Das Ziel von klickparts ist es, ein One-Stop-Shop zu sein. Mit einer Suchanfrage soll der Kunde das richtige Ersatzteil finden – mit Preisen, Verfügbarkeiten und Angaben zum Hersteller. Möglich macht das neben den Mitarbeitern, die bereits über 250 000 Produkte in den Shop eingepflegt, kategorisiert und beschrieben haben, eine KI-basierte Suchtechnologie. Dafür musste das klickparts-Team die Cross-Referenzierung – also welches Produkt in welche Baumaschine passt – recherchieren und aufbereiten, gesteuert wird das System durch eine Suchtechnologie.
»Je besser die Suche, desto mehr Kaufabschlüsse«
»Die Herausforderung, die Cross-Referenzen aufzuzeigen, liegt auf der Hand, wenn man weiß, dass ein und derselbe Ölfilter in bis zu 80 verschiedene Baumaschinen passt«, beschreibt klickparts-Geschäftsführer Stephan Bäumler die Aufgabe. Die Verantwortlichen bei klickparts haben sich zudem entschieden, mit nur einem Suchfeld zu arbeiten. Hier können die Kunden eingeben, was sie wollen oder was sie wissen. Oft ist die Originalersatzteilnummer nicht mehr lesbar und daher weiß der Kunde nicht 100 %-ig genau, wonach er suchen muss. Klickparts-Kunden können beispielsweise den Hersteller, das Produkt, die Artikelnummer oder eben die Originalersatzteilnummer eingeben und sollen zum richtigen Ergebnis kommen. Sicherheitshalber sind die Produkte bebildert, sodass etwaige Zahlendreher nicht zu Falschbestellungen führen und man statt des gewünschten Filtersatzes eine Rundumleuchte erhält.
»Anbieter für Motorräder oder Autozubehör haben in der Regel mehrere Suchfelder für Fahrzeughersteller, Artikelnummer oder das jeweilige Produkt. Das halten wir für viel zu kompliziert«, so Bäumler. »Wir wollen es dem Kunden so einfach wie möglich machen.« Zudem kann der Kunde zwischen dem Originalersatzteil des Geräteherstellers (OEM), dem Produkt eines Zulieferers (OES) oder einem Nachbauteil (IAM) entscheiden.
Bäumler und Team setzen auf »Fact-Finder«, eine fehlertolerante Suchmaschine für Onlineshops, die auch mit komplexen Datenstrukturen umgeht. »Gerade bei spezifischen, technischen Bezeichnungen können Tipp- oder Rechtschreibfehler auftauchen, die bei weniger ausgereiften Tools zu irrelevanten Ergebnissen und damit zu weniger Kaufabschlüssen führen können«, sagt Bäumler. Überdies soll die Suche dank eines selbstlernenden Suchalgorithmus’ immer besser werden. t
