Warum Kunden 2020 nicht mehr Suchen, sondern Finden wollen.

Viele Branchen konnten durch den Lockdown innerhalb der Covid-19 Krise das zweite oder einzige Standbein im E-Commerce als Wachstumskanal nutzen. Hierbei ist der Online-Kanal in punkto Innovation und Entwicklung dem stationären Handel deutlich voraus. Während Themen wie PWA, Headless, Voice und Chatbots dauerhaft als mögliche Neuerungen für den eigenen Online-Shop gewünscht werden, werden den Kernbereichen Suche und Navigation oftmals zu wenige Ressourcen allokiert. Hierzu ergab eine aktuelle Studie von Forrester, dass jedoch genau diese Basis den Unterschied ausmacht, um eine nahtlose und frustfreie Customer Experience zu gewährleisten.*1 

Doch wie definieren wir eine “gute Suche & Navigation”?

Eine gute Suchfunktion geht weit über die reine Auflistung von Ergebnismengen zu Anfragen hinweg. Mehr denn je sollten User digital an der Hand genommen werden und ausschließlich relevante Ergebnisse auffinden. Friktion und Aufwand müssen für den Käufer so gering wie nur möglich gehalten werden. 

Am Beispiel des bekanntesten Suchanbieters überhaupt erkennen wir: 

Das kommende Wochenende verspricht strahlend blauen Himmel und Temperaturen an die 30 Grad. Zeit für Stand-Up-Paddling. Google nutzt die hauseigene Datenbasis und aggregiert mehrere Quellen, um ausschließlich relevante Ergebnisse darzustellen. Neben den bekannten Produkt- und Textanzeigen zeigt Google direkt Orte in der näheren Umgebung, um ein SUP auszuleihen.

Wir erhalten somit alle wichtigen Informationen auf einen Blick. Es scheint als wurde eine Absicht hinter dieser vermeintlich einfachen Anfrage erkannt. 

Den gleichen Anspruch stellen User auch an Online-Shops und an integrierte Onsite Suchfunktionen. Viele Lösungsansätze zu Such-Thematiken richten sich meist schnell Richtung NLP & Semantik, um komplizierte Anfragen zu behandeln und Verständnis im Longtail aufzubauen. 

Einer Analyse aus 10 Mio. Suchanfragen liegt jedoch ein anderer Trend zu Grunde.

85% des gesamten Suchvolumens setzen sich aus einem oder max. 2 Wörtern zusammen. 

Ein Großteil der User nutzt dabei die Suchfunktion um direkt nach Kategorien (wie Hose, Shorts, Herren, etc.), Marken (Nike, Adidas, Apple, Samsung, etc.) oder nach einer Kombination aus den beiden Attributen zu suchen.

Zudem wird 1/3 des globalen Anfrage-Volumens innerhalb der Top 100 Queries abgedeckt. 

Führen wir diesen Gedanken weiter und betrachten wir die Suchergebnisse zu generischen Anfragen wie Kategorien oder Marken. Fast scheint es so, je renommierter der Online-Auftritt desto mehr unscharfe Ergebnisse, desto weniger Hilfestellung wird geleistet, desto mehr Produkte wirken ungefiltert auf User ein.  

Den meisten Lösungs-Ansätzen fehlt der zusätzliche Anspruch, Usern die relevantesten Produkte übersichtlich darzustellen. Als Resultat erhält der potentielle Käufe nur eine unsortierte und viel zu lange Liste aller Produkte. Der User wird an dieser Stelle den Shop völlig zu Recht ohne Kaufabschluss wieder verlassen.

Werfen auch Sie einen Blick auf Ihre Suchanfragen und fühlen Sie sich bestätigt, dass gerade generische Suchanfragen das größte Potenzial für Optimierung & Mehrumsatz aufweisen. 

Das zentrale Ziel für Onsite Such-Optimierung lautet: Der User muss in kürzester Zeit zum richtigen Produkt geführt werden.

Hierfür muss die Intention des Users entlang der Customer Journey verstanden werden, um die Kaufentscheidung positiv zu beeinflussen. Im Wesentlichen bildet die moderne Suchfunktion somit die stationäre Einkaufsberatung digital ab. 

Nutzerkomfort entsteht in weiterer Folge, wenn neben Erkennung der Suchintention auch personalisierte Fragestellungen im Rahmen einer digitalen Shopping Assistenz angeboten werden. Das User Interface kann hierbei unterschiedliche Formen annehmen. Vor allem auf mobilen Endgeräten gilt es die User Experience neu zu überdenken. Eingeschränkte Möglichkeiten zur Darstellung erfordern innovativen Lösungen.

Wie geht es also weiter, nachdem eine Suchintention identifiziert wurde? Es gilt die Suchintention mit passenden Inhalten zusammenzuführen. An dieser Stelle gilt es dem User den richtigen “Skill” zu präsentieren.

Ein Beispiel:

Jasmin ist für den kommenden Urlaub auf der Suche nach einem “Sommerkleid”. Aufgrund erlernter Verhaltensmuster identifiziert der Algorithmus für Jasmin eine offene Kaufabsicht. Nur wenn Jasmin jetzt wirklich überzeugt wird, wird Sie kaufen.

Findet Sie keinen 100% Fit Ihrer Vorstellung entsprechend, wird dieser emotionale Kaufimpuls nicht befriedigt und ggf. an anderer Stelle wiederholt. Der Kauf ist verloren.

Jasmin’s Kaufinteresse ist jedoch vorhanden und kann mit guter Beratung konvertiert werden. Mit dem Skill “Inspiration” wird smart eine beschränkte Auswahl an verschiedenen Top-Modellen präsentiert. Jasmin wählt hinsichtlich Farbe und Schnitt passende Modelle und erhält spielerisch die relevantesten Produkte.
Genau wie in einem stationären Fachgeschäft fühlt Sie sich von einem Berater empathisch angesprochen und verstanden. 

Conclusion:

Gelingt es Ihnen, die psychologische Distanz zum Kunden zu verringern, verbessert sich das Einkaufserlebnis und Sie sparen Ihren Usern Zeit & Frustration. 

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*1: https://www.bloomreach.com/en/news/2020/bloomreach-releases-new-global-research-study.html