Was ist Produktfindung im E-Commerce?

Die Produktfindung im E-Commerce geht über Suchergebnisse hinaus und ist der Prozess, Käufern dabei zu helfen, Produkte durch personalisierte, relevante und kontextbezogene Erfahrungen zu finden. Die moderne Produktfindung basiert auf KI und umfasst drei wesentliche Komponenten:

1. Suche
Die KI-gestützte Suche ermöglicht es Käufern, Produkte mithilfe natürlicher Sprache oder Stichwortabfragen zu finden. Funktionen wie: Prädiktive Abfragevorschläge, absichtsbewusstes Produktranking und automatische Relevanzoptimierung stellen sicher, dass die Suchergebnisse nicht nur schnell, sondern auch kontextbezogen relevant sind — sie passen sich in Echtzeit an das Benutzerverhalten an.

2. Produktlisten
Hierbei handelt es sich um Kategorie- oder Sammlungsseiten, auf denen Benutzer mithilfe von Filtern und Facetten suchen können. KI optimiert die Produktrangfolge basierend auf früheren Besucherinteraktionen, während Händler die Produktreihenfolge manuell verfeinern können.

3. Empfehlungen
Personalisierte Produktempfehlungen zeigen relevante Artikel während der gesamten Einkaufsreise an, von der Homepage bis zum Warenkorb. Die Empfehlungsmodelle von Coveo passen sich dynamisch an Verhalten und Absicht an und steigern so die Kundenbindung, den AOV (durchschnittlichen Bestellwert) und die Konversionsrate. Zusammen schaffen diese Elemente ein einheitliches Produkterlebnis, das sich an jede Customer Journey anpasst.

Weil die Aufmerksamkeitsspanne kurz ist und Käufer nicht immer wissen, wonach sie suchen sollen.

Die Produktfindung schließt die Lücke zwischen Intention und Aktion — durch KI-gestützte Suche, dynamische Navigation und personalisierte Empfehlungen werden relevante Produkte angezeigt. Es beantwortet nicht nur Anfragen, sondern erkennt Bedürfnisse, passt sich in Echtzeit an und führt Kunden zu hochwertigen Artikeln, die sie möglicherweise nicht selbst gefunden hätten.

Da die Kataloge immer größer werden und die Erwartungen der Verbraucher steigen, ist die Produktfindung von entscheidender Bedeutung, um Reibungsverluste zu reduzieren, das Engagement zu verbessern und sowohl die Konversionsraten als auch den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern.

Kurz gesagt: So gelangen E-Commerce-Marken von der Transaktion zum Erlebnis und von Besuchen zum Umsatz.

Bei der Produktsuche geht es darum, etwas Bestimmtes zu finden. Käufer geben eine Suchanfrage wie „Laufschuhe“ oder „schwarze Anzughose“ in ein Suchfeld ein und erwarten schnelle und genaue Ergebnisse. Bei der herkömmlichen Suche geht es darum, das abzurufen, wonach explizit gefragt wurde, idealerweise mit Unterstützung für Tippfehler, Synonyme und Filter.

Bei der Produktfindung geht es hingegen darum, Käufern dabei zu helfen, das zu finden, von dem sie nicht wussten, dass sie es suchen. Es nutzt KI-gestützte Empfehlungen, Verhaltenssignale und kontextbezogene Hinweise, um Produkte anzuzeigen, die den Bedürfnissen eines Käufers entsprechen, selbst wenn dieser nie direkt danach gesucht hat.

Während die Produktsuche den Menschen hilft, das zu finden, was sie wollen, hilft ihnen die Produktfindung dabei, herauszufinden, was sie vielleicht wollen — und steigert so das Engagement, den durchschnittlichen Bestellwert und die Zahl ungeplanter Käufe.

In einem modernen E-Commerce-Erlebnis sind Produktsuche und -findung wesentliche Funktionen, die zusammenwirken. Die Produktsuche unterstützt die Effizienz, während die Produktfindung das Wachstum unterstützt. Bei effektiver Integration verringern sie Reibungsverluste, verbessern die Auffindbarkeit und steigern den Umsatz.

Coveo betrachtet die Produktfindung als ein System zum Verständnis der Intention, nicht nur als einfache Suche. Während viele Plattformen auf Keyword-Matching oder eingeschränkte Personalisierung setzen, verwendet Coveo eine Kombination aus Machine-Learning-Modellen, um sich in Echtzeit an unterschiedliche Abfragetypen, Käuferverhalten und Katalogherausforderungen anzupassen.

Zu den wichtigsten Unterschieden gehören:

• Relevanz für jede Abfrage: Von kurzen, umfangreichen Suchen bis hin zu langen, konversationellen Anfragen — die KI von Coveo versteht die Bedeutung und passt die Ergebnisse in Echtzeit an, selbst wenn die Anfragen vage oder ungewöhnlich sind.
• Produktentdeckung über die Suchleiste hinaus: Coveo bietet eine einheitliche Produktfindung über alle Kontaktpunkte — Suche, Listen und Empfehlungen — hinweg mithilfe einer einzigen Intelligenzebene, die Filter, Facetten und Inhalte mit Informationen versorgt.
• 1:1-Personalisierung für jeden Käufer: Unabhängig davon, ob Kunden anonym oder angemeldet sind, personalisiert Coveo Erlebnisse mithilfe von Verhaltenssignalen während der Sitzung und Deep Learning.
• Intelligenterer Umgang mit neuen Produkten: Die meisten Plattformen haben Probleme mit Kaltstart-Elementen. Coveo verwendet Produkt-Embeddings, um Relevanz für neue oder Nischenartikel zu generieren, indem sie diese ähnlichen Produkten mit umfangreichen Interaktionshistorien zuordnen.
• Entwickelt für E-Commerce-KPIs: Im Gegensatz zu Lösungen, die auf allgemeiner Suchtechnologie basieren, ist Coveo für Ergebnisse optimiert, die im Handel wichtig sind — Konvertierungen, AOV und Marge — und nicht nur für Klickraten.
• Zukunftssichere KI-Architektur: Von semantischen Vektormodellen bis hin zu GenAI-gestützten „Intent Box“-Erlebnissen und generativen Antworten integriert Coveo eine breite Palette von KI-Techniken, um den Erwartungen der Käufer immer einen Schritt voraus zu sein.

Diese Kombination trägt dazu bei, dass die Relevanz über alle Katalogtypen, Kundenabsichten und Gerätekontexte hinweg konsistent bereitgestellt wird.