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Searchandising

Definition: Was ist Searchandising ?

Searchandising (Search Merchandising) setzt sich aus den englischen Begriffen „search“ und „merchandising“ zusammen.  Grundsätzlich geht es beim Searchandising darum die etablierten Features der Suchfunktion eines Online-Shops um Automatisierung und Verhaltensdaten zu ergänzen.

Funktionen

Voraussetzung für das Searchandising ist eine Suchfunktion im Online Shop. Dann können Funktionen wie das Produktranking innerhalb der Suche, Guided Selling, personalisierte Suche, Cross Selling und Filternavigation integriert werden um Searchandising zu betreiben.
All diese Features eine Online-Shop Suchfunktion tragen dazu bei, das optimale Produkt für den Kunden auszuspielen. Die Produkte können dann bei der Suche nach den Kriterien Relevanz, Beliebtheit und persönlicher Kundenpräferenz ausgespielt werden. Diesen Prozess nennt man automatisiertes Serachandising, es unterscheidet sich vom manuellen Merchandising im Online Shop dadurch, dass der intelligente Shop selbst entscheidet welche Produkte ausgespielt werden sollen. In Echtzeit werden anhand von Informationen zum Nutzerverhalten Produktlisten (Kategorielisten) neu geordnet oder Cross Selling Produkte ausgewählt.
Dabei muss darauf geachtet werden, dass das Merchandising nicht die Überhand gewinnt. Eine Suche sollte dem Suchenden natürlich das Produkt anzeigen, welches er auch sucht.

Am Beispiel

Ein User sucht am Dienstag nach einer Hose und einem Hemd. Gekauft wird nur ein Hemd. Kommt der Nutzer am Ende der Woche erneut auf die Website, so können anhand seines aufgezeichneten Suchverhaltens verschiedene ihn interessante Resultate ausgespielt werden. Diese ausgespielten Ergebnisse haben eine höhere Wahrscheinlichkeit gekauft zu werden, da sie bereites den Bedürfnissen des Kunden angepasst werden. Dabei kann der Betreiber des Shops immer noch diverse Produkte manuell hervorheben lassen.
So können zum Beispiel die Produkte zuerst angezeigt werden, welche eine hohe Marge oder ein starkes Markenbranding aufweisen.

Um die Suchergebnisse optimal anpassen zu können werden intelligente Lernalgorithmen verwendet, die an Analyse-Tools geknüpft sind. Je besser der Anbieter das Kundenverhalten versteht, desto eher lassen sich die Akquisitionskosten senken. Vor allem bei Wiederkäufern kann genau analysiert und ausgewertet werden, welche Präferenzen sie haben.

-> Hier mehr zum Thema 

 

Über den Autor

Jasmin Bleich ist Inbound Marketing Specialist im FACT-Finder Marketing Team. Sie ist spezialisiert in den Bereichen Social Media Marketing, Content Marketing, Search Engine Optimization / Search Engine Advertising, Conversion Optimization und Public Relations. Seit Ihrer Tätigkeit bei FACT-Finder, konnte Sie sich ein tiefes Verständnis rund um den eCommerce, Product Data Quality, Retail Strategien, Conversion Optimierung und den aktuellsten Retail-Trends aneignen. In 2011 schloss Jasmin Ihr Studium an der Hochschule Pforzheim als Bachelor of Science für Marketing und Kommunikationswissenschaften ab.

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