10 maneiras de criar uma experiência eficaz de pesquisa no site para sua loja de comércio eletrônico

As lojas físicas convencionais são um exemplo clássico do vendedor tradicional modulando a experiência de busca dos clientes que chegam. Isso não apenas economiza o precioso tempo do cliente, mas também o incentiva a fazer a compra, garantindo maiores vendas para a loja.

Pelo contrário, uma loja de comércio eletrônico online não tem nenhuma equipe de vendas envolvida. Um usuário está sozinho para encontrar o caminho na loja virtual para obter o que realmente deseja, resultando em desistências fáceis do usuário quando não conseguem localizar rapidamente os produtos que estão procurando.

De acordo com pesquisas recentes, os compradores são 90% mais propensos a usar um serviço de busca do que navegar para encontrar um produto em uma loja virtual.

É por isso que oferecer uma experiência de pesquisa aprimorada em sua plataforma de comércio eletrônico é crucial, pois leva rapidamente os usuários aos produtos certos, garantindo maiores conversões e aumento de vendas para sua loja virtual.

O que significa uma boa experiência de pesquisa?

Com uma melhor experiência de pesquisa, queremos dizer que, se um visitante inserir “óculos de sol” na barra de pesquisa e o catálogo se referir a eles como “tons”, os resultados da pesquisa deverão ser capazes de detectar o significado e mostrar resultados precisos.

Tudo o que é necessário para entender o significado pretendido por trás da pesquisa e responder bem a ela.

Se a página for como "Nenhum resultado encontrado", você definitivamente não está trabalhando na otimização da experiência de pesquisa. Isso fará com que os visitantes fiquem desapontados e saiam da plataforma mesmo quando você tinha o produto em seu inventário.

A experiência é semelhante à de um vendedor frustrado que diz ao cliente que está acabando o estoque ou que não tem um determinado item, mesmo quando está bem próximo a ele.

Agora que você entende o conceito básico, pode estar se perguntando como criar uma experiência de pesquisa eficaz. Então, aqui estão algumas práticas recomendadas que farão uma boa experiência de pesquisa e, portanto, uma melhor experiência do cliente.

1. Adotando a Lei de Fitts

De acordo com a Lei de Fitts, o tempo necessário para fazer o movimento até a área alvo é a razão entre a distância até o alvo e sua largura correspondente. Essa lei pode ser aplicada à sua loja de comércio eletrônico, pois ajuda a ajustar a barra de pesquisa (posicionamento e largura) para obter precisão.

A ideia é fazer com que a barra de pesquisa domine na plataforma de UX de ecommerce para que o usuário não precise lutar até o fim para conseguir o que deseja.

Um exemplo simples de uma loja de comércio eletrônico que implementa a lei de Fitts é: Amazon. A barra de pesquisa não está apenas próxima à barra de endereço, mas também está espalhada por toda a largura da página e não apenas em uma pequena caixa visível nas extremidades da interface do usuário.

2. Aproveitando o poder do aprendizado de máquina

Uma pesquisa no site de comércio eletrônico deve imitar a mentalidade dos humanos, só assim podem ser esperadas pesquisas relevantes. É por isso que se torna indispensável alavancar o poder do aprendizado de máquina ou até mesmo da Inteligência Artificial (IA) na loja de comércio eletrônico.

A tecnologia de IA abriu as portas para melhores pesquisas, combinando dados originados de uma pesquisa por palavra-chave, taxas de cliques, taxas de conversão, tags de inventário existentes, classificações de clientes e popularidade do produto.

Essa tendência de comércio eletrônico oferece suporte a quatro subníveis de aprendizado de máquina em uma jornada de pesquisa de produtos no local. A ilustração a seguir fornece uma visão sobre isso:

Vamos discutir cada um deles em detalhes.

• Pesquisa de correspondência de texto: esse é o método de pesquisa mais básico implantado pela maioria dos especialistas em sites de comércio eletrônico. Aqui a “string” inserida é dividida em “palavras”.
  Os resultados da pesquisa obtêm preferências nesta ordem: título do produto, características, descrição. Isso significa que uma correspondência encontrada usando o título do produto tem preferência sobre a correspondência encontrada usando as tags de recurso.
• Transformação e expansão de consulta: este nível lida com o processamento de linguagem natural que lida com prefixos, sufixos e até erros de ortografia de consulta.
  Uma vez que o usuário insere a consulta, independentemente da grafia errada ou do seu significado distorcido, o sistema passa a apresentar os resultados por meio de pesquisa de texto difuso.
• Pesquisa básica de aprendizado de máquina: este nível traz personalização aos resultados da pesquisa. Se você comprar um produto específico com frequência, o resultado da pesquisa classificará automaticamente esse produto em primeiro lugar quando você inserir um resultado de pesquisa para ele. O preenchimento automático também é uma ótima maneira de aprimorar a experiência de pesquisa. A pesquisa de aprendizado de máquina prevê uma consulta analisando pesquisas anteriores e análise comportamental online.
• Pesquisa avançada de aprendizado de máquina: nesse nível, a pesquisa de aprendizado de máquina usa redes neurais para mapear a combinação complexa de palavras para oferecer um resultado de pesquisa avançado e refinado.
  O aprendizado de máquina avançado se concentra no aprendizado com cada interação para que uma experiência precisa e personalizada possa ser oferecida. O resultado? Melhores conversões, fidelidade e novos pedidos.

3. A pesquisa reversa de imagens é a dica de pesquisa da Nova Era

Deixando de lado a pesquisa baseada em palavras-chave, a pesquisa reversa baseada em imagem está criando muito burburinho no espaço online. Com players gigantes como eBay, Pinterest e Google já mudando para pesquisas de imagens reversas, o escopo da tecnologia está ficando cada vez mais amplo.

Na verdade, de acordo com o CEO do Pinterest, Ben Silbermann disse:

“O futuro da pesquisa será sobre imagens em vez de palavras-chave.”

O processo de pesquisa é simples: tire uma foto, faça o upload e veja como resultados semelhantes são exibidos na tela. Dessa forma, o cliente não precisa gastar horas para procurar um produto que tem em mente.

Com menos players no mercado que tenham uma pesquisa reversa de imagens ativa, sua loja virtual será uma plataforma de experiência digital que obterá reconhecimento e valorização por sua abordagem única.

4. A pesquisa baseada em voz não pode ser perdida

Desde fazer perguntas como “Como está o clima” até pedir recomendações de produtos e fazer pedidos verbalmente; a pesquisa por voz está fazendo sua parte na interrupção do espaço online.

Amplamente denominado como comércio de voz, a busca de produtos através do meio de “voz” está mudando a face das lojas de comércio eletrônico. Além disso, a introdução de assistentes baseados em voz, como Amazon Alexa, Google Assistant e Siri, estão se tornando a razão por trás do aumento das expectativas dos clientes.

Muitas marcas já estão usando a pesquisa por voz para engajar os clientes e criar sua marca no mundo do e-business.

De acordo com Brian Dean, as pesquisas por voz estão substituindo as pesquisas tradicionais.

Para aumentar as razões para adotar as pesquisas por voz, uma pesquisa conclui que é uma oportunidade para aumentar as vendas, pois aumenta a inovação e a conveniência em grande momento.

Quanto ao melhor exemplo no mercado, “Amazon's Choice” encabeça os gráficos que giram em torno da colocação de pedidos de produtos rotulados por meio de comandos de voz fornecidos pelo Alexa da Amazon.

5. Chatbots de pesquisa visual para o efeito Wow

Os bots não são mais uma surpresa para uma empresa e também para um usuário. Esses assistentes virtuais inovadores e criativos já estão criando um burburinho na web. E, por que não, quando a integração de bot promete reduzir as despesas comerciais em até 8% até 2022.

Onde se pensava que os bots não tinham o quociente emocional para procurar clientes com precisão, os chatbots visuais viraram a mesa.

Marcas de moda como Levi's e Amazon já deram o exemplo construindo assistentes de compras virtuais para uma melhor otimização da experiência de busca. Esses bots visuais podem não apenas ajudar na recomendação de estilos de moda, mas também no dimensionamento e gerenciamento de devoluções/trocas.

Existem basicamente quatro fases que compõem uma conversa visual de chatbot, como:

• Texto para imagem
• Imagem para imagem/texto
• Imagem para imagem inteligente
• Interação visual

Cada um dos modos existe para aprimorar a experiência de pesquisa em qualquer nível de interação do usuário.

6. Implementação da pesquisa facetada para melhores resultados

Quando um usuário visita uma loja de comércio eletrônico, ele tem um produto específico em mente que está procurando. Se o usuário não encontrar esse produto específico ou mesmo seu equivalente próximo, acredita-se que a experiência de pesquisa seja um fracasso.

É aqui que a “Pesquisa Facetada” pode salvar o dia. A técnica gira em torno de restringir os resultados da pesquisa com base na aplicação de atributos precisos do produto como filtros (preço, cor, avaliações de clientes, marca etc.).

Uma filtragem mais refinada, chamada de facetação dinâmica, ajuda ainda mais a concentrar os resultados já facetados. A coisa é; ao aplicar um filtro específico, aparecem os novos filtros que são relevantes para os resultados reduzidos.

Os benefícios da pesquisa facetada são múltiplos. Como ajuda a melhorar a localização, reduzindo a possibilidade de resultados nulos, melhorando a otimização da experiência de pesquisa e fornecendo resultados valiosos.

Portanto, a ênfase deve estar na inclusão de filtros relevantes e diretos ao lado de cada resultado de pesquisa.

7. Adotando Técnicas de Análise de Big Data

A análise de big data é a mais nova tecnologia voltada para oferecer uma experiência de pesquisa refinada. A técnica leva em consideração as consultas do usuário para decifrar sua intenção por trás da pesquisa.

Na verdade, a análise de big data, ou seja, os recursos de pesquisa preditiva julgam os usuários com base nas consultas que eles fazem. Como o que eles estão procurando? Qual é o histórico de compras deles? O que personas de usuários semelhantes compraram? Que tipos de produtos eles preferem?

Uma vez que o big data analisa as respostas a essas perguntas simples, a inteligência de negócios pode oferecer recomendações personalizadas aos clientes. Assim, uma melhoria direta na experiência de pesquisa.

8. Seguindo o Princípio de “Searchandising”

Quando estratégias eficazes de merchandising são implementadas juntamente com o aprimoramento da experiência de pesquisa, “Searchandising” é o efeito colateral. Basicamente, trata-se de dar peso a determinados produtos e seus atributos correspondentes sobre outros produtos.

Um exemplo de tais atributos pode ser disponibilidade de estoque, oferta do dia, data de chegada, tendências de produtos, taxas de cliques, etc.

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Tecnicamente, searchandising combina pesquisa facetada, preenchimento automático, recomendações de produtos, resultados de pesquisa recentes e consultas pesquisadas com frequência - com dados de análise comportamental e automação para criar uma experiência de pesquisa desejável.

Portanto, por meio do searchandising, você poderá fornecer resultados de pesquisa aprimorados, fornecer exposição aos seus melhores produtos da loja e impulsionar as vendas.

9. Conveniência para pesquisar produtos semelhantes

Uma mente humana nunca está satisfeita, pois está sempre buscando mais. Como se eles se deparassem com um produto específico na loja de comércio eletrônico, eles adorariam ver outros produtos com preços e estilos semelhantes. Isso proporciona uma variedade e flexibilidade para escolher entre as opções.

Muitas plataformas de comércio eletrônico começaram a aprimorar a experiência de pesquisa adicionando um recurso de “produto semelhante” tanto no aplicativo de comércio eletrônico móvel quanto na plataforma do site. Há muitas maneiras de fazer isso:

• Pairando: Quando um visitante passa o mouse sobre o produto específico, uma mini tela com miniaturas aparece listando produtos semelhantes.
• Pressão longa: quando um usuário móvel pressiona longamente a miniatura de um produto, aparece uma minitela listando produtos semelhantes.
• Rolagem: quando um visitante rola para baixo uma página de produto dedicada, uma seção listando produtos semelhantes aparece.

10. Olhando além da barra de pesquisa

Graças à tecnologia, os sites de comércio eletrônico vêm se reinventando e inovando de tempos em tempos. Onde a barra de pesquisa era considerada imperativa, algumas plataformas de comércio eletrônico discordam.

A tendência está mudando gradualmente para miniaturas de categoria na página inicial que lista os produtos e facetas correspondentes. Isso não apenas proporciona um deleite visual, mas também aprimora muito a experiência de pesquisa.

Veja como o Artsper está fazendo sua parte para eliminar a barra de pesquisa para sempre.

Outro aspecto interessante dessa distribuição categórica se reduz a “categorias recomendadas”. Aqui, categorias comuns baseadas em preferências, histórico de compras e análise comportamental se somam para proporcionar uma ótima experiência ao cliente.

Conclusão

A incorporação dos recursos de experiência de pesquisa listados acima nas plataformas de comércio eletrônico fornecerá a vantagem competitiva necessária. Tudo o que você precisa é de uma ótima equipe que tenha vontade de experimentar algo inovador e de alguma ajuda especializada para transitar suavemente pelo processo.

Boa sorte!