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Finden, was wirklich interessiert oder warum eine intelligente Suche im Onlineshop von Vorteil ist

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Google und Co haben uns geprägt: Surfen wir im Netz nach einem Begriff, nutzen wir fast immer die Suchmaske diverser Suchanbieter und freuen uns einen Augenblick später über mehr oder weniger passende Vorschläge. Auch im E-Commerce verhält es sich kaum anders: Knapp 80% der User nutzen die Suchfunktion im Onlineshop, um zum gewünschten Produkt zu gelangen. Jedoch sind nur etwas mehr als die Hälfte der Onlinehändler mit der Suchfunktion ihres Shops wirklich zufrieden.

So bietet diese Funktion ein großes Potential und gleichzeitig enormes Risiko, bei einer ineffektiven Shop-Suche potentielle Kunden zu verlieren. Ein Beispiel: ich gebe bei einem großen deutschen Fashionhändler „kurze Hose gelb“ in die Suchmaske ein. Innerhalb der ersten 15 Vorschläge erhalte ich zwar kurze Hosen, aber leider keine in gelber Farbe. Variiere ich und gebe nur „Hose gelb“ ein, bekomme ich im Rahmen der ersten 15 Vorschläge 15 gelbe Hosen, davon 6 kurze Varianten.

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Zufriedenheit von Online-Händlern mit der Suchfunktion in íhrem Shop. Quelle: Statista

Neben der Herausforderung der Priorisierung der Zusammenhänge der Begriffe, führen auch Faktoren wie z.B. Tippfehler, Synonyme (Smartphone/Handy), Singular/Plural oder Zusätze (Bilderrahmen/Holzbilderrahmen) oft zu Problemen und einer abnehmenden Qualität der Suchergebnisse. Die Technologie und Logik der Suchfunktion ist also ausschlaggebend, um den Shop-Besuchern optimale Ergebnisse zu bieten. Zumeist liefern Ähnlichkeitsanalysen, kombiniert mit manuellen Gewichtungsregeln, die Ergebnisse. Neben der Optimierung dieser Verfahren sind jedoch neue Ideen für die Suchfunktion gefragt, um bessere Suchergebnisse zu generieren.

 

Einen neuen Ansatz bietet dabei dynamische Echtzeit-Personalisierung. Warum dem Shopbesucher nicht auf Basis seines aktuellen Klickverhaltens Suchergebnisse bieten, die persönlich für ihn relevant sind? Stöbere ich z.B. im Shop erst nach gelben kurzen Hosen und möchte im nächsten Schritt alle gelben Hosen durch die Suchfunktion angezeigt bekommen, ist es sehr hilfreich, wenn eine Recommendation Engine analysiert, wie mein Klickverhalten in der aktuellen Session aussieht. Statt rein content-basierten Ergebnissen, die dem Suchbegriff ähneln, würden mit einer Recommendation Engine Produkte nach oben gespielt, die mich interessieren. In diesem Fall kurze, gelbe Hosen, selbst wenn ich das Wort „kurz“ bei meiner Sucheingabe weg lasse. Eine intelligente Suche, die transaktionsbasiert agiert und klassische Suchtechnologien mit dem Personalisierungsansatz in Echtzeit kombiniert, hebt die Qualität der Suchergebnisse auf eine neue Stufe und steigert die Trefferquote.

Mich würde in diesem Zusammenhang interessieren, ob passende Suchergebnisse bei Mann und Frau zum gleichen Zufriedenheitsgrad führen. Das Gerücht hält sich hartnäckig, dass Frau beim Shoppen vor dem Kauf lieber stöbert und verschiedene Produkte anschaut, während Mann oftmals in einem Affentempo gezielt sucht und kauft. Vielleicht möchte sie aber noch gar nicht beim dritten Klick das gewünschte Produkt im Einkaufswagen haben, sondern sich Inspirationen für weitere Teile für ein Outfit holen. Gesetzt dem Fall, dass dies für einen schwindend geringen Teil der weiblichen Bevölkerung zutrifft: Auch zum geklickten Produkt von der Suchergebnisseite können passende Produktempfehlungen ausgespielt werden, um zum weiteren Stöbern zu animieren.

Alles in allem halte ich eine personalisierte Suche, die das Klickverhalten und damit persönliches Interesse des Users einbezieht, für ein hilfreiches Feature, um das Einkaufserlebnis zu optimieren und letztendlich mehr Käufe zu generieren.

Autorin: Denise Seifert, prudsys AG

 

Weiterführender Beitrag:

Die 5 Gebote der Personalisierung

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