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Aufbereitung des Produktdatenfeeds und Anwendung im Online Shop - So holst du das Beste heraus

29. Okt 2021 | Datenmanagement

Produktdaten sind wichtig – das steht außer Frage. Denn sie sind u. a. die Basis für eine erfolgreiche Personalisierung. Doch wie sollte der Produktdatenfeed aufbereitet sein, damit er für die Personalisierung bestmöglich genutzt werden kann? Dieser Frage möchten wir im Folgenden auf den Grund gehen. Außerdem zeigen wir dir, wofür du einen angereicherten Produktkatalog nutzen kannst und von welchen Vorteilen du dadurch profitierst, um so das Beste für deinen Online Shop herauszuholen.

 

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Aufbereitung des Produktdatenfeeds
Attribute identifizieren
Eigenschaften extrahieren
Eigenschaften kombinieren

Anwendung des optimierten Produktdatenfeeds
Suchfunktion und Vorschläge im Autosuggest optimieren
Suchergebnisseite / Kategorieseite optimieren
Produktdetailseite optimieren
Produktberater optimieren

Fazit: Aufbereitung des Produktdatenfeeds als Schlüssel zum Erfolg

 

Aufbereitung des Produktdatenfeeds

Um den Produktkatalog aufbereiten zu können, muss dieser natürlich erst einmal in geeigneter Form vorliegen und alle wichtigen Felder umfassen. Dazu gehören bspw. Basisdaten wie Name, Beschreibung und Preis des Produkts, die passende Kategorie sowie weitere Attribute wie Form, Farbe oder Größe. Damit die Produkte z. B. an einen Softwaredienstleister übergeben werden können, wird üblicherweise ein Produktexport gemacht. D. h. alle Informationen über die Produkte werden in eine CSV- oder XML-Datei geschrieben.

Du möchtest mehr über die Basics erfahren und wissen, welche wichtigen Felder du in deinem Produktdatenfeed erfassen solltest? Dann lies gerne unseren Blogartikel Produktdaten – Umsatzbooster für deinen Online Shop.


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Stimmen die Basics, kannst du mit der Aufbereitung deines Produktdatenfeeds starten und diesen mit wichtigen Attributen anreichern. Wo du zusätzliche Attribute findest, zeigen wir dir jetzt.

Attribute identifizieren

Werfen wir hierfür zunächst einen Blick auf die Produktdetailseite. Sieht man sich diese genauer an, wird schnell deutlich, dass in der Produktbeschreibung eines Artikels häufig ungenutztes Potenzial steckt. Denn interessante Attribute sind oft im Fließtext versteckt. Es lohnt sich also, die Produktbeschreibung genauer anzuschauen. Dabei solltest du dir folgende Frage stellen: Welche Infos sind relevant, aber noch nicht im Feed vorhanden?

Im Beispiel des dargestellten Tamaris Pumps wären Eigenschaften wie „metallic-Optik“, „Riemchen“ oder „Glitzer“ relevante Extra-Informationen, die als Attribute im Produktdatenfeed gepflegt werden sollten.

Das Bild zeigt einen Pumps mit zugehöriger Produktbeschreibung. Aus dieser lassen sich einige wichtige Attribute für den Produktdatenfeed identifizieren.
Beispiel für weitere Attribute, die aus der Produktbeschreibung identifiziert wurden (Quelle: Screenshot von salamander.de)

Auch außerhalb des Modebereichs verstecken sich interessante Eigenschaften häufig im Text, wie bestimmte Inhaltsstoffe, der Hauttyp oder die Eigenschaft „vegan“ bei der dargestellten Bio-Creme.

Das Bild zeigt eine Bio-Creme mit zugehöriger Produktbeschreibung, in der interessante Attribute gehighlighted werden wie z. B. "vegan". Diese können in den Produktdatenfeed aufgenommen werden.
Beispiel für eine Produktbeschreibung mit weiteren interessanten Attributen zu einer Bio-Creme (Quelle: Screenshot von manor.ch)
„Die Produktbeschreibung ist eine gute, wenn nicht sogar die wichtigste Basis, um herauszufinden, was ich denn noch alles pflegen möchte.“
Stephanie Obergfell | Frontend Developer bei epoq

Eigenschaften extrahieren

Um die gewünschten Eigenschaften in den Feed zu bekommen, kannst du sie im Idealfall selbst pflegen und in deinen Produktkatalog einbringen. Du kannst aber auch externe Tools und Services dafür nutzen. Diese extrahieren Werte dann bspw. aus bestehenden Texten wie Produktbeschreibungen oder crawlen die Seite. Außerdem ist es möglich, Dienstleistern (Clickworkern) bestimmte Aufgabenstellungen zu geben und sie zu beauftragen, die Produkte unter einer bestimmten Fragestellung durchzugehen und zu klassifizieren.

Algorithmen, die Bilder durchgehen, um Farben oder Muster zu extrahieren, sind noch eine weitere Möglichkeit, Attribute auszulesen, die im Produktdatenfeed aufgenommen werden können.

Eigenschaften kombinieren

Um den Produktdatenfeed mit weiteren, neuen Attributen anzureichern, kannst du Eigenschaften außerdem zusammenführen oder kombinieren. Dadurch kannst du Themen kreieren bzw. künstliche Kategorien erstellen.

Beispiel: Die Eigenschaften „Neue Produkte“, „Business“, „Blusen“ und „Hemden“ lassen sich zu einer neuen künstlichen Kategorie mit dem Thema „Stylish zurück ins Office“ zusammenführen.

Die Grafik zeigt drei Beispiele für verschiedene mögliche künstliche Kategorien wie z. B. "Stylish zurück ins Office".
Verschiedene mögliche künstliche Kategorien als Beispiel (Quelle: Eigene Darstellung)

Dieses Vorgehen kannst du also nutzen, um Themenseiten in deinem Shop zu erstellen. Der Vorteil: Du musst die Produkte für deine künstliche Kategorie nicht mehr alle einzeln anwählen, sondern hast sie direkt anhand ihrer Eigenschaften selektiert. Dies bietet den weiteren Vorteil, dass neue Artikel in deinem Sortiment, die den gewählten Kriterien entsprechen, automatisch in deiner künstlichen Kategorie liegen.

Wie gehst du vor, um wichtige Attribute zu identifizieren und Eigenschaften zu extrahieren? Berichte uns gerne von deinen Erfahrungen!

Anwendung des optimierten Produktdatenfeeds

Nun hast du gesehen, wo sich relevante Informationen verstecken und wie du diese extrahieren und den Produktkatalog damit anreichern kannst. Doch wozu der ganze Aufwand? Was kann man durch zusätzliche Eigenschaften alles erreichen und welche Vorteile entstehen daraus?

Suchfunktion und Vorschläge im Autosuggest optimieren

Hilfreich sind zusätzliche Attribute u. a. für die Autosuggest-Funktion der Suche. Denn die Suche soll einen schnellen Einstieg in den Einkaufsprozess gewährleisten. Sind die Produktdaten entsprechend gepflegt, kann ein Shopkunde auch nach den gewünschten Eigenschaften suchen (wie im nachfolgenden Beispiel nach „trockene haut“). Neben Produktvorschlägen findet ein Kunde also auch die Eigenschaft „Trockene Haut“ direkt bei den Suchvorschlägen im Autosuggest. Dadurch erhält er einen schnelleren Einstieg, ohne sich direkt schon auf das Produkt festlegen zu müssen.

Das Bild zeigt ein Beispiel für eine Autosuggest-Funktion, die mit Beginn des Tippens verschiedene Such- und Produktvorschläge anzeigt.
Beispiel für eine Autosuggest-Funktion mit verschiedenen Such- und Produktvorschlägen (Quelle: Screenshot von manor.ch)

Dank gut gepflegter Produktdaten sind im Autosuggest außerdem auch Kombinationen möglich, wie z. B. „Produkte für trockene Haut Nivea“ oder „Produkte für trockene Haut Bodylotion“.

Suchergebnisseite / Kategorieseite optimieren

Suchergebnisseiten oder Kategorieseiten lassen sich mithilfe eines aufbereiteten Produktdatenfeeds ebenfalls optimieren, indem du deinen Shopkunden passende Filter anbietest. Diese Filter können sowohl oberhalb der Ergebnisliste als auch direkt beim Produkt angezeigt werden.

 

Filter auf der Suchergebnis- oder Kategorieseite

Auf Suchergebnis- oder Kategorieseiten werden einem Kunden zunächst zur Suchanfrage bzw. Kategorie passende Produkte angezeigt. Um dem Online Shopper anschließend die Selektion nach seinem Wunschprodukt zu erleichtern, hast du die Möglichkeit, oberhalb der Ergebnisliste bestimmte Eigenschaften herauszupicken. Hier kannst du bspw. den Hauttyp explizit als Filter anbieten. Diesen kann der Shopkunde direkt auswählen, ohne nach unten zu scrollen oder bestimmte Filter auszuklappen.

Passend zu den ausgespielten Ergebnissen können dabei jeweils weitere Filter angezeigt werden (z. B. „Trockene Haut“, „Anti-Age“ o. ä.). Inhaltsstoffe oder Eigenschaften wie „vegan“ wären hier noch weitere mögliche Filterwerte, die angegeben werden könnten. Wichtig dabei ist, dass sich die Filter jeweils anpassen, je nach dem, was sich der Kunde gerade anschaut.

Indem du Attribute als Filter auf der Kategorieseite prominent platzierst, erleichterst du deinen Kunden die Selektion.

Wenn du mehr rund um Filtermöglichkeiten wissen möchtest und dich für die Facettensuche interessierst, lies gerne den Blogartikel Suchergebnisse gezielt und flexibel filtern: Das musst du bei der Erstellung deiner Facettensuche beachten.

Der Screenshot zeigt verschiedene Filtermöglichkeiten auf der Kategorieseite oberhalb der Ergebnisliste.
Filtermöglichkeiten auf der Kategorieseite oberhalb der Ergebnisliste (Quelle: Screenshot von manor.ch)

Filter direkt beim Produkt

Während es z. B. auf der Produktdetailseite bereits ein Kontextprodukt gibt (das angeschaute Produkt), stehen auf einer Kategorie- oder Suchergebnisseite viele verschiedene Produkte zur Auswahl. Als Shopbetreiber ist es daher im ersten Moment schwer zu erkennen, an welchen ausgespielten Produkten der Kunde Interesse hat. Das Interesse an einem Produkt kann der Shopkunde insofern bekunden, dass er ein bestimmtes Produkt anklickt und auf die Produktdetailseite gelangt. In diesem Moment wird das angeklickte Produkt zum neuen Kontextprodukt.

Eine weitere Möglichkeit ist es, Attribute als Filter bei einem Artikel zu platzieren, sodass Shopkunden direkt beim Produkt bekunden können, was ihnen gefällt. Der Klick auf ein Produkt allein verrät zwar das potenzielle Interesse an einem bestimmten Artikel, es wird jedoch nicht direkt ersichtlich, was genau dem Kunde daran gefällt. Ist es die Marke, die Farbe oder vielleicht der Schnitt eines Kleids?

Zeigst du als Shopbetreiber direkt beim Produkt an, aus welchen Eigenschaften sich dieses zusammensetzt, kannst du den User entscheiden und auswählen lassen, was ihm an dem bestimmten Artikel gefällt, wie bspw. die Cap-Ärmel.

Das Bild zeigt ein Beispiel für Filtermöglichkeiten direkt beim Produkt, die sich auf den Produktdatenfeed stützen.
Filtermöglichkeiten direkt beim Produkt (Quelle: Screenshot von peek-und-cloppenburg.de)

Wählt ein Kunde eine bevorzugte Eigenschaft aus, passt sich das Listing entsprechend an und der Kunde sieht weitere passende Artikel (in unserem Beispiel wären das dann also Kleider mit Cap-Ärmeln).

Der Screenshot zeigt zum ausgewählten "Tag" passende Produkte. In diesem Fall also Kleider mit der Eigenschaft "Cap-Ärmel".
Passende Produkte zur ausgewählten Eigenschaft (Kleider mit Cap-Ärmeln) (Quelle: Screenshot von peek-und-cloppenburg.de)

Produktdetailseite optimieren

Nicht nur im Bereich der Suche und Suchergebnisse profitieren Shopbetreiber von einem gut aufbereiteten Produktdatenfeed. Auch für die Produktdetailseite bringt ein gut gepflegter Produktdatenfeed erhebliche Vorteile mit sich.


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Alternativen

Häufig findet man auf der Produktdetailseite Empfehlungen mit alternativen Artikeln zum angeschauten Produkt, die dem Ausgangsprodukt ähnlich sind. Die Ähnlichkeit kann über die verschiedenen vorliegenden Eigenschaften ermittelt werden, wie bspw. die Kategorie oder Farbe des Produkts. Es können also die Eigenschaften, die im Produktfeed gepflegt wurden, für die Ausspielung passender Produktempfehlungen genutzt werden. Das wird auch im nachfolgenden Beispiel des Tamaris Pumps deutlich. Hier zeigt sich, dass einige Eigenschaften, die wie vorhin beschrieben, extra angereichert wurden (wie z. B. „Riemchen“, „Absatzhöhe“ oder „Glitzer“) für die alternativen Empfehlungen berücksichtigt wurden.

Dargestellt sind alternative Empfehlungen auf einer Produktdetailseite, welche die Eigenschaften im Produktdatenfeed berücksichtigen.
Beispiel für alternative Empfehlungen auf einer Produktdetailseite (Quelle: Screenshot von salamander.de)

Zusatzartikel

Auch für Zusatzartikel, wie passende Taschen zu einem angeschauten Schuh, spielen die gepflegten Attribute eine zentrale Rolle. Je mehr Attribute dabei zur Verfügung stehen, desto besser werden die Empfehlungen. Somit haben diese einen wichtigen Anteil an der Personalisierung. Wurde innerhalb einer Session erkannt, dass ein Shopbesucher Interesse an einem bestimmten Stil (z. B. Western / Biker) hat, kann dies dank der vorliegenden Eigenschaften entsprechend für die Ausspielung der empfohlenen Zusatzartikel berücksichtigt werden.

Dargestellt werden passende, ergänzende Empfehlungen auf einer Produktdetailseite, welche auf Basis der Eigenschaften im Produktdatenfeed ausgespielt werden können.
Beispiel für Empfehlungen in Form von Zusatzartikeln auf einer Produktdetailseite (Quelle: Screenshot von salamander.de)

Wie sieht es bei dir aus? Setzt du personalisierte Empfehlungen auf der Produktdetailseite ein und welche Strategien nutzt du hierfür? Teile deine Erfahrungen mit uns!

Produktberater optimieren

Ein weiterer Touchpoint, bei dem dir ein gut aufbereiteter Produktdatenfeed zugutekommt, stellt ein Produktberater dar. Verkaufst du beratungsintensive Produkte in deinem Online Shop, lohnt sich der Einsatz eines Online-Produktberaters. Hierfür musst du dir zunächst ein Beratungskonzept überlegen und kannst daran ableiten, welche Attribute du brauchst. Anschließend kannst du prüfen, ob alle benötigten Attribute bereits vorliegen oder du den Produktkatalog noch anreichern musst.

Etwas anders sieht das Ganze bei selbsterklärenden Produkten wie Büchern oder Filmen aus. Hier gibt es kein Konzept, das festlegt, wie der Shopkunde Schritt für Schritt durch die Beratung geführt wird. Stattdessen bietet es sich aber an, dem Kunden so viele Eigenschaften wie möglich in Form von „Tags“ zu bieten, damit er sich selbst durch das Produktsortiment klicken und sich anhand gewünschter Eigenschaften entlanghangeln kann.

Du möchtest mehr über die kontextbezogene Beratung erfahren? Dann schau gerne in unseren Blogartikel Guided Selling UX: So funktioniert kontextbezogene Beratung.

Beispiel: Ex Libris bietet Kunden in Form eines Geschenkefinders genauso eine Beratung für selbsterklärende Produkte. Klickt ein Kunde hier den Tag „Für Kinder“ an, aktualisieren sich die Produkte auf der rechten Seite sowie die weiteren Filtermöglichkeiten. Dabei werden Themen angezeigt aber auch verschiedene Tags, wie zu „Für Kinder“ passende Themen oder Kinder-Reihen. Wählt ein Kunde „Fußball“ und „Die Drei ??? Kids“ an, erhält er Produkte, die mit den ausgewählten Eigenschaften übereinstimmen.

Der Screenshot zeigt den Geschenkefinder im Online Shop von Ex Libris als Beispiel für einen Online-Produktberater für selbsterklärende Produkte.
Geschenkefinder im Online Shop von Ex Libris als Beispiel für einen Online-Produktberater für selbsterklärende Produkte (Quelle: Screenshot von exlibris.ch)

Fazit: Aufbereitung des Produktdatenfeeds als Schlüssel zum Erfolg

Produktdaten sind wichtig, keine Frage. Doch erst durch die richtige Pflege und Aufbereitung wird dein Produktdatenfeed zu einem Erfolgsfaktor. Besonders für die Personalisierung bringt dir ein gut aufbereiteter Produktkatalog viele Vorteile. So lassen sich dank aufbereiteter Daten im Handumdrehen Optimierungen an der Suchfunktion, auf Suchergebnis- oder Kategorieseiten, auf der Produktdetailseite sowie am Produktberater vornehmen. Dieses Potenzial solltest du dir nicht entgehen lassen!

 

 

Du möchtest mehr über die Aufbereitung des Produktdatenfeeds erfahren? Dann schau dir unsere Webinar-Aufzeichnung vom 16.09.2021 zu diesem Thema an.

Webinar-Aufzeichnung jetzt anschauen!

Webinar

Webinar-Auf­zeich­nung – Aufbereitung des Produktkatalogs (#epoqPXD21)

Die Speaker geben Impulse, wie der Produktkatalog aufbereitet werden kann, um somit u. a. die Benutzerführung im Shop zu verbessern.

23. Sep 2021

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Mehr Infos zum Datenmanagement >>

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Sarah Birk

Junior Content Marketing Managerin

Sarah ist als Junior Content Marketing Managerin bei epoq tätig. Sie ist zuständig für den Content-Bereich von der Analyse über die Planung bis hin zur Erstellung und Optimierung.

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