Das neue FACT-Finder Analytics als Auswertungstool für Umsatzpotenziale nutzen

Zum Funktionsumfang der Suchlösung FACT-Finder aus dem Hause Omikron gehört neuerdings auch FACT-Finder Analytics. Nach einer Betaphase mit intensiven Tests erfolgte im Herbst 2018 das offizielle Release des nah am Kunden entwickelten Tools, welches Omikron sukzessive weiterentwickelt. Bei FACT-Finder Analytics handelt es sich um ein Suchanalyse-Tool, das helfen soll, Optimierungspotenziale im eigenen Shop schneller zu erkennen. Dieser Beitrag stellt die Leistungsmerkmale von FACT-Finder-Analytics näher vor. Tudock ist FACT-Finder Customer Excellence Partner. Für die Recherche erhielten wir kostenlos Zugriff auf eine Demo-Version.

Für wen steht FACT-Finder Analytics zur Verfügung?

Alle Shopbetreiber und Dienstleister (beispielsweise externe Produktsuche-Optimierer wie Tudock), die FACT-Finder als Suchmaschine verwenden, können das Tool einsetzen. Omikron-Produktmanager Christian Regulski führt aus: "Die Nutzung ist für FACT-Finder Kunden kostenlos. In den Versionen FACT-Finder Next Generation und FACT-Finder 7.4 (Release anstehend) wird FACT-Finder Analytics standardmäßig mit aufgesetzt. Für alle Kunden auf älteren Versionen entstehen Kosten für den Einrichtungsaufwand, der circa ein bis zwei Tage beträgt."

Was ist beim Setup zu beachten?

FACT-Finder Analytics ist grundsätzlich mit allen FACT-Finder Versionen kompatibel, da es für die Integration primär auf die Formate der Logdateien ankommt. Für Kunden, die nicht FACT-Finder Next Generation im Einsatz haben, wird zusätzlich ein OAuth2.0 Server benötigt, da dieser in den älteren FACT-Finder-Versionen noch nicht vorhanden ist.

Welche Leistungsmerkmale bietet FACT-Finder Analytics?

Das Ziel von FACT-Finder Analytics ist es, Produktmanagern mehr als einen bloßen Überblick über die Suchzahlen zu verschaffen. Es geht darum, Datenanalysen mit wichtigen Kennzahlen anschaulich aufbereitet so zu präsentieren, dass sich schnell Erkenntnisse gewinnen und optimierende Maßnahmen für eine Verbesserung der Conversion Rate ableiten lassen. Mithilfe des Tools und der von Omikron erhobenen Daten können wir Fact-Finder als Suchmaschine noch besser nutzen und mehr Optimierungspotenziale im eigenen Shop finden. Im Fokus stehen detaillierte Daten zum Kundenverhalten während und nach der Suche – der Kunde wird vom Betreten des Shops an bis zum Warenkorb in einer Session analysiert.

Fact-Finder Analytics wurde für die tägliche Benutzung entwickelt und beinhaltet neben der Datenschnellansicht per Mouse Over auch die folgenden Funktionen:

  • Drill Downs für einen schnellen Ansichtswechsel (per Klick auf die Zahlen)
  • Drag and Drop für das Erstellen eigener Berichte
  • Favoriten (automatische Makros), um wiederkehrende Analysen für häufige Fragestellungen zu speichern

Wie funktioniert FACT-Finder Analytics?

Das Dashboard

Das Dashboard präsentiert eine Übersicht aller wichtigen KPIs des ausgewählten Channels. Ein Channel kann beispielsweise eine Kategorie, ein Sortiment oder ein Land abbilden. Zu den KPIs gehören Kennzahlen wie die Suchanzahl, die durchschnittliche Suchzeit, der Umsatz und der Umsatz pro Suche. Channel und Zeitraum lassen sich frei wählen, zudem wird ein Vergleichszeitraum angezeigt. Die Differenz zum Vergleichszeitraum ist in Prozent angegeben, grün und rot signalisieren die Zu- bzw. Abnahme. Sind die Abweichungen zum Vergleichszeitraum auffällig groß, so führt ein Klick auf die Zahlen zu mehr Details. Dort sind unter anderem Verlaufsdiagramme zu finden.

Abbildung 1: Dashboard für Top- und Flop-Suchbegriffe mit aktueller Wochenansicht im Vergleich zur Vorwoche

Die Balken beschreiben die Suchhäufigkeit der Top-10 und Flop-10 Suchbegriffe für den Channel "electronis-de" im ausgewählten Hauptzeitraum (durchgezogene Linie) im Verhältnis zum Vergleichszeitraum (gestrichelte Linie). Bei Mouse-Over wird der Balken hervorgehoben und es erscheint ein Hinweistext mit genauer Suchanzahl.

Ein weiteres Beispiel aus dem Dashboard ist der "Umsatz aus Suchen", welcher übersichtlich als Säulendiagramm für die täglichen Zahlen im ausgewählten Zeitraum abgebildet wird.

Abb. 2: Dashboard "Umsatz aus Suchen"

Die Suchansicht

Wählt man eine Kennzahl aus dem Diagramm per Klick aus, so gelangt man zur Suchansicht mit einer detaillierten Liste der jeweiligen Suchbegriffe und der dazugehörigen Verlaufsgrafik. Per Drag and Drop können weitere Zahlen, Raten, Umsatz-KPIs und Anzahl der Suchergebnisse in einem Verlaufsdiagramm angezeigt und im Verhältnis gegeneinander verglichen werden. Außerdem lassen sich mithilfe der Suchbox auch andere Suchbegriffe aus dem ausgewählten Channel suchen und anzeigen. Möchte man hingegen für einen Suchbegriff die KPIs des gesamten Channels mit den KPIs des Suchbegriffs zeitlich vergleichen, bietet sich die Einstellung "Relativ" statt “Absolut” an.

Beispielfragen für eine relative Analyse sind:

  • Sinken üblicherweise nachts die Raten oder gibt es Ausnahmen?
  • Lässt sich in der Grafik eine zeitliche Verschiebung für ein Sortiment erkennen, beispielsweise. bessere Zahlen am Abend?
  • War eine Werbekampagne besonders erfolgreich und hat Ausreißer im beworbenen Sortiment in Form von Peaks verursacht?

Abb. 3: Suchansicht mit KPI-Vergleich für Suchbegriffe mit Waschmaschine zum gesamten Channel

 

Die Funktionen der Suchansicht möchte ich am Beispiel des Top 10-Suchbegriffs "waschmaschine" aus Abbildung 1 erläutern: In der Suchansicht (siehe Abbildung 3 unten) werden für den generischen Suchbegriff "waschmaschine" zusätzlich alle Suchphrasen aufgelistet, die "waschmaschine" enthalten. Außerdem lässt sich das Suchverhalten für "waschmaschine" mit dem Suchverhalten im gesamten Channel anhand der Einstellung "relativ" vergleichen (siehe Abbildung 3 oben).

Interessant für die Analyse ist unter anderem eine Betrachtung der folgenden KPIs:

  • Klickrate (Klicks/Suche): Die Klickrate gibt an, wie oft pro Suchvorgang im Suchergebnis geklickt wurde. Sie ist ein Ausdruck dafür, wie gut das Suchergebnis vom Nutzer angenommen wird. Wenn die Klickrate schlecht ist, sollte das Suchergebnis überprüft werden, da es wahrscheinlich nicht zur Suchintention des Nutzers passt. Damit die Klickrate aussagekräftig ist, muss die Datenbasis ausreichend groß sein.
  • Klick-zu-Warenkorb-Rate (Körbe/Klicks): Die Klick-zu-Warenkorb-Rate beschreibt, wie oft Produkte im Verhältnis zu den Klicks im Suchergebnis in den Warenkorb gelegt wurden. Wenn die Anzahl der Klicks hoch ist, aber nur wenige Kunden das Produkt in den Warenkorb gelegt haben, kann dies ein Indiz dafür sein, dass die Produktbeschreibung oder das Produktbild nicht optimal sind oder der Preis für das Produkt zu hoch ist. Vergleicht man nun die Rate von zwei Sortimenten und stellt Unterschiede fest, hat man einen Ansatzpunkt für Optimierungen in der Suche oder im Shop.
  • Kauf-zu-Warenkorb-Rate (Käufe/Körbe): Die Kauf-zu-Warenkorb-Rate stellt das Verhältnis zwischen Produkten im Warenkorb und tatsächlichem Kauf dar. Wenn sie sehr klein ausfällt, könnte man beispielsweise untersuchen, ob der Checkout-Prozess zu umständlich ist. Fällt die Rate sehr groß aus, dann kann es sein, dass Spielraum für mehr Marge vorhanden ist.

Zurück zur Suchansicht: Möchte man im Zeitverlauf mehr ins Detail gehen, so kann man einen bestimmten Zeitraum mit der Maus im Diagramm markieren, um die Grafik genauer auf die einzelnen Stunden aufzusplitten. Darüber hinaus sind aktuelle Berechnungen (nahezu in Echtzeit) mittels Ad-Hoc-Analysen auf Basis der Datensätze möglich. Die Berechnungen erfolgen trotz der großen Datenmenge auf Wunsch im Sekundenbereich. Um Daten gegenüberzustellen, bietet sich ein Vergleich ganzer Channel oder ausgewählter Zeiträume an. Hierfür muss man den Vergleichszeitraum aktivieren (das leere Kästchen links neben dem Zeitraum anklicken), welcher dann als gestrichelte Linie in der Grafik mit angezeigt wird.

Abb. 4: Suchansicht mit 24-Stunden-Vergleich zwischen Suchbegriff und Channel

Der relative Vergleich vom Channel "electronics-de" mit dem Suchbegriff "iphone x" zeigt in einem 24-Stunden-Diagramm, wie die Suche nach "Iphone x" abends bis in die Nacht stärker verläuft, dafür aber morgens kleiner als die durchschnittliche Suchaktivität im Channel ausfällt.

Alternativ zur grafischen Aufbereitung stehen die Produktsuche-Daten auch in tabellarischer Form zur Verfügung (siehe Abbildung 5). Hierbei können die Daten nach verschiedenen Kriterien gefiltert und sortiert werden (z.B. nach Steigung oder Ausreißer). Sortiert man nach Umsatz/Klick, so lässt sich vielleicht feststellen, dass Suchbegriffe, die hohe Umsätze pro Klick erzeugen, sehr präzise und lang eingetippt wurden - das heißt, die Kunden wissen genau, was sie haben wollen, und suchen mit hoher Kaufintention.

Auf Auffälligkeiten in den Verlaufsgrafiken weist FACT-Finder Analytics dank seiner KI Funktionalitäten automatisch hin, wie in Abbildung 5 für den Umsatz zu sehen ist:

  • Blitze markieren Ausreißer,
  • Pfeile machen auf Steigerungen (aufsteigender Pfeil) oder Senkungen (absteigender Pfeil) aufmerksam,
  • die Farbintensität verdeutlicht die Stärke der Ausprägung (umso intensiver die Blitze oder Pfeile, desto deutlicher ist diese Ausprägung).

Abb. 5: Tabellarische Datenansicht für Umsatz und Umsatz/Suche

Des Weiteren öffnet ein Klick auf den Trichter das Fenster für die Filter- und Sortiermöglichkeiten. Getätigte Filterungen und Sortierungen lassen sich erneut öffnen, indem man aus dem Verlauf die gewünschte Analyse auswählt, diese als Favorit markiert, benennt und speichert. Favoriten können Filterungen, Sortierungen, Suchanfragen, den Channel, den Zeitraum und die Einstellungen für die Grafik enthalten. Nutzer von FACT-Finder Analytics haben außerdem die Möglichkeit, mit den Funktionen "Add to Report" und "Generate Report" mehrere Analysen in einem Bericht zusammenzufassen. Beim Herunterladen eines Berichts wird statt eines PDFs eine ODT-Datei erzeugt, die man beispielsweise in Word oder Google Docs zur weiteren Bearbeitung öffnen und kommentieren kann.

Die Produktansicht

Neben dem Dashboard und der Suchansicht gibt es als dritte Ansicht die Produktansicht. Hier sind alle Produkte eines Channels mit dem Produktnamen sowie den wichtigen Suche-KPIs aufgelistet. Auch die Produktansicht bietet Funktionen zum Filtern, Sortieren und Speichern von Analysen (siehe Abbildung 6).

Abb. 6: Die Produktansicht mit Suche-KPIs für den Channel electronics-de

Drill Downs erlauben es, das Kundenverhalten in Bezug auf die Produkte genauer zu analysieren und die Daten für die Suchanzahl, Klicks, Körbe, Käufe und den Umsatz bis auf Sessionebene herunterzubrechen. Hierzu fährt man einfach mit der Maus über eine Zahl und klickt links in der Zelle auf das Symbol für die Drill-Down-Funktion:

  • In "Sessions für Attribute" sind die einzelnen Sessions aufgelistet, welche nach den Kriterien "Klicks", "Warenkörbe" und "Käufe" sortiert werden können. So kann man beispielsweise die Sessions, in denen besonders viel gekauft wurde, nach oben sortieren.
  • Über "Suchbegriffe für Produkte einsehen" lässt sich nachverfolgen, über welche Suchbegriffe die Kunden zum Produkt gelangt sind. Öffnet man eine Session (siehe Abbildung 7), sieht man Daten für "Suchen", "Klicks", "Warenkorb" und "Käufe" in einer Verlaufslinie. Verfolgt man die Verlaufslinie einer User Session, die zum Kauf führte, ist nicht nur ersichtlich, welche Suchanfrage zum Klick auf das Produkt führte, sondern auch, wann das Produkt zum Warenkorb hinzugefügt und der Kauf abgeschlossen wurde. Selbst Navigationsanfragen werden hier mit aufgeführt und entsprechend gekennzeichnet.

Abb. 7: Verlaufslinie einer Session, die über den Suchbegriff "limited ps4" zum Kauf führte

Fazit: Meine Bewertung von FACT-Finder Analytics

Das FACT-Finder Analytics Dashboard ist mit wichtigen Kennzahlen und Grafiken anschaulich gestaltet und eignet sich sehr gut für Produktmanager, die sich täglich einen schnellen Überblick über den Status der Produktsuche mit FACT-Finder verschaffen wollen, um Optimierungen abzuleiten. So lassen sich Top-Suchbegriffe ebenso leicht im Auge behalten wie Ergebnisse für neue Suchbegriffe überprüfen und Handlungsbedarfe für Optimierungen erkennen.

Hilfreich hierfür sind insbesondere die Vergleichsmöglichkeiten für Channels als Verlaufsdiagramm für einen bestimmten Zeitraum in der Suchansicht: Es können beispielsweise Suchbegriffe aus einer Kategorie für eine saisonale Trendanalyse identifiziert und Suchergebnisse im kommenden Jahr vorausschauend optimiert werden. Oder starke Abweichungen zum Vergleichszeitraum liefern einen Hinweis auf Bugs im Suchprozess. Auch die Produktansicht bietet nützliche Datenansichten für den schnellen Überblick. Wichtige Such-KPIs wie die Klickrate und Klick-zu-Warenkorb-Rate zeigen an, wo Optimierungen angestoßen werden sollten, beispielsweise in Form von Ergänzungen im Datenfeed oder Anpassungen im Front-End auf der Artikeldetailseite.

Neben dem schnellen Überblick erlauben sowohl die Suchansicht als auch die Produktansicht tiefere Analysen zur Beziehung zwischen Suchanfragen und Produkten. Die Sessions geben einen detaillierten Einblick dazu, wie der Kunde sucht und liefern Hinweise, welche Produkte im Suchergebnis relevant sind. Das ist insbesondere bei mehrdeutigen Suchanfragen hilfreich - eine Analyse der Klicks im Sessionverlauf zeigt, welche Ergebnisse von den meisten Kunden erwartet werden.

FACT-Finder Analytics präsentiert Daten zur Suche mit FACT-Finder übersichtlich und hebt Auffälligkeiten sinnvoll hervor. So macht es Spaß, Optimierungspotenziale aufzufinden und die geeigneten Maßnahmen zu treffen, um den Umsatz anzukurbeln und das Kundenerlebnis im Shop zu verbessern.

Ausblick auf die Weiterentwicklung von FACT-Finder Analytics

Omikrons FACT-Finder Analytics kommt bereits mit einem ordentlichen Funktionsumfang daher. Doch erst der häufige Gebrauch im Realbetrieb wird zeigen, wo nachgebessert werden muss oder welche Features noch wünschenswert sind. Ideen für die Weiterentwicklung des Tools sind bei Omikron natürlich trotzdem schon vorhanden.

Was sieht die Roadmap also vor? Produktmanager Christian Regulski verrät: "Aktuell arbeiten wir an der Reportgenerierung im Zusammenhang mit automatisierten periodischen Reportversendungen. Gleichzeitig wird eine Oberfläche zur Auswertung der Kampagnen analog zur Such- und Produktansicht kommen. Und wir bereiten FACT-Finder Analytics für die Anbindung an unser neues AB-Test-Modul vor. Die AB-Tests können dann in FACT-Finder Analytics ausgewertet werden. Im Bereich Recommendations, Kampagnen und Tracking des Nutzerverhaltens wird es weitere Neuerungen geben, über die ich hier aber noch nichts verraten möchte."

Für Fragen zu FACT-Finder Analytics oder der Optimierung von Suchergebnissen stehen wir gerne beratend zur Seite.

Autor: Kategorie: E-Commerce
Schlagwörter: Produktsuche
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