Besser finden
Suche, Synonyme und Filter führen Kunden schneller zum passenden Produkt.
Personalisierung & Search
Suche, Sortierung, Empfehlung. Nach Deinem Sortiment.
Die meisten Shops zeigen allen dasselbe - und sortieren nach dem Zufall der letzten Kollektionspflege. Suche, Merchandising und Empfehlungen gehören zusammen gedacht.
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Gezielter verkaufen
Sortierung und Merchandising verbinden Kundenrelevanz mit Kampagnen- und Margenzielen.
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Passende Empfehlungen erhöhen die Produktauswahl auf Produktseite, im Warenkorb und im Kundenkonto.
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Was verbessern wir an Suche und Merchandising?
Suche und Filter
Synonyme, Fehlschreibungen, gewichtete Felder und Filter, die zum Sortiment passen. Dazu die Frage, ob die Bordmittel reichen oder eine Such-Lösung mit eigenem Index nötig ist.
Merchandising und Sortierung
Sortierlogik je Kollektion, Hervorhebung von Kampagnen- und Margenprodukten, Umgang mit ausverkauften Artikeln und automatisierte Kollektionen statt manueller Pflege.
Empfehlungen und Segmente
Verwandte und ergänzende Produkte auf Produkt- und Warenkorbseite, Empfehlungen im Kundenkonto sowie Segmente für unterschiedliche Ansprache - je nach Markt, Kundengruppe oder Kaufhistorie.
Was bringt zuerst etwas - und was ist teuer bei kleiner Wirkung?
Zuerst: Produktdaten
Suche, Filter und Empfehlungen arbeiten mit dem, was in Titeln, Typen, Tags und Metafeldern steht. Sind die Daten dünn, hilft keine Software - sie macht die Lücke nur schneller sichtbar.
Dann: Sortierung der Kollektionen
Die Standardsortierung entscheidet, was Tausende Besucher zuerst sehen. Sie ist der Hebel mit dem besten Verhältnis aus Aufwand und Wirkung - und in vielen Shops seit Jahren unangetastet.
Dann: Suche im Bordmittel-Rahmen
Synonyme, Feldgewichtung, Filter und ergänzende Produkte lassen sich ohne zusätzliche Kosten einrichten. Das trägt für Sortimente bis in den niedrigen fünfstelligen Artikelbereich erstaunlich weit.
Erst spät: eigene Such-Lösung
Ein externer Suchindex lohnt sich bei großen Sortimenten, vielen Attributen, Mehrsprachigkeit oder harten Anforderungen an Relevanzsteuerung - nicht als erste Maßnahme gegen eine schlechte Trefferliste.
Ausverkauftes verdrängt Umsatz
Kollektionen zeigen nicht verfügbare Artikel weiterhin auf vorderen Plätzen. Das lässt sich über automatisierte Kollektionen und Sortierregeln lösen, passiert aber nicht von allein.
Nulltreffer sind Daten
Suchanfragen ohne Ergebnis zeigen fehlende Synonyme, falsche Begriffe oder echte Sortimentslücken. Wer sie nicht auswertet, verschenkt die beste Quelle für Verbesserungen.
Filter mit leeren Werten
Filter, die aus uneinheitlich gepflegten Attributen entstehen, produzieren Optionen ohne Treffer. Das ist ein Datenpflegeproblem, kein Frontend-Problem.
Personalisierung ohne Nutzen
Empfehlungen, die zeigen, was der Kunde gerade gekauft hat, kosten Vertrauen. Regeln für Ausschlüsse und Ergänzungsprodukte sind wichtiger als der Algorithmus dahinter.
Wie gehen wir Suche und Personalisierung an?
01
Suchverhalten auswerten
Häufigste Suchbegriffe, Nulltreffer, Abbrüche nach der Suche und Konversionsrate der Suchnutzer ansehen. Suchnutzer kaufen in vielen Shops deutlich häufiger als der Durchschnitt.
02
Produktdaten prüfen
Titel, Produkttyp, Tags, Attribute und Metafelder auf Vollständigkeit und Einheitlichkeit prüfen. Ohne diesen Schritt bleibt jede Relevanzsteuerung Raterei.
03
Suche und Filter einrichten
Synonyme, Feldgewichtung, Filterachsen und Ergänzungsprodukte konfigurieren. Danach prüfen wir die Trefferlisten für die Begriffe, die tatsächlich Umsatz bringen.
04
Merchandising-Regeln
Standardsortierung je Kollektion festlegen, Verfügbarkeit berücksichtigen, Kampagnenplätze definieren. Regeln statt manueller Reihenfolge, damit es auch nächste Saison noch stimmt.
05
Empfehlungen platzieren
Verwandte und ergänzende Produkte an den Stellen einbauen, an denen sie eine Frage beantworten: Produktseite, Warenkorb, nach dem Kauf im Kundenkonto.
06
Messen und nachschärfen
Konversionsrate der Suchnutzer, Klickrate der Empfehlungen und Umsatz je Kollektion beobachten. Personalisierung ohne Messung ist eine Behauptung.
Wo lohnt sich unterschiedliche Ansprache wirklich?
Neu gegen wiederkehrend
Erstkäufer brauchen Orientierung und Vertrauen, Wiederkäufer den kürzesten Weg zur Nachbestellung.
Markt und Sprache
Sortiment, Verfügbarkeit und Empfehlungen unterscheiden sich je Markt - das ist Personalisierung mit dem klarsten Geschäftsnutzen.
B2B gegen D2C
Firmenkunden sehen eigene Kataloge und Preise. Suche und Sortierung sollten dieser Trennung folgen, nicht dagegen arbeiten.
Kaufhistorie
Verbrauchsprodukte, Ersatzteile und Zubehör lassen sich aus früheren Bestellungen deutlich besser empfehlen als aus Verhalten in der Sitzung.
Wann bringt Arbeit an Suche und Empfehlung etwas?
Dann ist das der richtige Schritt
Die Suche wird stark genutzt
Ein spürbarer Teil Deiner Besucher startet mit der Suchleiste. Dann entscheidet die Trefferliste über den Umsatz, nicht die Startseite.
Das Sortiment ist gewachsen
Was mit hundert Artikeln von Hand sortierbar war, ist es mit tausend nicht mehr. Ab da ersetzen Regeln die Pflege von Hand.
Kollektionen zeigen Ausverkauftes
Nicht verfügbare Artikel stehen weiterhin auf den vorderen Plätzen und verdrängen genau die Produkte, die Du auch liefern kannst.
Mehrere Kundengruppen
Firmenkunden, Märkte oder Wiederkäufer brauchen eine eigene Sicht auf dasselbe Sortiment - und sehen bisher überall dieselbe Reihenfolge.
Dann fehlt zuerst die Grundlage
Die Produktdaten sind dünn
Titel, Produkttypen, Tags und Metafelder sind uneinheitlich oder halb leer. Suche, Filter und Empfehlungen können daraus nichts Belastbares bauen.
Produktdaten aus PIM und ERP anbindenZu wenig Besucher
Ohne nennenswerte Zahl an Suchanfragen gibt es keine Nulltreffer zum Auswerten und keine Basis, um Sortierregeln gegeneinander zu testen.
Zuerst Sichtbarkeit aufbauenGefunden wird schon
Deine Besucher landen auf der richtigen Produktseite und springen trotzdem ab. Dann liegt das Problem hinter der Trefferliste, nicht davor.
Zu CRO OptimierungenZusammenarbeit
Wie arbeiten wir an Suche und Personalisierung?
Drei Zuschnitte - von der Auswertung Deiner Suchdaten bis zur laufenden Pflege von Relevanz und Sortierung.
Suchanalyse
Für wen
Für Shops, die vermuten, dass die Suche Umsatz kostet, aber keine Zahlen dazu vor sich liegen haben.
Was drin ist
- Suchbegriffe und Nulltreffer auswerten
- Produktdatenfelder auf Einheitlichkeit prüfen
- Kollektionssortierung gegen Verfügbarkeit spiegeln
Wie es endet
Endet mit einer Reihenfolge der Hebel: was zuerst wirkt, was warten kann, was Du selbst pflegst.
Such- und Merchandising-Umbau
Für wen
Für Shops, bei denen die Reihenfolge feststeht und Suche, Filter und Sortierung tatsächlich umgebaut werden sollen.
Was drin ist
- Synonyme und Feldgewichtung einrichten
- Filterachsen am Sortiment ausrichten
- Sortierregeln je Kollektion statt Handarbeit
Wie es endet
Endet mit Regeln, die auch nach der nächsten Lieferung und in der nächsten Saison noch stimmen.
Relevanzpflege
Für wen
Für Shops mit häufig wechselndem Sortiment, deren Trefferlisten sonst ein halbes Jahr später wieder veraltet sind.
Was drin ist
- Nulltreffer regelmäßig nacharbeiten
- Neue Sortimentsteile in Filter aufnehmen
- Sortier- und Empfehlungsregeln gegeneinander testen
Wie es endet
Ergebnis ist eine Trefferliste, die mit dem Sortiment mitwächst, statt ihm hinterherzulaufen.
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Häufige Fragen zu Personalisierung und Suche auf Shopify
Reicht die Shopify-Suche oder brauchen wir ein Zusatzsystem?
Für die meisten Sortimente reichen die Bordmittel länger als erwartet: Synonyme, Feldgewichtung, Filter und Ergänzungsprodukte sind ohne Zusatzkosten konfigurierbar. Ein externer Suchindex lohnt sich bei sehr großen Katalogen, vielen technischen Attributen, Mehrsprachigkeit oder wenn Du Relevanz feingranular steuern musst. Wir prüfen das an Deinen echten Suchanfragen, nicht an einer Funktionsliste.
Warum trennt Ihr Suche und Personalisierung nicht in zwei Themen?
Weil beide aus derselben Quelle leben: Deinen Produktdaten. Eine Empfehlung ist eine gefilterte, sortierte Liste - genau wie ein Suchergebnis. Wer die Themen trennt, baut zweimal dieselbe Datenpflege auf und wundert sich später über widersprüchliche Ergebnisse an unterschiedlichen Stellen. Wir behandeln beides deshalb als eine Aufgabe mit einer gemeinsamen Datengrundlage.
Wie sortieren wir ausverkaufte Produkte nach hinten?
Shopify bietet dafür keine eigene Standardsortierung. Der übliche Weg führt über automatisierte Kollektionen mit Bestandsbedingung, ergänzt um Regeln im Theme oder eine App. Wichtig ist, dass die Regel automatisch greift - eine einmalige manuelle Sortierung ist nach der nächsten Lieferung wieder falsch.
Was bringen Produktempfehlungen konkret?
Sie wirken vor allem dort, wo sie eine offene Frage beantworten: passendes Zubehör auf der Produktseite, Ergänzungen im Warenkorb, Nachbestellungen im Kundenkonto. Als dekorative Karussell-Reihe am Seitenende bringen sie wenig. Entscheidend sind Platzierung und Ausschlussregeln, nicht die Rechenlogik dahinter. Deshalb beginnen wir mit zwei, drei Platzierungen und messen, statt überall Flächen zu füllen.
Wie hängt das mit Consent und Datenschutz zusammen?
Personalisierung auf Basis von Verhalten und Profilen berührt Einwilligung und Datenverarbeitung. Empfehlungen aus dem Katalog selbst - verwandte Produkte, Ergänzungen, Sortierregeln - kommen ohne personenbezogene Profile aus. Wir bauen deshalb zuerst das, was ohne Profilbildung funktioniert. Alles, was auf Profilen aufbaut, kommt erst danach - und nur mit sauber verdrahtetem Einwilligungsstatus.
Wie messen wir, ob es etwas gebracht hat?
Über die Konversionsrate der Suchnutzer gegenüber allen Nutzern, den Anteil der Nulltreffer, die Klickrate der Empfehlungsflächen und den Umsatz je Kollektion vor und nach der Umstellung. Wo genug Traffic vorhanden ist, testen wir Sortier- und Empfehlungsregeln gegeneinander statt sie zu behaupten.
Findet Dein Kunde, was er sucht?
Wir sehen uns Suchbegriffe, Nulltreffer und Kollektionssortierung an und sagen Dir, welcher Hebel bei Deinem Sortiment zuerst wirkt.
Stand:
