SHI verrät geheimes Rezept für erfolgreiche Online Shops

Lucidworks Fusion – Ihr Mehrwert im E-Commerce

Lucidworks Fusion ist der Allrounder für Ihre Suchlösung – von der Indexierung über komplexe Suchlogiken bis hin zu ausgereiften Analyse-Verfahren. Als intelligente Such- und Analyse-Plattform kommt Fusion bei vielen namhaften, datengetriebenen Unternehmen weltweit zum Einsatz. Durch eine Vielzahl an Connectoren und Apache Solr sowie Apache Spark als Kerntechnologien können Sie mit Fusion die verschiedensten Daten durchsuchbar, auffindbar und analysierbar machen. Damit haben Sie ein mächtiges Werkzeug sowohl für Ihre Enterprise Search Lösung als auch für Ihren Online-Shop. In dieser Blogbeitrags-Reihe konzentrieren wir uns auf den Einsatz von Lucidworks Fusion im E-Commerce und zeigen Ihnen spannende Features, die Sie gewinnbringend einsetzen können.

Korrekte Ergebnisse sind nicht immer die richtigen Ergebnisse

Kennen Sie das auch? Sie haben bereits verstanden, dass eine gute Suchfunktion in einem Online-Shop eine essentielle Rolle einnimmt und sie dementsprechend technisch optimiert. Sie vermeiden Nulltreffer, tolerieren kleinere Fehler in der Sucheingabe und haben vielleicht bereits einige Synonyme für die wichtigsten Begriffe hinterlegt. Dennoch stellen Sie immer wieder fest, dass es eine Reihe von Absprüngen gibt, was Sie darauf zurückführen, dass Ihre Kunden nicht finden konnten, was sie gesucht haben. Aber wie kann das sein?

Sehen wir uns hierzu ein Beispiel aus einer E-Commerce-Demo von Lucidworks Fusion an. Diese Demo implementiert einen kleinen Technik-Online-Shop, der im Backend von Fusion angetrieben wird. Wir suchen nach „Samsung Galaxy“ – bevor Sie weiterlesen, was denken Sie, könnte ein Kunde meinen, wenn er diese Begriffe eingibt? Sehen wir uns die ersten Ergebnisse an, die wir von einer guten Standard-Suchfunktion als Antwort erhalten:

Lucidworks_Mehrwert e-commerce

Wie Sie sehen können, handelt es sich bei allen angezeigten Produkten um absolut valide Suchergebnisse. Sie enthalten alle die beiden gesuchten Begriffe „Samsung“ und „Galaxy“ und das sogar in der richtigen Reihenfolge. Aber Hand aufs Herz – waren das die Produkte, die Sie sich bei der Eingabe gewünscht hätten? Vermutlich nicht. Alle Plätze der ersten Ansicht sind von Zubehör belegt, nicht ein Smartphone oder Tablet hat es in die Top 6 geschafft. Die Ergebnisse sind zwar korrekt, aber doch nicht das Richtige.

Das Wissen über viele nutzen, um den einzelnen zu verstehen

Wäre es nicht schön, eine Suchfunktion anzubieten, welche die Intention Ihrer Kunden versteht und nicht nur Ergebnisse liefert, die rein textuell zum Gesuchten passen? Das haben sich offenbar auch die Search Experten und Entwickler von Fusion gedacht und Mechanismen entwickelt, um aus vergangenen Kundenaktionen zu lernen und die Intention hinter einer Eingabe mit steigender Datenmenge immer besser zu verstehen. Diese Aktionsdatensätze (aka Signals) werden genutzt, um das ursprüngliche Suchergebnis noch einmal neu zu bewerten und besser passende Produkte weiter oben in der Trefferliste zu platzieren.

angereichertes_Suchergebnis

Technisch kann man sich den Gedanken hinter diesen Signals in etwa wie folgt vorstellen: Wenn ein Kunde nach einem Begriff sucht, der in der Vergangenheit bereits von jemand anderem gesucht wurde, ist es wahrscheinlich, dass die beiden Suchenden die gleiche Intention verfolgt haben. Wurde das vergangene Ereignis dann noch mit der Selektion oder gar dem Kauf eines Produkts gekrönt, wird davon ausgegangen, dass das selektierte Produkt inhaltlich gut zu der Sucheingabe passt. Auch dem aktuellen Kunden könnte der Artikel somit gefallen und seine Relevanz wird dementsprechend aufgewertet. Je mehr Kunden bzw. User nach identischen Sucheingaben mit den angezeigten Produkten interagieren, desto eher kann die Intention hinter einer Eingabe erkannt werden.

Dadurch, dass Ihre Kunden suchen und mit Ihren Produkten interagieren (klicken, in den Warenkorb legen, kaufen), bekommen Sie die Information, welche Produkte bei welchen Suchanfragen für Ihre Kunden relevant waren, kostenlos. Sie müssen diese Daten lediglich nutzen!

Ein weiterer Vorteil dieses Ansatzes ist, dass er mit der Anzahl Ihrer Produkte und Ihrer Kunden skaliert. Während manuelle Regeln im E-Commerce natürlich nach wie vor eine wichtige Rolle spielen, ist es ab einer bestimmten Sortimentsgröße nicht mehr möglich, für die wichtigsten Produkte Regeln festzulegen, die bei bestimmten Suchanfragen für entsprechende Placements sorgen, wenn Sie nicht Ihr Personal entsprechend aufbauen.

Der Technik ist es egal, ob sie Interaktionen für 200, 200.000 oder 2.000.000 Produkte sammelt, analysiert und aggregiert – die Marketingabteilung bzw. der dafür zuständige Fachbereich wird jedoch eher früher als später kapitulieren.

Fusion, der Kunde und das Ergebnis

Signals sind ein Standard-Feature in Lucidworks Fusion und können für eine Vielzahl an Use Cases eingesetzt werden. Kommen wir zurück zu unserer Suche nach „Samsung Galaxy“. Dank Signals wird in einem produktiven Online-Shop schnell klar, dass die zuerst angezeigten Artikel nicht der Intention der Suchenden entsprechen. Durch mühsames Filtern und Weiterblättern finden die (potentiellen) Kunden erst nach geraumer Zeit Produkte, die sie schließlich mit einem Klick indirekt als gut auszeichnen. Für unseren Demo-Shop sieht das Suchergebnis für „Samsung Galaxy“ nach Hinzunahme von Signals so aus:

Fusion_E-Commerce_2

Das Ergebnis entspricht eindeutig mehr unserer Intention – oder hatten Sie für die Eingabe noch ein ganz anderes Ergebnis erwartet? Haben Sie vielleicht spezielle Kundengruppen, die anders suchen als die „Kunden“ unseres Demo-Online-Shops? Dann geben Sie Fusion doch mal die Chance, Ihre Kunden kennenzulernen und vereinbaren mit uns einen Termin für eine Live-Demo. Sie werden überrascht sein, was Sie auf diese Weise alles über Ihre Suchfunktion, Ihren Online-Shop und allem voran über Ihre Kunden erfahren werden.

Wollen Sie mehr erfahren über Lucidworks Fusion? Dann nehmen Sie Kontakt mit uns auf!

Patricia Kraft, Bereichsleitung Search & Analytics

Patricia Kraft

..., studierte Informatik und Multimedia an der Universität Augsburg. Nach dem Erreichen des Masters in diesem Fach stieg sie unmittelbar in die Suchbranche ein und begann 2015 ihre Karriere bei der SHI als Consultant für Search & Big Data. Durch das heterogene Arbeiten an Projekten – sowohl in der Beratung als auch in der Konzeption und Implementierung – erlangte sie einen umfassenden Überblick über viele verschiedene Einsatzmöglichkeiten von Such- und Analysewerkzeugen. Für den SHI-Blog teilt sie ihre Erfahrung aus zahlreichen Projekten in unterschiedlichen Branchen sowohl aus technischer als auch als aus unternehmerischer Sicht. Lieblingsdateiformat: JSON