Shopify Personalisierung: Suche, Empfehlungen und Produkte

Personalisierung auf Shopify hat drei Bedeutungen. Die erste ist die passende Auswahl: Suche, Sortierung und Empfehlungen zeigen jedem Kunden die Produkte, die zu seiner Anfrage passen. Die zweite ist die eigene Sicht: Märkte, Firmenkunden und Wiederkäufer sehen eigene Sortimente und Preise. Die dritte ist das personalisierte Produkt mit Gravur, Grußkarte oder Konfigurator. Wir verantworten alle drei, von den Produktdaten bis zur Messung.

NICCOS ist seit April 2022 Shopify Plus Partner und OpenAI-Partner. Der Eintrag im Shopify-Partnerverzeichnis zeigt 19 Bewertungen mit der Note 5,0. Die Projekte, aus denen die Beispiele auf dieser Seite stammen, stehen in 13 veröffentlichten Case Studies.

Personalisierung beginnt bei den Produktdaten, weil Suche, Filter und Empfehlungen nur mit dem arbeiten, was in Titeln, Produkttypen, Tags und Metafeldern steht. Ein Filter für den Röstgrad zeigt nichts an, wenn der Röstgrad im Beschreibungstext versteckt ist.

Blankroast Manufaktur röstet Kaffee und kam von Magento. Kaffee wird über Details verkauft: Geschmack, Herkunft, Sorte, Verarbeitung, Röstgrad, Stärke und Säure. Wir haben diese Attribute aus dem ERP weclapp in strukturierte Shopify-Metafelder gemappt. Produktseiten, Filter und Content-Module greifen auf dieselben Daten zu, und das Team pflegt sie nur an einer Stelle. Die Case Study zu Blankroast nennt seit der Migration auf Shopify Plus 35 % mehr Warenkorbwert und 22 % mehr Conversion Rate.

Kommen Deine Produktdaten aus einem ERP oder PIM, gehört die Zuordnung der Felder an den Anfang. Das beschreibt die Seite zur Systemintegration.

Bei großen Sortimenten entscheidet die Trefferliste über den Kauf, weil niemand durch hundert Seiten einer Kategorie blättert. Suche und Filter brauchen dann einheitliche Attribute, gepflegte Synonyme und eine Sortierung, die Verfügbarkeit berücksichtigt.

Kanela führt mehr als 40.000 Produkte und kam von Prestashop. Für die Storefront auf Shopify Plus haben wir mobile Navigation, Filter, Suche, Bestseller-Logik, Cart Drawer, Bewertungen und Preisaktionen auf das umfangreiche Sortiment ausgerichtet. Die Case Study zu Kanela beschreibt außerdem 147.753 SEO-Weiterleitungen und drei angebundene Marktplätze.

Suchanfragen ohne Treffer werten wir regelmäßig aus. Sie zeigen fehlende Synonyme, falsche Begriffe oder Lücken im Sortiment. Wie Kategorien und Filterseiten für Suchmaschinen aufgebaut werden, steht auf der Seite zu Shopify SEO.

Produktempfehlungen wirken dort, wo sie eine offene Frage beantworten: passendes Zubehör auf der Produktseite, Ergänzungen im Warenkorb, Nachbestellungen im Kundenkonto. Wir beginnen mit zwei oder drei Platzierungen und messen sie, bevor weitere dazukommen.

Bei BlumeIdeal hängen die Empfehlungen im Geschenke-Konfigurator von Anlass und Kategorie ab. Zum Strauß werden Vase, Pralinen oder Kerze angeboten. Die Case Study zu BlumeIdeal nennt 29 % mehr Warenkorbwert durch diese Upsells. Hairshop Pro erreichte laut Case Study 20 % mehr Warenkorbwert durch das Bundle-Konzept und Upsells im Warenkorb.

Für Svenja Walberg haben wir Smart Upsells, Bundles für Routinen und Sets und einen neuen Cart Drawer gebaut, der Empfehlungen und den Einstieg in den Checkout zusammenführt. Zahlen dazu veröffentlicht die Case Study zu Svenja Walberg nicht. Ob eine Empfehlungsregel besser wirkt als eine andere, prüfen wir in der Shopify Conversion-Optimierung im Test.

Ein personalisiertes Produkt braucht eine Eingabe auf der Produktseite, eine Vorschau und eine Bestellung, die mit allen Angaben im ERP ankommt. Gusti Leder verkauft handgefertigte Lederwaren. Im Shopware-Shop fehlte ein Gravurkonfigurator. Wir haben ihn als eigene Shopify App entwickelt. Die Gravur erscheint in Echtzeit auf dem Produktbild, ohne dass die Seite neu lädt, und der Konfigurator arbeitet für alle gravurfähigen Artikel.

Laut Case Study zu Gusti Leder stieg die Conversion Rate durch die verbesserte UX und den Konfigurator um 45 %. Solche Funktionen entstehen in unserer Shopify App-Entwicklung.

Firmenkunden bekommen auf Shopify eigene Kataloge, Preislisten und Zahlungsbedingungen. Suche und Sortierung sollten dieser Trennung folgen, damit ein Händler seine Staffelpreise sieht und ein Endkunde das Angebot für Endkunden. SMILODOX führt B2C und B2B in einem Shopify-Plus-Setup. Den B2B-Bereich haben wir im selben Designsystem gebaut wie den Endkundenshop, beschrieben in der Case Study zu SMILODOX. Die Leistung dazu steht auf der Seite Shopify B2B.

Stammkunden erkennt der Shop am Login. Für Sirocco, eine Schweizer Marke für Tee und Kaffee, haben wir bei der Migration von Magento die Strukturen für den SiroccoClub angelegt: Login, Club-Kommunikation und Anbindung des Newsletters. Die Case Study zu Sirocco nennt mehr als 40.000 migrierte Kundendatensätze mit vollständiger Bestellhistorie. Diese Historie ist die Grundlage für Empfehlungen zur Nachbestellung.

Empfehlungen aus dem Katalog brauchen keine Profile. Verwandte Produkte, Ergänzungen und Sortierregeln entstehen aus Produktdaten und Bestand. Personalisierung nach Verhalten oder Kaufhistorie verarbeitet dagegen personenbezogene Daten und hängt an der Einwilligung des Kunden.

Wir bauen deshalb zuerst, was ohne Profilbildung funktioniert. Alles Weitere kommt danach und nur mit angebundenem Einwilligungsstatus.

Den Aufbau beschreibt die Seite zu Consent und Datenschutz.