Studien belegen, dass bis zu 80 % der Shopper nahezu ausschließlich die Suche verwenden. Ein Phänomen, das vor allem durch Google gelernt ist. Shopper wollen schnell und einfach fündig werden. Egal, was sie eingeben. Sie erwarten es, von der Suchmaschine geführt, korrigiert und beraten zu werden. Ist das nicht der Fall, ist der Ausstieg schnell vollzogen. Laut Nielsen verlässt jeder dritte Shopper einen Shop, weil er ein Produkt nicht findet – obwohl das Produkt vorhanden ist; bspw. weil der Suchbegriff falsch geschrieben, oder der relevante Treffer weit hinten platziert ist. Laut Forrester liefert jede fünfte Suche keine angemessenen Ergebnisse. Missstände, die Shopper vergraulen und Shopbetreiber verärgern, weil bares Geld verloren geht.

Was bedeutet Intelligenz in der Suche?

Für Shopper: Vereinfachung und Verkürzung. Wer keinen Umsatz verschenken will, muss den Erwartungen der Shopper gerecht werden. Die Suche soll und muss den Weg zum gewünschten Produkt vereinfachen und verkürzen. Es wird erwartet, dass die Suche sehr treffsicher, komfortabel und schnell ist. Unerwartete (Fehl-)Eingaben und auch der Branchenjargon müssen verstanden werden. Ergebnisseiten sollen übersichtlich und anpassbar sein. Laut Enquiro Research ist eine perfekte Sortierung entscheidend, da Shopper die Trefferliste etwa 6,5 Sekunden betrachten und vier Einträge wahrnehmen.

Für Shopbetreiber bedeutet Intelligenz Beeinflussung und Optimierung der Suche. Erst wenn der Shopbetreiber Einfluss auf die Suchergebnisse nehmen kann, die Suche laufend optimieren kann bzw. die Suche das stellenweise selbst tut, handelt es sich um eine intelligente Shop-Suche. Genauso wie ein stationärer Filialleiter seine Kundenberater schult und sensibilisiert, genauso muss auch ein Online-Shopbetreiber seinen Kundenberater – die Suche – pflegen können. Genauso wie Kundenberater selbst dazulernen, muss auch die Suche im Online-Shop sich selbst optimieren können, um immer verkaufsfördernder zu werden.

Funktionsbeispiele einer intelligenten Shop-Suche

Das wichtigste Element ist eine treffsichere Fehlertoleranz. Tippfehler (Kamrea, Fletskrin), Singular/Plural (Fahrräder), Wortvertauschungen (Schärfentiefe) und insbesondere unerwartete Eingaben (Funckstexkdose) müssen verstanden werden. Die Fehlertoleranz sollte nicht auf Wortlisten basieren, sondern auf Algorithmen wie dem Levenshtein, der wissenschaftlich als der robusteste Algorithmus gilt. Dennoch sollten Wortlisten (Aliase) hinterlegt werden können, da sie die Treffsicherheit verbessern. Damit können weit auseinander liegende Wörter zugeordnet werden (Ceran, Glaskeramik). Der Einsatz einer intelligenten Suche mit eigenen Aliasen hat bspw. auf Real-Onlineshop.de die Nulltreffer auf knapp 0 % reduziert. Ein weiteres Element ist die dynamische Filternavigation, womit Trefferlisten vom Shopper mittels Facetten (Hersteller, Preis) komfortabel verfeinert werden können. Wichtig wird dies vor allem bei allgemeineren Suchbegriffen wie Hose oder Notebook, um einfach zum gesuchten Produkt zu „navigieren“. Auch sollte der Shopbetreiber die Platzierung der Suchergebnisse beeinflussen können (Ranking); bspw. damit Topseller zuerst erscheinen. Produktempfehlungen, die anstatt Nulltreffer angezeigt werden, oder die Möglichkeit, spezielle Suchbegriffe (xmas) direkt auf spezielle Zielseiten (Die schönsten Weihnachtsgeschenke) umzuleiten, sind weitere Elemente einer intelligenten Shop-Suche.


Abbildung: Beispiel: Fehlertolerante Suche und Dynamische Filternavigation

Einen für den Shopper besonders hohen Usability-Mehrwert stellt das Auto-Suggest dar. Die Funktion zeigt Vorschläge bzw. Treffer direkt während der Sucheingabe in einer Drop-Down-Box an. Mehr als die Hälfte der Shopper kommt direkt darüber zum Produkt – insbesondere in Shops mit komplizierteren Produktnamen wie bei Apotheken. Das Auto-Suggest berät den Shopper aktiv, denkt mit und hält ihn im Shop. Wichtig ist, dass auch hier alle Produkte durchsucht werden und alle vorgenannten Elemente zum Tragen kommen.


Abbildung: Beispiel: Fehlertolerantes Auto-Suggest

Reportings für stetige Optimierungen

Shopbetreiber tun gut daran, die Suchvorgänge ihrer Besucher zu analysieren, um die Suche verkaufsfördernd zu gestalten. Fragen wie „Welche Begriffe wurden wie oft eingegeben? Was wurde nicht gefunden? Wie wird das Auto-Suggest genutzt?“ geben wertvolle Aufschlüsse. Damit können gezielte Produkt-Kampagnen erstellt werden, das Suchmaschinenmarketing angepasst oder spezielle Aliase hinterlegt werden.

Suche ist nicht gleich Suche

In der Regel ist die Standard-Suche eines Shopsystems nicht in der Lage, all die benannten Funktionen abzubilden. Es bedarf Dritt-Lösungen. Der Vergleich ist entscheidend. Die einzelnen Funktionen sollten im Detail betrachtet werden, da es teilweise gravierende Unterschiede gibt. Es empfiehlt sich, die Referenz-Shops der Anbieter zu testen, bspw.: Wie gut ist die Fehlertoleranz? Ist sie auch im Auto-Suggest? Werden Aspirin-Produkte auch mit „xayspirin“ gefunden? Erlaubt die Filternavigation eine Mehrfachauswahl? Kann die Suche per Online-Konsole gepflegt werden? Ist die Integration in den Shop schnell durchgeführt? Stimmt das Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich?

Nachhaltige Auswirkungen

Eine intelligente Shop-Suche soll im Sinne des Shoppers denken und lenken. Es verbessert die Usability im Shop enorm. So hat bspw. Grimm-Gastrobedarf.de den B2B Shop Usability Award 2011 u.a. dadurch gewonnen, dass sie ein großflächiges, übersichtliches Auto-Suggest einsetzen. Am Ende schlagen sich die Auswirkungen in vier wichtigen Erfolgsfaktoren nieder und lassen sich anhand diverser Untersuchungen auch zahlenmäßig benennen: höhere Conversion Rate um bis zu 10 %, höhere Bestellmenge um bis zu 40 %, höhere Kundenbindung um bis zu 50 % und letztlich mehr Umsatz um bis zu 25 %. Abhängig vom Preis, kann sich eine intelligente Shop-Suche demnach schnell amortisieren und dauerhaft mehr Einnahmen erzielen.

 

ist Marketingleiter der exorbyte GmbH und wesentlich an der Produktentwicklung der intelligenten Shop-Suche „exorbyte Commerce Search“ beteiligt. Das Unternehmen entwickelt intelligente, fehlertolerante High-End-Suchlösungen für große und strukturierte Datenmengen.

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