Smart Finder erweitert Suche und Filter in Shopware 6

Ausgangslage

Der E-Shop ist für Martel ein zentraler Vertriebskanal. Neben dem Umsatzbeitrag ist vor allem die Ertragsstärke relevant: Im Vergleich zum stationären Handel ermöglicht der Online-Kanal eine sehr effiziente Kostenstruktur und damit einen überproportionalen Beitrag zur Marge.

„Kontinuierliches Umsatzwachstum mit dem E‑Shop – bei bester Rendite der Verkäufe über diesen Kanal. Unser bestes Pferd im Stall.“

— Martel AG, St. Gallen

Damit Kundinnen und Kunden im umfangreichen Sortiment schnell den passenden Wein finden, braucht es mehr als klassische Filterlisten. Gerade bei beratungsintensiven Produkten scheitert die Produktsuche oft nicht an der Verfügbarkeit, sondern an der Entscheidung.

Herausforderung

  • Klassische Filter (Preis, Menge, Standardmerkmale) sind funktional, bilden aber individuelle Präferenzen nur begrenzt ab.
  • Viele Nutzer kennen ihre Vorlieben, nicht jedoch die passenden Fachbegriffe, um über Filter zum Ziel zu kommen.
  • Das Sortiment soll nicht nur gefiltert, sondern aus Sicht der Nutzer "beratend" erschlossen werden.

Zielbild

Erweiterung der bestehenden Filterliste und Suche um einen Smart Filter, der Präferenzen strukturiert abfragt und daraus eine treffsichere, nach Ähnlichkeit sortierte Ergebnisliste erzeugt. Im Wein-Kontext soll insbesondere die Rebsorte als Auswahlkriterium in den Vordergrund rücken (statt primär Farbrichtung).

Lösung: Smart Finder auf Basis von Ähnlichkeiten

Der Smart Finder arbeitet mit dem Prinzip der Ähnlichkeit: Produkte, die "in der Nähe" der gewünschten Präferenz liegen, werden höher gerankt. Diese Nähe modellieren wir als Abstand in einem Zahlenraum.

1) Stilmatrix als Koordinatensystem

Für den Start wird eine verständliche 2D-Stilmatrix verwendet. Sie bildet Rebsorten über zwei Achsen ab:

  • Achse X (1–10): Körper & Power (leicht bis schwer)
  • Achse Y (1–10): Struktur & Ausbau (sauer/frisch bis süss/ausgebaut)

Jede Rebsorte wird in dieser Matrix verortet, zum Beispiel Merlot (7, 7) oder Pinot Noir (5, 6).

2) Distanzberechnung (Euklidische Distanz)

Wählt eine Nutzerin oder ein Nutzer im Smart Finder eine Top-Rebsorte (bzw. einen Zielpunkt in der Matrix), berechnen wir für jeden Wein die Nähe zu dieser Präferenz. Als Abstandsmass dient die euklidische Distanz:

d = sqrt((x_p - x_q)^2 + (y_p - y_q)^2)

Je kleiner d, desto näher (ähnlicher) liegt der Wein an der gewählten Stilrichtung. Aus diesen Distanzen entsteht eine nach Nähe sortierte Trefferliste.

3) Ergebnisliste und Kombination mit klassischen Filtern

Die Ähnlichkeitslogik ergänzt die bestehenden Filter: Preis, Verfügbarkeit oder Menge können weiterhin als harte Bedingungen angewendet werden. Innerhalb der verbleibenden Treffer sorgt der Smart Finder für ein Ranking, das sich für Nutzer wie eine kurze Beratung anfühlt.

Systemarchitektur

Komponente

Rolle im Gesamtsystem
Shopware 6.4 CE

E-Commerce-Plattform und Frontend-Erlebnis (Suche, Filter, Smart Finder UI)
Akeneo PIM

Zentrale Produktdaten und Merkmalsverwaltung (u. a. Rebsorte/Attribute für die Stilmatrix)
Abacus ERP

ERP-Backbone für Prozesse, Daten und Integration über eine individuelle REST-API
Smart-Finder-Logik Ähnlichkeitsberechnung und Ranking (Distanzmodell; später erweiterbar auf mehr Dimensionen)

Implementierung

Die Umsetzung erweitert die bestehende Filterliste und Suche um einen geführten Auswahlpfad. Ein vergleichbares Smart-Filter-Konzept ist bereits bei BB Trading im Einsatz und dient als erprobte Grundlage.

Referenz: bbtrading.ch/shop/

  • UX-Konzept: Präferenzen in wenigen verständlichen Schritten abfragen (statt Fachbegriffe vorauszusetzen).
  • Datenmodell: Rebsorten und relevante Merkmale im PIM konsistent pflegen, damit die Verortung in der Matrix stabil ist.
  • Integration: Smart Finder als Erweiterung im Shopware-Frontend; Datenversorgung über Akeneo und Abacus-Anbindung.
  • Qualitätssicherung: Plausibilitätschecks der Zuordnung (z. B. Stilwerte pro Rebsorte) und kontinuierliche Optimierung.

Ergebnis und Nutzen

Der Smart Finder macht die Produktsuche im Sortiment deutlich nutzerzentrierter: Kundinnen und Kunden erhalten schneller passende Vorschläge und können sich sicherer entscheiden. Für Martel bedeutet das eine skalierte Beratung im digitalen Kanal und eine bessere Ausschöpfung des margenstarken E-Shop-Potenzials.

  • Bessere Orientierung und schnellere Produktauswahl im Sortiment
  • Beratungsgefühl im E-Shop durch verständliche Präferenzabfrage
  • Grundlage für weitere Optimierungen (z. B. mehr Dimensionen, Gewichtungen, Personalisierung)

Über Next Economy Solutions AG (Next AG)

Next AG unterstützt Unternehmen bei E-Commerce- und Integrationsprojekten – von Konzept und UX über Entwicklung bis zur Systemintegration. Fokus: technologisch saubere, skalierbare Lösungen auf Shopware, PIM- und ERP-Anbindung.