Effiziente Suchoptimierung. Was schon funktioniert, bleibt.
hagebau connect hat seinen novomind iSHOP um searchHub erweitert: 2,5 Millionen Suchbegriffe in sieben Monaten optimiert, die Klickrate um 20–25 % gestiegen. Das bewährte System darunter blieb unangetastet.
Eine starke Marke: vom Fahrradhelm bis zu 30-Kilo-Säcken Mörtel.
Wo hagebau Onlineshop draufsteht, steckt hagebau connect dahinter: das eigenständige Digital-Commerce-Unternehmen der Gruppe, mit dem Ziel, ein echtes Omnichannel-Einkaufserlebnis für ein Sortiment zu schaffen, das vom Geschirrspüler bis zur Zylinderkopfschraube reicht.
hagebau selbst steht seit 1964 für Verlässlichkeit und Vielfalt im DIY-, Heimwerker- und Gartensegment. Ein kooperativer Verbund unabhängiger mittelständischer Unternehmen, der die Zukunft der Branche maßgeblich mitgestaltet.
Hoher Pflegeaufwand, komplexe Daten und ein System, das bleiben sollte.
Die integrierte Suche von novomind iSHOP gab hagebau connect eine solide Grundlage. Doch im Long Tail sah es anders aus: Tausende einzigartige Suchanfragen, jede mit eigenem Kaufpotenzial, blieben ungenutzt. Uneinheitliche Schreibweisen in Produktdaten und Suchbegriffen, alphanumerische Modellnummern, Tippfehler und 400 bis 500 manuell gepflegte Redirects summierten sich zu einem Pflegeaufwand, mit dem kein Team Schritt halten konnte.
Es stand viel auf dem Spiel: Rund ein Drittel des Onlineumsatzes kommt über die Suche. Das System zu ersetzen kam nicht infrage. Darauf aufbauend zu automatisieren schon.
Raten beendet und Sackgassen aufgelöst, auf Basis von novomind iSHOP. Die manuelle Kontrolle bleibt erhalten.
searchHub ergänzt die bestehende Suche um intelligente Automatisierung, während das Team seine bewährten manuellen Steuerungsmöglichkeiten behält. Synonympflege und Intent-Clustering laufen selbstständig; das Team konzentriert sich auf Optimierungen mit großer Wirkung.
Aus rohen Suchdaten wird strategisches Wissen: präzise Umsatzzuordnung pro Suchbegriff und tiefe Einblicke, wie die Kund:innen tatsächlich suchen. So optimiert das Team dort, wo es zählt, statt zu raten.
Jede Variante mit derselben Kaufabsicht führt jetzt zuverlässig zu relevanten Produkten: Tippfehler, andere Schreibweisen, selbst komplexe Suchanfragen mit Zahlenwerten. Und noch bevor die Kund:innen fertig getippt haben, leitet sie ein digitaler Verkaufsassistent dorthin und zeigt nur Suchvorschläge mit hoher Conversion, gespeist aus Analysedaten.
Die Integration ging in Rekordzeit. „Wir haben noch nie ein Such-Tool so schnell und reibungslos integriert“, sagt Christopher Anker-Ladefoged. „Am beeindruckendsten ist, wie viel manuelle Arbeit uns das System erspart.“ Die Investition: ein Fünftel bis ein Sechstel der Kosten vergleichbarer Lösungen.
470.000 „nicht optimierbare“ Suchanfragen wurden zu Conversion-Treibern.
In sieben Monaten hat searchHub 2,5 Millionen Suchbegriffe automatisch optimiert, eine Aufgabe, für die ein eigenes Team von Hand Jahrzehnte bräuchte. Die Klickrate stieg um 20–25 %, das Add-to-Cart aus der Suche um 10 %, und der Anteil der Null-Treffer-Suchen sank um 2–3 Prozentpunkte. Gelegentliches Feintuning ersetzte ständiges Nachjustieren.
„Wir haben nicht einfach eine neue Discovery-Technologie eingeführt, sondern die verborgene Kaufabsicht hinter 470.000 Long-Tail-Suchanfragen aufgedeckt, genau dort, wo andere nur Datenfehler sehen“, sagt Mathias Duda, Co-Founder & CSO bei searchHub.
Suchanalyse über Top-Suchanfragen und Null-Treffer hinaus: vorgefertigte Reports, Umsatzzuordnung und klare Prioritäten.
So lösen wir esClustert Long-Tail-Suchbegriffe nach Kaufabsicht; nur die stärkste Suchanfrage pro Cluster erreicht die Suchmaschine. Suchvorschläge werden datengetrieben: die relevantesten Teile des Sortiments auf kleinstem Raum: präzise, aussagekräftig, ohne Dubletten.
So lösen wir es