Open een willekeurige webshop met meer dan vijfhonderd producten en kijk naar de filterbalk aan de linkerkant.
Grote kans dat je rechtstreeks in het magazijnsysteem van de inkoper kijkt. Je ziet materiaalcodes, interne subcategorieën, tientallen leveranciersnamen en technische afmetingen tot op de millimeter nauwkeurig.
Voor het ERP-systeem klopt die lijst. Voor de bezoeker die op zaterdagochtend een aankoop wil doen, is diezelfde lijst de plek waar het koopproces stopt.
Het probleem van de onvertaalde database
Wanneer e-commerceteams een nieuwe categorie live zetten, gaat bijna alle aandacht naar het vullen van het PIM-systeem (Product Information Management). Elke eigenschap die de fabrikant meestuurt krijgt een eigen veld (hallo Amazon). Vervolgens koppelt een developer die velden één op één aan de facetfilters op de categoriepagina.
Dat levert filters op waar niemand in het dagelijks leven om vraagt:
- Bij brillen (ik zag dit jarenlang van dichtbij in de optiekwereld bij onder meer GrandVision en Ray-Ban): klanten kunnen filteren op een neusbrug van 18 millimeter of een veerlengte van 140 millimeter. Maar de koper voor de spiegel vraagt zich maar één ding af: past dit montuur bij een rond gezicht zonder dat het van mijn neus glijdt?
- Bij audio (zoals destijds bij Denon en Marantz): filters voor impedantie in ohm, harmonische vervorming en DAC-architectuur. Terwijl de koper in de winkel wil weten: vult deze versterker een woonkamer van 40 vierkante meter en kan mijn platenspeler er direct op?
- Bij wijn en speciaalbier (van Beerwulf tot onze catalogus van ruim 5.000 flessen bij PerfecteWijn.nl): lijsten met tachtig Franse sub-appellaties (ja, ok, sommige mensen willen nu eenmaal specifiek Gevrey-Chambertin en niet Fixin) of hopsoorten. De bezoeker zoekt intussen een zachte rode wijn onder de twintig euro voor bij een lamsbout.
Zodra een bezoeker jouw interne productdata eerst in zijn hoofd moet vertalen naar zijn eigen situatie, verlies je omzet.
Waarom meer keuze zonder vertaalslag verlamt
Psychologen Sheena Iyengar en Mark Lepper zetten in 2000 een proefopstelling neer in een Californische supermarkt. Op de ene dag stonden er 24 soorten jam op de proeftafel, op de andere dag 6. De grote uitstalling trok meer kijkers (60% stopte bij de tafel tegenover 40% bij de kleine uitstalling). Maar bij het afrekenen draaide het beeld volledig om: van de klanten bij de 24 potjes kocht slechts 3% daadwerkelijk een potje jam. Bij de tafel met 6 opties kocht 30% een potje.
Een webshop met duizend producten is in feite een proeftafel met duizend potjes. De enige functie van je filterbalk is om die duizend opties binnen twee klikken terug te brengen tot een overzichtelijke selectie van vijf of zes relevante keuzes.
Wanneer je filters bestaan uit vakjargon dat de koper niet beheerst, gebeurt een van deze twee dingen:
- De bezoeker durft geen filter aan te vinken uit angst om het juiste product per ongeluk uit te sluiten, en scrollt eindeloos door pagina’s vol artikelen tot hij afhaakt.
- De bezoeker vinkt drie specifieke eigenschappen tegelijk aan en belandt op een pagina met “0 resultaten gevonden”.
Uit grootschalig gebruikersonderzoek van het Baymard Institute blijkt al jaren dat gebrekkige productlijsten en filters tot de grootste oorzaken van voortijdig afhaken behoren. Toch biedt een meerderheid van de grotere webshops nog steeds geen filters aan op basis van gebruikssituatie of gewenst resultaat.
Hoe je van specificaties naar keuzehulp gaat
Je hoeft je ERP- of PIM-systeem niet opnieuw op te bouwen om dit op te lossen. Je magazijn en inkoop hebben die harde technische parameters immers gewoon nodig. Wat ontbreekt is een vertaallaag tussen je ruwe data en je voorkant.
Vier ingrepen die direct verschil maken op je categoriepagina:
1. Koppel technische waarden aan menselijke vragen
Maak een vertaaltabel waarin ruwe specificaties samenkomen in één begrijpelijk klantfilter.
Bij wijn vertalen we bij PerfecteWijn gegevens als druivenras, houtrijping, zuurgraad en herkomstklimaat naar vier visuele smaaksliders (zoals licht tot vol en fris tot rijk) en directe maaltijdcombinaties. De ruwe data zit nog steeds onder de motorkap, maar de bezoeker bedient de voorkant in zijn eigen taal.
Hetzelfde principe werkt in mode, elektronica en sportartikelen. Een filter als “Geschikt voor zijslapers” bij kussens is onder water gewoon een combinatie van vulgewicht, hoogtemaat en materiaalhardheid.
2. Gebruik de zoekbalk als spiekbriefje voor ontbrekende filters
Wil je weten welke filters je mist? Open je interne zoeklogboeken van de afgelopen negentig dagen.
Bezoekers gebruiken de zoekbalk vaak pas wanneer de navigatie of filterbalk hen in de steek laat. Ze typen daar precies in hoe zij over je assortiment nadenken: “bril smalle neus”, “wijn bij pasta pesto”, “waterdichte hardloopschoenen winter”.
Als honderden bezoekers per maand hetzelfde gebruiksmoment in je zoekbalk typen en dat woord komt nergens terug als klikbaar filter op je categoriepagina, laat je elke dag geld liggen.
3. Ruim vervuilde enkelvoudige filterwaarden op
Niets maakt een filterbalk zo onbruikbaar als een lijst met veertig kleuren waarin zowel Donkerblauw, Navy, Marine, Midnight Blue als Kobalt voorkomen, elk met één of twee producten erachter.
Groepeer synoniemen voor de voorkant in maximaal acht tot tien hoofdkleuren of hoofdgroepen. Bewaar de exacte kleurnaam van de fabrikant zoals Midnight Blue voor op de productpagina (PDP) zelf, waar het bijdraagt aan de beleving, maar houd hem weg uit je filterkolom.
4. Verbied doodlopende filtercombinaties
Een filter dat na het aanklikken “0 producten” oplevert, is een gebroken belofte in je interface. Zorg dat je zoek- en filtermotor niet-beschikbare combinaties direct uitgrijst of verbergt zodra een bezoeker een eerste selectie maakt, en toon achter elke filteroptie vooraf hoeveel artikelen er overblijven.
Dit moet je eens zelf testen
Open je eigen bestverkopende categoriepagina op je telefoon en bekijk de eerste vijf filters die in beeld verschijnen.
Zijn dat woorden die een klant hardop zou gebruiken als hij in een fysieke winkel aan een verkoper uitlegt wat hij zoekt? Of zijn het kolomnamen uit het Excel-bestand van je leverancier?