10 sposobów na stworzenie efektywnego wyszukiwania na miejscu w Twoim sklepie e-commerce

Konwencjonalne sklepy fizyczne są klasycznym przykładem tradycyjnego sprzedawcy modulującego sposób wyszukiwania klientów. Oszczędza to nie tylko cenny czas klienta, ale także zachęca go do zakupu, zapewniając sklepowi wyższą sprzedaż.

Wręcz przeciwnie, internetowy sklep e-commerce nie ma żadnych zaangażowanych pracowników sprzedaży. Użytkownik sam musi znaleźć drogę przez e-sklep, aby dostać to, czego naprawdę chce, co skutkuje łatwym porzucaniem użytkownika, gdy nie może szybko znaleźć produktów, których szuka.

Według ostatnich badań, kupujący są o 90 procent bardziej skłonni do korzystania z usługi wyszukiwania niż do przeglądania w celu znalezienia produktu w e-sklepie.

Dlatego oferowanie ulepszonego doświadczenia wyszukiwania na platformie e-commerce jest kluczowe, ponieważ szybko prowadzi użytkowników do właściwych produktów, zapewniając wyższe konwersje i zwiększoną sprzedaż w Twoim e-sklepie.

Co oznacza dobre wyszukiwanie?

Przy lepszym wyszukiwaniu mamy na myśli, że jeśli użytkownik wpisze „okulary przeciwsłoneczne” w pasku wyszukiwania, a katalog odnosi się do nich jako „odcienie”, wyniki wyszukiwania powinny być w stanie wykryć znaczenie i zaprezentować dokładne wyniki.

Wszystko, co jest potrzebne, aby zrozumieć zamierzone znaczenie wyszukiwania i dobrze na nie odpowiedzieć.

Jeśli strona wygląda jak „Nie znaleziono wyników”, zdecydowanie nie pracujesz nad optymalizacją wyszukiwania. Doprowadzi to do rozczarowania odwiedzających i opuszczenia platformy, nawet jeśli masz produkt w swoim ekwipunku.

Doświadczenie jest podobne do sfrustrowanego sprzedawcy, który mówi klientowi, że kończą mu się zapasy lub nie ma konkretnego produktu, nawet jeśli leży tuż obok niego.

Teraz, gdy rozumiesz już podstawową koncepcję, możesz się zastanawiać, jak stworzyć efektywne środowisko wyszukiwania. Oto kilka najlepszych praktyk, które sprawią, że wyszukiwanie będzie przyjemne, a tym samym lepsze dla klienta.

1. Przyjęcie prawa Fittsa

Zgodnie z prawem Fittsa, czas potrzebny na wykonanie ruchu do obszaru docelowego to stosunek odległości do celu i odpowiadającej mu szerokości. To prawo można zastosować do Twojego sklepu internetowego, ponieważ pomaga dostosować pasek wyszukiwania (rozmieszczenie i szerokość) w celu uzyskania dokładności.

Chodzi o to, aby pasek wyszukiwania dominował na platformie UX e-commerce, tak aby użytkownik nie musiał walczyć o to, czego chce.

Prostym przykładem sklepu e-commerce, który implementuje prawo Fittsa, jest: Amazon. Pasek wyszukiwania znajduje się nie tylko blisko paska adresu, ale jest rozłożony na całej szerokości strony, a nie tylko nieistotnie widoczne małe pole na obu końcach interfejsu użytkownika.

2. Wykorzystanie mocy uczenia maszynowego

Wyszukiwanie w witrynie e-commerce powinno naśladować sposób myślenia ludzi, tylko wtedy można oczekiwać odpowiednich wyszukiwań. Dlatego niezbędne staje się wykorzystanie mocy uczenia maszynowego, a nawet sztucznej inteligencji (AI) w sklepie e-commerce.

Technologia AI otworzyła drzwi do lepszych wyszukiwań dzięki połączeniu danych pochodzących z wyszukiwania słów kluczowych, współczynników kliknięć, współczynników konwersji, istniejących tagów asortymentowych, ocen klientów i popularności produktów.

Ten trend e-commerce obsługuje cztery podpoziomy uczenia maszynowego podczas wyszukiwania produktów w witrynie. Poniższa ilustracja daje wgląd w to:

Omówmy szczegółowo każdy z nich.

• Wyszukiwanie z dopasowywaniem tekstu: jest to najbardziej podstawowa metoda wyszukiwania stosowana przez większość ekspertów zajmujących się witrynami e-commerce. Tutaj wpisany „ciąg” jest rozbijany na „słowa”.
  Wyniki wyszukiwania uzyskują preferencje w następującej kolejności: tytuł produktu, cechy, opis. Oznacza to, że dopasowanie znalezione przy użyciu tytułu produktu ma pierwszeństwo przed dopasowaniem znalezionym przy użyciu tagów funkcji.
• Transformacja i rozszerzanie zapytań: ten poziom dotyczy przetwarzania języka naturalnego, które obsługuje przedrostki, przyrostki, a nawet błędy ortograficzne.
  Gdy użytkownik wprowadzi zapytanie, bez względu na błędną pisownię lub jej zniekształcone znaczenie, system przystąpi do prezentacji wyników poprzez wyszukiwanie tekstu rozmytego.
• Podstawowe wyszukiwanie maszynowe: ten poziom zapewnia personalizację wyników wyszukiwania. Jeśli często kupujesz dany produkt, wynik wyszukiwania automatycznie umieści ten produkt na pierwszym miejscu, gdy wpiszesz dla niego wynik wyszukiwania. Autouzupełnianie to także świetny sposób, który poprawia jakość wyszukiwania. Wyszukiwanie oparte na uczeniu maszynowym przewiduje zapytanie, analizując wcześniejsze wyszukiwania i analizę behawioralną online.
• Zaawansowane wyszukiwanie oparte na uczeniu maszynowym: na tym poziomie wyszukiwanie oparte na uczeniu maszynowym wykorzystuje sieci neuronowe do mapowania złożonej kombinacji słów, aby zaoferować zaawansowany i dopracowany wynik wyszukiwania.
  Zaawansowane uczenie maszynowe koncentruje się na uczeniu się podczas każdej interakcji, dzięki czemu można zaoferować dokładne i spersonalizowane doświadczenie. Wynik? Lepsze konwersje, lojalność i zmiany kolejności.

3. Odwrotne wyszukiwanie obrazu to wskazówka dotycząca wyszukiwania New Age

Odkładając wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych, odwrotne wyszukiwanie oparte na obrazach tworzy dużo szumu w przestrzeni online. Ponieważ gigantyczni gracze, tacy jak eBay, Pinterest i Google, już przestawiają się na odwrotne wyszukiwanie obrazów, zakres technologii staje się coraz szerszy.

W rzeczywistości, według dyrektora generalnego Pinteresta, Bena Silbermanna, powiedział:

„Przyszłość wyszukiwania będzie dotyczyć obrazów, a nie słów kluczowych”.

Proces wyszukiwania jest prosty: zrób zdjęcie, prześlij je i zobacz, jak podobne wyniki wyświetlają się na ekranie. W ten sposób klient nie musi spędzać godzin na szukaniu produktu, który ma na myśli.

Dzięki mniejszej liczbie graczy na rynku, którzy mają aktywne wyszukiwanie obrazów wstecznych, Twój e-sklep stanie się platformą cyfrowych doświadczeń, która zdobędzie uznanie i uznanie za swoje unikalne podejście.

4. Wyszukiwanie głosowe nie może zostać pominięte

Od zadawania pytań typu „Jaka jest pogoda” po zadawanie rekomendacji produktów i składanie zamówień ustnie; wyszukiwanie głosowe ma swój udział w zakłócaniu przestrzeni online.

Powszechnie określane jako handel głosowy, wyszukiwanie produktów za pomocą medium „głosowego” zmienia oblicze sklepów e-commerce. Co więcej, wprowadzenie asystentów głosowych, takich jak Amazon Alexa, Google Assistant i Siri, staje się przyczyną rosnących oczekiwań klientów.

Wiele marek korzysta już z wyszukiwania głosowego, aby zaangażować klientów w tworzenie swojej marki w świecie e-biznesu.

Według Briana Deana wyszukiwanie głosowe zastępuje tradycyjne wyszukiwanie.

Aby dodać powody, dla których warto korzystać z wyszukiwania głosowego, badanie wykazało, że jest to szansa na zwiększenie sprzedaży, ponieważ znacznie zwiększa innowacyjność i wygodę.

Jeśli chodzi o najlepszy przykład na rynku, „Amazon's Choice” znajduje się na szczycie list przebojów, które obracają się wokół składania zamówień na produkty z etykietą wyboru za pomocą poleceń głosowych wydawanych przez Amazon Alexa.

5. Chatboty wyszukiwania wizualnego dla efektu Wow

Boty nie są już niespodzianką zarówno dla firmy, jak i użytkownika. Ci innowacyjni i kreatywni wirtualni asystenci już robią szum w sieci. A dlaczego nie, skoro integracja botów obiecuje obniżyć wydatki biznesowe nawet o 8% do 2022 roku.

Tam, gdzie uważano, że botom brakuje emocjonalnego ilorazu, aby dokładnie szukać klientów, chatboty wizualne odwróciły losy.

Marki modowe, takie jak Levi's i Amazon, dały już przykład, budując wirtualnych asystentów zakupów w celu lepszej optymalizacji doświadczeń wyszukiwania. Te wizualne boty mogą nie tylko pomóc w rekomendowaniu stylów mody, ale także pomóc w doborze rozmiarów i zarządzaniu zwrotami/wymianami.

Wizualna rozmowa chatbota składa się głównie z czterech faz, takich jak:

• Tekst na obraz
• Obraz do obrazu/tekstu
• Obraz do inteligentnego obrazu
• Interakcja wizualna

Każdy z trybów istnieje po to, aby usprawnić wyszukiwanie na dowolnym poziomie interakcji użytkownika.

6. Wdrożenie wyszukiwania fasetowego w celu uzyskania lepszych wyników

Gdy użytkownik odwiedza sklep e-commerce, będzie miał na myśli konkretny produkt, którego szuka. Jeśli użytkownikowi nie uda się znaleźć tego konkretnego produktu lub nawet jego bliskiego odpowiednika, uważa się, że wyszukiwanie zakończyło się niepowodzeniem.

W tym miejscu „Wyszukiwanie aspektowe” może uratować sytuację. Technika polega na zawężaniu wyników wyszukiwania w oparciu o zastosowanie precyzyjnych atrybutów produktu jako filtrów (cena, kolor, opinie klientów, marka itp.).

Bardziej wyrafinowane filtrowanie, zwane dynamicznym facetingiem, dodatkowo pomaga w koncentrowaniu już złożonych wyników. Rzecz w tym; po zastosowaniu konkretnego filtra pojawiają się nowe filtry, które są istotne dla zawężonych wyników.

Korzyści z wyszukiwania aspektowego są wielorakie. Podobnie jak pomaga w zwiększeniu wyszukiwalności, zmniejszeniu możliwości zerowych wyników, poprawie optymalizacji wyszukiwania i zapewnieniu wartościowych wyników.

Dlatego należy położyć nacisk na umieszczanie odpowiednich i trafnych filtrów obok każdego wyniku wyszukiwania.

7. Przyjęcie technik analizy Big Data

Analiza Big Data to najnowsza technologia, która ma na celu oferowanie udoskonalonych doświadczeń wyszukiwania. Technika ta bierze pod uwagę zapytania użytkowników, aby odszyfrować ich intencje stojące za wyszukiwaniem.

W rzeczywistości analityka big data, tj. funkcje wyszukiwania predykcyjnego, oceniają użytkowników na podstawie zapytań, które zadają. Jak czego szukają? Jaka jest ich historia zakupów? Co kupiły podobne persony użytkowników? Jakie rodzaje produktów preferują?

Gdy big data zajmą się analizowaniem odpowiedzi na te proste pytania, analiza biznesowa może zająć się oferowaniem klientom spersonalizowanych rekomendacji. W ten sposób bezpośrednia poprawa doświadczenia wyszukiwania.

8. Podążanie za zasadą „poszukiwania”

Kiedy wdrażane są skuteczne strategie merchandisingowe i poprawiają jakość wyszukiwania, efektem ubocznym jest „Searchandising”. Zasadniczo chodzi o nadanie wagi niektórym produktom i odpowiadającym im atrybutom w stosunku do innych produktów.

Przykładem takich atrybutów może być dostępność towaru, oferta dnia, data przybycia, popularne produkty, współczynniki klikalności itp.

przez GIPHY

Z technicznego punktu widzenia searchandising łączy wyszukiwanie aspektowe, autouzupełnianie, rekomendacje produktów, ostatnie wyniki wyszukiwania i często wyszukiwane zapytania – z danymi analizy behawioralnej i automatyzacją, aby stworzyć pożądane środowisko wyszukiwania.

Dlatego dzięki funkcji wyszukiwania i wyszukiwania będziesz w stanie zapewnić lepsze wyniki wyszukiwania, zapewnić ekspozycję na swoje najlepsze produkty w sklepie i zwiększyć sprzedaż.

9. Wygoda wyszukiwania podobnych produktów

Ludzki umysł nigdy nie jest usatysfakcjonowany, ponieważ zawsze szuka więcej. Na przykład, gdyby natknęli się na konkretny produkt w sklepie internetowym, chcieliby zobaczyć inne produkty o podobnej cenie i stylu. Zapewnia to różnorodność i elastyczność wyboru spośród opcji.

Wiele platform e-commerce zaczęło usprawniać wyszukiwanie, dodając funkcję „podobnego produktu” zarówno w mobilnej aplikacji e-commerce, jak i na platformie internetowej. Można to zrobić na wiele sposobów:

• Najechanie: Gdy odwiedzający najedzie kursorem myszy na konkretny produkt, pojawi się miniekran z miniaturami, które zawierają listę podobnych produktów.
• Długie naciśnięcie: Gdy użytkownik telefonu komórkowego długo naciska miniaturę produktu, pojawia się miniekran z listą podobnych produktów.
• Przewijanie: gdy odwiedzający przewinie stronę poświęconą produktowi, pojawi się sekcja z listą podobnych produktów.

10. Spojrzenie poza pasek wyszukiwania

Dzięki technologii strony internetowe e-commerce od czasu do czasu zmieniają się i wprowadzają innowacje. Tam, gdzie pasek wyszukiwania uważano za niezbędny, niektóre platformy e-commerce błagają o różnice.

Trend stopniowo przenosi się na miniatury kategorii na stronie głównej, które zawierają odpowiednie produkty i aspekty. Zapewnia to nie tylko przyjemność wizualną, ale także poprawia wrażenia z wyszukiwania.

Oto jak Artsper robi swoje, aby na dobre wyeliminować pasek wyszukiwania.

Kolejny interesujący aspekt tego rozkładu kategorycznego zawęża się do „kategorii rekomendowanych”. Tutaj wspólne kategorie oparte na preferencjach, historii zakupów i analizie behawioralnej sumują się, aby zapewnić wspaniałe wrażenia klientów.

Wniosek

Osadzanie wyżej wymienionych funkcji wyszukiwania w platformach e-commerce zapewni Ci bardzo potrzebną przewagę konkurencyjną. Wszystko, czego potrzebujesz, to świetny zespół, który ma chęć wypróbowania czegoś nieszablonowego, a także fachowa pomoc, aby płynnie przejść przez ten proces.

Powodzenia!