Absprungrate in der Online-Apotheke senken: So übertriffst du die Erwartungen von Patienten

Suchabbrüche minimieren, Conversion-Rate maximieren: Entdecke, wie KI-basierte Personalisierung Suchanfragen in Echtzeit interpretiert und das Einkaufserlebnis deiner Online-Shopper revolutioniert.

eCommerce-Shopper sind ungeduldig – vor allem in Online-Apotheken, wo sie schnelle Linderung für akute Probleme suchen. Die Herausforderung dabei ist auf der einen Seite die riesige Auswahl vieler Apotheken: Neben rezeptpflichtigen und -freien Medikamenten finden sich auch Supplemente und Kosmetika in verschiedensten Varianten. Auf der anderen Seite ist es die Interpretation der vielfältigen Suchanfragen, die von generischen Phrasen wie „husten bei kind“ bis hin zu spezifischen – häufig falsch geschriebenen – Begriffen wie „zetterizin 50“ reichen.

Die Fähigkeit deines Shops, die persönlichen Bedürfnisse jedes Besuchers auf Anhieb mit den relevantesten Suchergebnissen zu beantworten, entscheidet über Zufriedenheit oder Frustration – über Conversion oder Absprung. In diesem Zusammenhang ist die Absprungrate der Suche einer deiner wichtigsten KPIs. Wie kannst du die Absprungrate deiner Online-Apotheke nachhaltig senken? Dieser Beitrag stellt dir einen KI-basierten Lösungsansatz vor, der die Produktsuche deiner Kunden nicht nur vereinfacht, sondern auch zu einem eindrucksvollen persönlichen Erlebnis macht – und das mit nachgewiesenem Erfolg.

Personalisierte Suche – wirksame Behandlung gegen hohe Absprungraten

Hinter ein und derselben Suchanfrage können unterschiedliche Erwartungen stecken. Denn der Kontext des Kunden entscheidet, welche Produkte relevant sind. Eine KI-basierte personalisierte Suche passt die Sortierung der Trefferlisten an die individuellen Bedürfnisse deiner Kunden an. Dabei werden ihre bisherigen Einkäufe, Vorlieben und im Idealfall auch aktuelle Interaktionen berücksichtigt:

Sucht ein Kunde zum Beispiel nach „hustensaft“ und hat er in der Vergangenheit zuckerfreie Produkte bevorzugt, dann findet er im personalisierten Suchergebnis vorrangig zuckerfreie Hustenmittel. Ein anderer Kunde hingegen, der in früheren Sessions hauptsächlich Produkte für Kinder angesehen hat, würde für denselben Suchbegriff zuerst die kinderfreundlichen Alternativen, z. B. ohne Alkohol, finden.

Der Effekt einer gut gemachten Personalisierung: Kunden finden schneller, wonach sie suchen, was die Absprungrate senkt, die Conversion-Rate steigert und das Vertrauen in deine Marke stärkt. Studien zeigen, dass 60% der Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit wiederkehren, wenn sie ein personalisiertes Erlebnis hatten (Segment, 2021).

Echte 1:1-Personalisierung mit Atlas AI

Das Konzept und der Nutzen von individuellen Suchergebnissen leuchten schnell ein – das Entscheidende ist jedoch wie so oft die Umsetzung. Denn Personalisierung ist nicht gleich Personalisierung. Wo sich herkömmliche Verfahren auf Big Data oder Segmentierungen verlassen müssen, haben wir erkannt, dass diese in der Realität nicht funktionieren: Die meisten Shops verfügen einfach nicht über genügend Interaktionsdaten – das heißt Klicks, Suchen, Käufe etc., – um relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Und die Einteilung von Kunden in Käufersegmente bringt noch weniger, da demografische Daten wie Alter oder Wohnort nichts über die aktuelle Kaufabsicht aussagen.

Daher haben wir mit Atlas AI ein einzigartiges Verfahren entwickelt, das weder viele Interaktionsdaten braucht noch zusätzliche Informationen über den Kunden. Stattdessen konzentriert sich Atlas AI darauf, deine Produkte und ihren Kontext bestmöglich zu verstehen – so wie es ein Mitarbeiter einer stationären Apotheke tut. Und zwar mit dem Ziel, schon aus einzelnen Kunden-Interaktionen in Echtzeit präzise Erkenntnisse für die Personalisierung zu gewinnen.

Wie das funktioniert?
Atlas AI wird anhand vektorisierter Produktdaten – mit allen Merkmalen und Attributen – trainiert, aus denen eine große Anzahl neuronaler Netze erstellt wird. Diese Netze bilden deine Produkte und ihre Beziehungen zueinander auf granulare Weise ab. Du kannst dir das vorstellen als kontextbezogene Karten, auf der ähnliche Produkte näher zueinander stehen. Kommt ein Kunde in deine Online-Apotheke, interagiert er mit diesem KI-Modell. Dank seines kontextbezogenen Verständnisses lernt Atlas AI dann von einem einzigen Klick viel mehr als andere Personalisierungs-Ansätze – was das erwähnte Problem der wenigen Interaktionsdaten im eCommerce löst. Die entscheidenden Vorteile von Atlas AI, um Kundenerwartungen zu erfüllen und die Absprungrate zu senken:

1. Allgemeine Relevanz: Durch sein tiefes Produktverständnis verbessert Atlas AI die Ergebnisrelevanz für alle Suchanfragen – ohne manuellen Aufwand. Für den umgangssprachlichen Begriff „ibus“ erscheinen dann als erstes die Ibuprofen-Mittel anstatt sprachlich ähnliche Begriffe wie Rooibus-Tee.
2. Echtzeit-Relevanz: Die KI reagiert auf die aktuelle Kaufabsicht des Kunden und passt die Ergebnisse sofort daran an: Gibt ein Kunde zuerst „Vitamin D“ ein und sucht anschließend nach „Ratiopharm“, zeigt Atlas AI gezielt Vitamin-D-Produkte dieser Marke an, anstatt einen generischen Mix an Ratiopharm-Produkten.
3. Präferenzbasierte Relevanz: Atlas AI berücksichtigt frühere Bestellungen, um bevorzugte Produkte oder Marken hervorzuheben. Wer seine Vitamintabletten bevorzugt von Verla kauft, sieht diese Marke im Suchergebnis für „vitamine winter“ ganz oben.
4. Kombination aus künstlicher und menschlicher Intelligenz: Ein intuitives Interface ermöglicht es dir, die KI an deine eigenen Geschäftsziele anzupassen, während regelmäßige Aufgaben wie Suchoptimierungen automatisiert werden.

Erfahre mehr über Atlas AI Personalisierung

Case Study: +12% Conversion-Rate in der größten Online-Apotheke der Niederlande

DeOnlineDrogist.nl ist ein beeindruckendes Beispiel, welchen Einfluss eine personalisierte Suche auf die eCommerce-KPIs haben kann. Die führende Online-Apotheke in den Niederlanden erkannte, dass die zuvor eingesetzte Suchlösungen die Kundenerwartungen nicht erfüllt und mit der Verarbeitung des komplexen Sortiments überfordert war. Daher entschied sich das eCommerce-Team für die Implementierung unserer KI-Technologie.

Bereits drei Monate nach Go-Live verzeichnete die Online-Apotheke eine Steigerung der Conversion-Rate nach Suchanfragen um 12%. Hinzu kommen signifikante Effizienzsteigerungen im Tagesgeschäft:

„Zuvor haben wir etwa 30 Stunden pro Monat damit verbracht, unsere Suche auf dem neuesten Stand zu halten. Jetzt verbringen wir maximal vier Stunden pro Monat damit. Das ist eine große Verbesserung für uns, die Zeit und Ressourcen für andere Bereiche des Unternehmens freimacht.“ – Joachim de Boer, Mitgründer von DeOnlineDrogist.nl

Hier liest du die vollständige Case Study.

Fazit: Personalisierte Suche als Wettbewerbsvorteil

Richtig umgesetzt, ist eine personalisierte Produktsuche keine Zusatzfunktion, sondern ein entscheidender Erfolgsfaktor für Online-Apotheken: KI-basierte Lösungen wie Atlas AI können die Absprungrate senken, die Such-Conversion-Rate steigern und dich von anderen Anbietern abheben, ohne auf Big Data angewiesen zu sein. In einer Zeit, in der Kunden immer anspruchsvoller werden verbindest du Technologie mit individuellem Service und schafft so ein Einkaufserlebnis, das Kundenerwartungen übertrifft – schneller, einfacher und persönlicher als je zuvor.