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t3n 47

Suchen, finden, kaufen: Produktsuchmaschinen und Recommendation-Engines für Shops

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Bei der Einrichtung der Suche müssen Händler nicht mehr viel tun: Findologic hat seit seiner Gründung vor acht Jahren umfangreiche Use Cases in seiner Datenbank – dem Knowledge Layer – gespeichert. Sämtliche Standard-Ranking-Regeln wie „Topseller“ oder „neue Produkte oben listen“ sind bereits vorhanden. Darüber hinaus lassen sich natürlich auch Business-Regeln hinterlegen – etwa, um bestimmte Artikel in den Suchergebnissen nach oben zu schieben. Zum Beispiel Produkte mit hoher Marge, von bestimmten Herstellern oder solche, die ein Händler dringend abverkaufen möchte.

Zudem unterstützt Findologic Guided Shopping. Kunden, die orientierungslos durch den Shop stolpern, nimmt ein digitaler Produktberater an die Hand und leitet sie zu ihrem Wunschprodukt. Die Produktberater lassen sich mit wenigen Klicks Shop-weit individuell anpassen: Ob „Outdoor-Jacken-Berater“, „Ihre Outdoor-Jacke finden“ oder „Passende Outdoor-Jacken zeigen“ – der virtuelle Einkaufsberater stellt ein bis drei kleine Fragen über ein Pop-up-Fenster, um mehr über die Wünsche des Kunden zu erfahren, und schon liefert er Ergebnisse, die wesentlich besser die Nutzerwünsche treffen sollen. Diese lassen sich zudem noch anhand verschiedener Attribute verfeinern.

Ein weiterer Pluspunkt dieser Lösung ist ihre Schnelligkeit: Die Funktion „Direkt Integration“ lädt die Suchergebnisse, ohne dass sie die Website neu laden muss. Das bietet derzeit nur Findologic. Die Suchanfrage geht dabei nicht erst über den Onlineshop, den Findologic Suchserver und wieder zurück an den Shop – die Frage geht direkt an die Such-Engine und zurück. Der Vorteil sind schnellere Trefferlisten. Der Nachteil: Shop-Betreiber können das Layout der Suche leider nicht selbst ändern.

Derzeit rechnet Findologic nach Anfragen pro Monat und Anzahl der Artikel ab. Ab Februar 2017 will der Anbieter zusätzlich ein umsatzbasiertes Performance-Paket anbieten. Dann berechnet er rund 15 Prozent auf das, was über den Normalumsatz hinaus an Umsatz entsteht. Als Berechnungsgrundlage dienen A/B-Tests.

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Eine Reaktion
Mathias Duda

Hallo liebes t3n-Team,
ich finde diesen Artikel prinzipiell interessant, da das Thema SUCHE immer ein spannendes Thema ist und bleibt. Allerdings muss ich Ihnen auch sagen, dass ihr Artikel einfach keine Relevanz besitzt, da es in weiten Teilen schlicht an Aktualität fehlt. Z.B. wird die Google Site Search seit 1. April 2017 nicht mehr angeboten oder z.B. nutzt Conrad.de inzwischen nicht mehr die von Ihnen erwähnte Lösung. Darüber hinaus finde ich die Auswahl der verglichenen Lösungen sehr Willkürlich - da gibt es definitiv noch eine Menge interessantere Lösungen. Natürlich schreiben Sie selbst, dass die Informationen den Stand von Januar 2017 haben, aber das kann ja nicht der Anspruch von t3n sein, oder? Ich würde mich sehr über einen innovativen Artikel freuen, der sich mit dem Thema SUCHE in im Hinblick auf die nächsten Jahre auseinandersetzt und die Einflussfaktoren wie AI oder Machine Learning unter die Lupe nimmt. Gerne unterstütze ich Sie auch dabei. Viele Grüße, Mathias Duda

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