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Vereint das Beste aus Suche und Personalisierung: FACT-Finder launcht Blixt

Lesezeit: 12 Minuten

KI-basierte Echtzeit-Personalisierung für jeden deiner Online-Shopper: Dieser Beitrag gibt dir detaillierte Einblicke in den neuen FACT-Finder Next Generation Blixt.

“Once in a while lightning strikes”, sagte unser CEO Emile Bloemen, als er die Akquisition von Loop54, dem schwedischen Marktführer für 1:1 Personalisierung, bekanntgab. Heute, ein halbes Jahr später, bringen wir zwei marktführende Technologien und damit das Beste aus beiden Welten – Suche und Personalisierung – zusammen. In Anlehnung an Emiles Zitat tauften wir diese Technologie mit dem schwedischen Wort für Lightning: FACT-Finder Next Generation Blixt. In diesem Beitrag erfährst du, was alles in ihr steckt.

Was wird sich in den nächsten 10 Jahren nicht verändern?

Kaum ein Marktumfeld ist so schnelllebig wie der eCommerce: Mit Blick auf die nächsten 10 Jahre fragen sich viele, was sich alles verändern wird – nur die wenigsten ziehen in Betracht, was gleich bleibt. Doch nur diese Konstanten sind es, auf denen man eine zukunftsfähige Business-Strategie aufbauen kann.

Wie auch immer die nächsten 10 Jahre aussehen werden, eines steht fest: Individualisierung ist ein Megatrend des 21. Jahrhunderts – und die Möglichkeiten, diesen im eCommerce umzusetzen, sind nahezu unbegrenzt. Während stationäre Läden Millionen in das „eine“ perfekte Ladenlayout investieren, kann der eCommerce das perfekte Einkaufserlebnis pro Kunde realisieren: „Das richtige Produkt, zur richtigen Zeit“.

Doch Personalisierung ist nicht gleich Personalisierung: Nach wie vor gibt es eine Menge Online-Shops, die anhand von Kundengruppen individuelle Inhalte und Angebote ausspielen. Doch keine Segmentierung kann den individuellen Kontext deiner Kunden widerspiegeln. “Personalization by segmentation is dead”, erklärt unser Chief Strategy Officer Robin Mellstrand. “Today, we need to be able to deliver an ultra-relevant experience to every customer in real-time.” Und genau das macht FACT-Finder Next Generation Blixt möglich: Eine KI-basierte 1-zu-1 Personalisierung in Echtzeit!

„The future is ultra-relevant and each customer deserves their own customer experience. That’s why we continue to innovate.“

Robin Mellstrand, CSO at FACT-Finder + Loop54

The Sweet Spot Between Human and Artificial Intelligence

Next Generation Blixt markiert einen neuen Meilenstein im Bereich Suche und Personalisierung für Online-Shops. Dieses Produkt vereint die patentierten Suchalgorithmen von FACT-Finder mit GOLEM, der künstlichen Intelligenz von Loop54. Damit bietet dir Next Generation Blixt den höchsten Standard an Suchpräzision, Performance und Einstellungsmöglichkeiten – in Kombination mit einer einzigartigen KI zur Interpretation, Optimierung und Personalisierung der Ergebnisse. Wenn du dich für die Aktivierung der GOLEM-Engine entscheidest, wird die KI für jeden Kunden die relevantesten Produktergebnisse auswählen und sortieren. On-top kannst du dann, zum Beispiel über Ranking-Regeln, deine eigene Verkaufsstrategie einbringen. Wir nennen das den Sweet Spot zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz.

Im Folgenden beschreiben wir dir die Neuerungen von FACT-Finder Next Generation Blixt im Detail. Darunter:

  • Wisdom of the Crowd
  • 1-zu-1 Personalisierung in Echtzeit
  • KI-basierte Recommendations

Wisdom of the Crowd: Suchanfragen menschlich interpretieren

Bisher war es eine echte Herausforderung, jedem Kunden zu jeder Zeit die relevantesten Produkte anzuzeigen. Ein Grund dafür ist, dass der Kontext menschlicher Suchanfragen für Maschinen nicht einfach zu interpretieren ist:

Wer beispielsweise nach „PS4 Spiel“ sucht, möchte ein Spiel für die PlayStation 4 kaufen. Wer aber nur nach „PS4“ sucht, möchte kein Spiel kaufen, sondern die tatsächliche Konsole. Menschen verstehen diese Unterscheidung intuitiv. Maschinen aber nicht, denn sie finden „PS4“ in beiden Fällen in den Produktdaten. Und genau das führt zu Missverständnissen: So zeigen viele Online-Shops für „PS4“ zuerst die Spiele und erst weiter unten – oder sogar ein paar Seiten weiter – die Konsole. Als Kunde fühlt man sich nicht verstanden und bekommt den Eindruck, dass der Shop das gesuchte Produkt nicht anbietet. Die logische Folge: Man verlässt den Shop und versucht es woanders.

Personalisierung Online Shop Blixt - falsches Suchergebnis
Keine Konsole weit und breit: Dieses Suchergebnis entstand durch reinen Textvergleich, ohne Kontext-Wissen.

Dieses Problem ist weitbekannt und kann in jeder Branche auftreten. Sei es in einem Outdoor-Shop, der für den Suchbegriff „Taschen“ zuerst alle Hosen mit Taschen anzeigt. Oder in einem Lebensmittel-Shop, der für den Suchbegriff „Wasser“ zuerst alle Wassermelonen oder Haarwasser anzeigt. Wie wurden solche falsch interpretierten Suchergebnisse bisher verbessert?

  • Zum einen durch manuelle Optimierungen wie Synonyme, Antonyme und Ranking-Regeln.
  • Zum anderen durch automatische – aber zeitintensive – Ergebnisoptimierung mit Machine Learning.

Die Vor- und Nachteile beider Optionen liegen auf der Hand: Manuelle Optimierungen sind effektiv und gezielt, brauchen aber Mitarbeiter-Ressourcen. Zudem lassen sich niemals alle Suchanfragen abdecken, da der Long-tail in Online-Shops enorm ist: Analysen von Loop54 zeigen, dass 50% der monatlichen Suchanfragen komplett neu sind.

Personalisierung Online Shop Blixt - Long Tail
Manuelle Suchoptimierung kann niemals den gesamten Long-tail abdecken. Ohne automatische Optimierung wird es immer Suchbegriffe geben, die falsch verstanden werden.

Nur mit einer automatischen Ergebnisoptimierung lassen sich auch Long-tail-Suchanfragen abdecken und Ressourcen sparen. Der Nachteil: Es brauchte bisher viel Zeit und eine Menge Lerndaten, bis die Verbesserungen Wirkung zeigten. Doch mit FACT-Finder Next Generation Blixt ändert sich das.

Am Beispiel von „PS4“ bedeutet das: Dank der integrierten GOLEM-Engine versteht Next Generation Blixt bereits innerhalb der ersten Kunden-Sessions mit dieser Suchanfrage, was gemeint ist. Wo früher noch unzählige Interaktionen nötig waren (Big Data), reicht heute ein absolutes Minimum an Lerndaten, um den Kontext jeder Suchanfrage zu verstehen. Darüber hinaus kann sich Next Generation Blixt sofort an Veränderungen im Such- und Klickverhalten anpassen und so flexibel auf Nachfragetrends reagieren. Saisonale Produkte werden dadurch zuverlässig auf- und abgewertet.

Personalisierung Online Shop Blixt - korrektes Suchergebnis
Korrektes Suchergebnis. FACT-Finder Next Generation Blixt interpretiert Suchanfragen wie ein Mensch.

Was macht die Künstliche Intelligenz GOLEM so einzigartig?

GOLEM ist perfekt für die Anwendungsbereiche Relevanz und Personalisierung im eCommerce zugeschnitten, da die KI die Stärken von maschinellem und menschlichem Denken vereint. Basierend auf dem individuellen Produktkatalog entwickelt der GOLEM-Algorithmus ein neuronales Netzwerk, das die Beziehungen zwischen verschiedenen Produkten abbildet. Anstatt sich auf Daten zu individuellen Produkten zu verlassen, generiert GOLEM Produkt-unabhängige Neuronen, die Wissen über einen bestimmten Produkttyp und dessen mögliche Attribute sammeln. Da auf diese Weise Informationen zwischen ähnlichen Produkten ausgetauscht werden, braucht es nur wenige Lerndaten. Und das schafft folgende Vorteile:

  • Persönlicher, top-relevanter Output:
    GOLEM versteht die Suchintention bereits innerhalb einer Session und liefert eine maßgeschneiderte Ergebnissortierung. Klassische Machine-Learning-Verfahren benötigen dazu viel mehr Zeit und Input.
  • Produkte jederzeit austauschbar:
    Da GOLEM sein Verständnis unabhängig von einzelnen Produkten entwickelt, bleibt die Ergebnisqualität auch bei Sortimentsänderungen konstant hoch. Die KI versteht selbst komplexe Beziehungen innerhalb der Produkte. So weiß GOLEM sofort, wo neue Produkte hingehören – auch wenn noch keine Interaktion mit ihnen stattfand.
  • Verständnis erweitert sich:
    Informationen über persönliche Vorlieben und die Suchintention breiten sich innerhalb des neuronalen Netzes aus. Jede Interaktion wirkt sich so auf tausende Produkte aus, anstatt auf nur eines

„With our technology, every eCommerce store can provide ultra-relevant and personal customer experiences. We believe that this is the key component our industry needs to move forward.“

Robin Mellstrand, CSO at FACT-Finder + Loop54

Gezielte Steuerung der KI nach deinen Regeln

Im FACT-Finder Backend kommt die menschliche Intelligenz ins Spiel: Hier kannst du genau nachvollziehen, wie sich die KI auf einzelne Suchanfragen auswirkt: Das Cockpit zeigt dir, an welcher Position die Produkte ursprünglich im Suchergebnis standen. Und im Side-by-Side-Vergleich kannst du die Suchergebnisse direkt gegenüberstellen – einmal mit und einmal ohne KI-Optimierung.

Für die Feinjustierung der Suchergebnisse stehen dir die bewährten FACT-Finder-Tools wie Ranking-Regeln und Kampagnen zur Verfügung: Definiere zum Beispiel eine Regel, um alle nicht-lieferbaren Produkte abzuwerten, oder platziere Produkte aus der Werbung immer ganz oben in den Suchergebnissen. Next Generation Blixt bietet dir alle Möglichkeiten, um die KI auf deine Verkaufsziele auszurichten. Und um die aktuellen Anforderungen deines Unternehmens zu erfüllen.

Du kannst dir sicher sein, dass die KI deine Vorgaben berücksichtigt und dabei immer mitdenkt: Next Generation Blixt ist in der Lage, Ranking-Regeln außer Kraft zu setzen, wenn die Learnings im Shop oder die individuellen Präferenzen eines Kunden gegen eine Regel sprechen. Angenommen, du hättest eine Ranking-Regel, die alle Lego-Produkte leicht nach unten sortiert. Sucht nun jemand, der eindeutig an Lego interessiert ist, nach „Star Wars“, wird unsere KI diese Ranking-Regel aufheben und richtigerweise Lego-Produkte zuerst zeigen.

Vorteile:

  • Relevantere Suchergebnisse, ohne manuellen Aufwand
  • Schnelle Anpassung der Sortierung an saisonalen Bedarf
  • Transparente Sicht im User-Interface, wie sich die KI auswirkt
  • Perfekte Balance zwischen automatischer und manueller Optimierung

1-zu-1 Personalisierung in Echtzeit

Im vorigen Absatz wurde es bereits angedeutet: Der Kontext, in dem sich der Online-Shopper gerade bewegt, wird nicht nur durch allgemeines Suchverhalten (Wisdom of the Crowd) beeinflusst. Auch die individuellen Interessen und Vorlieben bestimmen, welche Absicht hinter einer Suchanfrage steht. So kann ein und dieselbe Suchanfrage ganz unterschiedlich gemeint sein – und ganz unterschiedliche Wünsche beinhalten. Mit Next Generation Blixt stellst du sicher, dass deine Suchergebnisse immer zum individuellen Kontext deiner Kunden passen. Wie das funktioniert, lässt sich am besten an konkreten Beispielen erklären: Stellen wir uns dazu einen Spielwaren-Shop vor, in dem Kunden wieder den Suchbegriff „Star Wars“ eingeben.

Personalisierung innerhalb einer Session

Die Schmidts sind kein einzelner Kunde, sondern eine Familie, die den Shop heute zum allerersten Mal besucht, um einen Gutschein einzulösen.

Personalisierung Online Shop Blixt - Kunde A

Auf der Suche nach dem Lego-Set aus der Fernseh-Werbung stöbert Familie Schmidt zunächst auf der Startseite und klickt ein anderes Lego-Produkt an. Allein durch dieses Event lernt Next Generation Blixt, dass dieser Nutzer gerade an einem Produkt der Lego-Kategorie interessiert ist – zumindest mit hoher Wahrscheinlichkeit. Also ganz genauso wie im stationären Laden, wo Familie Schmidt jetzt in der Lego-Abteilung wäre.

Familie Schmidt entschließt sich nun, nach „Star Wars“ zu suchen. Aufgrund der vorigen Interaktion mit dem Produkt auf der Startseite erscheinen in den Suchergebnissen nun vorwiegend Lego-Produkte – und kaum PS4-Spiele oder Modellbau-Artikel. Die KI erkennt also innerhalb ein und derselben Session die individuellen Interessen und Wünsche des Kunden. Übrigens: Würde Familie Schmidt nun anschließend wieder auf die Startseite oder eine Kategorieseite gehen und einen anderen Produkttyp anklicken, passt sich die Personalisierung an diesen Produkttyp an. Im stationären Laden würde das bedeuten, dass sie in einen anderen Ladenbereich gegangen wäre.

Personalisierung Online Shop Blixt - Suchergebnis Familie Schmidt

Personalisierung mit User-ID

David hat mit Lego nichts am Hut, er ist Modellbau-Fan. Regelmäßig bestellt er in seinem bevorzugten Spielwaren-Shop, wo er auch sein persönliches Nutzerkonto hat. Nach dem Login gibt er nun denselben Suchbegriff wie Familie Schmidt ein – allerdings mit einer völlig anderen Intention.

Personalisierung Online Shop Blixt - Kunde B

Durch die Nutzer-ID des Logins kann Next Generation Blixt die bisherigen Kaufmuster für den heutigen Einkauf von David nutzen. Das Einkaufsverhalten spiegelt deutlich wider, dass David am liebsten Modellbauprodukte bestellt. Daher interpretiert FACT-Finder die Suchanfrage „Star Wars“ nicht mit Lego-Ergebnissen, sondern mit Modellbauprodukten einschlägiger Marken.

Personalisierung Online Shop Blixt - Suchergebnis David

Personalisierung nach individuellen Präferenzen

Für Anna, eine leidenschaftliche Gamerin, ist klar, dass sie das neueste Konsolen-Spiel der Reihe kaufen möchte.

Personalisierung Online Shop Blixt - Kunde C

Vor ein paar Tagen hat sich Anna sporadisch in der Videospiel-Kategorie des Shops umgesehen, einen Controller gekauft und die aktuellen Konsolenangebote gecheckt. Durch ein Cookie kann Next Generation Blixt diese historischen Transaktionen mit der neuen Session von Anna in Verbindung bringen. Im Ergebnis zur Suchanfrage „Star Wars“ zeigt FACT-Finder nun vorwiegend Videospiele, da diese am besten zum bisherigen Verhalten der Kundin passen.

Personalisierung Online Shop Blixt - Suchergebnis Anna

Vorteile:

  • Höhere Conversion-Rate durch relevantere Suchergebnisse
  • Personalisierung wirkt sich sofort, innerhalb einer Session aus – dank einem einzigartigen Machine-Learning-Verfahren
  • Deutlich schnellere Personalisierung als mit vergleichbaren Lösungen

Recommendations, die Kundenerwartungen übertreffen

In Sachen Produktempfehlungen erwarten Online-Shopper dieselbe Qualität und Relevanz, die sie von Netflix, Amazon, Spotify und Co. gewohnt sind. Um diesen hohen Anspruch zu erfüllen, investieren viele Händler eine Menge Zeit und Geld zur manuellen Konfiguration der Recommendations. Was bei Sortimenten mit 1.000 Produkten noch zu stemmen ist, wird bei 100.000 Produkten jedoch zur unmöglichen Aufgabe. Händler mit großen Sortimenten haben sich deshalb bisher vor allem auf Daten über häufig zusammen gekaufte Produkte verlassen, um Recommendations automatisch generieren zu lassen. Doch meist gibt die Datenbasis nicht genug her, um wirklich gute Empfehlungen zu geben. Zudem sind die Empfehlungen auf beliebte Produkte begrenzt – dabei werden neue Produkte und Nischenprodukte mit höherer Relevanz ignoriert.

Mit Next Generation Blixt bringst du deine Recommendations auf ein völlig neues Level – und zwar ohne manuellen Aufwand und auch wenn du nur wenige Daten hast. Denn genauso wie bei der Personalisierung von Suchergebnissen, kommt auch hier GOLEM und dessen Verständnis, wie Produkte zusammenhängen, zum Einsatz. Ob auf der Produktdetailseite, im Warenkorb oder an anderer Stelle in deinem Shop: Die KI zeigt deinen Kunden genau die Empfehlungen, die am besten zum Kontext und zur Kaufabsicht deiner Kunden passen. Dabei stehen dir drei verschiedene Recommendations-Typen zur Verfügung:

Persönlich zugeschnittene Produktempfehlungen:

Anhand der individuellen Kaufmuster deiner Kunden generiert FACT-Finder persönliche Empfehlungen, die zum gerade angesehenen Produkt, zum Kontext und zur Kaufabsicht deiner Kunden passen. Ein enorm zuverlässiger Weg, um die Warenkörbe deiner Kunden zu vergrößern und so den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern.

Personalisierung Online Shop Blixt - Persönliche Recommendations

Ähnliche Produkte als Kaufalternative:

Durch sein weitreichendes Verständnis des Sortiments kann unser KI-Algorithmus auch Alternativ-Empfehlungen geben. Dieser Empfehlungs-Typ ist ideal, um Kunden zu inspirieren und in deinem Shop zu halten – selbst, wenn sie noch unentschlossen sind oder nicht auf Anhieb das Richtige gefunden haben.

Personalisierung Online Shop Blixt - Ähnliche Recommendations

Manuelle Empfehlungen als Ergänzung:

FACT-Finder Next Generation Blixt kann 100% deiner Produktempfehlungen übernehmen und den Bestellwert automatisch steigern. In manchen Fällen – zum Beispiel bei sehr häufig geklickten Produkten – möchtest du aber vielleicht selbst mitbestimmen, was empfohlen wird. Manuelle Optimierungen sind auch in Zukunft jederzeit möglich: Wo immer du selbst optimieren möchtest, kannst du das mit wenigen Klicks tun. Völlig bequem und flexibel. Deine manuell erstellten Empfehlungen werden von FACT-Finder immer priorisiert – alle übrigen Recommendation-Slots werden dann mit den relevantesten Empfehlungen der KI aufgefüllt.

Personalisierung Online Shop Blixt - Manuelle Recommendations

Vorteile:

  • Personalisierte und hochrelevante Produktempfehlungen bereits mit minimaler Datenbasis
  • KI mit einzigartigem Verständnis der Produktbeziehungen im Sortiment
  • Bei Bedarf manuelle Optimierung möglich – aber nicht nötig

Personalisierung in Echtzeit – Dein Kickstart in die nächsten 10 Jahre

Künstliche Intelligenz kann heute den Kontext von Nutzern enorm zuverlässig interpretieren. Dieses fast menschliche Verständnis von Suchanfragen möchten immer mehr Händler auch im Online-Shop bieten. FACT-Finder Next Generation Blixt macht genau das möglich – und schafft ein Einkaufserlebnis, mit dem sich Händler abseits vom Preiskampf differenzieren können:

  • Top-relevante Treffer. Dank „Wisdom of the Crowd“ interpretiert dein Shop Suchanfragen wie ein Mensch und steigert so die Relevanz der Ergebnisse.
  • 1-zu-1 Personalisierung. Suchergebnisse und Recommendations passen sich in Echtzeit an die individuellen Interessen und den Kontext jedes Kunden an. Conversion-Steigerung vorprogrammiert.
  • Boost & Bury. Ranking-Regeln, Pushed-Products, Synonyme und vieles mehr: In der FACT-Finder UI kannst du auch selbst Einfluss auf die Suchergebnisse nehmen – und der KI deine Richtung vorgeben.

Wir hoffen, du konntest ein paar spannende Eindrücke zu FACT-Finder Next Generation Blixt mitnehmen. Es macht uns unglaublich stolz, beide Technologien – FACT-Finder und Loop54 – in einer Lösung vereint zu sehen. Die ersten unserer Kunden sind bereits live mit Blixt und die ersten Ergebnisse sind sehr vielversprechend. – Im Lauf der nächsten Wochen werden wir dazu Case-Studies veröffentlichen. Um nichts zu verpassen, folge uns gerne auf LinkedIn oder abonniere unseren monatlichen Newsletter.

Über den Autor

Joachim Braun
Content Marketing Specialist at FACT-Finder

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