Mehr als nur Convenience: Wie du die bisher größten Herausforderungen im Online-Lebensmittelhandel meisterst

Keine Warteschlangen, kein Gedränge, keine Fahrtwege: Immer mehr Verbraucher möchten in den Genuss kommen, sich ihre Lebensmittel-Einkäufe nach Hause liefern zu lassen. Der Online-Lebensmittelmarkt hat mit seinem rasanten Wachstum in den letzten Jahren und seinem nachhaltigen Einfluss auf das digitale Verbraucherverhalten eine einzigartige Stellung im eCommerce erreicht. Dabei ist das zukünftige Wachstumspotenzial nach wie vor riesig: Im Jahr 2023 wurde der europäische Online-Lebensmittelmarkt auf 126,7 Milliarden US-Dollar geschätzt und erreicht bis zum Jahr 2032 voraussichtlich ganze 422,1 Milliarden US-Dollar. 

Worauf kommt es Verbrauchern im Lebensmittelshop an? Wie kannst du ihre immer größer werdenden Ansprüche erfüllen? Und wie kannst du dich als Anbieter – mit Hilfe von AI-basierten Innovationen – überzeugend vom Wettbewerb absetzen? Dieser Blogbeitrag enthüllt die größten Herausforderungen für eCommerce- und Marketing-Manager und zeigt dir, wie du eine Customer Experience schaffst, die deine Lebensmittel-Einkäufer überzeugt und langfristig bindet.

Herausforderung 1: Anpassung an die sich rasant entwickelnden Kundenerwartungen

Mit den immer besser werdenden eCommerce-Lösungen steigen auch die Erwartungen deiner Kunden an das Einkaufserlebnis im Online-Shop. In der Lebensmittelbranche kommt hinzu, dass Verbraucher ein völlig einzigartiges Kaufverhalten an den Tag legen als in anderen Branchen: Zum Beispiel möchten sie in der Regel große Warenkörbe – bis hin zum ganzen Wocheneinkauf – bestellen statt einzelner Produkte, immer wieder die gleichen Lebensmittel „ihrer“ Marke kaufen, individuelle Verträglichkeiten oder Diäten in die Suche einbeziehen und alles so schnell wie möglich finden, anstatt lange zu stöbern und sich inspirieren zu lassen.  

Diese Erwartungen zu erfüllen und Verbrauchern ein intuitives, reibungsloses Einkaufserlebnis zu ermöglichen, entscheidet zunehmend über den Erfolg im Online-Lebensmittelhandel. 

Lösung: AI-basierte Product Discovery 

Intelligente Product Discovery–Technologien können alles optimieren, was zwischen dem Einstieg in den Shop und dem Checkout passiert – von der Produktsuche bis hin zu Produktempfehlungen auf Detailseiten. Zwei Kunden, die nach „Milch“ suchen, können unterschiedliche Produkte im Sinn haben – der eine z.B. Biovollmilch, der andere H-Milch. Insbesondere bei der Personalisierung kannst du ein echtes Differenzierungsmerkmal schaffen, den Umsatz um durchschnittlich 20% steigern und aus Neukunden treue Stammkunden machen. Setze auf AI, um die Kaufmuster deiner Kunden, ihre Vorlieben und ihre früheren Interaktionen in deinem Shop zur Ergebnisoptimierung zu nutzen. 

Du möchtest mehr über intelligente Product Discovery wissen? Erhalte direkte Einblicke in das Projekt von Flaschenpost – und wie der schnell wachsende Lebensmittel-Händler das Einkaufserlebnis im Online-Shop mit intelligenter Technologie verbessert hat. Zur vollständigen Case Study …

Herausforderung 2: Hohe Betriebskosten mit effizientem Bestands- und Liefermanagement ausgleichen

Online-Lebensmittelhändler müssen zunehmende operative Kosten bewältigen, angefangen bei der Lagerung bis hin zur Logistik. Ein optimiertes Bestands- und Liefermanagement kann nicht nur betriebliche Ausgaben einsparen, sondern auch die Kundenzufriedenheit und -bindung fördern. AI-basierte Technologien unterstützen dich auch bei dieser Herausforderung: 

Lösung: Warenkorb-Vorhersage und Bestandsoptimierung mit dem Predictive Basket 

Der Predictive Basket nutzt neuronale Netzwerke, um den aktuellen Bedarf deiner Kunden vorherzusagen. Die Technologie berücksichtigt dazu das individuelle Kaufverhalten eines Kunden, die allgemeinen Kaufmuster im Shop sowie saisonale Besonderheiten. Ohne etwas suchen zu müssen, erhalten deine Online-Shopper eine auf sie zugeschnittene Vorschlagsliste, aus der sie sich einen Großteil ihres Warenkorbs einfach zusammenklicken können. Der Effekt ist, dass Kunden ihre Bestellung in deutlich kürzerer Zeit erledigen können, weniger vergessen – und ihren Einkauf seltener abbrechen. 

Als eCommerce-Manager kannst du die Insights aus dem Predictive Basket – z.B. welche Produkte werden wie oft gekauft, welche nicht und welche werden wann besonders nachgefragt – für ein optimiertes Bestandsmanagement nutzen. So sagst du den Bedarf an deinen Produkten genauer voraus, was eine gezieltere Lagerhaltung und weniger Abfälle ermöglicht. 

Der österreichische Lebensmittel-Großhändler Kastner hat den Predictive Basket bereits seit mehreren Jahren erfolgreich im Einsatz. Erhalte ihre Erfahrungen aus erster Hand: Zum Video … 

Herausforderung 3: Kundenbindung in einem umkämpften Markt aufbauen und erhalten 

Der Online-Lebensmittelmarkt ist hart umkämpft – Verbraucher haben die Auswahl aus schier unzähligen Anbietern, um ihre Einkäufe zu tätigen. Warum sollten sie ausgerechnet bei dir kaufen? Niedrige Preise sind nur ein Kriterium, auf das Kunden achten. Und an der Preisschraube zu drehen, gestaltet sich meist schwierig, da die Margen bei Lebensmitteln ohnehin niedrig sind. Doch es gibt effektive Möglichkeiten, sich auch abseits des Preiskampfs zu differenzieren. 

Lösung: Schaffe eine Customer Experience, die Verbrauchern im Gedächtnis bleibt 

Mit AI-basierter Product Discovery, Personalisierung und dem Predictive Basket haben wir bereits einige Ansätze angesprochen, um ein Einkaufserlebnis zu schaffen, das deine Kunden woanders vergeblich suchen. Ein weiterer effektiver Ansatz sind gezielte Produktempfehlungen, die du in verschiedenster Weise in deinem Lebensmittel-Shop einbetten kannst. Mit einer Prise AI und einem Quäntchen manueller Optimierung kannst du als Online-Lebensmittelhändler Produktempfehlungen gezielt nutzen, um deine Kunden zu begeistern und ihre Warenkörbe füllen: 

• Ergänzende Produkte. Wenn ein Online-Shopper auf der Detailseite von Kirschtomaten ist, kannst du ihm z.B. Mozzarellakugeln, Olivenöl und Balsamico für Caprese-Spieße anzeigen lassen.  
• Ähnliche Produkte. Basierend auf den Präferenzen deiner Kunden und dem aktuell angesehenen Produkt kannst du mit AI-basierten Recommendations relevante – und ggf. höherwertige – Alternativen vorschlagen. Zum Beispiel von der Lieblingsmarke deiner Kunden. 
• Manuelle Empfehlungen. Zusätzlich zu den von der AI erzeugten Empfehlungen hast du immer die Möglichkeit, deine Empfehlungen selbst zu definieren und zu steuern. Die von dir eingepflegten Empfehlungen werden von der AI immer priorisiert und zuerst angezeigt. 

Zusammenfassung 

Online-Lebensmittelhändler kommen heutzutage nicht mehr ohne AI-basierte Product-Discovery-Tools aus, um den zahlreichen Herausforderungen in der eCommerce-Branche zu begegnen. Diese Technologien sind der Schlüssel, um sowohl Umsätze und Ausgaben zu optimieren als auch die Kundenbindung in einem Markt zu stärken, der so überlaufen ist wie ein Samstagnachmittag im Supermarkt. Du möchtest mehr darüber erfahren und selbst einen Blick darauf werfen? Dann klicke den Button unten für eine unverbindliche Demo.