HOW TO: Onsite Search – Suchlogik und Unterstützung (4/4)

by | Nov 17, 2020 | 0 comments

Die Onsite Suchfunktion zählt zu den zentralen Funktionen einer E-Commerce Plattform und entspricht dem wichtigsten Sprachkanal zu Ihren Kunden. Hinter der, auf dem ersten Blick manchmal unscheinbaren, Suchfunktion steht nicht nur intelligente Technologie sondern auch eine Vielfalt an Logik- und Design-Entscheidungen, die über Erfolg, bzw. Misserfolg einer Suchfunktion entscheiden. Im Rahmen dieser vierteiligen Artikelreihe möchten wir Ihnen Guidelines und Konzepte an die Hand geben, um auch Ihre Nutzer mit einem genialen Sucherlebnis zu begeistern.

HOW TO: Onsite Search
Suchlogik und Unterstützung (Part 4/4)

Nicht immer ist es möglich die passenden Suchergebnisse zu liefern. Es kann vorkommen, dass der Händler das gewünschte Produkt nicht im Sortiment hat, oder der Intent des Nutzers nicht korrekt erfasst wird. Daher befassen wir uns im abschließenden Teil der Reihe “HOW TO: Onsite Search” mit den Logiken, die im Falle einer leeren Ergebnismenge genutzt werden können, um potenziellen Kunden trotzdem auf der Seite zu halten und Sie im besten Fall zu einem Kaufabschluss zu führen.

Wichtig zu verstehen ist eingangs, dass ein Großteil der Nutzer nicht direkt bei der ersten Suchanfrage das gewünschte Ergebnis erhalten wird. Der Fokus sollte daher auf einer benutzerfreundlichen Such-Iteration liegen, damit Nutzer auch im Falle einer fehlerhaften Anfrage die nötige Unterstützung erhalten. Dazu zählt die Ausspielung alternativer Suchvorschläge, Fehlerkorrektur und der Umgang mit Suchanfragen, die keine Ergebnisse liefern. Vor allem bei hochrelevanten Suchanfragen gilt es passende Lösungen zu bieten um dem Nutzer eine nahtlose Sucherfahrung zur Verfügung zu stellen.

1. Offensichtliche Rechtschreibfehler automatisch korrigieren

Rechtschreibfehler unterlaufen Jedermann. Nehmen wir das Beispiel “T-Shirt”. “Falschschreibweisen” wie “tshirt” oder “Shirt” sollten von Usern nicht als solche empfunden werden.

Auf mobilen Endgeräten sind Rechtschreibfehler trotz softwareseitiger Unterstützung noch wahrscheinlicher. Den Nutzer im Falle einer fehlerhaften Schreibweise aufzufordern, die Suchanfrage zu verbessern ist ein unnötiger Schritt und führt zu Unzufriedenheit. Vor allem wenn die fehlerhafte Schreibweise zu einer leeren Ergebnismenge und daher auf eine “No-Result”-Seite führt. Des Weiteren könnte es dazu kommen, dass die fehlerhafte Suchanfrage vom Nutzer nicht bemerkt wird und er sich mit den ausgespielten, meist irrelevanten, Ergebnissen beschäftigt und darauf frustriert den Kaufprozess beendet.

Unabhängig des Anwendungsfalls trägt die Autokorrektur der Suchfunktion maßgeblich zu einer nahtlosen Sucherfahrung bei, da Nutzer ohne zusätzlich zu tätigende Aktion automatisch zum gewünschten Ergebnis geführt werden. Essentiell hierbei ist es jedoch, den Nutzer transparent zu führen, ihn über die Änderung zu informieren und so dem User direkt anzusprechen. 

Klare Kommunikation der durch die Search-Engine getätigten Anpassungen schaffen Transparenz für den Nutzer

Wie vorhin bereits erwähnt ist die Fehlerquote auf mobilen Endgeräten aufgrund der begrenzten Größe noch höher. Dementsprechend bietet der Großteil der Geräte bereits Unterstützung in Form von geräteseitiger Autokorrektur, Textvorhersage oder Rechtschreibprüfung. Neben diesen Funktionen kann die Suchfunktion auch zusätzlich durch dargestellte Suchvorschläge oder Autovervollständigung unterstützen, um die Fehlerquote bei mobilen Suchanfragen zu minimieren.

2. Stellen Sie relevante Inhalte auf der “No-result”-Seite dar

Nicht immer ist es möglich für jeden Suchbegriff auch passende Ergebnisse darzustellen. Die Gründe dafür sind vielfältig. Sei es ein kryptischer eingegebener Suchbegriff des Nutzers oder fehlerhafte Einstellungen auf Seiten der Suchfunktion. Gerade in Fällen, wo keine Ergebnisse gefunden werden, ist es von hoher Priorität den User nicht im Stich zu lassen, sondern im besten Fall zu überraschen und neue Anreize zu setzen. 

Wird ihm diese Hilfe nicht geboten, bleiben dem Nutzer nur zwei Möglichkeiten. Er kann entweder den Suchvorgang komplett von vorne starten oder er wird die Seite verlassen. Eine “No-result”-Seite sollte daher in der Implementierung nicht als technische Notwendigkeit gesehen werden, sondern als Help Center, welches den User an die Hand nimmt und ihn zu einer relevanten Lösung führt. 

Was macht eine gute “No-result”-Seite demnach aus? Was hilft dem Nutzer um zurück auf den richtigen Weg zu kommen?

Wir haben 6 unterschiedliche Punkte identifiziert, welche sich in mehreren A/B Tests als verkaufsfördernde Elemente herausgestellt haben. Dabei ist es nicht zwingend notwendig alle Punkte zu integrieren, sondern zielgruppenspezifisch die relevantesten Maßnahmen zu identifizieren und kombinieren, um das beste Ergebnis zu erzielen.

  • Alternative Suchvorschläge

Werden Seitens der Suchfunktion verwandte Suchvorschläge gefunden, sollten diese dem Nutzer auch angeboten werden. Eine Möglichkeit wäre zum Beispiel, die Darstellung des Suchvorschlags in Kombination mit 3-5 enthaltenen Produkten, um den Nutzer einen ersten Eindruck der Ergebnisse zu vermitteln.

  • Personalisierte Empfehlungen

Produktempfehlungen basierend auf dem bisherigen Browsing- und Einkaufsverhalten des Nutzers, helfen dem User vielleicht nicht zwingend, das gesuchte Produkt zu finden, stellen aber ein wirksames Mittel dar, die Aufmerksamkeit auf andere Inhalte zu lenken, um ihn dadurch auf der Seite zu halten.

  • Kontaktmöglichkeiten zum Kundensupport und weitere hilfreiche Links

Die meisten Online-Shops bieten heutzutage mehrere Möglichkeiten zur Kontaktaufnahme, wie zum Beispiel durch Telefonsupport oder Livechat. Integrieren Sie die diese Möglichkeiten auf der “No-result”-Seite. Vor allem die Kontaktaufnahme per Livechat wird mittlerweile in Online-Shops gerne und oft genutzt.

  • Kategorievorschläge

Die Darstellung von Kategorien ist eine gute Option Nutzer wieder zurück in die richtige Spur zu lenken. Idealerweise sollten die vorgeschlagenen Kategorien auch Bezug nehmen auf den eingegebenen Suchbegriff. Sollte das nicht möglich sein, können auch angesagte und beliebte Kategorien eine Möglichkeit bieten, den Nutzer wieder zu möglichst relevanten Produkten zu navigieren.

  • Beliebte Produkte

Verwandt zu obigem Punkt, wäre die Darstellung von populären Inhalten, wie zum Beispiel der beliebtesten Produkte. Diese Inhalte haben zwar keine Relevanz in Verbindung mit dem Suchbegriff, erinnern den Nutzer aber zumindest daran, auch andere “Top Seller” oder “Best Rated Products” in Erwägung zu ziehen.

  • Externe Anzeigen

Externe Anzeigen passend zur Suchanfrage können auch ein adäquates Mittel darstellen. Ist die Suchfunktion gut implementiert und unterstützt die meisten Abfragetypen bedeutet eine leere Ergebnismenge mit hoher Wahrscheinlichkeit, dass das gewünschte Produkt im Shop nicht geführt wird. In diesen Fällen kann eine externe Verlinkung in Form kontextbezogener Anzeigen sinnvoll sein.

3. Berücksichtigen Sie saisonale Produkte

Einige Shops führen saisonabhängige Produkte, deren Relevanz immer auf einen abgesteckten Zeitraum beschränkt ist, darunter Produkte aus den Kategorien Kleidung, Sport, Dekoration, Geschenke, Blumen oder Lebensmittel. Diese Saisonalität sollte daher auch in den Suchergebnissen berücksichtigt werden. Demnach sollten Produkte die aktuell “Saison haben” höher gerankt werden und umgekehrt Produkte mit geringerer saisonaler Relevanz niedriger ranken. 

Als Beispiel kann es Sinn machen, im Herbst “Boots” bei der Suche nach “Schuhe” höher zu ranken, da der Verwendungszweck im Jahresturnus wohl höher ist als zB. bei “Zehentrenner” oder “Sneaker”. 

Die meisten Online-Shops richten ihre Content- und Kategorieseiten nach gegebener Saisonalität aus. Diese Ausrichtung sollte daher auch in der Suche berücksichtigt werden. Dabei sprechen wir aber immer von einer Bevorzugung von saisonalen Produkten. Diese sollte nie so weit gehen, dass andere Produkte ausgeschlossen werden, sondern lediglich später im Suchergebnis erscheinen.

Sprich: Zeigen Sie, bei gleichbleibender Ergebnismenge, Produkte innerhalb der Listings neu angeordnet in absteigender Relevanz. 

4. Automatische Weiterleitung bei Suchanfragen zu passenden Kategorien

Basierend auf den internen Auswertungen, welche im Whitepaper “Kunden wollen finden, nicht suchen” veröffentlicht wurden, ist uns bekannt, dass Nutzer häufig mit einer generischen Suche nach Kategorien oder Marken beginnen. Das Ergebnis ist dabei meist eine unterschiedliche Ergebnismenge, bei Nutzung der Suche im Vergleich zur Navigation über die Kategorie- und Markenseiten. Zusätzlich weisen Kategorie-Seiten zusätzliche Vorteile im Vergleich zur Suchergebnisseite auf, wie etwa bildstarke Content-Welten, klare Navigation durch die Sub-Kategorien, kontextbezogene Produktfilter, Links zu relevanten Inhalten wie Produktführer oder Shopping Guides.  

In vielen Fällen kann somit als Quick-Win bei einem Match des Suchbegriffs zu einer vorhandenen Kategorie oder Markenseite, direkt auf die jeweilige Landingpage verlinkt werden, um von den genannten Vorteilen Gebrauch zu machen.

Gregor Sandberger

Gregor ist der Digital Marketing Specialist bei Findologic. Er sorgt für die Inbound-Leadgenerierung im Marketing um das Wachstum eines einzigartigen Produktes rund um Such- und Navigationstechnologie voranzutreiben.

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