Produkt-Suche im e-Commerce

Warum Produkt-Suche? In den meisten B2B e-Commerce Projekten ist ein häufiges Ziel, dass Kunden schnell die passenden Produkte finden sollen. Im Folgenden deshalb einige Hinweise zu diesem Themenkomplex.

Technisch stehen für das Thema Suche sowohl OpenSource Technologien, wie z.B. SOLR (http://lucene.apache.org/solr/) oder elasticsearch (https://www.elastic.co),  als auch kommerzielle Technologien, wie z.B. celebros (http://celebros.de) oder FACT-Finder (http://www.fact-finder.de), zur Verfügung, die erstmal alle geeignet sind, eine zeitgemäße Suche aufzubauen.

Aber das Werkzeug beantwortet nicht die Frage nach dem “Wie”. Dies ist i.d.R. deshalb im Projekt zu lösen. Im Folgenden stellen wir Tipps für die beiden heute am meisten eingesetzten Suchen, Facetten- und Volltextsuche, Hinweise und Regeln dar, die im Projekt festzulegen sind.

Da die oben erwähnten Technologien sich zum Teil unterscheiden, gelten die im Folgenden aufgeführten Hinweise und Regeln für elasticsearch. Sofern eine andere Technologie einzusetzen ist, sind die Hinweise ggf. noch anzupassen.

1. Suche mit Facetten

Eine Facetten Suche wird üblicherweise verwendet, um eine Produktmenge durch das Setzen von Filtern immer weiter einzuschränken, um somit die Produktauswahl zu vereinfachen.

Die Suche über Facetten stellt dafür Filter zur Verfügung und ermöglicht pro Filter die Auswahl von Attributwerten. Ein Beispiel ist der Filter “Farbe”, der als mögliche Attributwerte z.B. Rot, Blau, Grün und Gelb beinhalten könnte.

Die Auswahl von Attributwerten führt immer zu einer UND oder ODER Verknüpfung bezogen auf die Produktmenge deren Wertebelegung mit der Auswahl übereinstimmt.

Welche Art der Verknüpfung man verwendet, ist im Projekt definierbar und für das Finden von Produkten wesentlich. Bei obigen Beispiel “Farbe” wäre die ODER Verknüpfung von Farbwerten für die Auswahl von Optionen geeignet. Die UND Verknüpfung würde sich einschränkend auswirken und, sofern keine mehrfarbigen Produkte existieren, Produkte mit anderen Farbwerten ausblenden.

Gerade bei UND Verknüpfungen spielt die Reihenfolge der Attributauswahl eine erhebliche Rolle, da jede Auswahl die mögliche Treffermenge reduziert und somit auch die anschließend mögliche Attributauswahl einschränkt.

Festgelegt werden kann und sollte deshalb ebenfalls, in welcher Reihenfolge Filter angezeigt werden und durch welches Bedienelement sie repräsentiert werden sollen. Hier sind z.B. folgende Bedienelemente üblich:

  • Options- oder Radiobutton
  • Checkboxen
  • Slider
Beispiel für verschiedene Facetten

Beispiel für verschiedene Facetten

Ergänzend empfiehlt es sich die vom Anwender getroffene Auswahl zusätzlich zur Anzeige im Facettenfilter in einem eigenen Bereich nochmals separat anzuzeigen.

Beispiel für die Darstellung der aktuellen Facettenauswahl

Beispiel für die Darstellung der aktuellen Facettenauswahl

Gerade wenn das Produktspektrum sehr viele Filter notwendig macht, verlieren die Benutzer schnell die Übersicht über Ihre Auswahl. Bewährt hat sich hierbei, dass die Auswahl direkt an dieser Stelle vom Benutzer zurückgenommen werden kann.

Wie oben dargestellt, ist eine Facettensuche üblicherweise auf der linken Seite zu finden. Dies hat aber keinen technischen Hintergrund, sondern ist eher auf Gewohnheit zurückzuführen.

Im Projekt kann dieses Thema auch anders gelöst werden.

Alternative Produktfilteranzeige

Alternative Produktfilteranzeige

2. Suche nach Texteingaben

Für die Volltextsuche gilt, dass üblicherweise über eine Autocomplete Funktion der Benutzer bei der Eingabe des Suchtextes unterstützt wird, indem er über ein Popupfenster auf passende Einträge bereits bei der Eingabe hingewiesen wird.

Beispielhafte Volltext-Suche mit Autocomplete-Funktion

Beispielhafte Volltext-Suche mit Autocomplete-Funktion

Als eine Anforderung im Projekt ist festzulegen, welche Quellen bei der Suche zu durchsuchen sind. Dies können z.B. unterschiedliche Datenbankfelder aber auch Dokumente sein.

Darüber hinaus ist im Projekt zu definieren, auf welchem Wege die Treffermenge in eine Reihenfolge zu bringen ist. Üblicherweise sind dazu Trefferarten mit unterschiedlichen Gewichtungsfaktoren ausgestattet. Trefferarten können z.B. folgende sein:

  • Volltreffer – Der Suchtext stimmt zu 100% mit der Quellinformation überein
  • Teiltreffer – Der Suchtext ist in der Quellinformation enthalten. Hierbei können folgende
    Fälle unterschieden werden:
  • Vorlauftreffer – <SUCHTEXT>abcdef
  • Nachlauftreffer – abddef<SUCHTEXT>
  • Textinhalttreffer – abcdef<SUCHTEXT>xyz

Jede Trefferart kann durch die Vergabe von unterschiedlichen Gewichtungen in der Treffermenge nach oben oder unten priorisiert werden. Für die gesamte Ergebnismenge wird gemäß dieser Regeln die Summe Trefferrelevanz ermittelt und diese entscheidet dann über die Reihenfolge jedes einzelnen Elementes der Ergebnismenge.

Darüber hinaus empfiehlt es sich, in Abhängigkeit vom Typ der Suchtexteingabe, unterschiedlich zu gewichten. Bei Artikelnummern ist ein Volltreffer meistens höher zu bewerten, als dies bei einer Artikelbezeichnung der Fall ist.

Ähnlichkeitssuche, z.B. um Schreibfehler des Benutzers auszugleichen, ist hierbei häufig über die Konvertierung der Eingabe in Lautschrift gelöst. So lassen sich trotz Eingabefehler des Benutzers hervorragende Trefferergebnisse erreichen.

Es empfiehlt sich aber die Treffermenge nochmals in unterschiedliche Kategorien aufzuteilen. So macht es für den Anwender Sinn, dass er erkennen kann das z.B. Artikel, Kategorien oder möglicherweise Dokumente zu seinem Suchbegriff gefunden wurden. Eine Bewertung auf Relevanz ist ohnehin im Vergleich z.B. von Artikel- und Kategorietreffen i.d.R. nicht möglich, sondern die Treffer stehen eher gleichwertig nebeneinander.

Beispiel für eine Kategorisierung von Suchtreffern

Beispiel für eine Kategorisierung von Suchtreffern

3. Fazit

Auch wenn die Suchtechnologien im Standard bereits sehr mächtig sind, kommt man um eine individuelle Konfiguration nicht umher. Out-of-the-box funktioniert so ein Thema dann i.d.R. doch nicht. Bei der Konfiguration kommt es aber auf ein hohes Maß an Erfahrung an und eine langwierige Trial and Error Phase zu vermeiden.

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