Product Discovery
Product Discovery im E-Commerce beschreibt, wie Kunden Produkte finden: über Suche, Kategorien, Filter, Empfehlungen und Kanäle wie Google Shopping.
Was ist Product Discovery?
Product Discovery im E-Commerce beschreibt, wie Kunden die Produkte finden, die sie suchen: über die Shopsuche, die Kategorienavigation, Filter, Empfehlungen und externe Kanäle wie Google Shopping, Marktplätze und AI-Assistenten. Gute Product Discovery zeigt das richtige Produkt in wenigen Schritten, auch wenn der Kunde den genauen Namen nicht kennt. Sie hängt von zwei Dingen ab: den Discovery-Tools wie Suchmaschinen und Empfehlungs-Widgets und den Produktdaten, die diese Tools auslesen. Ein Filter nach Material funktioniert nur, wenn jedes Produkt einen Materialwert hat, und eine Suche nach einer wasserdichten Wanderjacke findet nur dann die richtigen Artikel, wenn wasserdicht als Attribut gespeichert ist. Im Einzelhandel umfasst Product Discovery auch das Stöbern im Laden und in sozialen Medien. In Softwareteams bezeichnet derselbe Begriff die Klärung, was gebaut werden soll, also ein anderes Thema. Eine klare Produktkategorisierung ist die Basis für Discovery.
Warum Product Discovery im E-Commerce wichtig ist
Ein Kunde, der ein Produkt nicht findet, kann es nicht kaufen. Liefert die Suche für einen gängigen Begriff nichts, oder blendet ein Filter die Hälfte der passenden Artikel aus, weil ihre Attribute leer sind, wandern Besucher zur Konkurrenz ab, obwohl du das Produkt auf Lager hattest. Discovery findet auch außerhalb deines Shops statt. Google Shopping, Marktplätze, Vergleichsportale und AI-Shopping-Assistenten entscheiden anhand der Titel, Kategorien und Attribute in deinen Feeds, welche Produkte sie zeigen. Produkte mit dünnen oder uneinheitlichen Daten werden seltener oder gar nicht angezeigt. Deshalb beginnt eine bessere Discovery oft beim Katalog statt beim Suchtool. Vollständige Attribute, einheitliche Werte, klare Titel und die richtige Kategorie geben jedem Discovery-Kanal besseres Material, von deinen eigenen Filtern bis zu externen Feeds.
Beispiele für Product Discovery
- 1Kanal: Shopsuche, Suchanfrage: wasserdichte Wanderjacke, Benötigte Daten: Attribut Wasserdichtigkeit, Aktivität, Produkttyp
- 2Kanal: Kategoriefilter, Filter: Material = Merinowolle, Benötigte Daten: Materialwert bei jedem Produkt der Kategorie
- 3Kanal: Google Shopping, Signal: Titel, Google-Produktkategorie, Farbe, Größe, Benötigte Daten: Vollständige Feed-Attribute
- 4Kanal: Empfehlungen, Widget: Passt gut zu, Benötigte Daten: Verknüpftes Zubehör und Kompatibilitätsattribute
So hilft WISEPIM
- Die AI-Anreicherung füllt fehlende Beschreibungen, Attribute und Spezifikationen, auf die Filter und Suche angewiesen sind.
- Die AI-Kategorisierung ordnet Produkte mit über 95 % Genauigkeit der Google-Produkttaxonomie zu. Das hilft Feeds und Marktplätzen, sie korrekt einzuordnen.
- Feed Hub und Optimize for Platform (Optimierung pro Plattform) bereiten Titel und Attribute für jeden Kanal vor, auf dem Kunden suchen.
Häufige Fehler bei Product Discovery
- Eine bessere Suchmaschine kaufen, während Attribute leer bleiben, sodass die neuen Filter dieselben Lücken zeigen.
- Interne Produktnamen in Titeln verwenden statt der Wörter, die Kunden eintippen.
- Denselben Wert in mehreren Schreibweisen zulassen, wodurch Filter in Duplikate zerfallen.
- Suchanfragen ohne Ergebnis ignorieren, obwohl sie direkt auf fehlende Daten oder Synonyme hinweisen.
Tipps zu Product Discovery
- Prüf jeden Monat die Suchbegriffe ohne Ergebnis in deiner Shopsuche und korrigiere die Daten oder Synonyme dahinter.
- Sorge dafür, dass jedes filterbare Attribut bei jedem Produkt der Kategorie gefüllt ist.
- Schreib Titel mit den Wörtern, die Kunden verwenden: Marke, Produkttyp und wichtigstes Attribut.
- Prüf, wie deine Produkte in Google Shopping und auf Marktplätzen erscheinen, nicht nur in deinem eigenen Shop.
Trends rund um Product Discovery
- AI-Shopping-Assistenten, die Fragen beantworten und Produkte auf Basis strukturierter Produktdaten vorschlagen.
- Konversationelle Shopsuche in natürlicher Sprache statt exakter Keyword-Treffer.
- Visuelle Suche, bei der Kunden ein Foto hochladen, um ähnliche Produkte zu finden.
- Mehr Discovery auf Social-Commerce-Kanälen wie TikTok Shop und Pinterest.
Tools für Product Discovery
- PIM-Systeme wie WISEPIM, Akeneo und Salsify, die die Attribute und Kategorien vollständig halten, auf die Discovery angewiesen ist.
- Plattformen für Shopsuche und Discovery wie Algolia und Klevu, die Suche, Ranking und Empfehlungen übernehmen.
- E-Commerce-Plattformen wie Shopify und Magento mit integrierter Suche, Filtern und Merchandising.
- Analytics-Tools wie Google Analytics, die Suchbegriffe der Shopsuche zeigen und wo Kunden abspringen.