Warum das Shopsystem das beste Kundenbindungstool ist

Für Onlineshopbetreiber ist die Kundenbindung ein hohes Gut, erst recht aufgrund der großen Konkurrenz. Sie würden ihre Kunden am liebsten an ihre Shops fesseln. Das gilt für den Handel mit Endverbrauchern wie für den zwischen Unternehmen. Tools und Techniken, die entsprechende Erfolge bei der Kundenbindung versprechen, gibt es genügend. Aktuell stehen die vier Bereiche Personalisierung, emotionale Inszenierung, Onlineberatung sowie Aftersales-Optimierung im Fokus. Maßnahmen aus diesen vier Bereichen - beispielsweise Curated-Shopping-Angebote oder emotionale Bilderwelten - haben großes Potenzial.

Der wichtigste und grundlegendste Faktor für die Kundenbindung ist jedoch die richtige Information zur richtigen Zeit. Die transparente, zielgruppengerechte Darstellung und die performante Verarbeitung von Informationen entscheiden, ob die Customer Journey zu einer Konversion führt. Nur wenn der Kunde alle für ihn relevanten Informationen erhält, kauft er. Der Shop ist damit das wichtigste Kundenbindungstool.

Warum Informationen wichtig sind

Fast alle Kundenbindungsmaßnahmen sind aufwändig und kostenintensiv. Außerdem sind sie, um es klar zu sagen, nur begleitend: Die wenigsten shoppen online, nur weil die Seite so schön ist und sie emotional berührt. Personalisierung ist ein hilfreiches Werkzeug in einem bereits weit entwickelten Shop. Doch vor dem Wunsch nach einem personalisierten Kinderwagen steht die Suche nach einem Kinderwagen, der bestimmten Kriterien wie Preis, Gewicht, Sicherheit usw. entspricht. Was Kunden in allen Fällen und zuerst wollen, sind die Kernleistungen des Onlineshops, nämlich Produkte, und die dazugehörigen Informationen, um die Produkte einzuschätzen.

Suchfunktion - das wichtigste Sprachrohr

Um in einem Onlineshop die richtigen Produkte zu finden, nutzen Kunden entweder die Kategorie-Navigation oder - was noch häufiger vorkommt - die Suchfunktion. Wie leistungsfähig eine On-Site-Suche ist, entscheidet daher maßgeblich über Erfolg oder Misserfolg einer ECommerce-Plattform. Nach Eingabe einer Suchanfrage sollten Kunden die relevantesten Ergebnisse schnell und gut sortiert angezeigt bekommen - auch dann, wenn Tipp- und Rechtschreibfehler auftreten. Eine fehlertolerante Suchtechnologie gehört mittlerweile zum Standard erfolgreicher Onlineshops und sollte mit folgenden Eingabedifferenzen umgehen können:

	Gesucht	Gefunden
Tippfehler	Druckrekabel	Druckerkabel
Andere Schreibweise	Eßtisch	Esstisch
Orthografie	Sabwufer	Subwoofer
Andere Begriffe	Hose, Jeans	Levis
Singular/Plural	Abendkleid	Abendkleider
Synonyme	Laptop	Notebook
Zusätze	Bürostuhl	Bürodrehstuhl
Zusammenhänge	Lederjacke	Jacke aus braunem Nappaleder

Abweichungen von der hinterlegten Schreibweise treten am häufigsten bei sehr konkreten Eingaben auf, z.B. "LED fernseher samsung 40 zoll hd". Wer eine konkrete Anfrage eingibt, trägt sich meist mit einer Kaufabsicht. Um dieses Potenzial zu nutzen, sollten Händler eine Suchtechnologie einsetzen, die Wortbestandteile in sämtlichen Kombinationen erkennen und zuordnen kann.

Suche - die Systemseite

Natürlich findet auch die beste Suche nur das, was in den Produktdaten hinterlegt ist. Produkte mit technischen, nicht eindeutigen Namen oder Artikel von fremdsprachigen Lieferanten können schnell zu versteckten Ladenhütern werden, weil Kunden oft Suchbegriffe verwenden, die sich gänzlich von den Informationen im Datenfeed unterscheiden. Die Daten, die im Suchindex standardmäßig im CSV-Format vorliegen, kommen gewöhnlich aus unterschiedlichen Quellsystemen: z.B. Produktinformationen aus dem PIM, Verfügbarkeiten aus dem ERP oder Preise aus dem Warenwirtschafts-System.

Bild: Hightext Verlag Der Beitrag ist zuerst erschienen im iBusiness-Dossier 'Kundengewinnung und Kundenbindung im E-Commerce'. Es kann über den iBusiness-Onlineshop bezogen werden.

All diese Daten werden dann über das Shopsystem in die Suche indiziert. Da eine Aktualisierung der Suchdaten mehrmals am Tag nötig ist, sollte die Indizierung schnellstmöglich erfolgen. Mit führenden Suchtechnologien lassen sich rund 10.000 Datensätze pro Sekunde indizieren.

Suggest-Funktion als Orientierungshilfe

Mit Hilfe von Log-File- und Detailseiten-Analysen erkennen Shopmanager, nach welchen Produkten ihre Kunden erfolglos suchen und welche Begriffe sie dabei verwenden. Diese Einsichten in die Kundenanfragen sollten dann Grundlage neuer Thesaurus-Einträge sein, um Produkte unter alternativen Begriffen auffindbar zu machen ('Schultasche' oder 'Rucksack' oder 'Ranzen').

Ein wertvoller Nebeneffekt dieser Such-Analysen ist, dass sich auch Sortimentslücken schnell erkennen lassen. Insbesondere Händler, die einen Mobile-Shop betreiben, profitieren von einem gepflegten Thesaurus: Oftmals verfälscht die Autokorrektur-Funktion von Android beziehungsweise iOS die Eingaben von Mobile-Shoppern, was zu überraschenden und unvorhergesehenen Suchanfragen führt.

So erschließen beispielsweise Fashion-Shops neue Umsatzpotenziale, indem sie die Fehlkorrekturen von Markennamen erfassen und entsprechende Synonyme hinterlegen.

Markenname	Mobile-Autokorrektur (im Thesaurus als Synonym)
Asics	Asia
Manguun	Magnum
Guess	Hieß
Converse	Converter
Trigema	Tragens

Wer als Kunde die Suche nutzt, ist es heutzutage gewohnt, nach Eingabe der ersten Buchstaben eine Liste mit passenden Begriffsvorschlägen zu erhalten. Eine solche Suggest-Funktion hilft bei der Orientierung, erhöht die Kaufwahrscheinlichkeit und verringert die Absprungrate. Mit heutigen Suchlösungen lassen sich zusätzliche Ausgabefelder für das Suggest-Menü festlegen. Neben den vervollständigten Suchbegriffen erhalten Shop-Besucher dann auch hilfreiche Kategorievorschläge, Produktvorschläge (gegebenenfalls mit Thumbnail), Ratgeberinhalte, Social-Media-Inhalte, Datenblätter etc. Kunden gelangen dadurch schneller an die richtige Stelle im Shop - unabhängig davon, ob sie einen Kaufwunsch haben oder sich nur informieren möchten.

Filter funktional aufsetzen

Nach einer sehr allgemeinen Suchanfrage wie 'Hose' erscheint gewöhnlich eine unüberschaubare Anzahl von Ergebnissen. Mit sinnvollen Filteroptionen können Besucher die Suchergebnisse einschränken - z.B. nach Marke, Preis, Größe oder Farbe - und trotzdem schnell das Richtige finden. Wichtig ist, dass für Produktmerkmale, die sich nicht gegenseitig ausschließen, eine Mehrfachauswahl im Filter möglich ist. Kriterien, die lediglich die Werte Ja/Nein besitzen (hd-fähig, wasserdicht, biologischer Anbau), sollten hingegen als einfache Ja-Nein-Filter dargestellt werden, um die Nutzerfreundlichkeit zu erhöhen.

Ein häufig auftretendes Problem bei der Darstellung von Filtern ist die Doppelung bzw. die Inkonsistenz von Merkmalen. Der Grund: Meist stammen Produktdaten, die für die Filternavigation genutzt werden, aus verschiedenen Quellsystemen und von verschiedenen Herstellern. Ohne weitere Pflege entsteht daher schnell ein Datensalat, wenn es um Maßeinheiten, Farben und andere Attribute geht. Im Shop wird dann die Bildschirmdiagonale eines Fernsehers mal in Zoll und mal in cm angegeben. Oder T-Shirt Größen erscheinen im Wechsel im internationalen Standard (S, M, L, …) und dann wieder in Konfektionsgrößen (36, 38, 40, …). Um die Qualität der Filternavigation zu verbessern, sollten die bestehenden Daten durch eine softwaregestützte Normalisierung zusammengefasst werden.

Recommendation-Engine für mehr Zusatzverkäufe

Kaufempfehlungen, die der Kunde kurz vor dem Checkout erhält, werden meist nicht als Belästigung, sondern als zusätzlicher Service erlebt. Zu welchem Produkt welche Empfehlung passt, ermittelt eine Recommendation-Engine auf Basis von historischen Daten zum Nutzerverhalten, etwa Klickraten, Verweildauer und Zusammensetzung der Warenkörbe bis hin zu den Käufen.

Wichtig dabei ist: Die Empfehlungen sollten schnellstmöglich erscheinen und auch zu mehreren Produkten passen. Außerdem sollte die Recommendation-Engine auch dann sinnvolle Empfehlungen ausspielen, wenn keine oder nur wenige Daten vorliegen. Das gelingt, wenn die Recommendation-Engine Produkte nicht nur mit weiteren Einzelprodukten in Verbindung bringt, sondern auch die passenden Produktgruppen, also Kategorien ermittelt. Ein Beispiel: Liegt ein Sakko im Warenkorb, welches noch nie in Kombination mit einem anderen Produkt gekauft wurde, sollte die Recommendation-Engine erkennen, dass z.B. ein Produkt aus der Kategorie 'Hemden' eine relevante Empfehlung für Produkte der Kategorie 'Jacken und Sakkos' oder ähnlicher Kombinationen ist. Dies hängt auch vom jeweiligen Angebot ab. Die Bedeutung eines durchdachten, hierarchischen Aufbaus der Produktdaten und Kategorien wird hier abermals deutlich.

Aktive Beratung

Am Übergang zwischen den Beratungsbereichen stehen die konkreten Bewertungen einzelner Nutzer und ihre Rezensionen. Sie raten aktiv, sehr konkret und meist unabhängig zu XY oder geben Empfehlungen für bestimmte Anwendungsfälle. Allerdings muss das Angebot vom Besucher selbst aufgerufen und bewertet werden. Es führt nicht automatisch zu einem bestimmten Sortimentsbereich oder einem gesuchten Angebot. Es fehlt noch die Interaktion. So werden potenzielle Kunden direkt über die ECommerce-Plattform anbieterunabhängig informiert und müssen sich Detailinformationen und Einschätzungen nicht über Google beschaffen.

Studie 'Die führenden ECommerce-Lösungen im Vergleich'

Bild: HighText Verlag Die iBusiness-Studie analysiert die erfolgreichsten Softwaresysteme für Onlineshops: Hybris, Intershop, IBM Websphere, Demandware, Magento, Oxid Esales und Shopware und ordnet sie ein. Sie analysiert Einkaufsentscheidungen, die Onlinehändler treffen müssen, welche Systeme sie in die engere Wahl nehmen müssen und wann sich Eigenentwicklungen lohnen. Zu beziehen über den iBusiness Shop für 49 Euro (iBusiness-Premium-Mitglieder zahlen 4,90 Euro)

Interaktive Berater und Konfiguratoren

Die nächste Stufe sind interaktive Beratungsangebote und Konfiguratoren. Ein virtueller Berater bietet Kunden im Idealfall auf jeder Seite spezifische Beratungsinhalte, thematisch passende Tipps, erklärt Funktionen oder beantwortet Fragen über ein Eingabefeld. Interaktive Berater eignen sich daher weniger für den Absatz schnelldrehender Produkte als vielmehr zur Orientierung in komplexen Angeboten. Die Zeiten, in denen diese Berater dabei optisch einer Office-Büroklammer nachempfunden waren, sind vorbei. Avatare müssen menschlich anmuten. Gestaltung und Funktion sollte unbedingt von Frontend und UX-Experten übernommen werden. Im Hintergrund ist in der Regel eine performante Verknüpfung mit einem CMS-System nötig, da dort eine Vielzahl der vom interaktiven Berater ausgespielten Inhalte gepflegt wird.

Das Vertrauen in den kleinen Helfer

Die Themen grafische Konfiguratoren und interaktive Variantenauswahl sind nicht nur für den Konsumentenbereich äußerst spannend. Auch B2B-Shops können damit ein positives Kundenerlebnis schaffen und die Bindung erhöhen. Die Möglichkeiten reichen von der grafischen Aufbereitung von Filtern über die Visualisierung von Produktabhängigkeiten und dem einfachen Zusammenklicken passender Elemente in einer grafischen Oberfläche - z.B. den Modulen einer Systemlösung - bis hin zur vollumfänglichen Konzeption einer Fertigungsstraße mit noch größerer Tiefe als einem PKW-Konfigurator im B2C. Das macht auch äußerst komplexe Themen beherrschbar. Im Hintergrund verarbeitet die Logik des Konfigurators die Abhängigkeiten zwischen den Komponenten, sprich die Verknüpfung von Produktattributen und Kategorien (beispielsweise Typ, Hersteller, Plattformhöhe, Rüstsätze, Anschlüsse, verwendetes Hydrauliksystem, Batterieleistung, Einsatzszenario etc.). Prinzipiell ist dies derselbe Vorgang wie bei den bereits geschilderten Filtern.

Durch die strikte Beachtung von Ausschlusskriterien und die Einbindung von Bestandsdaten weiß der Kunde, ob die von ihm gewählte Konfiguration überhaupt möglich ist und zu welchem Zeitpunkt ein Gesamtsystem in dieser Form lieferbar sein wird. Ob eine spezielle Visualisierung nötig ist, ergibt sich auch hier ganz aus dem Portfolio und der Zielgruppe. Eine intelligent aufgesetzte Produktdatenstruktur, eine hohe Qualität und Konsistenz, die Normalisierung von Daten unterschiedlicher Quellen, ihre möglichst zentrale Speicherung und Verwaltung sowie die permanente Aktualisierung sind die wichtigsten Kriterien.

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iBusiness-Autor Ralf Lieser hat bei der ECommerce-Agentur Netz98    zum einen die "Head of"-Position des Qualitätsmanagements inne. Zum anderen unterstützt er die Agentur-Kunden in der Software- und Systemarchitektur, beim Requirements Management und beim Zusammenfügen von Systemen und Workflows.

iBusiness-Autor Albert Pusch ist der Marketing-Leiter bei FACT-Finder   und Experte für digitale Strategien im B2B und SaaS-Unternehmen.