Produktsuchen im Test: Fact-Finder

Stärken und Schwächen der E-Commerce Suche- und Navigationsplattform Fact-Finder. Teil sieben unserer Blogserie "Produktsuchen für Onlineshops im Vergleich".

Mit meinem Porträt der E-Commerce Suche Fact-Finder widme ich mich heute dem europäischen Marktführer unter den Produktsuche-Anbietern. Fact-Finder ist seit 2001 am Markt und ein Produkt der von Carsten Kraus geführten deutschen Omikron Data Quality GmbH. Hauptsitz des Unternehmens ist Pforzheim, Fact-Finder-Niederlassungen existieren außerdem in Dänemark, Frankreich, England, Italien, den Niederlanden, Polen, Spanien und in der Türkei.

Logo Fact-Finder

Das Kundenspektrum von Fact-Finder ist vielfältig, unter den Referenzen befinden sich namhafte Shops u.a. aus den Branchen Lebensmittel, Mode, Sport und Freizeit. Gerade in den letzten Jahren konnte Fact-Finder seinen Kundenstamm deutlich ausbauen: Setzten 2009 weltweit gut 500 Shops auf die deutsche Suchlösung, sind es heute schon mehr als 1000.

Wer Fact-Finder im Live-Einsatz erleben möchte, kann einen der folgenden Shops besuchen:
Real.de, Plus.de, Bergfreunde.de, Conrad.de, Sport-Scheck.com, QVC.de, HSE24.de, Rossmannversand.de, ReWe-Online.de, Ernstings-Family.de, Fahrrad.de, myToys.de, Otto-Office.de, Buch.de oder Douglas.de.

Die Suchtechnologie von Fact-Finder

Neben der Fact-Finder-Standardlösung bietet Omikron noch eine abgespeckte Variante für kleine und mittelständische Shops unter dem Namen Fact-Finder Express an. Seit zweieinhalb Jahren gehört außerdem die semantische Reisesuche Fact-Finder Travel zum Produktsortiment. In meinem heutigen Beitrag konzentriere ich mich jedoch auf das Leistungspaket von Fact-Finder, das nach Eigenaussage die führende Conversion Engine Europas ist.

1. Leistungsmerkmale

Der Funktionsumfang ist ein wichtiger Faktor bei der Bewertung von Suchlösungen für Onlineshops. Zu den Standardfeatures von Fact-Finder gehören unter anderem:

Fehlertolerante Suche

Kern von Fact-Finder ist der sprachenunabhängige Ähnlichkeits-Algorithmus FACT®. Dieser berücksichtigt phonetische Ähnlichkeiten in Kombination mit der sogenannten Fuzzy Logik (unscharfe Suche, die auch ähnlich klingende Worte findet). Dadurch arbeitet Fact-Finder fehlertolerant und liefert auch bei Tippfehlern, Rechtschreibfehlern oder abweichenden Schreibweisen die gesuchten Produkte.
Fact-Finder berechnet beim Suchen für jeden betrachteten Datensatz einen Ähnlichkeitswert und generiert darauf basierend die Suchergebnislisten.
Anders als andere Suchanbieter wie z.B. Searchperience oder Fredhopper setzt Fact-Finder nicht auf das sogenannte Stemming (verschiedene Varianten eines Wortes werden auf ihren gemeinsamen Wortstamm gekürzt). Dadurch kann es zu Problemen bei der Beantwortung von Suchanfragen kommen. So liefern Singular- und Plural-Suchanfragen teilweise unterschiedliche Treffermengen (siehe bspw. Jacke vs. Jacken auf schwab.de). Für diese Fälle können dann jeweils manuelle Einstellungen an der Suchkonfiguration vorgenommen werden. Allerdings birgt auch das Stemming einige Stolpersteine (siehe Exorbyte-Beitrag).
Im Backoffice von Fact-Finder lassen sich rudimentäre Anpassungen an dem Ähnlichkeitsalgorithmus vornehmen. So können Shopbetreiber hier beispielsweise die Mindestähnlichkeit für die Suchergebnisse einstellen - also die Ähnlichkeit, die ein Artikel mindestens haben muss, um ins Suchergebnis aufgenommen zu werden. Auch können die zu durchsuchenden Datenfelder unterschiedliche Gewichtungen erhalten.

Linguistische Feineinstellungen

Fact-Finder bietet diverse Möglichkeiten, Eingriffe in die linguistischen Bestandteile der Suchkonfiguration zu machen. So kann der Shopmanager neben Synonymen und Antonymen auch exakt definieren, wie ähnlich sich zwei Begriffe sind. Fact-Finder arbeitet hierfür mit Abwertungen. Bspw. kann der Begriff "Rucksack" zum Begriff "Tasche" um 5% abgewertet werden, so dass bei der Suchanfrage "Tasche" Rucksäcke weiter hinten im Suchergebnis erscheinen.
Über Präprozessor-Einträge lässt sich die Suchanfrage verändern, noch bevor Fact-Finder diese interpretiert. Dies ist bspw. hilfreich, wenn in den Produktdaten andere Begrifflichkeiten vorkommen als in den Suchanfragen genutzt werden. So kann es bspw. vorkommen, dass in den Produktdaten das Geschlecht auf Englisch geführt wird (z.B. female). Kunden werden allerdings nicht nach dem englischen Begriff suchen. Ein Präprozessor-Eintrag sorgt also dafür, dass Suchanfragen wie "hose damen" auf "hose female" matchen.
Durch das Festlegen von Stoppwörtern lassen sich Wörter von der Suche ausschließen (z.B. Füll- oder Schimpfwörter).

After Search Navigation

Um eine große Ergebnismenge weiter einschränken zu können, bietet auch Fact-Finder eine After Search Navigation an (also die Möglichkeit, über Filterung der Suchergebnisliste schnell zum gewünschten Produkt zu gelangen). Grundsätzlich kann Fact-Finder alle bereitgestellten Daten als Filter anzeigen. Vielfältige Einstellmöglichkeiten wie bspw. Sortierung der Filterausprägungen oder die Anzeigelogik der Filter runden das Angebot ab.
Zusätzlich besteht die Möglichkeit, für jeden Filter die Option Mehrfachauswahl zu aktivieren und dem Kunden so die Wahl mehrerer Ausprägungen eines Filters zu erlauben. Abhängigkeiten zwischen Filtern sorgen dafür, dass Fact-Finder bestimmte Filter erst nach Auswahl eines anderen Filters anzeigt (sinnvoll bspw. im Mode-Bereich bei Schuhen – erst die Auswahl des Geschlechts und im Anschluss geschlechtsspezifische Filter wie Absatzhöhe).

Shop-Navigation

Wenn gewünscht steuert Fact-Finder auch die komplette Shop-Navigation aus. Dadurch kommt die in Fact-Finder hinterlegte Rankinglogik und die After Search Navigation auch für Produktlisten zum Einsatz. Zudem kann die Performance beim Ausspielen der Produktlisten gesteigert werden, da u.a. die Shop-Server entlastet werden.

Ranking

Der Shopmanager beeinflusst das Ranking der Suchergebnisse über Regeln, die er im Backoffice anlegt. Der Phantasie sind hier fast keine Grenzen gesetzt, solange die Daten Fact-Finder zur Verfügung stehen. Artikel bestimmter Kategorien, Ladenhüter oder nicht bzw. gering verfügbare Artikel können abgewertet werden und somit weiter hinten im Suchergebnis erscheinen. Da Fact-Finder mit Abwertungen arbeitet, müssen Shopmanager hier teilweise etwas umdenken, wenn sie bspw. die Topseller nach oben ranken möchten.
Auch die von Fact-Finder gesammelten Daten wie Click Through Rate (Klick eines Besuchers auf ein Produkt im Suchergebnis) oder Anzahl Verkäufe lassen sich für die Erstellung des Rankings heranziehen.

Kampagnenmanager

Über den Kampagnenmanager haben Shopmanager auf unterschiedlichste Weise Einfluss auf das Suchergebnis: Neben reinen Weiterleitungskampagnen, die den Shopbesucher nach Eingabe eines Suchbegriffs auf eine definierte Seite weiterleiten (z.B. AGB), gibt es in Fact-Finder noch die Möglichkeit, Feedback- und Beraterkampagnen anzulegen.
Feedbackkampagnen können für verschiedene Zwecke genutzt werden. Zum einen besteht die Möglichkeit, Produkte zu pushen (also nach oben im Suchergebnis ranken) oder Produkte ganz aus dem Suchergebnis zu entfernen. Zusätzlich kann der Shopbetreiber dem Kunden nach einer Suchanfrage "Feedback" geben. Dieses kann als reiner Text oder in Form von HTML-Code erfolgen. Dem Shopbetreiber sind so für seine Kampagnen nahezu keine Grenzen gesetzt.
Beraterkampagnen dienen dazu, den Besucher ähnlich einem Verkäufer mit Fragen zum gewünschten Produkt zu führen. Hierfür konfigurieren Shopmanager in Fact-Finder Fragen, deren Antworten anschließend auf gefilterte Ergebnisse führen. Sucht der Kunde bspw. eine Wohnzimmerlampe, könnten die Antwortalternativen "Deckenleuchte", "Pendelleuchte" oder "Standleuchte" lauten. Durch diesen geführten Frage-und-Antwort-Prozess nähert sich der Kunde nach und nach seinem gewünschten Produkt an.

Beraterkampagnen bei Langenscheidt.de (Screenshot)
Beraterkampagnen bei Langenscheidt.de

Bei allen Kampagnenarten kann der Shopmanager die Anzeigelogik anhand unterschiedlichster Kriterien (z.B. welcher Suchbegriff wurde eingegeben, welche Filter wurden ausgewählt etc.) steuern.

Suggest (Auto-Complete)

Der Suchende wird auch von Fact-Finder mit passenden Suchvorschlägen unterstützt. Die angezeigten Vorschläge lassen sich in verschiedene Kategorien gruppieren, so dass sich dem Kunden neben eingegebenen Suchbegriffen auch Kategorien, Marken oder die Produkte selbst präsentieren. Zusätzlich bietet Fact-Finder die Möglichkeit, über eine Whitelist Begriffe im Suggest anzuzeigen, die weder in den Produktdaten noch in den bereits eingegebenen Suchanfragen vorkommen. Hilfreich ist dies insbesondere für Serviceseiten wie AGB, Kontakt etc. Außerdem können Shopmanager über eine Blacklist unerwünschte Begriffe (z.B. Schimpfworte) ausschließen.
Fact-Finder berücksichtigt für den Suggest auch die vorgenommenen linguistischen Konfigurationen wie Synonyme, Antonyme, Stoppwörter u.a. Die Anzeige der Suchvorschläge kann auch Bilder enthalten.

Suggest bei fahrrad.de (Screenshot)
Die Vorschlagsfunktion bei fahrrad.de

Recommendation Engine

Auf Basis von Kategoriebeziehungen und dem Suchverhalten der Besucher generiert Fact-Finder Produktempfehlungen. Zusätzlich fließt das Kaufverhalten der Kunden (Warenkorb-Beziehungen) in die Empfehlungen mit ein. Die Empfehlungen können sowohl auf Produktdetailseiten als auch im Warenkorb als Cross-und Up-Selling angezeigt werden. Im Backoffice definieren Shopmanager den Grad der Beziehung zwischen zwei Kategorien. Wird also ein hoher Beziehungsgrad zwischen zwei Kategorien hergestellt, zeigt Fact-Finder bei den Produktempfehlungen Produkte dieser Kategorien auch bevorzugt an. Shopmanager haben auch die Möglichkeit, die Anzeige von Produkten einer bestimmten Kategorie bei anderen Produkten auszuschließen.
Für das Up-Selling definiert der Shopbetreiber zusätzlich die Preisspanne, die die empfohlenen Produkte über dem eigentlichen Produkt liegen.

Reporting

Fact-Finder bietet im Backoffice ein Analysetool, mit dessen Hilfe sich Auswertungen der Suchanfragen und Suchergebnisse für bestimmte Zeiträume generieren lassen. Dadurch können Shopmanager bspw. schnell Suchanfragen ohne Ergebnis identifizieren. Bei jedem analysierten Suchbegriff besteht zudem die Möglichkeit, direkt ein Synonym oder eine Kampagne anzulegen.
Außerdem gibt es unter einem weiteren Menüpunkt "What’s hot" Trendanalysen zur Nutzung der Suche, so dass der Shopbetreiber schnell Trends und begehrte Produkte erkennt.
Fact-Finder kann die Analysedaten auch zur automatischen Suchergebnisoptimierung heranziehen. Dabei lernt die Suchsoftware aus dem Klick- und Kaufverhalten und listet Produkte, die häufiger geklickt oder gekauft wurden, weiter oben im Suchergebnis. Dem Shobbetreiber bleibt es natürlich selbst überlassen, ob er auf diese Daten zurückgreift oder eigene Analysedaten für das Ranking der Suchergebnisse heranzieht.
Alternativ lassen sich die Leistungen von Fact-Finder auch über ein Plugin für das Web-Analyse-Tool Econda (www.econda.de) messen.

Mehrsprachigkeit

Die Ähnlichkeitstechnologie FACT® funktioniert im Prinzip sprachenunabhängig. Sprachabhängige Konfigurationseinstellungen (z.B. im Fall von Synonymen) benötigen einen eigenen "Channel" in Fact-Finder – und jeder Channel verursacht Zusatzkosten.

Produktdatenoptimierung

Das Thema Produktdatenqualität und hier insbesondere die Attributisierung und Normalisierung der Daten ist eine große Herausforderung für Shopbetreiber. Speziell für diesen Bereich bietet Fact-Finder über das Feature "Attribut-Generator" eine Möglichkeit, aus Produktbeschreibungstexten eigenständige Attribute (z.B. Farbe) zu generieren. Diese Attribute können dann für die After Search Navigation benutzt werden. Dies ist für Online-Shops hilfreich, die über wenige bis gar keine Produktattribute verfügen. Problematisch wird es aber bei Beschreibungstexten, die über die reine Produktbeschreibung hinausgehen. Der Verweis zu einem passenden braunen Gürtel im Beschreibungstext einer Hose sorgt dafür, dass die Hose auch die Ausprägung "braun" für den Farbfilter bekommt. Shopmanager sollten daher die Qualität der generierten Attribute für jeden Shop individuell überprüfen, statt dieses Feature bedenkenlos zu nutzen.
Darüber hinaus bietet die Omikron Data Quality GmbH Produktdatenoptimierungen an. In einem der Suche vorgelagerten Prozess können die Produktdaten bereinigt (z.B. Entfernen von Dubletten) oder mit zusätzlichen Daten angereichert werden. Hierbei handelt es sich um individuelle Anpassungen, die der Shopbetreiber zusätzlich anfordern muss.

Produktvideos

Fact-Finder bietet die Möglichkeit, Produktvideos auf Suchergebnisseiten einzubinden. Hierfür ist ein Account bei der Videoplattform Cliplister (www.cliplister.com) notwendig. Laut Fact-Finder nutzt dieses Feature aktuell noch kein Kunde.

Produktvergleich

Für viele Sortimente ist der Produktvergleich eine wertvolle Entscheidungshilfe. Mit Fact-Finder können Shopbetreiber dieses Feature relativ einfach auf Suchergebnisseiten anbieten.

Produktvergleich bei real auf Suchergebnisseiten (Screenshot)
Integration des Produktvergleichs bei real auf Suchergebnisseiten

2. Performance

Die Performance macht überwiegend einen sehr guten Eindruck - auch wenn die Produktsuche im Online-Shop von schwab.de die Suchergebnisse nur sehr langsam präsentiert. Bei frontlineshop.com oder real.de erscheinen die Ergebnisse dagegen meist sehr schnell. Wie in früheren Beiträgen dieser Blogserie weise ich auf die Schwierigkeit bei der Beurteilung der Performance hin: Nicht allein die Antwortzeit des Suchservices beeinflusst die Performance, sondern auch andere Faktoren wie bspw. die Serverleistung oder die Programmierung.

Mit der neuen Version 6.8 hat Fact-Finder einige Performance-Verbesserungen durchgeführt. Der Suchanbieter schuf eine sogenannte Multilib-Umgebung (paralleler Zugriff auf mehrere Bibliotheken), wodurch große Auftragsmengen schneller abgearbeitet werden, so dass insbesondere die Performance unter Last besser ausfällt.
Laut Angaben von Fact-Finder können ca. 10.000 Datensätze pro Sekunde indiziert werden. Die Indizierung kann dabei sowohl vollständig (alle Datensätze) als auch inkrementell (einzelne Datensätze werden aktualisiert) erfolgen.

3. Die Bedienbarkeit der Suchsoftware (Backoffice-Usability)

Das Backoffice von Fact-Finder ist klar strukturiert und hat sich gegenüber älteren Versionen merklich verbessert. Arbeiten an der Konfiguration sind einfach durchzuführen. Zudem bietet Fact-Finder häufig Hilfestellungen und detaillierte Beschreibungen der Funktionen. Allerdings gibt es trotzdem noch viel Verbesserungspotential, insbesondere bei der Gestaltung  und Usability der Eingabeformulare und der Listenansichten. Nutzt ein Shopbetreiber viele Synonyme oder Kampagnen, wird es schnell unübersichtlich. Hier fehlen beispielsweise Such- und Filterfunktionen.

Nach Angaben von Fact-Finder soll sich das Backoffice in den kommenden Versionen erneut verbessern.

Managementoberfläche von Fact-Finder (Screenshot)
Managementoberfläche von Fact-Finder

Mit der einfachen, aber in den meisten Fällen ausreichenden Benutzerverwaltung können Benutzer mit unterschiedlichen Rollen angelegt werden. Das Rechtesystem steuert, welcher Benutzer an welchen Stellen Änderungen vornehmen darf. Das ist wichtig, um den verschiedenen Anforderungen an die Aufgabenbereiche der Nutzer Rechnung zu tragen. An manchen Stellen könnte die Rechtevergabe allerdings noch granularer einstellbar sein.

Sehr gut gefällt mir die integrierte Test-Suchfunktion, die schon im überarbeiteten Design daherkommt. Insbesondere der Konfigurationsmodus in der Testsuche erleichtert die Arbeit mit der Produktsuche ungemein. So kann ich hier analysieren, warum Produkte bei bestimmten Suchanfragen angezeigt werden, wie sich das Ranking zusammensetzt und wie sich Anpassungen an den zu durchsuchenden Feldern oder der Datenfeldgewichtung auf das Suchergebnis auswirken.

Backoffice Fact-Finder
Anzeige der Ähnlichkeit und in welchen Datenfeldern der Suchbegriff gefunden wird

Auf den Suchergebnisseiten kann ich zudem direkt Anpassungen an der Suchkonfiguration (z.B. Anlegen von Synonymen) vornehmen und die Auswirkung auf das Suchergebnis beurteilen. Produkte aus dem Suchergebnis entfernen ist per Drag-and-Drop in den Mülleimer möglich.

Technisch versierte Nutzer haben die Möglichkeit, sich das für die Erstellung der Suchergebnislisten bereitgestellte XML anzeigen zu lassen.

4. Die Integration der Produktsuche

Die Integration der Produktsuche Fact-Finder steht sowohl als SaaS-Lösung als auch In-House Lösung (Betrieb auf dem eigenen Server) zur Verfügung. Bei der SaaS-Lösung kümmert sich Fact-Finder um die technischen Belange (Hosting, Installation, Monitoring, Sicherheit und Wartung). Die SaaS-Lösung gibt es entweder als Shared Server-Lösung (Server wird mit mehreren Kunden geteilt) oder alternativ als dedizierter Server (eigener Server).

Eine Anbindung ist dank des modularen Aufbaus der Suchlösung an jedes Shop-System inkl. Eigenentwicklung möglich. Die Integration ist laut Fact-Finder in weniger als einer Woche zu bewerkstelligen. Fact-Finder bietet Schnittstellen u.a. für die folgenden Shopsysteme: Intershop, demandware, hybris, Magento, Oxid esales und ePages.

Die Produktdaten benötigt Fact-Finder in einer geordneten Struktur, so dass sich meist das csv-Format anbietet.

5. Kosten

Fact-Finder gibt es als Miet- oder Kaufversion. Die Kosten richten sich dabei wie bei den meisten anderen Suchanbietern auch nach der Anzahl der monatlichen Suchanfragen. Bei Fact-Finder spielt für die Kostenberechnung außerdem die Anzahl der Channels eine Rolle. Bei einem Channel handelt es sich um eine weitere Datenquelle (bspw. weitere Sprachen, Markenshops, Inhalte aus einem CMS oder Blog). Zudem wertet der Suchanbieter Funktionen wie Suggest, Produktvergleich, After Search Navigation oder den Kampagnenmanager als Zusatzfunktionen, die sich auf den Preis niederschlagen. Als SaaS-Lösung liegen die monatlichen Kosten für 20.000 Suchanfragen pro Monat ohne Zusatzfeatures bei etwa 250 Euro. Die vergleichbare Kaufversion liegt bei etwas mehr als 3.000 Euro. Fact-Finder reiht sich damit im oberen Preissegment der bisher betrachteten Suchanbieter ein.
Neben den monatlichen Kosten fallen einmalig noch Einrichtungsgebühren an, die je nach Projekt variieren.

6. Die besonderen Stärken von Fact-Finder

Fact-Finder überzeugt unter anderem mit der schnellen und einfachen Implementierung (auch bei größeren Shopsystemen und Eigenentwicklungen) und damit einer kurzen Time-to-Market. Auch mit wenig Konfigurationsaufwand ist eine deutliche Verbesserung der Produktsuche zu erkennen, die durch entsprechende Manpower natürlich noch weiter optimiert werden kann. Fact-Finder spricht von einer Steigerung der Conversion Rate um 25%.

Aus meiner Sicht liegt eine weitere Stärke von Fact-Finder in der flexiblen Kampagnensteuerung. Zwar können diese aktuell noch nicht personalisiert ausgespielt werden (Stichwort Behavioral Targeting), doch die granularen Einstellmöglichkeiten geben dem Shopbetreiber ein gutes Tool für seine On-Site-Marketing-Aktivitäten an die Hand.

Auch die in der 6.8er-Version verbesserte Konfiguration des Suggest lässt kaum Wünsche offen. Persönlich überzeugte mich hier die Möglichkeit, die verwendeten Daten für die Suggest-Funktion frei zu konfigurieren. Auch die Funktion, über eine Whitelist Einträge ganz einfach in den Suggest aufzunehmen, finde ich sehr gelungen. Eine schöne Umsetzung findet sich auch auf bergfreunde.de. Produktbewertungen werden hier neben der Integration auf Suchergebnislisten sowohl im Suggest als auch bei der Filterung berücksichtigt.

Mein persönliches Highlight ist allerdings die umfangreiche Analysemöglichkeit der Suchergebnisse über die Testsuche. Schnell und unkompliziert zeigt sich, warum Produkte bei bestimmten Suchanfragen gefunden werden. Die Blackbox Produktsuche wird also etwas transparenter.

Bei meinen bisherigen Projekten, für die ich mit Fact-Finder in Berührung kam, überzeugte mich auch immer der schnelle und kompetente Support sowohl in fachlicher als auch technischer Hinsicht. Egal ob es sich um einen kleinen oder großen Online-Shop handelte.

7. Die Schwächen von Fact-Finder

Bei unseren Test ist uns u.a. aufgefallen, dass die Fehlertoleranz für den Suggest nicht immer zufriedenstellend funktioniert. Gibt man bei bergfreunde.de bspw. "aproa" ins Suchfeld ein, erscheinen keine Suchvorschläge für die existierenden "Approachschuhe". Die Rechtschreibkorrektur greift erst nach der Eingabe von ein paar weiteren Buchstaben. Stellt man demgegenüber die Fehlertoleranz beim Exorbyte Suggest erkennt man sofort den Unterschied. Auch die Schnelligkeit bei der Anzeige der Suchvorschläge ist sicher verbesserungswürdig.
Bei Online-Shops mit einem großen, heterogenen Sortiment, die mit vielen Thesaurus-Einträgen und Kampagnen arbeiten, wirkt das Backoffice schnell unübersichtlich und erschwert dadurch die Arbeit doch sehr. Hier besteht also dringender Handlungsbedarf, was in zukünftigen Versionen aber besser werden soll.

Mir persönlich fehlt im Vergleich zu anderen Suchanbietern die Möglichkeit, mehr Einfluss auf den Suchalgorithmus FACT® bzw. den Suchprozess generell zu nehmen. Rudimentäre Einstellungen können zwar vorgenommen werden, allerdings fehlt in diesem Bereich die Granularität, die andere Bereiche wie Kampagnen so ausmacht.

Eine weitere Schwäche ist sicherlich die Usability der integrierten Recommendation Engine. Die Pflege der Beziehungen zwischen verwandten Kategorien ist aus meiner Sicht sehr unpraktisch gelöst. Zudem erfolgt die Pflege über zwei verschiedene Funktionen (Recommendation vs. Kampagnen) im Backoffice. Dies bringt mich auch gleich zu einem weiteren Nachteil bei Fact-Finder, der auch für die Recommendation eine Rolle spielt: Die fehlende Personalisierung. Aktuell können in Fact-Finder weder Kampagnen noch Recommendations personalisiert ausgesteuert werden. Laut Fact-Finder steht das Thema Behavioral Targeting in diesem Jahr aber weit oben auf der Agenda.

Bei meiner Arbeit mit unterschiedlichen Verantwortlichen für das Thema Produktsuche ist mir zudem aufgefallen, dass die Funktionalität und Logik von Fact-Finder für viele Anwender zu komplex ist - insbesondere wenn man sich nicht tagtäglich mit der Software beschäftigt und immer wieder neu reindenken muss. Exemplarisch sei hier der oft nicht verstandene Unterschied zwischen Synonymen und Präprozessor genannt. Aus diesem Grund scheuen sich einige vor der Arbeit mit Fact-Finder. Vielleicht kann der Suchanbieter die Bereiche Schulung und Dokumentation noch weiter ausbauen. Auch die Überarbeitung des Backoffices spielt hierfür sicherlich eine Rolle. Nach Aussage von FACT-Finder wird aktuell für diese Anforderung ein Customer Excellence Bereich aufgebaut - dieser
dient den Kunden dann als dedizierter Ratgeber.

8. Fazit - Meine persönliche Bewertung

Die Produktsuche Fact-Finder gehört aus meiner Sicht nicht zuletzt wegen der guten Standardkonfiguration zu den Top-Playern im deutschen Markt, was sich auch an der Fülle an Onlineshops widerspiegelt, die aktuell auf Fact-Finder setzen.
Die Integration von Fact-Finder führt bereits initial zu einer schnellen Verbesserung der Suchergebnisqualität. Allerdings gilt dies in der Hauptsache für Onlineshops mit homogenen Sortimenten. Um eine hohe Qualität zu erreichen (die Fact-Finder bieten kann) und diese auch zu halten, ist es aus meiner Sicht zwingend notwendig stetig an der Suchkonfiguration zu arbeiten und diese zu verbessern.

Fact-Finder ist meiner Meinung nach insbesondere für große Onlineshops eine geeignete Lösung. Gleichwohl es nicht die günstigste Lösung ist, handelt es sich doch um ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis.

Für kleine Shops existiert dagegen seit 2011 die Lösung "Fact-Finder Express".

Gespannt bin ich auf die weitere Entwicklung bei Fact-Finder. Insbesondere für das Thema Personalisierung (Behavioral Targeting), gibt es laut Aussage des Suchanbieters schon erste Ansätze, die sicherlich mit in die kommende Version einfließen werden.

Auch die weitere Entwicklung der semantischen Suche verfolge ich gespannt. Die Integration auf weg.de macht auf alle Fälle Lust auf mehr.

Semantische Suche von Fact-Finder bei weg.de (Screenshot)
Semantische Suche von Fact-Finder bei weg.de

Prinzipiell kann ich Fact-Finder mit gutem Gewissen empfehlen, die Produktsuche erfüllt sicherlich für die meisten Onlineshops die Anforderungen. Wie bei jeder Softwarewahl muss aber jede Situation für sich bewertet werden, um die Entscheidung für die richtige Suchsoftware treffen zu können.

Nächster Suchanbieter im Porträt ist voraussichtlich Endeca. Über Feedback und insbesondere über Erfahrungsberichte zu Fact-Finder freue ich mich in den Kommentaren.

Autor: Kategorie: E-Commerce
Schlagwörter: Produktsuche, Wissen

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