Video Dev News // November 2020

by Georg Sorst | Nov 6, 2020

Video Dev News // November 2020

Mit dem Klick auf den Dienst werden auf Ihrem Endgerät Skripte geladen, personenbezogene Daten erfasst und Cookies gespeichert. Die Übermittlung erfolgt: in gemeinsamer Verantwortung an Google Ireland Limited. Zweck der Verarbeitung: Auslieferung von Inhalten, die von Dritten bereitgestellt werden, Auswahl von Online-Werbung auf anderen Plattformen, die mittels Real-Time-Bidding anhand des Nutzungsverhaltens automatisch ausgewählt werden und Übermittlung und Darstellung von Video-Inhalten. Datenschutzerklärung

PGlmcmFtZSB0aXRsZT0iRmluZG9sb2dpYyBWaWRlbyBEZXYgTmV3cyAvLyBOb3ZlbWJlciAyMDIwIiB3aWR0aD0iMTA4MCIgaGVpZ2h0PSI2MDgiIHNyYz0iaHR0cHM6Ly93d3cueW91dHViZS5jb20vZW1iZWQvdjF6dU9pVXVXUEk/ZmVhdHVyZT1vZW1iZWQiICBhbGxvdz0iYWNjZWxlcm9tZXRlcjsgYXV0b3BsYXk7IGNsaXBib2FyZC13cml0ZTsgZW5jcnlwdGVkLW1lZGlhOyBneXJvc2NvcGU7IHBpY3R1cmUtaW4tcGljdHVyZTsgd2ViLXNoYXJlIiByZWZlcnJlcnBvbGljeT0ic3RyaWN0LW9yaWdpbi13aGVuLWNyb3NzLW9yaWdpbiIgYWxsb3dmdWxsc2NyZWVuPjwvaWZyYW1lPg==

Dev News // November 2020

A walk-through of the latest news and developments on the Findologic platform, from CTO, Georg Sorst.

Li.S.A. for navigation

Findologic’s flagship product, Li.S.A., a pioneering, A.I. based shopping assistant is advancing in its capabilities. Previously, Li.S.A. exclusively delivered intelligent search results based on relevant skills. Now, the product can also be applied to category pages, to enhance those product listings and improve user experience.

Let’s say I want to buy a new bed.

I navigate to the ‘bed’ category of a store, and Li.S.A. generates a summary of the sub-categories that fall under the ‘bed’ umbrella. Users are able to conveniently switch between sub-categories and are presented with overviews of each.

Our regular, effective filters are still available to drill down on results once the user knows what sub-category of bed they are looking for.

Category filters

One highly requested feature that the Findologic team have been working on, and is soon to be rolled out, is the ability to configure navigation filters by category.

Filters don’t always work on a one-size-fits-all basis. It may be the case that you want a specific filter displayed in one category, but want to hide it in another where it isn’t relevant.

Taking a look at this example, we can see that the ‘Manufacturer’ filter isn’t relevant, and should not be displayed, because there is only one option.

So, let’s update that.

Click on the icon… It’s automatically saved… and that’s it.

Refresh the category page and you can see the ‘Manufacturer’ filter is no longer displayed.

Again, if you want to reset the category filter configuration, it is a very simple click.

Refreshing the category page we can see that the filter has been activated again.

Similarly, you can also reorder category filters by relevance. An example of this would be a category where it is particularly important to be able to filter by brand – Findologic’s software updates now allow you to prioritize the brand filter and display it as the first preference.

FINDOLOGIC API

Something for the developers is Findologic’s search and navigation API, that clients can use to integrate with Findologic on their site. The API supports well-documented XML and JSON responses.

We recognize that fiddling with these responses can be complicated, and are providing a PHP library to simplify the process.

The Findologic API library can be found on our GitHub page.

From the example, you can see that it provides convenient object-oriented access to the Findologic API responses.

Ultimately, the team has created something simple to use, that will save our clients time and resources when navigating custom integrations of the Findologic APIs. It’s stable and built for production; in fact, it’s used internally by some of our plugins, for example, the Shopware 6 plugin!

We are constantly working to deliver advanced and effective features to our clients, and look forward to updating you with even more developments in the near future.

Georg Sorst

Georg Sorst is CTO at FINDOLOGIC GmbH and was the first permanent employee of the company. He helped build both the team and the product from scratch. He gained his IT industry expertise and experience over many years with companies such as IBM as well as various start-ups. As a frequent guest and lecturer at conferences and events he ensures he remains technically up-to-date. Georg is also a member of the Gesellschaft für Informatik. What fascinates him about Findologic is the constant challenges posed by the e-commerce market, in particular search technologies with their rapid developments and trends.

HOW TO: Onsite Search – Suchergebnisseite (3/4)

by admin | Okt 30, 2020

HOW TO: Onsite Search – Suchergebnisseite (3/4)

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
Suchergebnisseite (Part 3/4)

Teil Drei der Reihe “HOW TO: Onsite Search” widmet sich dem Layout und der Struktur der Suchergebnisseite. Während Suchlogik, Autocomplete und Suchvorschläge maßgeblich für die Qualität der Suchergebnisse verantwortlich sind, bestimmt der Aufbau der Suchergebnisseite ob Nutzer mit diesen Suchergebnissen auch wirklich umgehen können. Nutzer interagieren in den verschiedensten Phasen der Customer Journey mit der Suchfunktion. Gerade in frühen Phasen des Kaufentscheidungsprozesses, worin noch keine bestimmte Produktauswahl getroffen wurde, benötigt der Nutzer die Möglichkeit Suchergebnisse zu sortieren und zu filtern, um zum gewünschten Produkt zu gelangen.

Das Layout der Suchergebnisseite sollte Antworten auf folgende Fragen liefern:

Passen die Ergebnisse zu meiner Suchanfrage oder muss ich eine neue Suche starten?
Welche Ergebnisse sind wirklich relevant für mich?
Welches Produkt sollte ich für weitere Details anklicken und im Anschluss kaufen?

Bietet die Suchergebnisseite zu wenig Information zu den dargestellten Produkten wird der Nutzer häufig zum sogenannten “Pogo-Sticking” (dem Hin- und Herspringen zwischen Suchergebnisseite und Produktdetailseite) gezwungen, nur um mehr über die wesentlichsten Produktmerkmale herauszufinden, was ein sowohl zeitaufwändiges als auch frustrierendes Erlebnis für den Nutzer darstellt. Neben dem Layout sind auch Sortier- und Filterlogiken elementar für ein ausgewogenes Sucherlebnis und sollten im Rahmen der Suchstrategie berücksichtigt werden.

Zusammen mit den Punkten aus Teil 1 unserer Reihe – das Suchfeld – werden die folgenden Guidelines als Low Hanging Fruits gesehen, welche auf technischer Seite relativ einfach zu implementieren sind, aber dennoch einen erheblichen Einfluss auf die Verbesserung der Conversion-Rate haben.

1. Stellen Sie die Anzahl der gefundenen Ergebnisse dar

Die meisten Nutzer beurteilen anhand der Anzahl der Ergebnisse die Qualität der Suchanfrage, um anschließend zu entscheiden, ob die Ergebnisse noch weiter verfeinert werden müssen. Daher ist es besonders wichtig, die Anzahl der Ergebnisse auf den ersten Blick deutlich erkennbar zu machen.

Klare visuelle Darstellung der Anzahl der gefundenen Produkte

2. Passen Sie das Layout Ihrer Suchergebnisseite Ihrem Sortiment an

Beim Layout von Suchergebnissen kann auf zwei Varianten zurückgegriffen werden – Listenansicht vs Rasteransicht. Die Performance der Suchergebnisse in einer Listenansicht versus einer Rasteransicht ist dabei maßgeblich abhängig von den darin dargestellten Produktgruppen. Tatsächlich zeigen sich je nach Art der dargestellten Produkten eine entgegengesetzte Ergebnisse. Es lässt sich dabei zwischen zwei grundsätzlichen Produkttypen unterscheiden:

Spec-driven Products

Unter Spec-driven versteht man Produkte mit höherem Informations- und Erklärungsaufwand, bei denen eine Summe von Merkmalen ausschlaggebend für Auswahl und Selektion des passenden Produktes ist. Beispiele hierfür wären Produkte aus den Kategorien Elektronik, Haushaltsgeräte oder Werkzeug.

Zur Darstellung von Produkten dieser Kategorie bietet eine Listenansicht den Vorteil, direkt mehr Information zu dessen Merkmalen im Suchergebnis darzustellen und so direkt eine Vergleichbarkeit von Produkten zu bieten ohne jeweils die Produktdetailseite betrachten zu müssen, wodurch nerviges Pogo-Sticking verhindert wird.

Die Darstellung in Listenform erlaubt eine bessere Darstellung relevanter Merkmale.

Visually-driven Products

Bei visuellen Produkten steht vor allem das Aussehen und die Ästhetik im Vordergrund. Typisch hierfür sind Produkte aus den Bereichen Mode, Möbel und Dekoration.

Bei visuellen Produkten zeigt sich eine Darstellung im Raster als vorteilhaft, da Nutzer in erster Linie das Produktbild im Fokus haben und erst danach das Produkt auf Preis, Verfügbarkeit, Größe, usw. überprüfen. Die Rasteransicht ermöglicht hier eine bessere Darstellung der visuellen Präsentation anhand höher auflösenden und größeren Produktbildern im Suchergebnis.

Der Fokus liegt im Grid-View auf den Produktbildern.

Sollte ihr Produktkatalog klar der einen oder anderen Kategorie zuweisbar sein, dann ist ein fest definiertes Suchlayout basierend auf den oben genannten Kriterien die beste Lösung für Sie. Im Falle eines gemischten Produktsortiments denken Sie an, beide Ansichten umzusetzen und diese dynamisch, basierend auf vordefinierten Logiken, auszuspielen.

3. Highlighten Sie Zusammenhänge zwischen Suchanfrage und dargestellten Produkten

Die Suchlogik liegt meist im Verborgenen. In vielen Fällen zweifeln Nutzer am Ergebnis der Suchanfrage, da Sie nicht nachvollziehen können, warum gewisse Produkte als relevant eingestuft und demnach ausgespielt wurden. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, die Zusammenhänge zwischen dem ausgespielten Produkt und der Suchanfrage zu “highlighten” und darzustellen.

Die Möglichkeit der Bereichssuche wird vor allem gerne im Bereich Fashion genutzt (z.B.: Herren, Damen, Kinder) oder wenn dem Suchbegriff ein konkreter Nutzungskontext zugeordnet werden kann (z.B.: “Tücher” in “Heimtextilien”, “Küchenzubehör”).

4. Vorschaubilder sollten der gesuchten Variante entsprechen

Ein häufig auftauchender Use-Case beim Shopping in der Kategorie Mode und Bekleidung oder anderen visually-driven Products ist der Suchbegriff in Kombination mit einer gewissen Farbe oder aus einem bestimmten Material. Während manche Nutzer hier auf passende Filter zurückgreifen, inkludieren andere die Attribute direkt als Teil der Suchanfrage.

Wird also als Beispiel nach einer schwarzen Daunenjacke gesucht, dann erwartet der Nutzer im Suchergebnis auch schwarze Daunenjacken zu sehen. Sollte eine Jacke demnach in mehreren Farbvarianten verfügbar sein, dann sollte in der Vorschau die dazu passende Variante in schwarz und nicht die default Variante in einer anderen Farbe angezeigt werden.

Im Produktlisting sollten die Varianten in der gesuchten Farbe angezeigt werden.

5. Bieten Sie eine facettierte Suche

Um eine gute Sucherfahrung zu kreieren reicht es nicht die Filteroptionen auf Kategorie, sowie global verfügbare Attribute wie Preis, Marke oder Verfügbarkeit zu beschränken. Die auswählbaren Filter müssen auf der Suchanfrage des Nutzers basieren. Während normalerweise eine Kategorie gewählt werden muss, um passende Filter dargestellt zu bekommen, bietet eine facettierte Suche diese Filter ohne vorher getätigte Kategorieauswahl.

Der wichtigste Vorteil der facettierten Suche besteht nicht darin, dem Nutzer ein paar Klicks bis zum gewünschten Ergebnis zu ersparen, sondern dass Filter zu jenem Zeitpunkt zur Verfügung stehen wann und wo der Nutzer sie wirklich benötigt.

Aus einer technischen Perspektive könnten Sie facettierte Filtervorschläge basierend auf einer Analyse der relevantesten Suchergebnisse ausliefern. Zum Beispiel: Sie suchen nach einem Laufschuh und erhalten 1000+ Produkte aus mehreren Kategorien. Betrachten Sie nun zum Beispiel die ersten 50 Produktvorschläge und prüfen Sie welcher Kategorie die Produkte am meisten zugeordnet werden. Von den 50 Produkten fallen 39 in die Kategorie Laufschuhe. Daher werden die passenden Filter der Kategorie Laufschuhe dargestellt, obwohl keine Einschränkung auf diese Kategorie vorgenommen wurde.

Passende Filter erlauben direkt den für Sie passenden Laufschuh zu finden.

6. Sortieren Sie Kategoriefilter nach Relevanz der Suchanfrage

Immer wieder sehen wir, dass Kategoriefilter in alphabetischer Reihenfolge dargestellt werden. Während dies in der Navigation noch eine valide Möglichkeit ist, ist es für Suchergebnisseiten absolut unzureichend, da vom Nutzer bereits eine klare Tendenz gegeben wurde.

Eine alphabetische Auflistung der Kategorien ist zwar technisch einfach zu implementieren, führt aber zu einer Beeinträchtigung der Usability, da die relevantesten Kategorien nicht an erster Stelle stehen. Eine Verbesserung stellt die Reihenfolge der Kategorien nach enthaltenen Produkten dar. Jedoch ist auch diese nicht ideal, da die Anzahl der Produkte in einer Kategorie nicht zwingend mit der Relevanz dieser korreliert. Stattdessen sollte die Sortierung der Kategoriefilter auf der Grundlage Ihrer Relevanz basierend auf der Suchanfrage des Nutzers erfolgen.

Die Reihung der Kategoriefilter erfolt nach Relevanz zum Suchbegriff.

7. Zubehör sollte gefiltert werden können

Die Suchergebnisse werden von oft von Produktzubehör überflutet, wodurch es für den Nutzer beinahe unmöglich wird, die für Ihn relevanten Produkte ausfindig zu machen. Gerade bei einer Sortierung nach “günstige Produkte zuerst” muss zuerst durch eine Liste von nicht relevanten Produktzubehör gescrollt werden. Der Nutzer sollte jedoch nicht gezwungen werden, eine Iteration seiner Suche durchzuführen. Stattdessen sollte Ihm die Möglichkeit geboten werden, Produktzubehör aus den Suchergebnissen per Filteroption auszuschließen.

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.

HOW TO: Onsite Search – Autocomplete (2/4)

by admin | Okt 9, 2020

HOW TO: Onsite Search – Autocomplete (2/4)

HOW TO: Onsite Search
Autocomplete (Part 2/4)

Im zweiten Teil der “HOW TO: Onsite Search“ Reihe beschäftigen wir uns mit dem Thema Autocomplete und Vorschlagsfunktion. Die Autocomplete ist ein essentieller Bestandteil einer guten Suchfunktion und entscheidender Faktor für eine bestmögliche Customer Experience. Dabei ist das Ziel in erster Linie nicht zwingend eine Beschleunigung des Suchprozesses, sondern die Nutzer in Ihrer Suche zu unterstützen und an die Hand zu nehmen. Eine gute Umsetzung unterstützt Nutzer bei der Auswahl der möglichen Suchbegriffe, hilft bei der Vermeidung von Rechtschreibfehler und bietet Inspiration im Rahmen der Customer Journey.

Die Autocomplete ist in den letzten Jahren ein fixer Bestandteil in der Optimierung geworden Aufgrund der massiven Einflüsse Google und Amazon haben Nutzer eine konkrete Vorstellung, wie diese funktionieren und gestaltet sein soll, deren Fähigkeiten zur effektiven Suche ist jedoch sehr schwach ausgeprägt. Laut einer Studie der Nielsen Norman Group ist nur etwa 1% der Nutzer in der Lage, ihre Suchstrategie anzupassen, um effektive Suchergebnisse zu erhalten. Eine gut durchdachte Autocomplete kann die Nutzer dabei effektiv unterstützen.

Da die Autocomplete einen direkten Einfluss auf die Art und Weise des Umgangs mit der Suchfunktion hat, richtet eine schlecht geplante Implementierung meist mehr Schaden als Nutzen an. Die Qualität und Relevanz der Vorschläge sollte daher ebenso ernst genommen werden wie die Qualität und Relevanz der Suchergebnisse selbst. Aus diesem Grund stellen wir Ihnen im Folgenden klare Guidelines zur Umsetzung einer Best-Practise Autocomplete vor.

Hinweis: Das Thema Autocomplete kann im Internet auch unter verschiedenen Synonymen wie Smart Suggest, Suggest-Funktion, Autosuggest, Query Suggestions, Flyout, Flapout usw. gefunden werden. Um den Leser nicht zu verwirren, verwenden wir im Folgenden einheitlich den Begriff Autocomplete.

1. Unterstützen Sie Ihre Nutzer mit keyword-basierten Suchvorschlägen

Die Möglichkeit innerhalb der Autocomplete aus einer Liste von potenziellen Suchbegriffen zu wählen zählt mittlerweile zu den “Golden Standards” und sollte in allen Online-Shops gegeben sein. Dabei ist es jedoch wichtig zwischen vorgeschlagenen Suchbegriffen → führen zu einem Produktlisting und vorgeschlagenen Produkten → führen direkt auf eine Produktdetailseite, zu unterscheiden. Sind diese Suchvorschläge nicht verfügbar fehlt den Nutzern Unterstützung bei der Formulierung Ihrer Suchanfrage. Manchen Nutzer fühlen sich unsicher, wenn Sie bei Eingabe Ihrer Suchanfrage nicht sofort durch bekannte Suchvorschläge unterstützt werden. In der Folge kann dies zu einem Abbruch der Suche und alternativ zur Verwendung der Navigation führen.

Der Fokus der Autocomplete sollte daher auch auf der prominenten Platzierung der Suchvorschläge liegen. Manche Online-Shops priorisieren die Darstellung von Produkt-, Kategorien- oder Marken-Vorschlägen, wodurch Suchvorschlägen der Fokus genommen wird.

Transfer aus der Praxis: Stellen Sie sich vor Sie gehen in eine Filiale und fragen Ihre Verkäuferin des Vertrauens nach einer “Winterjacke”. Dann möchten Sie auch zur richtigen Abteilung geführt werden und nicht direkt den “schwarzen Parka mit Fellkapuze in Größe M” oder nur Winterjacken der Marke XY präsentiert bekommen.

2. Design der Autocomplete

Grundsätzlich lässt sich sagen, dass es kein ultimatives Template zur Gestaltung einer Autocomplete gibt. In zahlreichen User-Tests haben sich jedoch eine Reihe von Best-Practices ergeben, die bei der Gestaltung berücksichtigt werden sollten, um Ihre User bestmöglich abzuholen.

Halten Sie die Menge an Suchvorschlägen überschaubar

Die Anzahl der dargestellten Suchvorschläge für Desktop sollte bewusst limitiert werden. Eine zu große Auswahl an möglichen Suchvorschlägen wirkt für den Nutzer eher abschreckend. Die Anzahl sollte daher auf maximal 10 Vorschläge begrenzt werden.

Dasselbe gilt, aufgrund des begrenzten Platzangebotes, auch für mobile Endgeräte. Tipp: Mobile wählen Nutzer meist aus den ersten drei Suchvorschlägen!

Gestalten Sie Ihre Autocomplete aus Nutzersicht

Ihre Nutzer sollten klar zwischen den Suchvorschlägen und zusätzlichen Datenpunkten unterscheiden können. Jeder alternative Datenpunkt, wie etwa die Kategoriesuche (“Suche X in Kategorie Y”) oder die Anzahl der Ergebnisse, sollte sich im Design (Schriftart, -farbe, etc.) von den Suchvorschlägen abheben.

Nutzen Sie Labels zur besseren Abgrenzung und Lesbarkeit

Fügen Sie Ihrer Autocomplete klärende Bezeichnungen hinzu, um zwischen den verschiedenen Möglichkeiten, wie Suchvorschläge, Produktvorschläge, Kategorie oder Trending Results unterscheiden zu können.

Labels trennen klar zwischen Suchvorschlägen. passenden Produkten und Kategorien

Heben Sie die aktuell gewählte Auswahl hervor

Geben Sie Ihren Nutzern ein klares visuelles Feedback, welcher Vorschlag aktuell aktiv ist, egal ob der Nutzer mit der Maus über diesen hovert, oder er mit der Tastatur durch die Ergebnisse navigiert.

Der aktuell ausgewählte Suchvorschlag wird durch dunklen Hintergrund klar hervorgehoben.

Die geöffnete Autocomplete sollte sich vom Rest der Website abheben

Verdunkeln Sie den restlichen Teil der Website, wenn Suchfunktion und Autocomplete aktiv sind, um die Aufmerksamkeit der Nutzer bewusst auf die Suchfunktion zu legen.

3. Ergänzen Sie die Möglichkeit der Suche in Kategorien

Im Vergleich zur Suche eines Begriffes im gesamten Produktkatalog, kann die Vorauswahl auf eine gewisse Kategorie zu besseren und relevanten Ergebnissen führen. Als Frau möchten sie in den meisten Fällen bei einer Suche nach “Schuhen” auch nur Damenschuhe als Ergebnisse erhalten und demnach Herren- und Kinderschuhe im Vorhinein ausschließen. Um an dieser Stelle noch einmal auf Punkt 2 zurückzugreifen: Dem Nutzer soll zu jeder Zeit erkenntlich sein, dass es sich um eine Bereichssuche handelt. Daher sollte sich diese auch visuell von einer Suche des gesamten Produktkataloges abheben.

4. Klare Trennung von Suchvorschlägen und Produktvorschlägen

Es ist wichtig in der Autocomplete eine klare Trennung zwischen Such- und Produktvorschlägen herzustellen, da es sich hierbei um unterschiedliche Funktionen handelt. Während der Klick auf einen Suchvorschlag den Nutzer auf ein Produktlisting basierend auf dem gewählten Suchbegriff leitet, führen Klicks auf Produktvorschläge hingegen direkt auf die jeweilige Produktdetailseite. Gruppieren Sie beide Varianten am besten in unterschiedliche Sektionen mit eigenem Header und bieten Sie Ihren Usern klare visuelle Unterscheidbarkeit. Vor allem auf mobilen Endgeräten sollten für 90% aller Anwendungsfälle Suchvorschläge gegenüber Produktvorschlägen priorisiert werden. Auf Desktop hingegen steht mehr Spielraum zur Gestaltung und Anordnung zur Verfügung. Auch über das Größenverhältnis und die Anordnung von Thumbnails sollte sich Gedanken gemacht werden. Produktbilder helfen dem User einen ersten Eindruck vom dargestellten Produkt zu gewinnen. Unverhältnismäßig groß definierte Produktbilder jedoch lenken die Aufmerksamkeit zu stark auf die vorgeschlagenen Produkte.

Der Nutzer kann auf den ersten Blick klar zwischen Such- und Produktvorschlägen unterscheiden.

Seien Sie sich also bewusst, dass der Nutzen von Suchvorschlägen deutlich höher ist, vor allem in den frühen Phasen des Kaufprozesses und berücksichtigen Sie dies in der Gestaltung der Autocomplete.

5. Nutzung der Tastatur zur Navigation

Was sich auf den ersten Blick banal anhört, ist ein nicht zu unterschätzender Faktor im Umgang mit der Autocomplete. Durch Google sind wir es gewohnt die Tastatur zur Navigation in der Autocomplete zu verwenden und stellen diese Anforderung daher auch an moderne Online-Shops. Neben der Navigation mittels Pfeiltasten gibt es ein paar einfache Grundsätze, die berücksichtigt werden sollten. Zum Beispiel sollte der erste Suchvorschlag nicht automatisch selektiert werden.

Wird ein Suchvorschlag selektiert, sollte dieser auch ins Suchfeld kopiert werden. Beginnt der Nutzer wieder zu tippen, so sollten die Zeichen an den neuen Suchtext angehängt werden, ohne dass der Nutzer zuerst wieder per Klick den Fokus auf das Suchfeld legen muss.

6. Vermeiden Sie redundante und irrelevante Suchvorschläge

Obwohl redundante und irrelevante Suchvorschläge wohl zu keinem Zeitpunkt beabsichtigt werden, treten diese sehr häufig auf. Benchmarks der größten Online-Shops in UK under der USA zeigten, dass etwa 30% der getesteten Online-Shops mit dieser Herausforderung beschäftigt sind. Unabhängig von der gewählten Methodik zur Erstellung der Suchvorschläge, führen redundante Begriffe zu einer schlechten Nutzererfahrung, da Nutzer entweder zu wiederholten Eingaben gezwungen werden, relevante Suchvorschläge nicht wahrnehmen oder Nutzer direkt auf die Navigation zurückgreifen. Die folgenden Liste soll Ihnen dabei helfen überflüssige Vorschläge zu identifizieren und zu vermeiden:

“Dead Ends”

“Dead Ends” beschreiben Vorschläge, die Ihnen das exakt selbe Ergebnis liefern, das Ihnen gerade angezeigt wird, als auch vorgeschlagene Begriffe, die zu einer “No-Result” Seite führen. “Dead Ends” treten meist dann auf, wenn Suchvorschläge rein auf dem Suchverhalten vergangener Nutzer basieren, oder der zugrundeliegende Produktkatalog/Datenfeed nicht regelmäßig aktualisiert wird. Führen Sie hier am besten eine Analyse der getätigten Suchbegriffe durch und bereinigen Sie diese in regelmäßigen Abständen.

Semantisch Repetitiv

Viele Webseiten bieten Suchvorschläge mit der grundsätzlich selben Bedeutung, welche sich nur durch nominale Unterschiede (wie Singular – Plural, mit/ohne Satzzeichen – Großschreibung – Symbole) oder Synonyme abgrenzen und daher immer dasselbe Ergebnis liefern. User sind sich dessen nicht bewusst. Die Auswahl des richtigen Suchvorschlages wird somit unnötig erschwert.

Duplikate

In manchen Fällen können sogar exakte Duplikate in der Autocomplete auftreten. Eine Variante davon sind sogenannte gespiegelte Suchvorschläge. Dabei ist der erste Suchvorschlag der Autocomplete eine Spiegelung des eingegebenen Suchbegriffes. In diesem Fall kann es passieren, dass ein weiterer Suchvorschlag exakt dem eingegebenen Suchbegriff und damit auch dem gespiegelten Suchvorschlag entspricht. Um redundante und irrelevante Suchbegriffe zu vermeiden, gilt es zu ermitteln, wie die Suchvorschläge generiert werden. In vielen Fällen treten diese dadurch auf, dass allein der Suchverlauf der Nutzer herangezogen wird. Um die Qualität der Suchvorschläge zu steigern, sollten Datenpunkte wie die Ergebnismenge oder Conversion Rate als zusätzliche Entscheidungsfaktoren miteinbezogen werden. Zusätzlich sollten die Suchvorschläge unter Berücksichtigung dieser Faktoren regelmäßig aktualisiert werden.

7. Schnelle Darstellung der Such- und Produktvorschläge

Der Umgang mit der Suchfunktion und der Autocomplete kann für den Nutzer eine große Herausforderung darstellen, wenn das Ladeverhalten inkonsistent und zu langsam ist. Die Autocomplete sollte sofort auf Eingaben der Nutzer reagieren und passende Vorschläge liefern. Verzögerungen stellen ein frustrierendes Erlebnis für den Anwender dar.

Die Optimierung von Scripts & deren Ladegeschwindigkeit ist in den meisten Fällen eine rein technische Herausforderung. Es gilt die Netzwerklatenz zu senken, sowie weitere mögliche Störfaktoren, die Verzögerungen führen können, zu eliminieren. Dabei steht der Grundsatz – je schneller, desto besser. Die Antwortzeit sollte 500ms in full response nicht überschreiten. Auch wenn die Ladezeit der Autocomplete immer wieder etwas variieren wird, muss das Ziel sein, dem Nutzer ein konsistentes Verhalten zu bieten.

Gregor Sandberger

HOW TO: Onsite Search – Suchfeld (1/4)

by admin | Sep 22, 2020

HOW TO: Onsite Search – Suchfeld (1/4)

HOW TO: Onsite Search Darstellung & Logik des Suchfeldes (Part 1/4)

Im ersten Teil unserer Reihe “HOW TO: Onsite Search“ widmen wir uns dem Design und der elementaren Funktion der Suche, sowohl vor als auch nach dem Suchvorgang. Während eine intelligente Suchfunktion die Basis für ein großartiges Sucherlebnis bildet, können auch Elemente wie Design und Form der Suchfunktion oder die Gestaltung des Search-Buttons das Verhalten der User maßgeblich beeinflussen und positiv fördern.

Ein gut gestaltetes Suchfeld inklusive durchdachten Platzhaltertext setzt bereits vor der ersten Eingabe die richtigen Erwartungen für die User und fördert damit einen wirksamen Umgang und bessere Nutzung. Doch bereits kleine Designfehler reichen aus, um diese Erwartungen zu zerstören, mit der Folge, dass User unerwartet und unzufrieden Ihre Website verlassen.

In den folgenden Punkten stellen wir Ihnen klare Guidelines zur Implementierung einer nutzerzentrierten Onsite-Suche vor. Die Richtlinien sind aus technischer Sicht einfach zu implementieren, können sich aber bei Nichtbeachtung stark auf die Leistung ihres Shops auswirken.

1. Design und Form sollten die Relevanz der Suchfunktion spiegeln

Aus mehreren Usertests geht hervor, dass je präsenter das Suchfeld auf der Website platziert ist, desto mehr fühlen sich Nutzer dazu ermutigt mit der Suche zu interagieren. Für Branchen, in denen die Suche die bevorzugte Variante der Produktfindung darstellt, ist es daher förderlich das Suchfeld prominent im Shop zu platzieren. Das ist typischerweise der Fall für Shops mit tiefer Produkthierarchie, Käufen basierend auf Preisvergleichen oder umfrangreicher Recherche – oder generell in Fällen, wo dem User bereits Marke oder Modell des gewünschten Produktes bekannt ist.

Dabei gibt es mehrere Gestaltungsmöglichkeiten, die Suchfelder entweder visuell hervorheben oder, abhängig vom Use-Case, auch reduzieren können. Die drei Elemente mit dem größten Einfluss sind dabei standardmäßig:

Position
Stil
Größe

Position

Das Suchfeld kann für eine dezente Darstellung etwa auf Höhe der Navigation oder für eine prominente Darstellung mittig im Header platziert werden.

Prominente Platzierung der Suche über der Navigation

Suchfunktion eher dezent in der Suche platziert.

Stil

Der Stil des Suchfeldes kann von mehreren Elementen, wie bspw. Rahmen, Farbe, Schriftart & -größe, Icon, etc., beeinflusst werden. Durch Erhöhen des Kontrastes zwischen den einzelnen Elemente kann dabei das Suchfeld bewusst hervorgehoben werden.

Wenig Kontrast setzt den Fokus auf Umgang mit Navi.

Farbliche Akzentuierung lenkt den Fokus auf die Suche

Größe

Die Größe der Suchfunktion spiegelt die bevorzugte Variante der Produktfindung wieder. Zum Beispiel lenken etwa visuell agierende Shops im Modebereich die Aufmerksamkeit auf die Kategorienavigation, indem sie die Suchfunktion bewusst minimieren.

Es gilt – je prominenter die Suche im Shop präsentiert wird, desto mehr Nutzer werden die Suchfunktion der Kategorienavigation vorziehen. Dabei sollte die Suche nicht als einzige Lösung der Produktfindung dargestellt werden, sondern, abhängig von Branche und Use-Case, sinnvoll in die gesamte User Experience integriert werden.

2. Die Suchanfrage des Nutzers muss zu jedem Zeitpunkt dargestellt werden

Im Durchschnitt verändern User 3-5 mal die ursprüngliche Suchanfrage um zum gewünschten Ergebnis zu gelangen. Als Beispiel suchen User initial nach “nike air max” und verfeinern anschließend ihre Suchanfrage basierend auf den retournierten Ergebnissen im Produktlisting. Wird die Suchanfrage beim Suchvorgang im Suchfeld gelöscht, zwingt man den User bei jeder Iteration die Suchanfrage völlig neu einzugeben, was die Dauer des gesamten Such Zyklus verlängert und dadurch die Such-Erfahrung negativ beeinflusst.

Zusätzlich wird die redundante Eingabe eines Suchbegriffes innerhalb eines kurzen Zeitraums von Nutzern als sehr störend empfunden.

Vor allem auf mobilen Endgeräten ist die kontinuierliche Darstellung von Suchbegriffen aufgrund der beschränkten Eingabemöglichkeiten ein kritischer Faktor für eine gute Nutzererfahrung. Zusätzlich sollte mobil die Möglichkeit geboten werden, Suchanfragen schnell löschen zu können (z.B.: durch ein ‘X’ im Suchfeld), um repetitive Eingaben am Mobilgerät zu verhindern.

3. Fördern Sie die Suche nach “Themen” oder “Keywords” durch Platzhaltertext

Für den Fall, dass Ihren Usern weder der Name noch die Kategorie des gesuchten Produktes bekannt ist, soll die Suchfunktion über die Eingabe von alternativen Lösungsansätzen hinweisen. Zum Beispiel wird in Online-Apotheken oft via Symptomen das dazu passende Medikament gesucht. Nutzer müssen hier proaktiv über die Funktionalität einer Symptom-Suche hingewiesen werden, damit diese nicht frustriert den Shop verlassen. Für eine intelligente Suche stellt diese Form der Suche heutzutage kein Problem mehr dar. Es liegt daran den Nutzer, auf diese Möglichkeit auch hinzuweisen. Der gängigste Weg ist dabei die Aufklärung im statischen Platzhaltertext des Suchfeldes.

Platzhalter im Suchfeld laden zur Produktsuche über alternative Wege, wie z.B.: Artikelnummer, Schlagwörtern.

4. Berücksichtigigung von Sonderzeichen

Aus Sicherheitsgründen wird in Online-Shops die Eingabe von Sonderzeichen in der Suche, wie zum Beispiel € “ ; – : oft entfernt. Das kann zum Verlust kontextrelevanter Information führen, mit dem Ergebnis eines für den User nicht zufriedenstellenden Produktlistings. Sonderzeichen gehören zum natürlichen Wortschatz der User, wodurch diese auch von der Nutzung dieser ausgehen. Wird zusätzlich dem Anwender nicht mitgeteilt, dass in seiner Suchanfrage enthaltene Sonderzeichen entfernt wurden, geht dieser von einer unzureichenden Suchfunktion aus. Um dieses Risiko zu umgehen, besteht die Möglichkeit Sonderzeichen zu maskieren und damit für die Suche nutzbar zu machen. Damit stellen diese auch kein Sicherheitsrisiko für den Online-Shop dar.

Die Berücksichtigung des Sonderzeichen führt zu relevanten Ergebnissen – wie zur gewünschten Rahmengröße in Zoll.

5. Ermöglichen Sie Copy&Paste in Ihrer Suche

Obwohl die Onsite-Suche von entscheidender Bedeutung ist, vergessen Sie nicht, dass ein Großteil der User die Produktsuche bereits an anderer Stelle beginnt, sei es auf Review-Portalen, Nachrichten-Magazinen oder Blogs. Dabei will der User nicht ständig dieselbe Suchanfrage mehrmals erneut eingeben, sondern schnell und einfach zum Wunschprodukt geführt werden. Das Kopieren und Einfügen von Suchanfragen stellt eine grundlegende Anforderung der Nutzer dar und sollte standardmäßig in jeder Suchfunktion integriert sein.

6. Gestaltung einer Bereichsauswahl

Für Händler mit umfangreichen und vielfältigen Produktkatalog kann eine Bereichsauswahl die Genauigkeit der Suche erhöhen. Während es noch keine klare Abgrenzung gibt, ab wann ein Produktkatalog die manuelle Auswahl eines Suchbereichs rechtfertigt, sind bereits klare Best-Practices zur Gestaltung dieser Funktion bekannt.

Ein wichtiger Aspekts in der Gestaltung des Selektors ist, dass er sich visuell dem Suchfeld unterordnet, da er nur von einer Teilmenge der User genutzt wird. Das Suchfeld sollte dabei in Relation zum Selektor wesentlich größer gestaltet werden, um dem Benutzer deutlich zu machen, dass das Suchfeld die primäre Anlaufstelle darstellt. Um den direkten und wesentlichen Einfluss der Bereichsauswahl auf das Suchergebnis aufzuzeigen, sollte dieser möglichst nahe neben dem Suchfeld platziert werden. Dabei hat sich ein Drop-Down Menü zur Selektion des Kategorie-Bereichs bis heute am besten bewährt. Die Einführung und Gestaltung einer manuellen Kategorie-Vorauswahl sollte im Vorfeld jedoch sorgfältig getestet werden, um eine klare visuelle und konzeptionelle Unterscheidung zum Suchfeld selbst zu gewährleisten.

Bereichsauswahl ermöglicht Suche nach Produkten und Ersatzteilen innerhalb einer spezifischen Kategorie.

7. Sucheinstellungen des Users immer beibehalten

Klickt ein User zurück, um von der Produktdetailseite zurück zum Suchergebnis zu gelangen, dann müssen die davor getroffenen Einstellungen hinsichtlich Filterung und Sortierung bestehen bleiben. Ist das nicht der Fall führt das zu klaren Missverständnissen zwischen der Wahrnehmung des Users und dem aktuellen dargestellten Ergebnis. Zum Beispiel: Stellen Sie sich einen User vor, der auf der Suche nach einer passenden Laptop-Hülle für sein 13” MacBook ist, dessen Filterung nach 13” Modellen aber nach Betrachtung einer PDS nicht beibehalten wurde, wodurch dem User fortlaufend unpassende Produkte angezeigt werden.

8. Angewandte Suchfilter und Sortierung löschen, wenn die gleiche Suchanfrage erneut gestellt wird

User benötigen einen eleganten Weg um schnell zum Ergebnis Ihrer ursprünglichen Suchanfrage zu gelangen. Das Suchergebnis wird meist durch das Aktivieren von Filtern oder das Ändern der Sortierung beeinflusst. Dabei kann es sehr schnell passieren, dass der Nutzer sich in eine Sackgasse bewegt und er mit der Ergebnismenge nicht zufrieden ist. In diesem Fall muss dem Anwender die Möglichkeit gegeben werden, bestehende Filter zu löschen und die Sortierung auf default zurück zu setzen, um zur ursprünglichen Ergebnismenge der Suchanfrage zu gelangen. Unter Berücksichtigung von Punkt 2 (konsistente Darstellung des Suchbegriffes) bietet sich hier die einfache Möglichkeit, die bestehende Suchanfrage erneut abzusenden, um den Originalzustand der Ausgangs-Anfrage herzustellen. Diese Möglichkeit stellt dabei eine Ausnahme, zu der in Punkt 7 angeführten Regel der Beibehaltung der Sucheinstellungen (z.B.: bei Rückkehr von PDS zum Suchergebnis) dar.

Das erneute Absenden der Suche setzt bereits genutzte Filter zurück und zeigt die ursprüngliche Ergebnismenge.

Gregor Sandberger

Shopsystem: Pain Points beim Shopsystem-Wechsel

by Gastautor | Sep 10, 2020

Shopsystem: Pain Points beim Shopsystem-Wechsel

Gründe für einen Wechsel auf ein leistungsstarkes Shopsystem gibt es viele. Von aufwendigen Updates über schlecht umsetzbare Customer-Journeys bis hin zu fehlenden Features und APIs. Welche Stolpersteine sollte man bei der Migration auf ein neues Shopsystem vermeiden?

1) Update-Fähigkeit – Ein Must-Have, damit der Onlineshop dauerhaft mithalten kann und wirtschaftlich ist.

Durch komplexe Updateprozeduren und langwierige Testszenarien nach der Umstellung werden Updates oft übersprungen. Bei Shopsoftware, die über Monate oder gar Jahre nicht mehr upgedatet wurde, können häufig wichtige neue Features nicht mehr implementiert werden.
Die Shops sind somit dauerhaft nicht auf dem aktuellsten Entwicklungsstand und irgendwann an einem Punkt, an dem sie eine moderne Customer Journey nicht mehr abbilden können und teilweise sogar zum Sicherheits-Risiko werden. Damit bremsen sie den gesamten E-Commerce-Erfolg aus.

2) Skalierbarkeit – Können Ihre Wachstumspläne mit der Leistung Ihres Shopsystems erfüllt werden?

Eine entscheidende Anforderung an das neue Shopsystem ist die Zukunftsfähigkeit. Ob internationale Wachstumspläne, wachsende Produktportfolios oder weitere Geschäftsmodelle. Das Shopsystem sollte für alle Zukunftspläne gerüstet sein. Egal wie stark das Kundenaufkommen in einem Shop anwächst, das Shopsystem sollte es problemlos in Bestellungen umwandeln können.

3) Schnittstellen – Achten Sie auf aktuelle, wartungsfreie APIs

Neben den Anforderungen an das Shopsystem selbst, sind funktionierende Schnittstellen zu Drittsystemen genauso wichtig. Um professionellen E-Commerce betreiben zu können, sollten Daten aus allen relevanten Kanälen in einem System zusammen laufen.

Durch bereits existierende, nahtlose APIs zu Drittsystemen können Stolpersteine bei der Datenübernahme vermieden werden. Dies reduziert natürlich auch maßgeblich die Projektzeiten.

4) Verantwortlichkeiten – Reduzieren Sie den Abstimmungsaufwand zwischen den beteiligten Dienstleistern

Ist die Verantwortung der relevanten Bereiche, Software, Betrieb, Wartung, Schnittstellen, auf mehrere Dienstleister verteilt, entsteht mehr Abstimmungsaufwand. Es muss mehr Zeit eingeplant werden, bevor das System produktiv läuft.

5) Die zeitliche Komponente – Je schneller der Shop live geht, desto schneller sichern Sie Ihren Anteil an Umsatz und Marktpräsenz

Abhängig von den Anforderungen und Wünschen, die mit einem neuen System verbunden sind, können bei einem Wechsel des Shopsystems auch mehrere Monate vergehen, bis der Shop live geht.

Eine erfolgreiche Migration geht nur mit einem gut strukturierten und dediziert aufgestellten Projektplan. Dabei müssen alle internen und externen Beteiligten in einem Boot sitzen und Projektzeiten einhalten. Denn für den Händler hat der schnelle Start mit dem neuen System oberste Priorität.

Vor der Migration auf ein neues Shopsystem sollten möglichst alle Pain Points für die Zukunft ausgeschlossen werden. Wie Sie das passende Shopsystem finden, das sich Ihren Zukunftsplänen flexibel anpasst, finden Sie hier

Stephanie Meyerdierks
Stephanie Meyerdierks unterstützt seit 2011 das WEBSALE-Team als Marketing Manager und verantwortet dabei auch den Bereich Content und PR. Sie berichtet nicht nur über aktuelle Themen der WEBSALE Shopsolutions sondern auch über Trends, Technologien und Entwicklungen im E-Commerce.

Gesucht, gefunden, gekauft: Carrera erhöht Conversion-Rate beträchtlich mit Findologic und commercetools

by Gastautor | Aug 27, 2020

Gesucht, gefunden, gekauft: Carrera erhöht Conversion-Rate beträchtlich mit Findologic und commercetools

Findologic und commercetools sorgen für die Conversion-Optimierung des Carrera-Webshops. Das Resultat: E-Commerce auf dem neuesten Stand der Technik.Um für den Webshop carrera-toys.com eine bessere Konversationsrate zu erzielen, entschied sich der Hersteller von Autorennbahnen nicht nur für ein ausführliches Re-Platforming, sondern im Zuge dessen auch für die Optimierung der Suchfunktion. Dabei setzte Carrera auf Findologic als Search-Engine und commercetools als E-Commerce-System. Die bessere Suchleistung ist beachtlich – und die Conversion auch.

Der Kunde

Motorsport für jede Altersklasse: Carrera ist das Synonym für spurgebundene Spielzeug-Autorennbahnen. Das Traditionsunternehmen mit Sitz im österreichischen Salzburg zählt zu den führenden Herstellern für Slot-Car-Racing und Zubehör weltweit. Carreras Markenzeichen ist der maßstabsgetreue Bau von Modell-Rennautos und -Sportwägen. Die Produkte werden heute in über vierzig Nationen vertrieben.

Für den Carrera-Webshop carrera-toys.com kommt im Frontend die JavaScript-Bibliothek React zum Einsatz, im Backend Kentico EMS als Content-Management-System – mittlerweile bekannt als Kentico Xperience. Die Wahl der E-Commerce-Plattform fiel auf commercetools, das mit seinem API-first-Ansatz überzeugt und so die gesamte Bandbreite an Shop-Funktionalitäten abdeckt. Das Hosting übernimmt byte5 auf Microsoft Azure. Im Rahmen des Projekts sollte mit Findologic die Qualität der Suchergebnisse sowie die der Vorschlagsfunktion optimiert werden.

Die Highlights

signifikante Erhöhung der Conversion-Rate
Content-Commerce beginnt mit der Suchfunktion: intelligente Verknüpfung von Inhalten aus Produktdaten und Volltext
intuitive User-Experience und schnellere Suchergebnisse
Implementierung eines Add-to-Cart-Mechanismus im Flap-out-Menü
Verzahnung und Integration von Findologic mit commercetools, React und Kentico EMS
High-Performance dank neuer JSON-API

Die Herausforderungen

E-Commerce wird zunehmend komplex – längst vorbei die Zeiten, in denen ein klassisches Shop-System für umfangreiche Web-Lösungen ausreichte. Um alle erforderlichen Funktionalitäten anzubieten, erfordern moderne Webshops das raffinierte Arrangement hervorragender Komponenten. In Carreras Fall sind das commercetools und Findologic zum einen und React und Kentico EMS zum anderen.

Um die Vorzüge von Content-Commerce voll auszuschöpfen und die Konversionsrate zu erhöhen, wünschte sich Carrera eine Suchfunktionalität, die Fließtexte und Produktdaten gleichermaßen einbeziehen und dem Nutzer übersichtlich ausliefern würde. Carrera baute für die Umsetzung auf Findologic als Search-Engine und auf byte5 als Experte für die Integrationsarbeit. Das byte5-Team stand also vor der Herausforderung, eine Suchfunktion zu implementieren, die Informationen aus zwei sehr unterschiedlichen Datenquellen berücksichtigt und in einem Findologic-Feed zusammenfügt. Darüber hinaus galt es, die Performance zu optimieren.

Die Lösung

Entgegen der verbreiteten Praxis, Search-Engines unsauber als Anhängsel zu installieren, investierte byte5 sieben Personentage, um die gründliche Integration der komplexen Suchlösung zu realisieren. Der Aufwand hat sich gelohnt: Als einer der ersten Webshops nutzt carrera-toys.com die Findologic-eigene JSON-API und somit das volle Potential des Search-Engines. Das Carrera-Projekt war im Übrigen auch eins der ersten, das Findologic nativ in React implementierte, ganz ohne Plug-in. Die JSON-Schnittstelle ermöglicht den sauberen, plattform- und programmiersprachenunabhängigen Transfer von Daten zwischen Microservices und anderen Programmteilen. Die von Findologic ausgegebenen Daten bestehen einerseits aus Produktinformationen, die in commercetools hinterlegt sind, und andererseits aus Content-Elementen, die mit Kentico EMS verwaltet werden. Die JSON-API sorgt dabei für die nötige Performance.

Doch Schnelligkeit ist nicht das einzige Plus, mit dem der neue Findologic-basierte Webshop-Suche aufwartet: Die Fuzzy-Search „Smart-Did-You-Mean“ sorgt für breitere Suchergebnisse, darüber hinaus werden auch Varianten und verwandte Produkte angezeigt. Voransichtsbilder machen das Einkaufserlebnis plastischer. Mit einem Add-to-Cart-Button im so genannten Flap-out, dem Ausklapp-Menü, individualisierte das byte5-Team die Suchfunktion weiter.

Das Ergebnis

Im Sinne des Content-Commerce indiziert Findologic auch strukturierte Daten, die ergänzende Informationen wie Landingpages und Produktwelten unkompliziert auffindbar machen. Der Findologic-Feed liefert hochqualitative, intelligente Produktempfehlungen aus zwei verschiedenen Datenquellen, die dem Nutzer als eine Einheit ausgegeben werden. Die Bereitstellung der Suchergebnisse erfolgt übersichtlich, gebündelt und schnell. Die intuitive UX wird ermöglicht durch die smarte Verbindung von Findologic mit der Individualentwicklung des React-Komponenten-Frontends.

Der Add-to-Cart-Button im Flap-out-Menü verhilft dem Kunden zum Suchen und Finden eines Produkts, das dann mit nur einem Klick in den Warenkorb gelegt werden kann. Dank der Findologic-Suchfunktionen „Live Search“ und „Assisted Suggest“ profitiert der Carrera-Shop von einer verkürzten Customer-Journey. Das Resultat aller von byte5 durchgeführten Maßnahmen: eine um ein Vielfaches gestiegene Conversion auf carrera-toys.com. Ziel erreicht!

Laura Vogt Nach ihrem Magister in Neuere Philologien an der Goethe-Universität Frankfurt am Main begann Laura Vogt die Arbeit bei byte5 digital media GmbH, einem Frankfurter Dienstleister für missionskritische Web-Lösungen. Dort verantwortet sie heute den Bereich Content und PR. In ihrer Rolle berichtet sie auf Deutsch und Englisch direkt aus dem Projektgeschäft. Sie schreibt, interviewt, recherchiert, ist außerdem zuständig für die Organisation von Tech-Events und die Betreuung von Blog und Social-Media-Kanälen.

« Older Entries

Next Entries »