese Lücke soll die Product Discovery Layer schließen, die auf den Daten aus PIM- oder Shop-System aufsetzt.
Bevor Funktionen ausgewählt werden, steht die Frage nach dem Businessziel. Für Conversion sind Suchqualität, Filter und Produktdaten entscheidend, für den Warenkorbwert Recommendations und Cross-Selling, für Self-Service Guided Selling, für geringeren Vertriebsaufwand Schnell- und Wiederbestellung und für die Kundenbindung Personalisierung. Universelle Best Practices gibt es nicht, maßgeblich ist das Zielbild des jeweiligen Unternehmens.
Die Product-Centric Customer Experience verbindet Produkteigenschaften, Kundenpräferenzen und Businessziele zu einer individuellen Sicht auf den Katalog, etwa mit Recommendations, Navigation, Guided Selling, Vektorsuche, Merchandising, Geo-Verfügbarkeit und Predictive Basket. Zusätzlich gehört Content wie Installationsanleitungen oder Rezeptvorschläge in den Shop. Am Beispiel von SICK, das auf SAP Commerce basiert, zeigt sich, wie Produkte und Content gemeinsam ausgespielt werden.
Das Vorgehen beginnt mit einer Analyse des Ist-Zustands durch UX-Audit, Daten-Audit und Gap-Analyse. Danach folgen die Definition von Strategie und Businesszielen, ein priorisierter Backlog und die agile Umsetzung mit Erfolgsmessung. SQLI verantwortet als strategischer und technologischer Partner die Gesamtarchitektur, FactFinder ergänzt die Product-Discovery-Werkzeuge auf der Commerce-Plattform.
Conversion-Wachstum erfordert einen ganzheitlichen Blick auf Produktdaten, Customer Journey, Prozesse und Technologie, und der Erfolg beginnt beim Businessziel. Product Discovery muss unterschiedliche Intentionen bedienen und den Shop auch als Informationskanal begreifen, etwa mit KI-gestützter Vektorsuche, Shopping-Assistenten und integriertem Content. Als nächsten Schritt bieten SQLI und FactFinder ein Search Audit an, für das Name, Unternehmen und URL des Shops genügen und das innerhalb von zwei bis drei Tagen erstellt wird.
