Produktsuche im Web: Gute Filter, besserer Umsatz

Wer einkaufen geht, hat meist kon­krete Vorstellungen oder Wünsche: ein Pullover, Kaschmir, schwarz, Grösse 38 für Damen. Das ist offline nicht anders als online. Während in der realen Welt Verkäufer die Kunden zielsicher zum gewünschten Produkt führen, übernimmt bei Online-Shops die Suchfunktion diese wichtige Rolle.

Oft jedoch reicht eine einfache Suche nicht mehr aus, insbesondere wenn das Sortiment sehr umfangreich ist. Dann müssen Filter den Kunden den Weg weisen - allen voran Kategorie-, Marken- und Preisfilter sowie Farb- und Zielgruppenfilter.

Generell sollten die Filterkategorien an den Shop und sein Sortiment, an das Suchverhalten der Zielgruppe sowie an den ­jeweiligen Markt angepasst werden. Sehr häufig verwendeten Mode-Shops Filter wie Männer, Frauen oder Kinder. Doch auch auf den ersten Blick ­ungewöhnlichere Kategorien wie  "sofort lieferbar", "ohne Versandkosten" oder "Rabatt/Angebot" könne je nach Shop sinnvoll sein, erklärt Findologic-Geschäftsführer Matthias Heimbeck. Findologic ist Hersteller einer Suchfunktion für Shops. Über das Tracking des Nutzerverhaltens kann anschliessend beobachtet werden, welche Filter genutzt werden und welche erweitert oder verändert werden sollten.

Filter lassen sich am besten von den Produktdaten ableiten. Allerdings ist hier Vorsicht geboten. Zum einen ist nicht ­jedes Attribut auch ein sinnvoller Filter. So sind für einen Laptop beispiels­weise Angaben wie die Anzahl der USB-Steckplätze oder die Beleuchtungsstärke im Datenfeed hinterlegt, als Filter sind dagegen Parameter wie Hersteller, Displaygrösse oder Preis sinnvoll. Zum anderen kommt es darauf an, wie gut die unterschiedlichen Attribute der Produkte in den Produktdaten der Lieferanten aufgeschlüsselt sind.

Albert Pusch, Marketingleiter des Suchlösunganbieters Fact Finder, sagt: "Von unseren Kunden wissen wir, wie wirr manche Hersteller die Daten liefern. Wenn also eine schlechte Datenqualität vorliegt, müssen die Produktdaten ­angereichert werden."

Wichtige Filterattribute verstecken sich laut Pusch häufig in Fliesstexten, Artikelbezeichnungen und anderen, oft bruchstückhaften Textinformationen. Die relevanten Filterattribute sollten daraus entweder manuell oder mit technischer Unterstützung extrahiert werden. "Wer als Shop-Manager nicht auf eine Software-basierte Attribuisierung setzt, muss für die Filternavigation eine Armee von Studenten beschäftigen, um die Produktdaten nachzupflegen", meint Pusch.