Der Online-Handel steht kontinuierlich unter dem Druck, für seine Kunden das perfekte Einkaufserlebnis zu schaffen. Denn der Markt bestraft unnachsichtig jeden, der das nicht tut. Will man im virtuellen Kaufhaus die Kaufabsichten und Vorlieben von Kunden erkennen und verstehen, so ist ein erheblicher Aufwand an Abstimmung, Optimierung und intensivem Durchforsten großer Datenbestände erforderlich.
Das Softwareunternehmen Lucidworks, das Lösungen zum Einsatz Künstlicher Intelligenz im E-Commerce anbietet, hat Online-Retailer mit einem Umsatz von mehr als 100 Millionen Dollar befragt, wie sich die Performance ihrer Webshops verbessern ließe – etwa durch bessere Unterstützung der Kunden bei der Suche nach den gewünschten Produkten oder bei der Personalisierung des Angebots.
Untersuchungen haben gezeigt, dass Kunden, welche die Suchfunktionen der besuchten Webshops nutzen, auch bereit sind, einen Kauf zu tätigen. Allerdings scheitern diese Suchvorgänge zu 80 Prozent, weil sich die Website auf eine simple Stichwortsuche stützt. Um eine größere Relevanz zu erreichen, müssen Anbieter die Suchanfragen der Kunden analysieren und dann anhand der gewonnenen Erkenntnisse Synonymlisten, Geschäftsbedingungen, Ontologien, Gewichtungen von Eingabefeldern und zahlreiche andere Aspekte ihrer Suchkonfiguration optimieren. Wie lassen sich in dieser Situation das Einkaufserlebnis der Kunden und damit letztlich Umsatz und Gewinn optimieren?
Kennen Sie Ihren Kunden vom ersten Besuch bis zum Kauf
Fast die Hälfte der von Lucidworks befragten Einzelhändler (47 Prozent) gab an, dass zwischen 11 und 15 Prozent ihrer Kunden während ihres Besuchs im Online-Shop einen oder mehrere Artikel in ihren virtuellen Einkaufswagen legen; man spricht hier von der Add-to-Cart ratio (ATC). Ein gutes Viertel der Einzelhändler (28 Prozent) hatte ein ATC von durchschnittlich 5 bis 10 Prozent registriert. Zweiundvierzig Prozent der Einzelhändler gaben eine Click-Through-Rate (CTR) von 16 bis 25 Prozent an; 31 Prozent der Befragten erzielten eine höhere CTR als der Durchschnitt.
Die meisten Käufer, nämlich 60 Prozent, besuchen eine Website bis zu vier Mal, bevor sie einen Kauf tätigen, 40 Prozent machen sogar mehr als fünf Besuche, bevor sie sich zu einem Kauf entschließen. Für die 67 Prozent der Einzelhändler, die systematisch Kunden-Feedbacks sammeln und auswerten, bietet jeder dieser Besuche, zusätzlich zu ATC und CTR, ein besseres Verständnis der Absicht der Käufer und verbessert die Chancen auf einen Upsell oder Cross-Sell – also darauf, zusätzliche oder ergänzende Produkte zu verkaufen.
Mehrere Datenquellen zur Verfeinerung der Suche einbeziehen
Die Retailer greifen typischerweise auf Daten aus verschiedenen Quellen zurück, um sich ein umfassendes Bild von ihren Kunden zu machen. Bei 76 Prozent der Befragten stehen an erster Stelle die Treuebonussysteme von Markenartikeln; an zweiter Stelle (59 Prozent) folgen POS-Daten (Point-of-Sale). An dritter Stelle der Nutzung durch Online-Einzelhändler (40 Prozent) stehen Geografische Informationssysteme (GIS).
(Bildquelle: Splendid Research 2019)
So können die Händler sehen, wo der Kunde sitzt: Ohne GIS-Technologie könnte der Online-Shop bei Kunden auf den Kanarischen Inseln für eine Schneeschaufel werben oder bei Isländern in der kalten Jahreszeit für einen Rasenmäher. Das gilt es zu vermeiden, denn wenn Händler Kunden Produkte anpreisen, ohne ihren Kontext und ihr Verhalten zu kennen, könnten diese sich im Extremfall dazu veranlasst sehen, künftig anderswo einzukaufen.
Nachfragespitze im Online-Shop? Seien Sie vorbereitet!
Faktoren wie die Performance der Website, die Auffindbarkeit der Produkte und personalisierte Empfehlungen wirken sich allesamt darauf aus, ob ein Kunde den Shop später erneut besucht, ob er etwas kauft oder die Suche abbricht. Diese Faktoren erweisen sich besonders in Zeiten großer Einkaufsvolumina, wie etwa in der Vorweihnachtszeit, als entscheidend. Nahezu drei Viertel (73 Prozent) der Einzelhändler nannten Server-Ausfälle, ein verschlechtertes Antwortverhalten der Website und eine schlechte Customer Experience als diejenigen Aspekte, die sie in Zeiten der Spitzennachfrage am meisten fürchten.
Dabei ist zu bedenken, dass 40 Prozent der potenziellen Kunden ihren Besuch auf dem Online-Shop abbrechen, wenn die Ladezeit der Website länger als drei Sekunden dauert. Stellen Sie also sicher, dass die Leistung der Website, einschließlich der Ladegeschwindigkeit der Seiten, den Zustrom der Feiertags-Shopper bewältigen kann.
Veraltete Inventardaten kosten Umsatz
Eine zeitgemäße Technik ermöglicht es Einzelhändlern, ihre Produkt- und Inventardaten mit einem Verzug von weniger als 30 Minuten zu aktualisieren. Allerdings gaben 53 Prozent der Einzelhändler an, dass sie bis zu 24 Stunden oder mehr benötigen, um einen neuen Katalogartikel einzurichten, damit sie ihn online zum Verkauf bereitstellen können. Eine der Hauptursachen dafür könnte eine veraltete IT-Infrastruktur sein: Diese führt zu längeren Vorlaufzeiten, wodurch Chancen für zeitkritischere Trends verpasst werden könnten.
KI-Tools zum Verständnis der Kundenabsichten einsetzen
Normalerweise sind Einzelhändler keine Technikexperten. Mit den jüngsten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) ist es jedoch einfacher geworden, die Leistung seiner Website zu verbessern, auch ohne sich mit den Einzelheiten von Suchalgorithmen auskennen zu müssen. Der Einzelhandel hat begonnen, KI-gestützte Tools auf breiter Front einzusetzen. Die Händler haben jedoch noch einen weiten Weg vor sich, um hyper-personalisierte Erfahrungen zu schaffen und die Absichten der Kunden zu verstehen, da viele dieser Aufgaben noch immer manuell ausgeführt werden. Es überrascht nicht, dass größere Einzelhändler mit einem Umsatz von über 400 Millionen Dollar bei der Einführung von KI-basierten Systemen die Nase vorn haben.
Laut Umfrage ist derzeit die Klassifizierung der Dokumentation (z.B. die Zuordnung von Artikeln zu bestimmten Kategorien, um sie leichter auffindbar zu machen) die häufigste Anwendung von KI und ML, unmittelbar gefolgt vom Einsatz dieser Technologien für die Generierung automatischer Produktempfehlungen. An dritter Stelle steht die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). In diesem Kontext arbeiten viele Online-Händler daran, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie die Fähigkeit der KI zur Identifizierung von Schlüsselsätzen und -begriffen verbessern.
Schlussfolgerung
In der heutigen vernetzten Einkaufsumgebung können Faktoren wie die Leistung der Suchmaschinen und die Auffindbarkeit von Produkten sowohl den Online- als auch den Ladenverkauf stark beeinflussen. Für Einzelhändler sind die Fähigkeit ihres Webshops zur Bereitstellung relevanter Suchergebnisse, personalisierter Empfehlungen eines Antwortverhaltens in Echtzeit, zu zentralen Komponenten eines langfristigen Wettbewerbsvorsprungs geworden.
