Zwingt Käufer nicht länger dazu, wie Suchmaschinen zu agieren: Warum Discovery UX bei unentschlossenen Kunden versagt

Über Jahre hinweg haben sich Commerce Plattformen auf die immer gleichen starren Mechanismen verlassen: Keyword Matching, Kategoriehierarchien und ein scheinbar endloses Spektrum an Filtern zur Mehrfachauswahl. Doch das Verhalten der Kunden hat sich in den letzten Monaten grundlegend verändert.

Wenn euer Shop Käufer dazu zwingt, wie eine Suchmaschine zu denken, nur um ein passendes Produkt zu finden, verliert ihr potenzielle Kunden lange bevor diese den Warenkorb überhaupt erreichen.

Intent Gap erklärt: Gezielte Suche vs. offenes Stöbern

Klassische Suchoberflächen sind in genau einer Disziplin unschlagbar: dem Auffinden bereits bekannter Artikel (known item lookup).

Wissen Kunden exakt, was sie wollen, beispielsweise ‘Herren-Laufschuhe > Größe 44 > Schwarz’, führen Standardfilter und Dropdown-Menüs schnell und zuverlässig ans Ziel.

Doch was passiert, wenn jemand die exakten Spezifikationen gar nicht kennt? Wenn Kunden in Szenarien, Anlässen oder Trends denken und einkaufen?

Sie springen ab. Selbst nach über 20 Jahren stetiger E-Commerce-Optimierung verlassen mehr als 90 % der Shop-Besucher die Seite, ohne auch nur ein einziges Produkt zu kaufen, weil unsere Shops offene, menschliche Bedürfnisse nach wie vor nicht adäquat beantworten können.

Gedankengang des Käufers: “Ich fahre nächstes Wochenende nach Österreich zelten. Welche Ausrüstung brauche ich?“

Klassische Such-UI: [0 Suchergebnisse gefunden] *ODER *[480 nicht zusammenhängende Taschenlampen & Zelte]

Sobald ein unentschlossener Kunde mit einem offenen Ziel oder einem vielschichtigen Kontext aus dem echten Leben in den Shop kommt, treten drei Probleme auf:

• Keywords versagen, da sich menschliche Absichten selten in zwei isolierte Suchbegriffe pressen lassen.

• Filter versagen, weil niemand nach „gemütlichem Outfit für ein herbstliches Outdoor-Wochenende“ oder „London-tauglichen Regenschuhen unter 150 €“ filtern kann.

• Der manuelle Aufwand steigt und vergrault die Kunden.

Erfhaurngsgemäß brechen über 70 % der Käufer ihre Suche ab, sobald das Entdecken von Produkten zu lästiger, manueller Filterarbeit wird.

Dialogorientierte Käufer suchen kein Tempo. Sie brauchen Sicherheit.

Amazons Einkaufsassistent Rufus liefert seltene Einblicke darin, wie Menschen einkaufen, wenn sie konkrete Fragen stellen können.

Konversionsrate von Rufus unterstützten Käufern im Vergleich zu Käufern ohne Rufus-Unterstützung in den USA, September 2025 bis Mai 2026. Quelle: Sensor Tower

Überraschend ist dabei vor allem die Verweildauer (Dwell Time): Rufus-Nutzer benötigen rund 40 Minuten bis zum Kaufabschluss, während alle anderen Kunden im Schnitt bereits nach 15 Minuten kaufen.

Das stellt eine weit verbreitete Annahme auf den Kopf: KI im Handel wird oft als bloße Abkürzung positioniert. Doch diese Kunden wollen gar keine Abkürzung! Sie möchten Fragen stellen, Vor- und Nachteile abwägen und sicherstellen, dass sie die richtige Wahl treffen. Genau in diesem Dialog entsteht Vertrauen.

Wer sind diese Käufer? Einige von ihnen wären vermutlich ohnehin kaufbereit gewesen.

Es gibt jedoch eine zweite Lesart: Viele von ihnen gehören zu jenen 70 % unentschlossener Käufer, die vor komplexen Filtermenüs normalerweise kapitulieren. Ohne einen Ansprechpartner für ihre Fragen hätten sie den Shop vermutlich mit leerem Warenkorb verlassen. Käufer, die Gewissheit suchen, nehmen sich Zeit für ihre Entscheidung und kaufen in ihrem eigenen Tempo.

Eine Discovery-UX, die wie die Kunden denkt

Filter und Kategorien behalten weiterhin ihre Berechtigung, wenn es um die gezielte Suche nach ganz bestimmten Artikeln geht.

Wer jedoch das enorme Potenzial jener Kunden ausschöpfen will, die nach Lösungen, Inspiration und Kontext suchen, muss die eigene Such- und Discovery-Schnittstellen grundlegend modernisieren.

Hört auf, euren Käufern das Verhalten von Suchmaschinen abzuverlangen. Hört ihnen stattdessen genau zu, während sie sich die nötige Zeit nehmen, um eine Kaufentscheidung zu treffen.

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