Die Suche so intelligent gestalten wie der Käufer.

Der digitale Handel hat sich im letzten Jahrzehnt rasant verändert. Wir haben eine unaufhörliche Evolution erlebt, und während die KI weiterhin die Art und Weise verändert, wie wir einkaufen und bezahlen, bleibt Mastercard an der Spitze. Doch trotz vieler Fortschritte ist ein allgegenwärtiger Aspekt des Online-Shoppings nach wie vor recht rudimentär: die Suchfunktion.

Unseren Daten zufolge besteht die Hälfte der Suchanfragen im Einzelhandel aus mehr als drei Wörtern, doch die Suchfunktion auf der Website eines Einzelhändlers ist im Durchschnitt nicht für lange Suchanfragen ausgelegt. Das bedeutet, dass Konsumenten bei jeder zweiten Suche nach etwas missverstanden werden könnten. Herkömmliche Suchoptionen passen sich nicht in Echtzeit an, schlecht verwaltete Produktfeeds liefern selbst bei einfachsten Anfragen irrelevante Ergebnisse, und die Käufer sind letztendlich frustriert.

So muss es aber nicht sein, und die Verbraucher wissen das auch; laut einer Umfrage wollen 71 % KI für die Suche nutzen und bevorzugen dabei Hilfestellung und Unterstützung gegenüber der herkömmlichen Stichwortsuche. 

Als Dynamic Yield by Mastercard im Jahr 2023 den dialogorientierten Chatbot Shopping Muse auf den Markt brachte, gehörten wir zu den Pionieren, die generative KI und Personalisierung kombinierten, um es einfacher zu machen, das zu finden, was Sie brauchen. Kunden könnten dem Chatbot eine direkte Frage stellen und entsprechende Empfehlungen erhalten, und das Tool würde im Laufe des Gesprächs dazulernen und sich anpassen. Shopping Muse war unser erster Schritt, um die Lücke zwischen dem tatsächlichen Suchverhalten der Nutzer und der Reaktion der Funktion darauf zu schließen, aber wir erkennen an, dass noch weitere Arbeit zu leisten ist. Heute tun wir also das, was wir am besten können – wir nutzen unsere Technologieexpertise und unsere einzigartigen Erkenntnisse, um Experience Search vorzustellen, unsere neueste Innovation von Dynamic Yield.

Experience Search nutzt KI und firmeneigene Personalisierungstechnologien und revolutioniert so die traditionelle Suchfunktion, um die Kaufabsicht enger mit den Suchergebnissen zu verknüpfen. Hierbei spielen fünf Schlüsselelemente eine Rolle. Lasst uns sie aufschlüsseln. 

Semantik ermöglicht es der Suche, Nuancen zu verstehen. Wenn Sie nach „einem Kleid für eine Sommerhochzeit“ suchen, zeigt Ihnen die App passende Kleideroptionen für Gäste an – und nicht etwa ein Brautkleid –, weil sie den Kontext Ihrer Anfrage versteht.

Visuelle Hilfsmittel erleichtern die Suche nach Duplikaten oder die Identifizierung eines Produkts anhand des Fotos. Sie können ein Foto von etwas hochladen, das Sie in einem Schaufenster oder in den sozialen Medien gesehen haben, und das System findet das am besten passende Produkt aus dem Sortiment des Händlers. Und es durchsucht die Produktfotos, um Elemente eines Artikels zu erfassen, die mit Ihren Schlüsselwörtern übereinstimmen – selbst wenn es sich nicht um ein offensichtliches Attribut handelt.

Die Autovervollständigung vervollständigt Ihren Satz für eine schnellere Suche und mehr Inspiration. Auf der Suche nach Jeans? Die Suche schlägt Ihnen möglicherweise verschiedene Stile oder Farben basierend auf Ihren vorherigen Einkäufen vor, ohne dass Sie manuell einen bestimmten Schnitt oder eine bestimmte Waschung eingeben müssen.  

Die Personalisierung liefert Ihnen nur das, was für Sie relevant ist. Durch die Berücksichtigung Ihrer Einkaufshistorie, Ihrer bisherigen Klicks und kontextbezogener Informationen (wie z. B. aktivierte Standortdienste) passt sich die Suche in Echtzeit Ihren Präferenzen an.

Durch die Personalisierung kann der Einzelhändler die Suche an seine Geschäftsziele anpassen. Wenn ein Händler weiß, dass ein Produkt häufig zurückgegeben oder oft schlecht bewertet wird, kann er dieses Produkt in den Suchergebnissen weiter unten einstufen, um ein schlechtes Kundenerlebnis zu vermeiden.

Diese Elemente zielen darauf ab, die herkömmliche Suchleiste grundlegend zu verändern und können vollständig in die Website eines Einzelhändlers integriert werden. Und da unser Ansatz auf fortschrittlicher KI basiert, besteht für den Einzelhändler keine Notwendigkeit, seinen Katalog manuell zu aktualisieren oder zu verbessern, wodurch ein wesentlicher Schwachpunkt bei der Implementierung beseitigt wird. Shopping Muse ist weiterhin als eigenständiges Widget verfügbar und bleibt eine wichtige Such- und Entdeckungslösung. 

Das digitale Einkaufen ist heute ausgefeilter denn je und bietet Konsumenten mehr Möglichkeiten zur Interaktion mit Einzelhändlern.

Die Suche ist einer dieser Berührungspunkte zwischen Konsumenten und Einzelhändlern – und einer der am meisten übersehenen. Sinnvolle Veränderungen an dieser Stelle könnten positive Folgeeffekte haben, indem sie den Verbrauchern helfen, leichter zu finden, was sie brauchen, und Händler dazu ermutigen, stärkere und längerfristige Beziehungen aufzubauen.

Es macht einen Unterschied, wenn sich etwas persönlich anfühlt. Um intuitive, zeitgemäße und tiefgreifende Erlebnisse zu schaffen, müssen wir die Absicht verstehen und die Bedürfnisse antizipieren. Mit Experience Search setzen wir genau das um – wir gehen einen wichtigen nächsten Schritt auf dem Weg zu unserer Vision eines intelligenteren und persönlicheren Handels, eine Suchanfrage nach der anderen.