10 modi per creare un'esperienza di ricerca in loco efficace per il tuo negozio e-commerce

I negozi fisici convenzionali sono un classico esempio del venditore tradizionale che modula l'esperienza di ricerca dei clienti walk-in. Questo non solo fa risparmiare tempo prezioso a un cliente, ma lo incoraggia anche a effettuare l'acquisto, garantendo vendite più elevate per il negozio.

Al contrario, un negozio di e-commerce online non ha personale di vendita coinvolto. Un utente è da solo a trovare la strada attraverso l'e-store per ottenere ciò che desidera veramente, con conseguente facile abbandono degli utenti quando non riesce a individuare rapidamente i prodotti che sta cercando.

Secondo una ricerca recente, gli acquirenti hanno il 90% di probabilità in più di utilizzare un servizio di ricerca rispetto alla navigazione per trovare un prodotto su un e-store.

Ecco perché offrire un'esperienza di ricerca avanzata sulla tua piattaforma di e-commerce è fondamentale in quanto porta rapidamente gli utenti ai prodotti giusti, garantendo conversioni più elevate e maggiori vendite per il tuo e-store.

Cosa significa una buona esperienza di ricerca?

Con una migliore esperienza di ricerca, significa che se un visitatore inserisce "occhiali da sole" nella barra di ricerca e il catalogo si riferisce ad essi come "sfumature", i risultati della ricerca dovrebbero essere in grado di rilevare il significato e mostrare risultati accurati.

Tutto ciò che è necessario per comprendere il significato inteso dietro la ricerca e rispondere bene.

Se la pagina dice "Nessun risultato trovato", non stai sicuramente lavorando sull'ottimizzazione dell'esperienza di ricerca. Ciò porterà i visitatori delusi e lasceranno la piattaforma anche quando avevi il prodotto nel tuo inventario.

L'esperienza è simile a quella di un venditore frustrato che dice al cliente che stanno finendo le scorte o che non hanno un articolo in particolare anche quando si trova proprio accanto a loro.

Ora che hai compreso il concetto di base, ti starai chiedendo come creare un'esperienza di ricerca efficace. Quindi, ecco alcune best practice che renderanno un'esperienza di ricerca piacevole, quindi una migliore esperienza del cliente.

1. Abbracciare la legge di Fitts

Secondo la legge di Fitts, il tempo necessario per effettuare lo spostamento verso l'area target è il rapporto tra la distanza dal target e la larghezza corrispondente. Questa legge può essere applicata al tuo negozio di e-commerce perché aiuta a regolare la barra di ricerca (posizionamento e larghezza) per ottenere la precisione.

L'idea è di fare in modo che la barra di ricerca domini sulla piattaforma UX dell'e-commerce in modo che l'utente non debba combattere a fondo per ottenere ciò che vuole.

Un semplice esempio di negozio di e-commerce che implementa la legge di Fitts è: Amazon. La barra di ricerca non è solo vicino alla barra degli indirizzi, ma è distribuita su tutta la larghezza della pagina e non solo in una piccola casella trascurabile su entrambe le estremità dell'interfaccia utente.

2. Sfruttare la potenza dell'apprendimento automatico

Una ricerca sul sito di e-commerce dovrebbe imitare la mentalità degli esseri umani, solo allora ci si possono aspettare ricerche pertinenti. Ecco perché diventa indispensabile sfruttare la potenza del machine learning o anche dell'Intelligenza Artificiale (AI) sul negozio di e-commerce.

La tecnologia AI ha aperto le porte a ricerche migliori unendo i dati provenienti da una ricerca di parole chiave, tassi di clic, tassi di conversione, tag di inventario esistenti, valutazioni dei clienti e popolarità del prodotto.

Questa tendenza dell'e-commerce supporta quattro sottolivelli di apprendimento automatico in un percorso di ricerca del prodotto in loco. L'illustrazione seguente fornisce un'idea di questo:

Discutiamo ciascuno di essi in dettaglio.

• Ricerca di corrispondenza del testo: questo è il metodo di ricerca più semplice distribuito dalla maggior parte degli esperti di siti Web di e-commerce. Qui la "stringa" inserita è suddivisa in "parole".
  I risultati della ricerca ottengono le preferenze in questo ordine: titolo del prodotto, caratteristiche, descrizione. Ciò significa che una corrispondenza trovata utilizzando il titolo del prodotto ha la preferenza sulla corrispondenza trovata utilizzando i tag delle funzioni.
• Trasformazione ed espansione delle query: questo livello si occupa dell'elaborazione del linguaggio naturale che gestisce i prefissi, i suffissi delle query e persino gli errori di ortografia.
  Una volta che l'utente ha inserito la query, indipendentemente dall'ortografia errata o dal suo significato distorto, il sistema procederà con la presentazione dei risultati tramite la ricerca di testo sfocato.
• Ricerca di base dell'apprendimento automatico: questo livello porta la personalizzazione dei risultati della ricerca. Se acquisti spesso un determinato prodotto, il risultato della ricerca classificherà automaticamente quel prodotto al primo posto quando inserisci un risultato di ricerca per esso. Il completamento automatico è anche un ottimo modo per migliorare l'esperienza di ricerca. La ricerca di apprendimento automatico prevede una query analizzando le ricerche precedenti e l'analisi comportamentale online.
• Ricerca avanzata di apprendimento automatico: a questo livello, la ricerca di apprendimento automatico utilizza le reti neurali per mappare la complessa combinazione di parole per offrire un risultato di ricerca avanzato e raffinato.
  L'apprendimento automatico avanzato si concentra sull'apprendimento con ogni interazione in modo da offrire un'esperienza accurata e personalizzata. Il risultato? Migliori conversioni, fedeltà e riordini.

3. La ricerca inversa delle immagini è il suggerimento per la ricerca New Age

Lasciando alle spalle la ricerca basata su parole chiave, la ricerca inversa basata su immagini sta creando molto scalpore nello spazio online. Con giocatori giganti come eBay, Pinterest e Google che stanno già passando alle ricerche inverse di immagini, la portata della tecnologia sta diventando sempre più ampia.

Infatti, secondo il CEO di Pinterest, Ben Silbermann, ha dichiarato:

"Il futuro della ricerca riguarderà le immagini piuttosto che le parole chiave".

Il processo di ricerca è semplice: scatta una foto, caricala e osserva come risultati simili vengono visualizzati sullo schermo. In questo modo un cliente non deve passare ore a cercare un prodotto che ha in mente.

Con un minor numero di attori sul mercato che hanno una ricerca di immagini inversa attiva, il tuo e-store sarà una piattaforma di esperienza digitale che riceverà riconoscimento e apprezzamento per il suo approccio unico.

4. La ricerca vocale non può essere ignorata

Dal porre domande come "Com'è il tempo", al chiedere consigli sui prodotti e all'effettuare ordini verbalmente; la ricerca vocale sta facendo la sua parte interrompendo lo spazio online.

Ampiamente definito come commercio vocale, la ricerca di prodotti tramite il mezzo "voce" sta cambiando il volto dei negozi di e-commerce. Inoltre, l'introduzione di assistenti vocali come Amazon Alexa, Google Assistant e Siri stanno diventando la ragione alla base delle crescenti aspettative dei clienti.

Molti marchi stanno già utilizzando la ricerca vocale per coinvolgere i clienti e creare il loro marchio nel mondo dell'e-business.

Secondo Brian Dean, le ricerche vocali stanno sostituendo le ricerche tradizionali.

Per aumentare le ragioni per abbracciare le ricerche vocali, un sondaggio conclude che si tratta di un'opportunità per aumentare le vendite poiché aumenta l'innovazione e la convenienza alla grande.

Per quanto riguarda il miglior esempio sul mercato, "Amazon's Choice" è in cima alle classifiche che ruotano attorno all'immissione di ordini per prodotti con etichetta scelta tramite comandi vocali forniti tramite Alexa di Amazon.

5. Chatbot di ricerca visiva per l'effetto Wow

I bot non sono più una sorpresa per un'azienda così come per un utente. Questi assistenti virtuali innovativi e creativi stanno già creando scalpore sul web. E, perché no, quando l'integrazione dei bot promette di ridurre le spese aziendali fino all'8% entro il 2022.

Laddove si pensava che i robot non avessero il quoziente emotivo per cercare accuratamente i clienti, i chatbot visivi hanno ribaltato la situazione.

Marchi di moda come Levi's e Amazon hanno già dato l'esempio creando assistenti agli acquisti virtuali per una migliore ottimizzazione dell'esperienza di ricerca. Questi robot visivi possono non solo aiutare a consigliare stili di moda, ma anche aiutare con il dimensionamento e la gestione di resi/cambi.

Ci sono principalmente quattro fasi che comprende una conversazione chatbot visiva, come ad esempio:

• Da testo a immagine
• Da immagine a immagine/testo
• Da immagine a immagine intelligente
• Interazione visiva

Ciascuna delle modalità esiste per migliorare l'esperienza di ricerca a qualsiasi livello di interazione dell'utente.

6. Implementazione della ricerca sfaccettata per risultati migliori

Quando un utente visita un negozio di e-commerce, ha in mente un prodotto particolare che sta cercando. Se l'utente non riesce a trovare quel particolare prodotto o addirittura il suo equivalente, si ritiene che l'esperienza di ricerca sia un fallimento.

È qui che la "Ricerca sfaccettata" può salvare la giornata. La tecnica ruota attorno a restringere i risultati della ricerca in base all'applicazione di precisi attributi del prodotto come filtri (prezzo, colore, recensioni dei clienti, marchio, ecc.).

Un filtraggio più raffinato chiamato sfaccettatura dinamica aiuta ulteriormente a concentrare i risultati già sfaccettati. La cosa è; applicando un filtro particolare, vengono visualizzati i nuovi filtri rilevanti per i risultati ristretti.

I vantaggi della ricerca sfaccettata sono molteplici. Come se aiuta a migliorare la reperibilità, ridurre la possibilità di risultati nulli, migliorare l'ottimizzazione dell'esperienza di ricerca e fornire risultati preziosi.

Quindi, l'enfasi dovrebbe essere sull'inclusione di filtri pertinenti e mirati accanto a ogni risultato di ricerca.

7. Adozione di tecniche di analisi dei big data

L'analisi dei big data è la tecnologia più recente che si sta orientando per offrire un'esperienza di ricerca raffinata. La tecnica prende in considerazione le query degli utenti per decifrare il loro intento alla base della ricerca.

In realtà, l'analisi dei big data, ovvero le capacità di ricerca predittiva, giudicano gli utenti in base alle query che fanno. Ad esempio, cosa stanno cercando? Qual è la loro cronologia degli acquisti? Cosa hanno comprato le persone simili per gli utenti? Quali tipi di prodotti preferiscono?

Una volta che i big data analizzano le risposte a queste semplici domande, la business intelligence può offrire consigli personalizzati ai clienti. Quindi, un miglioramento diretto dell'esperienza di ricerca.

8. Seguendo il principio della "ricerca"

Quando vengono implementate strategie di merchandising efficaci insieme al miglioramento dell'esperienza di ricerca, il "Searchandising" è l'effetto collaterale. Fondamentalmente, si tratta di dare peso a determinati prodotti e ai loro attributi corrispondenti rispetto ad altri prodotti.

Un esempio di tali attributi può essere la disponibilità delle scorte, l'offerta del giorno, la data di arrivo, i prodotti di tendenza, le percentuali di clic, ecc.

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Tecnicamente, il searchandising unisce ricerca sfaccettata, completamento automatico, consigli sui prodotti, risultati di ricerca recenti e query ricercate di frequente, con dati di analisi comportamentale e automazione per creare un'esperienza di ricerca desiderabile.

Pertanto, attraverso il searchandising sarai in grado di fornire risultati di ricerca migliori, fornire visibilità ai tuoi prodotti migliori in negozio e aumentare le vendite.

9. Comodità per la ricerca di prodotti simili

Una mente umana non è mai soddisfatta perché cerca sempre di più. Ad esempio, se si imbattono in un particolare prodotto nel negozio di e-commerce, vorrebbero vedere altri prodotti con un prezzo e uno stile simili. Ciò rende la varietà e la flessibilità di scegliere tra le opzioni.

Molte piattaforme di e-commerce hanno iniziato a migliorare l'esperienza di ricerca aggiungendo una funzionalità di "prodotto simile" sia sull'app di e-commerce mobile che sulla piattaforma del sito web. Ci sono molti modi per farlo:

• Passando il mouse: quando un visitatore passa il mouse sopra un particolare prodotto, viene visualizzata una mini schermata con miniature che elencano prodotti simili.
• Pressione prolungata : quando un utente mobile preme a lungo sulla miniatura di un prodotto, viene visualizzata una mini schermata che elenca prodotti simili.
• Scorrimento: quando un visitatore scorre verso il basso una pagina di prodotto dedicata, viene visualizzata una sezione che elenca prodotti simili.

10. Guardare oltre la barra di ricerca

Grazie alla tecnologia, i siti di e-commerce si sono reinventati e innovati di volta in volta. Laddove si pensava che la barra di ricerca fosse un imperativo, alcune piattaforme di e-commerce si differenziano.

La tendenza si sta gradualmente spostando verso le miniature delle categorie sulla home page che arruolano i prodotti e le sfaccettature corrispondenti. Non solo è un piacere visivo, ma migliora anche l'esperienza di ricerca alla grande.

Ecco come Artsper sta facendo la sua parte per eliminare definitivamente la barra di ricerca.

Un altro aspetto interessante di questa distribuzione categoriale si restringe alle "categorie consigliate". Qui le categorie comuni basate su preferenze, cronologia degli acquisti e analisi comportamentale si sommano per offrire un'esperienza cliente eccezionale.

Conclusione

Incorporare le funzionalità dell'esperienza di ricerca sopra elencate nelle piattaforme di e-commerce ti darà il tanto necessario vantaggio competitivo. Tutto ciò di cui hai bisogno è una grande squadra che abbia la volontà di provare qualcosa fuori dagli schemi e l'aiuto di un esperto per passare agevolmente il processo.

In bocca al lupo!