Eine schnelle und intuitive Product Discovery spielt besonders in der Sportartikel-Branche eine entscheidende Rolle. Denn wer sich nach Ausrüstung oder Sportkleidung umsieht, hat in der Regel ganz spezifische Anforderungen an Leistung, Passform, Stil und Funktionalität. Damit Online-Besucher zu zufriedenen Stammkunden werden, müssen sie die Produktauswahl also mühelos auf ihre individuellen Bedürfnisse eingrenzen können. 

In diesem Artikel widmen wir uns Filtern und Facetten – zwei der effektivsten Product-Discovery-Funktionen, die deinen Online-Shoppern dabei helfen das Richtige zu finden, ohne Extrarunden drehen zu müssen. Wir erklären dir, wie sich Filter und Facetten unterscheiden, wie du durch die Kombination mit Personalisierung den maximalen Hebel auf deinen Umsatz erzielst – und warum diese Kombination die Agilität deines Unternehmens steigert. 

Die Basics im Überblick 

Eine eindrucksvolle Statistik aus „The Forrester Wave™: Commerce Search And Product Discovery, Q3 2023, Surfaces The Challenges Of AI Unchecked“ verdeutlicht, dass sich mehr als die Hälfte der erwachsenen US-Internetnutzer beim Online-Shopping mehr auf die Suche als auf das Kategorie-Menü verlassen, und 57% verwenden häufig Filter, um ihre Suchergebnisse einzugrenzen.  

Diese Zahl unterstreicht die essenzielle Bedeutung dieser Funktionen für ein positives Einkaufserlebnis. 

Überraschenderweise werden Produktfilter und Facetten, trotz ihrer grundlegenden Rolle, oft als selbstverständlich betrachtet und unterschätzt. Doch gerade diese Funktionen können maßgeblich über Erfolg oder Misserfolg entscheiden. Zur Auffrischung hier noch einmal der Unterschied zwischen Produktfiltern und Facetten: Während Produktfilter dazu dienen, Suchergebnisse anhand bestimmter Kriterien zu filtern, ermöglichen Facetten eine multidimensionale Kategorisierung. 

Beispiele für Filter könnten Größe, Farbe oder Preis sein, während Facetten verschiedene Dimensionen wie Marke, Material oder Kundenbewertungen abbilden können. Die Vielfalt dieser Funktionen trägt dazu bei, dass Online-Shopper nur wenige Klicks brauchen, um das Richtige zu finden.  Um mehr über Facetten zu erfahren und wie du die Filterfunktionen in deinem Online-Shop verbessern kannst, empfehle ich einen Blick auf den Artikel „Facettennavigation optimieren: 9 Best-Practices für bessere Filter im Online-Shop“ auf fact-finder.de.

Produktfilter und Facetten auf ein neues Level heben – mit Personalisierung

Das wirkliche Potenzial der Product Discovery in deinem Online-Shop entfaltet sich erst, wenn Produktfilter und Facetten mit Personalisierung kombiniert werden. Eine Studie von McKinsey belegt, dass mit Personalisierung bis zu 40% mehr Umsatz erzielt werden kann im Vergleich zu durchschnittlichen Anbietern. Diese Zahlen verdeutlichen die wirtschaftliche Bedeutung eines maßgeschneiderten Einkaufserlebnisses. 

Die Funktionsweise der Personalisierung ist dabei entscheidend. Ansätze, die auf Segmentierung von Kundengruppen und demografischen Daten basieren, bringen meist nicht den gewünschten Erfolg. Der Grund ist, dass Informationen wie Alter, Geschlecht oder Wohnort kaum etwas über die individuelle Kaufabsicht aussagt. Zwei Online-Shopper mit ähnlichem demografischem Profil können völlig unterschiedliche Präferenzen und Erwartungen an ein Suchergebnis haben.  

Anders als Personalisierungen, die auf demografischen Daten basieren, erfasst eine AI-basierte Personalisierung in Echtzeit die Kundenpräferenzen – zum Beispiel Marken, Farben, Preise und Kategorien. Hat ein Online-Shopper bereits entsprechende Filter genutzt, können diese Informationen dann von AI-Algorithmen, um die relevantesten Produkte ganz oben in der Ergebnisliste zu platzieren. Der Kunde erhält bei seiner nächsten Suche also automatisch eine hochindividuelle Auswahl, die genau seinen Vorlieben entspricht, was die Conversion-Rate sowie Kundenzufriedenheit und -treue steigert. 

Wie Produktfilter, Facetten und Personalisierung die Agilität deines Unternehmens erhöhen 

Die Kombination aller drei Funktionalitäten geht über die reine Optimierung der Product Discovery hinaus und trägt wesentlich dazu bei, die Agilität deines Unternehmens zu steigern: 

  • Echtzeitanalyse der Filternutzung 
    Durch die kontinuierliche Auswertung, wie Filter und Facetten genutzt werden, kannst du unmittelbar auf aktuelle Markttrends reagieren. Dies ermöglicht eine schnelle Anpassung des Produktangebots und die Bereitstellung von genau den Produkten, die Kunden im Moment nachfragen. 
     
  • Schnell auf veränderte Kundenerwartungen reagieren 
    Eine personalisierte Product Discovery ermöglicht dir, die Ergebnislisten im Shop auf die individuellen Bedürfnisse deiner Zielgruppe zuzuschneiden. Und zwar nicht nur in Echtzeit, sondern auch langfristig. Denn die AI-Algorithmen lernen kontinuierlich dazu und passen sich an veränderte Kundenpräferenzen an, ohne dass dein Team manuell optimieren muss. 
  • Optimierung der Betriebsabläufe durch Predictive Analytics 
    Nehmen wir zum Beispiel an, du sammelst Daten aus personalisierten Interaktionen mit der Product Discovery Plattform von FactFinder und spielst diese Informationen dann in externe Systeme zur Bestandsverwaltung, CRMs und Marketingtools ein. Damit verwandelst du die Daten nicht nur in umsetzbare Strategien, sondern sorgst auch für einen reibungslosen Informationsfluss. Auf diese Weise lässt sich alles – von Bestandsanpassungen bis hin zur Erstellung personalisierter Marketingkampagnen – nahtlos vorantreiben. 

Produktfilter und Facetten in Aktion

Fitstore24 ist in Österreich eine der führenden Marken für Radsport, Krafttraining und Fitnessgeräte. Mit monatlich 200.000 Besuchern und 30.000 Suchanfragen verarbeitet der Shop eine große Menge an Filteranfragen: 20% der Besucher nutzen die umfassenden und komplexen Filtermöglichkeiten. Mario Zanier, Gründer von Fitstore24 sagt: „Die konnte die alte Suche alle nicht richtig abbilden.“ 

Durch die Integration von FactFinder Next Generation hat Fitstore24 diese Herausforderung gemeistert. Passend zum sportlichen Image des Unternehmens gelang der Go-Live in rekordverdächtiger Zeit: 7 Arbeitstage. „Trotz der schnellen und einfachen Integration haben wir die volle Kontrolle über das Layout und Design gehabt“, sagt Mario. „Die After Search Navigation und Filter konnten wir gut über die Shop-Templates steuern. Das war ein wesentlicher Pluspunkt gegenüber anderen Such-Anbietern.“ 

Projektergebnisse im Überblick: 

  • +29% AOV 
  • +55,6% AOV mobil 
  • Schnellere Ladezeiten 
  • Automatische Suchergebnis-Optimierung 
  • Entlastung der Shop-Server 

Zur vollständigen Case Study … 

Fazit und Ausblick 

In einer Welt, in der die Kundenerwartungen stetig wachsen, wird die Fähigkeit einer Marke, flexibel auf die Bedürfnisse der Verbraucher einzugehen, zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Die Kombination von Filtern, Facetten und AI-Personalisierung verdeutlicht das transformative Potenzial, das in diesen Funktionen steckt. 

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