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Search – das Stiefkind der Customer Experience

Online-Händler suchen stets Wege, um die Customer Experience zu optimieren und übersehen oft das naheliegendste - die Verbesserung der Search-Funktionen Ein neuer Indikator macht den Einfluss des Sucherlebnis auf die Customer Experience nachvollziehbar: Findability misst die Qualität der Online-Suche als KPI und ermöglicht so ein deutlich besseres Einkaufserlebnis.
Alex Ciorapciu an 21. Juni 2017 - 17:53 in e-Commerce Studien & Fachartikel
Wie aus dem Suchergebnis ein Sucherlebnis wird

Wie aus dem Suchergebnis ein Sucherlebnis wird (Bildquelle: Adobe Stock Photo)

Customer Experience steht bei Shop-Betreibern derzeit ganz oben auf der Agenda. Sie macht aus Besuchern Bestandskunden und aus Gelegenheits-Shoppern loyale Markenbotschafter. Doch das Einkaufserlebnis aufzuwerten ist kein Leichtes – es gibt noch kein Allheilmittel. Die einen Anbieter setzen auf Content mit Nutzwert und Produktvideos. Die anderen schwören auf Vergleichstools oder spielerische Elemente wie virtuelle Anproben. Eine der Grundfunktionen jedes Online-Shops bleibt bei der Diskussion bislang auf der Strecke: die Suchfunktion. Dabei ist es gerade diese profane Box, die einen Einkauf zum positiven Erlebnis oder zum Albtraum werden lässt.

Wer online einkauft, hat keine Zeit und keine Lust, stundenlang in der Stadt unterwegs zu sein, sich mit Parkplätzen und Menschenmassen abzumühen. Der Online-Shopper ist ein Convenience-Mensch: Er will seine Waren einfach, bequem und schnell per Klick kaufen können. Und vor allem will er keine Zeit verschwenden. In einer von der INTERNET WORLD Messe 2015 in Auftrag gegebenen und von Fittkau & Maaß durchgeführten Konsumentenbefragung gaben 85,7% der befragten Frauen und 80,3% der befragten Männer an, dass die schnelle Auffindbarkeit für sie einen sehr großen Einfluss darauf ausübe, ob sie einem Shop die Treue hielten oder nicht. Eine gute Suchfunktion war ihnen noch wichtiger als intuitive Bedienung oder gute Versandkonditionen.

Suchergebnis ist gleich Sucherlebnis

Damit ist es eigentlich einfach, die eigene Customer Experience zu optimieren. Doch in der Realität verlassen viele User den Online-Shop, weil sie das gesuchte Produkt nicht gefunden haben – obwohl es im Sortiment geführt wird. Laut einer Untersuchung des Baymard Institutes von 2014 unter den 50 größten eCommerce-Sites der USA blieben 31% der Suchergebnisse ergebnislos. Woher stammt diese Diskrepanz zwischen Erkenntnis und der mangelhaften Umsetzung? Das Problem liegt im ersten Teil – der Erkenntnis. Den meisten Shop-Betreibern ist gar nicht bewusst, dass ihre Suchfunktion keine relevanten Ergebnisse liefert oder nur über Umwege zum Produkt führt.

Wie oft musste der Kunde Varianten von „Hose“, „Jeans“ und „Chino“ eingeben, bis er sein Produkt gefunden hat? Ist er vielleicht über die Ergebnis-Seite erst gar nicht hinausgekommen? Musste er scrollen, nach Kategorien filtern? Antworten auf diese Fragen fehlen vielen Online-Händlern. Informationen zum Aufwand, den ein Kunde vor dem Kaufabschluss betreiben muss? In den meisten Shop-Backends Fehlanzeige. Im Fokus stehen bei den meisten dagegen KPIs wie die Conversion Rate oder der Umsatz pro Session. Die Search Experience, also das Kundenerlebnis bei der Suche, wird dabei vernachlässigt – das lässt sich jedoch beheben.

Mit Findability das Sucherlebnis messen

Will man die Search Experience messen, muss man die Absichten des Kunden und den Kontext berücksichtigen. Beim Konzept der Findability geschieht genau das. Findability ist eine Messgröße, mit der Händler feststellen können, wie gut ihr Webshop in der Lage ist, eine individuelle Suchanfrage zu beantworten. Sie wird mit folgender Formel berechnet:

( ctr ( page1 ) * 1 / ln ( 1 + click_distance ) – 0results ) / num_queries

Die Click-Through-Rate auf der ersten Ergebnisseite ohne Scrollen, geteilt durch die Klickentfernung (Anzahl der Ergebnisse zwischen Klick und Seitenanfang), abzüglich der Anzahl der Anfragen, die kein Ergebnis gebracht haben, geteilt durch die Gesamtanzahl der Anfragen – das ergibt die Findability.

Je höher die Findability, desto weniger Schritte zwischen Kunden und Produkt. Hat er „Jeans“ eingegeben und das erste Ergebnis ist die gesuchte Jeans? 100 Prozent Findability. Zeigt die Ergebnisseite dagegen alle Hosen an, muss der Nutzer filtern – die Findability sinkt auf vielleicht 75 Prozent. Gibt die Suche dagegen gar nichts zurück, weil das System nur „Jeans-Hosen“ erkennt, lautet das Urteil: null Prozent Findability.

Findability als KPI für Customer Experience

Die Formel bringt einzelne Aspekte der Suchanfrage mit den Reaktionen des Nutzers zusammen. Diese Reaktionen zeigen, ob eine Suchanfrage aus Sicht des Kunden gut beantwortet wurde. Muss er die Suchergebnisse erst nach Kategorien filtern, viel scrollen oder sich durch mehrere Ergebnisseiten klicken, bis er das gewünschte Produkt findet, war das Suchergebnis offensichtlich für ihn nicht zufriedenstellend. Daher setzt die Formel Eigenschaften des Suchergebnisses in Beziehung zu den Reaktionen darauf (z.B. Scrollverhalten, Pagination) und berechnet daraus einen Wert, der fortlaufend aktualisiert wird, je weiter der Kunde in der Customer Journey voranschreitet.

Findability als Messgröße unterscheidet sich wesentlich von anderen KPIs. Viele Indikatoren berücksichtigen nur Shop-Besuche, die zum Kauf führen. Findability dagegen legt den Fokus auf den Prozess des Einkaufens. Hier zählen auch Besuche, die abgebrochen wurden – weil der Kunde das Gesuchte nicht finden konnte oder mit dem Bestellprozess nicht klar gekommen ist. Letztlich sind es gerade diese Besuche, die für Shop-Betreiber wertvoll sind: Sie zeigen die Schwachstellen im Prozess.

Wie Shop-Betreiber Search optimieren und die Findability verbessern können

Wer potenzielle Kunden nicht an die Konkurrenz verlieren will, darf ihnen keine Steine in den Weg legen. Shop-Betreiber können dabei an verschiedenen Stellschrauben drehen, um die Findability zu verbessern: Rechtschreib-Korrekturen und Suchvorschläge während der Eingabe haben viele bereits umgesetzt. Eine weitere Idee ist es, die klassische Darstellung der Ergebnisse als Liste durch dynamische, interaktive Elemente zu ersetzen, wie man es etwa von Pinterest kennt. Diese Darstellung schafft zusätzliche Kaufanreize – denn auch online wollen sich Nutzer inspirieren lassen und Neues entdecken.

Dabei spielt auch Personalisierung eine wichtige Rolle: Es geht darum, frühere Einkäufe des Kunden, sein Suchverhalten, Markenpräferenzen und andere Kriterien zu analysieren und diese Insights in Echtzeit zu nutzen, um ihm weitere, für ihn relevante Produkte anzuzeigen. Sucht ein Nutzer z.B. nach Schuhen, würden die Ergebnisse sowohl Herren- als auch Damenschuhe beinhalten. Die zuvor aufgerufenen Artikel können allerdings sehr wohl Anhaltspunkte geben, welche Schuhe für den Nutzer relevant sind. Intelligente Suchlösungen werten zudem gleichzeitig den Erfolg und Misserfolg jeder Suchabfrage aus. So bieten sie dem Händler die Möglichkeit, die Auffindbarkeit seiner Produkte gezielt zu verbessern.

Mehr Umsatz durch höhere Findability

Eine Suchfunktion, die schnell die relevanten Ergebnisse liefert, steht in direktem Zusammenhang mit der Konversion – dem wichtigsten Erfolgsindikator im E-Commerce. Denn sie erhöht die Chance, dass Kunden den Kauf nicht nur abschließen, sondern auch insgesamt mehr kaufen. Relevante und personalisierte Suchergebnisse schaffen zufriedene Kunden und höhere Umsätze. Wer im hart umkämpften E-Commerce-Markt bestehen will, sollte daher Search mehr Aufmerksamkeit schenken und die Findability im Blick behalten – damit das Suchergebnis zum Sucherlebnis wird.

Alex Ciorapciu

Alex Ciorapciu ist ein Solution Engineer mit mehr als zehnjähriger Erfahrung in den Bereichen eCommerce, Omnichannel und Personalisierungen. Als Director Global Solution Engineering & Partnerships ist er bei RichRelevance für technologische Partnerschaften und Innovation zuständig. Vor seinem Einstieg bei RichRelevance kümmerte sich Alex Ciorapciu um Themen wie Best Practices im eCommerce, Omnichannel Strategien und Personalisierungen, unter anderen für Unternehmen wie Adobe und hybris/SAP.

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