05.06.2024

Onlinehändler verlieren durch schlechte Suchfunktionen Geld

Eine schlechte Shop Suchfunktion kostet bares Geld - ein Studie aus GB zeigt dies anschaulich
JTL-Shop Suchfunktion




Onlineshop Suche

Eine Studie der Search-as-a-Service-Plattform Algolia, die Unternehmen hilft, die Bedürfnisse ihrer E-Commerce-Nutzer besser zu verstehen, ergab, dass Onlinehändler aufgrund schlechter Suchfunktionen im Durchschnitt 85 £ (ca. 100 EUR) pro Kunde verlieren, was bei Shopbetreibern zu Frustration führt.

Die im Mai 2024 von Censuswide an einer repräsentativen Stichprobe von 2.001 in Großbritannien ansässigen Teilnehmern durchgeführte Studie ergab, dass fast ein Drittel der Käufer ihren Einkauf vor dem Bezahlen abbricht.

Diese Zahl stieg bei Käufern der Generation Z auf 113 £ und bei Millennials auf 87 £.

Die Bedeutung der Suchfunktion

In einem Kommentar zu den Ergebnissen wies Algolia auf die Bedeutung der Suchfunktion hin und erklärte, dass Händler ihrer Meinung nach aufgrund schlechter Suchfunktionen Umsätze verlieren.

Das Unternehmen hob hervor, dass die Generation Z und Millennials, die nach Angaben von Algolia 25 % der gesamten Einzelhandelsausgaben in Großbritannien ausmachen, angaben, dass sie Käufe aufgrund von Suchproblemen häufig abbrechen, was sich negativ auf den Umsatz auswirkt.

Außerdem stellte Algolia fest, dass die Studie ergab, dass Social-Media-Trends für britische Beauty-Konsumenten bei der Online-Produktsuche sehr wichtig sind, insbesondere für die Generation Z und die Millennials.

Das Unternehmen betonte zudem, dass Online-Käufer zunehmend personalisierte Erlebnisse erwarten und sich anstatt traditioneller persönlicher Einkaufsberater an KI wenden. 42 % der Befragten gaben an, an KI-gestützter Personalisierung interessiert zu sein.

Produkte basierend auf Social-Media-Trends im Einzelhandel

Die Studie ergab außerdem, dass Verbraucher der Generation Z im Vergleich zum nationalen Durchschnitt 33 % mehr für Produkte bezahlen würden, die auf Social-Media-Trends im Einzelhandel wie “Clean Girl Ästhetik” oder “Y2K” basieren.

Algolia stellte fest, dass “Y2K”, “Streetwear” und “Clean Girl Ästhetik” derzeit die am meisten gesuchten Mode- und Beauty-Trends auf Social-Media-Plattformen sind, wobei alle drei zusammen im Februar, März und April 2024 auf ihrer Plattform 19,5 Millionen Suchanfragen verzeichnet haben.

Es gibt jedoch eine Diskrepanz zwischen der Online-Entdeckung und dem Kauf im Geschäft, da 58 % der Verbraucher angaben, keine Y2K-Produkte, 56 % keine Streetwear und 65 % keine Artikel im Stil “Clean Girl Ästhetik” direkt über die Websites von Händlern finden konnten.

Die Studie ergab außerdem, dass die Generation Z (58 %) und die Millennials (58 %) die Verbrauchergruppen sind, die Social-Media-Plattformen wie TikTok und Instagram am häufigsten nutzen, um Trends zu entdecken und zu verfolgen, dass jedoch ein erheblicher Teil Schwierigkeiten hat, dieses Interesse in Käufe umzusetzen.

Unter den Käufern der Generation Z gaben 43 % an, dass sie potenzielle Käufe aufgrund von Schwierigkeiten bei der Suche nach trendbezogenen Artikeln im E-Commerce abbrechen, während 42 % der Millennials dies sagten.

Das Unternehmen bezeichnete dies als “verpasste Gelegenheit”, die “durch die Tatsache weiter unterstrichen wird, dass 50 % der Gen Z und 57 % der Millennials eher kaufen würden, wenn Händler einfache Suchfunktionen für Social-Media-Trends anbieten würden.”

CEO: “Händler müssen zur Kenntnis nehmen”

Die CEO von Algolia, Bernadette Nixon, sagte, dass die Generation Z und die Millennials derzeit 25 % der gesamten Einzelhandelsausgaben in Großbritannien ausmachen, dieser Anteil aber “bis 2030 voraussichtlich auf 39 % steigen wird, da immer mehr Gen Z in den Arbeitsmarkt eintreten, was sie zu einer kaufkräftigen Kundengruppe macht.”

Ähnliche Zahlen kann man dann auch für Deutschland annehmen.

Nixon sagte, dass Händler “darauf achten und diese Online-Generationen bedienen müssen, indem sie ihre Suchfunktionen an deren Bedürfnisse anpassen.”

Auf der Grundlage der Studie hob Algolia hervor, dass die KI-Personalisierung eine Möglichkeit für Einzelhändler ist, potenziellen Kunden mehr trendbasierte Suchoptionen anzubieten.

Der Bericht ergab, dass 42 % der Menschen an der Nutzung eines KI-Personal-Shoppers interessiert wären, wenn ihr Lieblingseinzelhändler ihre früheren Suchanfragen auf seiner Website nutzen würde, um ihn zu trainieren. Diese Zahl stieg auf 67 % bei den Gen Zs und 64 % bei den Millennials.

„Mit dem Aufstieg der sozialen Medien als Trendentdeckungsmaschine sollten Einzelhändler KI-Personalisierung einsetzen, um die Lücke zwischen Inspiration und Kauf zu schließen“, schloss Nixon.

„Durch das Verstehen individueller Vorlieben und die Anpassung von Suchfunktionen zur Erkennung von Trendästhetiken wie Y2K oder ‚Clean-Girl-Ästhetik‘ kann KI die Verbraucher in die Lage versetzen, genau das zu finden, wonach sie suchen, und Social-Media-Buzz in echte Verkäufe umzuwandeln.“

Fazit für JTL-Shop Nutzer

Die Studie ist auch für Deutschland relevant, die Suchfunktion in Onlineshops ist enorm wichtig für die Conversion Rate und dem finalen Umsatz.

Für den JTL-Shop gibt es einige Lösungen, die die Standard Suche des Shops optimieren und eine leistungsfähige Suche, ggf. auch mit Recommandations (proaktiven Produktempfehlungen) ergänzt, um so das Einkaufserlebnis und den Umsatz im Shop zu verbessern.

Einige Lösungen findest du im offiziellen JTL ExtensionStore:

  • JTL-Search
    Die JTL eigene Search Engine, die zu guten Konditionen hinzubuchbar ist
  • doofinder
    Eine der leistungsfähigsten Search Engines für Onlineshop überhaupt. Wird von über 1.000 JTL-Shops eingesetzt und ebenfalls relativ kostengünstig verwendet werden. Für bis zu 1.000 Requests pro Monat ist doofinder sogar kostenlos
  • nosto
    Personalisierte Produktempfehlungen werden nun kombiniert mit einer leistungsfähigen Suche (findologic Übernahme und Integration). Nosto ist weit mehr als nur eine Suche.
  • clerk.io
    Ebenfalls mit starken Personalisierungsanteil ist clerk.io eine Lösung für Shopbetreibern mit spezielle Anforderungen
  • BM Suche
    Basti Müller hat in Eigenentwicklung eine eigene Suche gebaut, die für einfache Ansprüche ebenfalls gut einsetzbar ist

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