Personalisierung in der Facettensuche von Onlineshops

Sie kennen es vielleicht selber: Sie suchen ein Paar neue Schuhe, landen in einem Onlineshop - und sind von der Auswahl so überwältigt, dass Sie die Webseite entmutigt verlassen. Dabei wussten Sie sogar ziemlich genau was Sie suchten! Das ist natürlich ärgerlich für Sie. Für den Onlineshop noch viel mehr: der Vorteil der großen Auswahl wird zum Nachteil, wenn Besucher nicht finden, was sie kaufen möchten. Die Lösung? Eine Facettensuche.

Was ist eine Facettensuche?

Hat ein Onlineshop eine größere Anzahl an Produkten,  so wird häufig eine Facettensuche (Facetted Search) eingesetzt, um dem Benutzer  einen Überblick der erhältlichen Produkte zu geben und seine Suche sinnvoll einzugrenzen. Ein gutes Beispiel hierfür sind Schuhe: Es gibt eine ungeheuer große Auswahl an Schuhen, die Anzahl erschlägt den Benutzer regelrecht. In einem lokalen Geschäft wird dies durch Kategorisierung in bestimmte Ladenbereiche gelöst: Herrenschuhe auf der linken Seite, Damenschuhe auf der rechten Seite und anschließend eine erneute Unterteilung. In größeren Geschäften gibt es komplette Etagen für diese Art der Kategorisierung. Als Besucher findet man sich schnell zurecht, da die Schuhe vorsortiert wurden. Für virtuelle Geschäfte wird dies häufig in Form von Navigationen gelöst. Ein Schuh kann jedoch unterschiedliche Merkmale haben, nach denen er kategorisiert werden kann. Angenommen, ich suche einen braunen Herrenschuh zum Schnüren mit runder Schuhspitze sowie Lederoberfläche im Businesslook, welchen ich im Herbst tragen kann. Die Eingrenzung ist bereits sehr konkret. Gleichzeitig suche ich auch einen sportlich wirkenden Sneaker für die Freizeit - hierbei habe ich jedoch noch keine gezielte Vorstellung wie dieser konkret aussehen soll. In welche Kategorien würde man diese Schuhe einsortieren? Es gäbe eine Vielzahl von möglichen Kategorisierungen. Eine sinnvolle Art und Weise, dies zu bestimmen, ergibt sich daraus, was gesucht wird. So kann der Shop für eine optimierte Suchmaschinendarstellung  konfiguriert werden. Hierfür gab es auch bereits 2014 Tipps von Google, wie man dies am Besten mit einer Facettensuche umsetzt. Grundsätzlich geht es jedoch darum, dem Benutzer eine Navigation oder Suche zu ermöglichen, die ein Einschränken und Filtern ermöglicht. Somit kann ich die knapp 8.000 verschiedenen Schuhmodelle, welche bspw. bei Zalando für Herren verfügbar sind, auf übersichtliche 50 beschränken.

Wie kann eine Facettensuche für den Benutzer sinnvoll eingesetzt werden?

Eine Facettensuche macht nur dann Sinn, wenn es ausreichend Variationen von ähnlichen Produkten gibt. Ein hilfreicher Artikel zu dem Thema, wann welche Art von Suche eingesetzt werden soll, ist hier zu finden. Bei den einzelnen Facetten sollten jedoch ebenfalls ausreichend Produkte enthalten sein, sodass ein Filtern für den Benutzer sinnvoll ist. Hierbei ist es auch im Benutzerinterface relevant, nur eine Auswahl der verfügbaren Facetten anzuzeigen, bspw. die 10 am häufigsten genutzten Facetten. Alle weiteren können bei Bedarf aufgeklappt oder eingeblendet werden. Die Produkte müssen entsprechend getagged oder einsortiert sein, sodass ein Filtern für den Benutzer ein positives Erlebnis ist. Wenn ich bspw. schwarze Schuhe angezeigt bekomme, obwohl ich nach braunen Schuhen gefiltert habe, wirkt dies auf mich sonderbar. Wurden diese Punkte berücksichtigt, ist ein Tracking unerlässlich, um die Nutzung der Funktionalität oder aber potentiell auftretende Probleme damit zu verhindern.

Wie kann man eine Facettensuche mit Personalisierung verbinden?

Soweit zur Theorie und Umsetzung von Facettensuchen - was hat dies jedoch mit einer Personalisierung zu tun? Im Grunde genommen sind eingeschränkte Suchergebnisse für einen Benutzer bereits personalisiert - jedoch muss dies manuell durch den Benutzer erfolgen. Wie wäre es, wenn das automatisch geschieht? Das ist mit einer Segmentierung und Personalisierung möglich. Hierfür werden bspw. Segmente für bestimmte Facetten (Farben, Größen, Geschlecht, Anlass) erstellt. Der Besucher kommt über die Suchmaschine auf die Produktdetailseite eines bestimmten Produktes, z.B ein brauner Herrenschuh ;-). Fällt das Produkt in bestimmte Facetten, werden diese für den Benutzer gespeichert. Besucht der Benutzer anschließend eine Übersichtsseite mit Facettensuche, so können diese Facetten bereits durch die Personalisierung vorausgewählt sein. Kann das für den Besucher komisch wirken? Das kommt ganz darauf an, wie es umgesetzt wurde.Denkt man bspw. an die Szene in dem Film Minority Report, in welchem dem Protagonist für ihn personalisierte Werbung eingeblendet wird, nachdem dieser eine neue Identität angenommen hat - so wirkt dies definitiv skurril und ungewollt. Wird dem Benutzer dies jedoch kommuniziert bspw. mit "Wir haben Filter angewandt, welche auf Ihren bisherigen Präferenzen basieren - Sie können diese hier ändern oder entfernen." - so wirkt es wie eine Unterstützung und Vereinfachung für den Besucher, da er diese nicht noch einmal setzen muss. Eine Erleichterung, welche in positiver Erinnerung bleiben wird. Eine Aktivierung der Personalisierung könnte erst dann erfolgen, wenn der Benutzer  mehrere Produkte mit gleichen Segmenten betrachtet hat, oder in der Suche diese mehrfach zuvor ausgewählt hat und ein zuvor definierter Schwellenwert überstiegen wurde.

Segmente für Benutzer erstellen

Welche Segmente sind für den Benutzer also sinnvoll, wie verbindet man diese mit dem Personalisierungstool und wann werden sie sinnvoll eingesetzt? Im Falle von Kameleoon gibt es Schnittstellen zu DMP Plattformen wie bspw. Tealium, dem Adobe Audience Manager, Salesforce und anderen,  aber auch die Möglichkeit auf den Data Layer von Google Analytics zuzugreifen. Unabhängig davon wäre es jedoch auch möglich eigene Segmente innerhalb des Tools auf Basis der Shopoberfläche zu erstellen: [caption id="attachment_13957" align="alignnone" width="785"] Facettenauswahl bei Schuhen[/caption] Da es sich hierbei um "heiße Daten" handelt - also Daten, welche in dem Moment relevant sind, jedoch später keine weitere sinnvolle Verwendung finden, bedarf es  keiner langfristigen Speicherung. Kameleoon unterstützt dies bspw. mit der Möglichkeit, die Präferenzen im Localstorage des Browsers zu hinterlegen. Anschließend können auf Basis der verfügbaren Segmente und der Präferenzen des Besuchers die Personalisierungen ausgespielt und die Suchergebnisse angepasst werden.

Fazit

Die Personalisierung der Facettensuche in Onlineshops ist eine spannende Möglichkeit, dem Benutzer personalisierte Ergebnisse darzustellen. Mithilfe von Segmenten kann man den Benutzer zielgerichtet einordnen und eine Vorauswahl treffen, die ihn in seiner Suche unterstützt. Hat man bereits Segmente im DMP gespeichert, welche die Facetten unterstützen, so ist eine Verbindung der Daten mit den Suchergebnissen die logische Folge. Sie sind neugierig geworden, wie Sie Ihre Shopsuche personalisieren können - auch wenn Sie keine Schuhe verkaufen? Sprechen Sie uns an!