Wie gelingt das Produkt-Ranking im Onlineshop? Teil 2

Im heutigen Beitrag werde ich einige Ansatzpunkte und Strategien für ein erfolgreiches Ranking von Produkten auf Suchergebnis- und Produktlisten vorstellen.

Relevanz

  • Das Ranking sollte immer Relevanz für den Kunden und den Shop zugleich liefern.
  • Mit Relevanz sollte die optimale Position für ein Produkt innerhalb einer Liste für eine bestimmte Person zu einem bestimmten Zeitpunkt beschrieben sein.
  • Die Relevanz variiert stark von Geschäft zu Geschäft und es gibt daher keine goldene Regel.

Nichtsdestotrotz ist die Kombination bestimmter Produktattribute ein guter Ausgangspunkt für die Bestimmung der Relevanz. Diese Kombination besteht üblicherweise aus den folgenden drei bis vier Kennzahlen:

A. Geschäftskennzahlen

  • Marge
  • Absatz
  • Umsatz
  • Konversionsrate
  • Bruttoertrag

Diese Produktattribute beschreiben, wie gut sich die Produkte verkaufen und wie wichtig sie für die Unternehmung sind.

B. Kundenverhalten

  • Klick auf ein Produkt
  • Hinzufügen zum Warenkorb
  • Kundenbewertung
  • Facebook Likes
  • Retourenquote

Diese Produktattribute beschreiben die Beliebtheit eines Produkts.

C. Logistische Kennzahlen

  • Lagerbestand
  • Nachbestell-Zeitpunkt
  • Lieferzeit
  • Neuheit
  • Online/Offline Produkt

Diese Produktattribute beschreiben die Verfügbarkeit und Aktualität eines Produkts.

D. Produktinformationen

  • Anzahl der Produktbilder
  • Produktvideo vorhanden
  • Qualität der Produktbeschreibung

Diese Produktattribute beschreiben, wie gut ein Produkt dokumentiert ist, und erleichtern die Kaufentscheidung.

Wenn Sie nur eine der oben erwähnten Kennzahlen verwenden, um Ihr Ranking festzulegen, würde das nicht zum gewünschten Ergebnis führen – zu viele Faktoren blieben missachtet. Zum Beispiel sollte das Produkt mit den besten Absatzzahlen nicht zuoberst gerankt werden, wenn es nicht lieferbar ist.

Die Einheitsgröße passt nicht allen

Wie zuvor beschrieben empfiehlt es sich, mit einer guten Kombination spezifischer Kennzahlen zu beginnen und diese Kombination als Grundregel zu nutzen.

In vielen Fällen werden Sie bemerken, dass ein Ranking allein nach Popularität zur Anzeige von Accessoires vor Ihren Hauptprodukten führt. Zum Beispiel werden Hugo Boss Schals und Brieftaschen die ersten zwei Suchergebnisseiten für eine Suche nach "Boss" einnehmen, bevor Hemden und Anzüge erscheinen. Das könnte Benutzer frustrieren, die nach Inspirationen suchen, und daher völlig an Ihrem Geschäftsziel vorbeiführen. Eine alternative Option wäre es, den Bruttoertrag in den Ranking-Mix einzuschließen.

Sie werden auch bald entdecken, dass eine einzige Ranking-Strategie nicht ausreicht.

Verschiedene Bereiche in Ihrem Produktkatalog benötigen verschiedene Herangehensweisen. Die Kategorie "Sales" benötigt ein anderes Ranking als die Kategorie Herrenbekleidung als die Kategorie Kinderbekleidung…

Vielmehr scheint es für den Verkaufserfolg einen Zusammenhang zwischen einem Produkt und seiner Positionierung zu geben. Diese Hypothese wird im Bild unten dargestellt wird.

Grafik zum Einfluss des Produktrankings auf den Verkaufserfolg
Sortimentsspezifische Abhängigkeit zwischen der Positionierung eines Produkts und den erzielten Verkäufen

Gelten für Socken und Fernseher die gleichen Rankingregeln?

Berücksichtigen Sie das folgende Beispiel: Eine Adidas Jogginghose mag die am meisten verkaufte Hose sein, aber sie wird nur von Nutzern erworben, die in der Kategorie "Sportbekleidung" stöbern. Da es sich um eine Unisex-Hose handelt, ist es wahrscheinlich, dass die Hose auch in der Kategorie "Damen > Hosen" gelistet ist, aber sie sollte definitiv nicht an oberster Stelle präsentiert werden.

Die direkte Lösung wäre es, verschiedene Attribute pro Kategorie zu verwenden, aber in den meisten Fällen ist das ein unverhältnismäßig großer Arbeitsaufwand – und ein Konfigurationsalptraum. Eine andere Option, die ebenfalls einigen Aufwand bedeutet würde, wäre es, den Produkten eine Art "emotionale" Eigenschaft zuzuweisen, die dann in eine Nummer oder eine Boolesche Variable überführt und für das Ranking miteinbezogen würde. Für Mode könnten das Attribute sein wie: sportliches Produkt, edles Produkt, aktuelles Produkt, bequemes Produkt usw. Wenn Sie diesen Bewertungen unterschiedliche Ranking-Punkte in unterschiedlichen Kategorien zuweisen, wird Ihnen das helfen, das erwähnte Problem zu lösen.

Unterschiedliche Kundensegmente benötigen idealerweise ebenfalls unterschiedliche Ranking-Strategien (z.B. umsatzstarker Käufer vs. Schnäppchenjäger). Personen, die Ihren Shop über Google oder über Ihren Newsletter betreten, sollten mit spezifischen Ranking-Strategien bedient werden etc. Zum Beispiel sollte man doch meinen, dass ein Kunde, der über Google Ihre Seite öffnet, noch kein loyaler Kunde ist. Deshalb könnte es sinnvoll sein, ihm rabattierte Produkte auf den Top-Plätzen Ihrer Listen zu präsentieren. Ein Kunde, der immer Valentino Produkte kauft, ist möglicherweise nicht an Jack & Jones-Hemden interessiert.

Für solche Fälle bewährt sich die Analyse von Inbound-Keywords,  also von Schlüsselwörtern, die auf den Shop verweisen (sofern diese Daten verfügbar sind).

In Bezug auf das Ranking gibt es hier eine ganze Welt zu erforschen, aber wie bei allen Faktoren, welche die Konversion beeinflussen, ist Testen der Schlüssel um herauszufinden, was funktioniert und was nicht.

Personalisierung

Gegenwärtige Trends richten sich auf personalisierte Rankingstrategien.

In einem großen Shop mit Hunderttausenden von Produkten sollten Personen, die üblicherweise im Erwachsenenbereich einkaufen und nach "Spielzeug" suchen, zuoberst andere Produkte zu Gesicht bekommen als junge Eltern, die Weihnachtsgeschenke einkaufen.

Rankingstrategien sollten Informationen über Kunden oder Kundensegmente mitberücksichtigen. Durchschnittliche Bestellwerte, bevorzugte Marken, bevorzugte Kategorien usw. sind Kundeninformationen, die für ein erfolgreiches Ranking den großen Unterschied machen und so Ihre Konversionsraten maßgeblich beeinflussen können.

Weitere Überlegungen

Mittlerweile ist hoffentlich deutlich geworden, warum es so wichtig ist, über gute Rankingstrategien nachzudenken, und wie man am besten starten kann.

Berührten meine Ausführungen bisher nur leicht grundlegende Prinzipien und Hypothesen für das Produktranking, möchte ich nun  einige weitere Überlegungen und Fragen vorstellen, die bei der intensiveren Beschäftigung mit Rankingstrategien auftauchen:

Die Zusammenfassung von Rankingwerten

(von bestellbaren Produktausprägungen, kurz SKU, bis hin zu übergeordneten Produkten, kurz Master-Produkt – man denke ans Mode-Sortiment)

Wie sollten Werte in Shops mit SKUs und Master-Produkten zusammengefasst werden? Denken Sie über gute Aggregationsstrategien nach. Sollten alle Werte über Summe, Durchschnitt, Maximum etc. zusammengefasst werden?

Zum Beispiel entsprechen die Verkaufszahlen eines übergeordneten Produkts der Absatz-Summe der SKUs. Welche Form der Einschränkungen ergibt sich hieraus? Was ist, wenn die sich am besten verkaufende Ausprägung eines übergeordneten Produkts ausverkauft ist und für lange Zeit nicht lieferbar sein wird? Sollten wir trotzdem das Master-Produkt im Ranking pushen?

Normalisierung von Rankingwerten

(linear vs. nicht-linear)

Wenn man verschiedene Produkt-Attribute der oben beschriebenen Kennzahlen-Auflistung kombiniert, wie ordnen wir die Werte einer bestimmten Reichweite zu, so dass alle Werte die gleiche Chance haben, ein Produkt sinnvoll zu pushen? Ausreißer wie Super-Bestseller könnten das Ranking in verschiedenen Bereichen verzerren. Sollten wir nur die lineare Normalisierung auf unsere Produktattribute anwenden?

Betrachten Sie das folgende typische Kaufhaus-Beispiel:
Ich möchte meine Produkte auf einer Kombination der verkauften Menge und der durchschnittlichen Kundenbewertung basierend ranken.
Mein Gesamt-Bestseller (ein weißes T-Shirt) verkaufte sich 15.000 Mal. Mein Multimedia-Bestseller ist ein LCD-Fernseher, der sich 200 Mal verkaufte und eine durchschnittliche Kundenbewertung von 3.89 von 5 erzielte. Mit der linearen Normalisierung liegt der beste Absatzwert beim T-Shirt, der LCD-Fernseher jedoch erreicht einen sehr geringen normalisierten Wert.
Andererseits umfassen Kundenbewertungen alle Werte zwischen 1 und 5, so dass ein normalisierter Wert für ein Produkt mit 4 Sternchen sehr hoch sein wird. Tatsächlich würde jeder Fernseher, der eine bessere Bewertung als 3.9 erreicht, automatisch höher gerankt als ein Bestseller-Produkt, da die Absatzzahlen in der Sektion Fernseher unerheblich sind.

Repräsentative Zeiträume von Rankingwerten

(z.B. gesamte Verkaufsmenge eines Produkts vs. Absatz eines Produkts in den letzten zwei Wochen)     

Wenn wir auf bestimmte Kennzahlen zurückgreifen, sollten wir die gesamte Lebenszeit eines Produkts betrachten? Das könnte für Shops mit hohem Saisonbezug problematisch sein.

Diversität der Rankings

(Anzeige von Produktgruppen aus unterschiedlichen Produktkategorien für große Suchergebnismengen)

Ist es gut oder schlecht, auf der ersten Suchergebnisseite für eine große Treffermenge nur einen Produkttyp zu präsentieren (oder nur eine Farbe, eine Marke etc.), weil es sich dabei um den Bestseller oder ein besonders beliebtes Produkt handelt? Verbessert das Einbringen anderer Produkttypen – auch wenn das der statistischen Relevanz widerspricht – insgesamt gesehen die inspirierende Einkaufserfahrung und dadurch das Kaufverhalten?

Testen verschiedener Rankingstrategien

(A/B Tests vs. Münze werfen)

Wie testen wir am besten zwei oder mehr verschiedene Rankingstrategien? Reichen A/B-Tests aus?

An Ihren Antworten und Gedanken zu meinen Fragen oder Anmerkungen und Erfahrungen mit Rankingstrategien für Onlineshops im Allgemeinen bin ich sehr interessiert!

Über den Autor

Conversion Experte Georg Spielmann

Der Onsite Conversion Experte Georg Spielmann (Twitter: @schurli666) arbeitet aktuell als Presales Manager für SDL. Er verfügt über jahrelange Erfahrung im Bereich Onsite Search und Navigation mit bekannten E-Commerce-Größen wie Otto, Bonprix, Conrad Electronics, Asos und Urban Outfitter.
Dieser und der vorhergehende Beitrag über das erfolgreiche Produkt-Ranking in Onlineshops erschienen in ähnlicher Form bereits im Herbst 2012 auf Englisch in Georg Spielmanns Blog https://schurli666.wordpress.com/. Da die Artikel nichts von ihrer Aktualität eingebüßt haben, möchten wir mit der Wiederveröffentlichung das in seiner Komplexität oft unterschätzte Thema erneut in den Fokus rücken. Den Abschluss unserer Miniserie wird ein Interview mit Georg bilden, in dem er neue Einsichten zu Rankingstrategien für Onlinehändler schildert.

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