Ein Gastbeitrag vom Akanoo Data Science Team
In unserer Artikelserie “Anatomie des Onlineshoppers” zeigen wir, wie Online-Shops ihre Leistung steigern, indem sie das Verhalten ihrer Shopbesucher mit dem Verhalten von Besuchern anderer Shops benchmarken. Weitere Tipps, wie Sie Ihren Onlineshop durch eine gezielte Analyse der Besucherdaten optimieren, erhalten Sie in unserem Webinar. Klingt spannend? Hier geht es zur Anmeldung.
In der Artikelserie steht diese Woche der Einfluss der Produktsuche auf die Konversionsrate im Fokus. Im Schnitt nutzen 14,9 % der Besucher die Suchfunktion des Online-Shops, um passende Produkte zu finden. Diese Nutzer kaufen mit einer Wahrscheinlichkeit von 36,5%. Die Kaufwahrscheinlichkeit für einen Nutzer der Suche ist also mehr als doppelt so hoch im Vergleich zu allen anderen Besuchern eines Shops.
Doch selbst diese Kaufwahrscheinlichkeit sollte für Online-Shops ein Armutszeugnis sein. Immerhin haben Sucher ein spezifisches Bedürfnis und werden trotz einer Suche nicht fündig. Bei mehr als 63 % der Anfragen führt die Suche zu keinem Ergebnis. Kein Wunder also, dass 17% der Besucher ihren Einkauf vorzeitig abbrechen, wenn sie die Suchfunktion verwenden und kein passendes Produkt finden.
Mit smarten Anpassungen der Suchergebnisse lassen sich suchende Onlineshopper zu Käufern verwandeln. Die Shopsuche bietet enormes Potenzial den Shopumsatz zu steigern und sollte im Fokus von Shopverantwortlichen stehen. Ein Vergleich von zwei Beispielshops mit dem Durchschnittsshop verdeutlicht das.
Im Beispielshop 1 verwenden weniger Besucher die Suchfunktion als im Durchschnittsshop. Da die anderen Werte nur eine geringe Abweichung zum durchschnittlichen Shop aufzeigen, liegt die Differenz in der Regel an der Darstellung der Suchfunktion in diesem Shop. Eine größere Darstellung der Suchfunktion oder eine farbliche Hervorhebung kann die Nutzung der Suche durch die Shopbesucher steigern.
Beispielshop 2 fällt durch eine hohen Prozentwert an Suchanfragen ohne passendes Ergebnis und einer hohen Anzahl an Abbrüchen nach erfolgloser Suche auf. Hier ist eine gezielte Analyse der Suchdaten notwendig. Es muss identifiziert werden, welche erfolglosen Suchanfragen besonders häufig auftreten. Diese Erkenntnisse lassen sich anschließend nutzen, um das Produktangebot gezielt anzupassen und die Suchergebnisse zu verbessern.