Autor: Abhinav Sharma

“Bei der Nahrungssuche folgen Tiere gewohnten Hinweisen, um an ihr Essen zu gelangen. Diese Hinweise geben ihnen die Informationen, die sie brauchen. Nach Pirolli, ist dieses Konzept auch auf Menschen übertragbar. So sagt der Forscher, dass Menschen bei der Onlinesuche einem Weg folgen, der auf Schlüsselbegriffe, Bilder und andere Hinweise aufgebaut ist. Sind die Hinweise stark genug, folgen wir dem Weg und gelangen an unser Ziel.”

 Die interne Suchfunktion in der Reiseindustrie unterscheidet sich durch die formularbasierte Suche (auch erweiterte Suche genannt) im Vergleich zur herkömmlichen Schlüsselwortsuche. Desweiteren werden die Suchergebnisse stark gefiltert und zahlreiche Suchhinweise können sowohl auf dem Anfangsformular oder auf der Seite der Suchergebnisse vorgenommen werden.

Da die Suchfunktion gerade in der Reise- und Tourismusbranche von großer Bedeutung ist, ist eine effektive Optimierung unerlässlich, um Besuchern eine reibungsfreie User Experience zu geben.

 

Diese Analyse ist in zwei Teile unterteilt:

Teil 1 – Performance der Suchfelder

Suchfelder bestehen oft aus wichtigen Komponenten (bei Hotels beispielsweise – Reiseziel und Datum) und aus weiteren, optionalen Filtermöglichkeiten (wie etwa Bewertungen, Preisvorstellungen usw.). Die Komponenten können kaum verändert werden, jedoch gibt es bei den Filtermöglichkeiten sehr großen Spielraum für uns Optimierer.

Schritte zur effektiven Analysis –

  1. Wie bei jeder Analyse ist das Tracking ausschlaggebend, um das Nutzungsvolumen der Besucher besser verstehen zu können. Das Tracking sollte in einzelnen Tags unterteilt werden un an das jeweilige Analyticsprogram weitergeleitet werden, sobald ein Klick registriert wird, oder die Suche bestätigt wird. Die einzelnen Varialen sollten Daten über den gesamten Seitenbesuch speichern (beispielsweise eVars in Adobe Analytics)
  2. Filtersuche sollte vor allem auf 2 Kriterien basierend getestet und analysiert werden:
    • Anzahl der Suchergebnisse
    • Nutzerverhalten (Produktimpressionen und/oder Konversionen)
  1. Im Beispielbild, fig 1 “Pct of Searches Used” sieht man die Anzahl der Besucher, die Suchfelder genutzt haben. “Lift” zeigt, ob Besucher, die die Suchfunktion verwendet haben, eine höhere Konversionswahrscheinlichkeit aufgezeigt haben.
  2. Durch diese Analyse kann gezeigt werden, dass Besucher, die bestimmte Suchfelder genutzt haben schlechter konvertiert wurden als Besucher, die diese Felder nicht genutzt haben. So findet man die Felder, die einen negativen Einfluss auf das Nutzerverhalten haben. Im Gegenzug dazu, kann man ebenso die Felder aufdecken, die zu einer positiven Performance beitragen.

Durch Datenanalyse der einzelnen Suchfelder können effektive Entscheidungen getroffen werden, ob einzelnen Felder beibehalten oder entfernt/geändert werden sollten.

Teil 2 – Optimierung der Suchergebnisse

Suchergebnisse birgen enorme Möglichkeiten für Optimierungsprojekte. Durch die Analyse können Einsichten entstehen, die Bereiche und Produkte aufzeigen, die eine hohe Konversionsrate haben. Somit kann die Landing Page auf maximalen Umsatz effektiv gestaltet und angepasst werden.

Online Reiseagenturen passen die Anordnung der Verkaufsangebot an die Höhe der Umsatzbeteiligung an, die von den Anbietern vereinbart wurden. Durch Daten jedoch kann festgestellt werden, dass der Umsatz von Angeboten kommt, die nicht in den obersten Rängen platziert wurden. Durch Dateneinsichten können Veränderungen vorgenommen werden.

Das Ziel dieser Analyse ist es:

  • Schlecht konvertierende Bereiche/Produkte zu finden (etwa die Angebote, die ganz oben platziert werden, aber nicht gekauft werden).
  • Angebote mit Potential (etwa diese, die in den Tiefen der Angebote vergraben sind, jedoch eine gute Performance aufzeigen). Diese sollten höher platziert werden.
  • Die Bestseller, die am besten konvertieren (Top 3 oder Top n usw.)

Analyse

  1. Achte darauf, dass die folgenden Aktionen getrackt werden:
  • Die Position des Angebotes (z. Bsp. 1,2,3 auf der Seite der Suchergebnissen)
  • Die ID/Nummber des Angebotes
  • Die Anzahl der Klicks auf einzelne Angebote in den Suchergebnissen
  • Käufe, die durch die Suchfunktion eingeleitet wurden
  1. Man könnte zwei Datenkategorien erstellen, die Einsicht in die gegenwärtige Performance und Benchmarks für die Suchergebnisse aufzeigen
  • Erstelle eine Matrix, in der die Performance der jeweiligen Suchpositionen eingetragen werden können. Diese Art der Analyse kann möglicherweise Einsichten aufzeigen, die ohne diese Datenuntersuchung nicht möglich gewesen wäre. Beispielsweise hat die erste Position nicht immer die höchste Konversionsrate. Siehe Bild, fig 2, unten:

  • Eine weitere interessante Analysemethode ist das Bilden von Kategorien in ausgewählten Märkten. Im Beispiel unten werden zum Beispiel die Daten der einzelnen Hotelketten aufgezeigt. Auch hier können Konversionsraten und Klickverhalten analysiert und somit die Suchergebnisse angepasst werden, um den größtmöglichen Umsatz herauszuholen. Siehe Bild unten, fig 3:

3. Bei jeder Veränderung der Suchergebnisse durch Datenanalyse ist es äußerst wichtig, die Ergebnisse festzuhalten. Dies wird aus der Tabelle unten gut ersichtlich.

4.Sobald ein gutes Grundgerüst zur Analyse aufgestellt wurde, kann das Optimieren einzelner Verhaltensmuster ausgeweitet werden, wie etwa Urlaubszeit, saisonbestimmtes Verhalten oder der Rhythmus der Buchungen.