10 Möglichkeiten, ein effektives Sucherlebnis vor Ort für Ihren E-Commerce-Shop zu schaffen

Herkömmliche physische Geschäfte sind ein klassisches Beispiel dafür, wie der traditionelle Verkäufer das Sucherlebnis von Laufkundschaft moduliert. Dies spart dem Kunden nicht nur wertvolle Zeit, sondern ermutigt ihn auch zum Kauf, was dem Geschäft höhere Umsätze sichert.

Im Gegenteil, ein Online-E-Commerce-Shop hat kein Verkaufspersonal. Ein Benutzer muss seinen Weg durch den E-Store selbst finden, um das zu bekommen, was er wirklich will, was zu leichten Abbrüchen führt, wenn er die gesuchten Produkte nicht schnell finden kann.

Jüngsten Untersuchungen zufolge verwenden Käufer mit 90 Prozent höherer Wahrscheinlichkeit einen Suchdienst als beim Stöbern, um ein Produkt in einem E-Store zu finden.

Aus diesem Grund ist es von entscheidender Bedeutung, ein verbessertes Sucherlebnis auf Ihrer E-Commerce-Plattform anzubieten, da es die Benutzer schnell zu den richtigen Produkten führt und so höhere Konversionen und höhere Umsätze für Ihren E-Shop gewährleistet.

Was bedeutet eine gute Sucherfahrung?

Mit einer besseren Sucherfahrung meinen wir, dass, wenn ein Besucher „Sonnenbrille“ in die Suchleiste eingibt und der Katalog sie als „Sonnenbrille“ bezeichnet, die Suchergebnisse in der Lage sein sollten, die Bedeutung zu erkennen und genaue Ergebnisse anzuzeigen.

Alles was nötig ist, um die beabsichtigte Bedeutung hinter der Suche zu verstehen und gut darauf zu reagieren.

Wenn auf der Seite „Keine Ergebnisse gefunden“ angezeigt wird, arbeiten Sie definitiv nicht an der Optimierung des Sucherlebnisses. Dies führt dazu, dass Besucher enttäuscht sind und die Plattform verlassen, selbst wenn Sie das Produkt in Ihrem Inventar hatten.

Die Erfahrung ist ähnlich wie bei einem frustrierten Verkäufer, der dem Kunden mitteilt, dass er nicht mehr vorrätig ist oder einen bestimmten Artikel nicht hat, obwohl er direkt neben ihm liegt.

Nachdem Sie nun das grundlegende Konzept verstanden haben, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie eine effektive Sucherfahrung erstellen können. Hier sind also einige Best Practices, die für ein angenehmes Sucherlebnis und damit für ein besseres Kundenerlebnis sorgen.

1. Umarmung des Gesetzes von Fitts

Nach dem Gesetz von Fitts ist die Zeit, die benötigt wird, um sich zum Zielgebiet zu bewegen, das Verhältnis zwischen der Entfernung zum Ziel und seiner entsprechenden Breite. Dieses Gesetz kann auf Ihren E-Commerce-Shop angewendet werden, da es hilft, die Suchleiste (Platzierung und Breite) anzupassen, um Genauigkeit zu erreichen.

Die Idee ist, die Suchleiste auf der E-Commerce-UX-Plattform dominieren zu lassen, damit der Benutzer nicht mit seinem Verstand kämpfen muss, um das zu bekommen, was er will.

Ein einfaches Beispiel für einen E-Commerce-Shop, der das Gesetz von Fitts umsetzt, ist: Amazon. Die Suchleiste befindet sich nicht nur in der Nähe der Adressleiste, sondern erstreckt sich über die Breite der Seite und ist nicht nur ein vernachlässigbar sichtbares kleines Kästchen an beiden Enden der Benutzeroberfläche.

2. Nutzung der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens

Eine E-Commerce-Suche vor Ort sollte die Denkweise des Menschen imitieren, nur dann sind relevante Suchanfragen zu erwarten. Aus diesem Grund ist es unverzichtbar, die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens oder sogar der künstlichen Intelligenz (KI) im E-Commerce-Shop zu nutzen.

Die KI-Technologie hat die Tür zu besseren Suchen geöffnet, indem Daten aus einer Schlüsselwortsuche, Klickraten, Konversionsraten, vorhandenen Inventar-Tags, Kundenbewertungen und Produktbeliebtheit zusammengeführt wurden.

Dieser E-Commerce-Trend unterstützt vier Unterebenen des maschinellen Lernens bei einer Produktsuche vor Ort. Die folgende Abbildung gibt Ihnen dazu einen Einblick:

Lassen Sie uns jeden von ihnen im Detail besprechen.

• Textabgleichssuche: Dies ist die grundlegendste Suchmethode, die von den meisten Experten für E-Commerce-Websites eingesetzt wird. Hier wird der eingegebene „String“ in „Wörter“ zerlegt.
  Die Suchergebnisse erhalten Präferenzen in dieser Reihenfolge: Titel des Produkts, Merkmale, Beschreibung. Dies bedeutet, dass eine Übereinstimmung, die anhand des Produkttitels gefunden wird, gegenüber einer Übereinstimmung bevorzugt wird, die anhand der Feature-Tags gefunden wird.
• Abfragetransformation und -erweiterung: Diese Ebene befasst sich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache, die Abfragepräfixe, Suffixe und sogar Rechtschreibfehler behandelt.
  Sobald der Benutzer die Abfrage unabhängig von der falschen Schreibweise oder ihrer verzerrten Bedeutung eingibt, fährt das System damit fort, Ergebnisse durch unscharfe Textsuche zu präsentieren.
• Einfache maschinelle Lernsuche: Diese Ebene bringt Personalisierung in die Suchergebnisse. Wenn Sie ein bestimmtes Produkt häufig kaufen, würde das Suchergebnis dieses Produkt automatisch auf Platz eins platzieren, wenn Sie ein Suchergebnis dafür eingeben. Die automatische Vervollständigung ist auch eine großartige Möglichkeit, das Sucherlebnis zu verbessern. Die maschinelle Lernsuche sagt eine Suchanfrage voraus, indem sie frühere Suchen und Online-Verhaltensanalysen analysiert.
• Erweiterte maschinelle Lernsuche: Auf dieser Ebene verwendet die maschinelle Lernsuche neuronale Netze, um die komplexe Kombination von Wörtern abzubilden, um ein erweitertes und verfeinertes Suchergebnis anzubieten.
  Fortschrittliches maschinelles Lernen konzentriert sich auf das Lernen bei jeder Interaktion, damit eine genaue und personalisierte Erfahrung geboten werden kann. Das Ergebnis? Bessere Conversions, Loyalität und Nachbestellungen.

3. Umgekehrte Bildsuche ist der New-Age-Suchtipp

Die schlüsselwortbasierte Suche hinter sich lassend, sorgt die umgekehrte bildbasierte Suche für viel Aufsehen im Online-Bereich. Da Giganten wie eBay, Pinterest und Google bereits auf umgekehrte Bildsuche umstellen, wird der Anwendungsbereich der Technologie immer größer.

Tatsächlich sagte Ben Silbermann, CEO von Pinterest,

„In der Zukunft der Suche geht es eher um Bilder als um Schlüsselwörter.“

Der Suchvorgang ist einfach: Machen Sie ein Foto, laden Sie es hoch und sehen Sie, wie ähnliche Ergebnisse auf dem Bildschirm angezeigt werden. Auf diese Weise muss ein Kunde nicht stundenlang nach einem Produkt suchen, das er im Sinn hat.

Mit weniger Marktteilnehmern, die eine aktive umgekehrte Bildersuche haben, wird Ihr E-Store zu einer digitalen Erlebnisplattform, die Anerkennung und Wertschätzung für ihren einzigartigen Ansatz erhält.

4. Die sprachbasierte Suche ist nicht zu übersehen

Von Fragen wie „Wie ist das Wetter“ bis hin zu Produktempfehlungen und mündlichen Bestellungen; Die Sprachsuche trägt ihren Teil dazu bei, den Online-Raum zu stören.

Allgemein als Voice Commerce bezeichnet, verändert die Suche nach Produkten über das Medium „Voice“ das Gesicht von E-Commerce-Shops. Darüber hinaus wird die Einführung sprachbasierter Assistenten wie Amazon Alexa, Google Assistant und Siri zum Grund für steigende Kundenerwartungen.

Viele Marken nutzen bereits die Sprachsuche, um Kunden anzusprechen und sich in der E-Business-Welt einen Namen zu machen.

Laut Brian Dean ersetzt die Sprachsuche die traditionelle Suche.

Um die Gründe für die Nutzung der Sprachsuche zu ergänzen, kommt eine Umfrage zu dem Schluss, dass dies eine Gelegenheit ist, den Umsatz zu steigern, da es die Innovation und den Komfort enorm steigert.

Als bestes Beispiel auf dem Markt führt „Amazon's Choice“ die Charts an, die sich um das Aufgeben von Bestellungen für Produkte mit Auswahletiketten durch Sprachbefehle drehen, die über Amazons Alexa gegeben werden.

5. Visual Search Chatbots für den Wow-Effekt

Bots sind für ein Unternehmen und einen Benutzer keine Überraschung mehr. Diese innovativen und kreativen virtuellen Assistenten sorgen bereits für Aufsehen im Internet. Und warum nicht, wenn die Bot-Integration verspricht, die Geschäftsausgaben bis 2022 um bis zu 8 % zu senken.

Wo angenommen wurde, dass Bots der emotionale Quotient fehlt, um genau nach Kunden zu suchen, haben visuelle Chatbots den Spieß umgedreht.

Modemarken wie Levi's und Amazon haben bereits ein Beispiel gesetzt, indem sie virtuelle Einkaufsassistenten für eine bessere Optimierung des Sucherlebnisses entwickelt haben. Diese visuellen Bots können nicht nur bei der Empfehlung von Modestilen helfen, sondern auch bei der Größenbestimmung und Verwaltung von Rücksendungen/Umtausch.

Es gibt hauptsächlich vier Phasen, aus denen eine visuelle Chatbot-Konversation besteht, wie zum Beispiel:

• Text zum Bild
• Bild zu Bild/Text
• Bild zu intelligentem Bild
• Visuelle Interaktion

Jeder der Modi ist vorhanden, um das Sucherlebnis auf jeder Ebene der Benutzerinteraktion zu verbessern.

6. Implementieren der facettierten Suche für bessere Ergebnisse

Wenn ein Benutzer einen E-Commerce-Shop besucht, hat er ein bestimmtes Produkt im Sinn, nach dem er sucht. Wenn der Benutzer dieses bestimmte Produkt oder sogar sein nahezu gleichwertiges Produkt nicht findet, wird angenommen, dass die Sucherfahrung fehlgeschlagen ist.

Hier kann „Faceted Search“ den Tag retten. Die Technik dreht sich um die Eingrenzung der Suchergebnisse basierend auf der Anwendung präziser Produktattribute als Filter (Preis, Farbe, Kundenbewertungen, Marke usw.).

Eine verfeinerte Filterung, die als dynamische Facettierung bezeichnet wird, hilft weiter bei der Konzentration der bereits facettierten Ergebnisse. Die Sache ist; Durch Anwenden eines bestimmten Filters werden die neuen Filter angezeigt, die für die eingegrenzten Ergebnisse relevant sind.

Die Vorteile der facettierten Suche sind vielfältig. So wie es hilft, die Auffindbarkeit zu verbessern, die Möglichkeit von Nullergebnissen zu reduzieren, die Optimierung des Sucherlebnisses zu verbessern und wertvolle Ergebnisse zu liefern.

Daher sollte der Schwerpunkt darauf liegen, relevante und auf den Punkt gebrachte Filter neben jedem Suchergebnis einzufügen.

7. Übernahme von Big-Data-Analysetechniken

Big Data Analytics ist die neueste Technologie, die darauf ausgerichtet ist, ein verfeinertes Sucherlebnis zu bieten. Die Technik berücksichtigt Benutzeranfragen, um ihre Absicht hinter der Suche zu entschlüsseln.

Tatsächlich beurteilen Big-Data-Analysen, dh vorausschauende Suchfunktionen, Benutzer basierend auf den von ihnen gestellten Suchanfragen. Was suchen sie zum Beispiel? Was ist ihre Kaufhistorie? Was haben ähnliche User Personas gekauft? Welche Arten von Produkten bevorzugen sie?

Sobald Big Data Antworten auf diese einfachen Fragen analysiert, kann Business Intelligence den Kunden personalisierte Empfehlungen anbieten. Somit eine direkte Verbesserung des Sucherlebnisses.

8. Nach dem Prinzip „Searchandising“

Wenn effektive Merchandising-Strategien implementiert und das Sucherlebnis verbessert werden, ist „Searchandising“ der Nebeneffekt. Grundsätzlich geht es darum, bestimmten Produkten und ihren entsprechenden Attributen gegenüber anderen Produkten Gewicht zu geben.

Beispiele für solche Attribute können Lagerverfügbarkeit, Angebot des Tages, Ankunftsdatum, Trendprodukte, Klickraten usw. sein.

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Technisch gesehen kombiniert Searchandising facettierte Suche, automatische Vervollständigung, Produktempfehlungen, aktuelle Suchergebnisse und häufig gesuchte Suchanfragen mit Verhaltensanalysedaten und Automatisierung, um ein wünschenswertes Sucherlebnis zu schaffen.

Daher können Sie durch Searchandising verbesserte Suchergebnisse liefern, Ihre besten Produkte im Geschäft präsentieren und den Umsatz steigern.

9. Komfort bei der Suche nach ähnlichen Produkten

Ein menschlicher Geist ist nie zufrieden, da er immer nach mehr sucht. Wenn sie beispielsweise auf ein bestimmtes Produkt im E-Commerce-Shop stoßen, würden sie gerne andere Produkte mit ähnlichen Preisen und Stil sehen. Das sorgt für Vielfalt und Flexibilität bei der Auswahl.

Viele E-Commerce-Plattformen haben damit begonnen, das Sucherlebnis zu verbessern, indem sie sowohl in der mobilen E-Commerce-App als auch auf der Website-Plattform eine Funktion für „ähnliche Produkte“ hinzugefügt haben. Dazu gibt es viele Möglichkeiten:

• Hovering: Wenn ein Besucher mit der Maus über das jeweilige Produkt fährt, erscheint ein Mini-Bildschirm mit Miniaturansichten, die ähnliche Produkte auflisten.
• Langes Drücken: Wenn ein mobiler Benutzer lange auf ein Produkt-Miniaturbild drückt, wird ein Mini-Bildschirm mit ähnlichen Produkten angezeigt.
• Scrollen: Wenn ein Besucher auf einer speziellen Produktseite nach unten scrollt, erscheint ein Abschnitt mit ähnlichen Produkten.

10. Blick über die Suchleiste hinaus

Dank der Technologie wurden E-Commerce-Websites von Zeit zu Zeit neu erfunden und innovativ. Wo die Suchleiste als zwingend erforderlich angesehen wurde, unterscheiden sich einige E-Commerce-Plattformen.

Der Trend geht sukzessive zu Kategorie-Thumbnails auf der Startseite, die die entsprechenden Produkte und Facetten auflisten. Es ist nicht nur ein optischer Genuss, sondern verbessert auch das Sucherlebnis erheblich.

So leistet Artsper seinen Beitrag, um die Suchleiste endgültig zu eliminieren.

Ein weiterer interessanter Aspekt dieser kategorialen Verteilung beschränkt sich auf „empfohlene Kategorien“. Hier summieren sich gängige Kategorien, die auf Präferenzen, Kaufhistorie und Verhaltensanalysen basieren, zu einem großartigen Kundenerlebnis.

Fazit

Die Einbettung der oben aufgeführten Suchfunktionen in die E-Commerce-Plattformen verschafft Ihnen den dringend benötigten Wettbewerbsvorteil. Alles, was Sie brauchen, ist ein großartiges Team, das bereit ist, etwas Unkonventionelles auszuprobieren, und etwas Expertenhilfe, um den Prozess reibungslos zu durchlaufen.

Viel Glück!