10 moduri de a crea o experiență eficientă de căutare pe site pentru magazinul dvs. de comerț electronic

Magazinele fizice convenționale sunt un exemplu clasic de vânzător tradițional care modulează experiența de căutare a clienților care se întâlnesc. Acest lucru nu numai că economisește timp prețios al clientului, dar îl încurajează și să facă achiziția, asigurând vânzări mai mari pentru magazin.

Dimpotrivă, un magazin de comerț electronic online nu are personal de vânzări implicat. Un utilizator este singur să-și găsească drumul prin magazinul electronic pentru a obține ceea ce își dorește cu adevărat, ceea ce duce la abandon ușor de utilizator atunci când nu poate găsi rapid produsele pe care le caută.

Conform cercetărilor recente, cumpărătorii au cu 90% mai multe șanse de a utiliza un serviciu de căutare în comparație cu navigarea pentru a găsi un produs într-un magazin electronic.

De aceea, oferirea unei experiențe de căutare îmbunătățite pe platforma dvs. de comerț electronic este crucială, deoarece conduce rapid utilizatorii către produsele potrivite, asigurând conversii mai mari și vânzări crescute pentru magazinul dvs. electronic.

Ce înseamnă o experiență bună de căutare?

Cu o experiență de căutare mai bună, ne referim la faptul că, dacă un vizitator introduce „ochelari de soare” în bara de căutare și catalogul se referă la ei ca „nuanțe”, rezultatele căutării ar trebui să poată detecta semnificația și să prezinte rezultate precise.

Tot ceea ce este necesar pentru a înțelege sensul dorit din spatele căutării și pentru a răspunde bine la aceasta.

Dacă pagina arată ca „Niciun rezultat găsit”, cu siguranță nu lucrați la optimizarea experienței de căutare. Acest lucru va duce la dezamăgirea vizitatorilor și la părăsirea platformei chiar și atunci când aveați produsul în inventar.

Experiența este similară cu cea a unui vânzător frustrat care îi spune clientului că se epuizează stocul sau nu are un anumit articol chiar și atunci când stă chiar lângă el.

Acum că înțelegeți conceptul de bază, s-ar putea să vă întrebați cum să creați o experiență de căutare eficientă. Așadar, iată câteva dintre cele mai bune practici care vor oferi o experiență de căutare plăcută, deci o experiență mai bună pentru clienți.

1. Îmbrățișarea legii lui Fitts

Conform legii lui Fitts, timpul necesar pentru a face deplasarea către zona țintă este raportul dintre distanța până la țintă și lățimea corespunzătoare. Această lege poate fi aplicată magazinului dvs. de comerț electronic, deoarece ajută la ajustarea barei de căutare (plasare și lățime) pentru a obține acuratețe.

Ideea este de a face ca bara de căutare să domine pe platforma de comerț electronic UX, astfel încât utilizatorul să nu fie nevoit să lupte din cap pentru a obține ceea ce își dorește.

Un exemplu simplu de magazin de comerț electronic care implementează legea lui Fitts este: Amazon. Bara de căutare nu este doar aproape de bara de adrese, ci este răspândită pe lățimea paginii și nu doar o casetă mică neglijabil vizibilă la ambele capete ale interfeței de utilizare.

2. Valorificarea puterii învățării automate

O căutare pe site-ul de comerț electronic ar trebui să imite mentalitatea oamenilor, doar atunci se pot aștepta căutări relevante. De aceea, devine indispensabil să valorificăm puterea învățării automate sau chiar a inteligenței artificiale (AI) în magazinul de comerț electronic.

Tehnologia AI a deschis ușa către căutări mai bune prin amalgamarea datelor care provin de la căutarea unui cuvânt cheie, ratele de clic, ratele de conversie, etichetele de inventar existente, evaluările clienților și popularitatea produsului.

Această tendință de comerț electronic acceptă patru subniveluri de învățare automată într-o călătorie de căutare de produse la fața locului. Următoarea ilustrație vă oferă o perspectivă asupra acestui lucru:

Să discutăm pe fiecare dintre ele în detaliu.

• Căutare cu potrivire text: aceasta este cea mai simplă metodă de căutare folosită de majoritatea experților site-urilor de comerț electronic. Aici „șirul” introdus este împărțit în „cuvinte”.
  Rezultatele căutării primesc preferințe în această ordine: titlul produsului, caracteristici, descriere. Aceasta înseamnă că o potrivire găsită folosind titlul produsului primește preferință față de potrivirea găsită folosind etichetele caracteristice.
• Transformarea și extinderea interogărilor: acest nivel se ocupă de procesarea limbajului natural care gestionează prefixele de interogare, sufixele și chiar greșelile de ortografie.
  Odată ce utilizatorul introduce interogarea, indiferent de ortografie greșită sau de semnificația sa distorsionată, sistemul va continua cu prezentarea rezultatelor prin căutarea textului neclar.
• Căutare de bază de învățare automată: acest nivel aduce personalizare rezultatelor căutării. Dacă cumpărați un anumit produs în mod frecvent, rezultatul căutării va clasa automat acel produs pe primul loc atunci când introduceți un rezultat al căutării pentru acesta. Completarea automată este, de asemenea, o modalitate excelentă de îmbunătățire a experienței de căutare. Căutarea prin învățarea automată prezice o interogare prin analizarea căutărilor anterioare și analiza comportamentală online.
• Căutare avansată de învățare automată: la acest nivel, căutarea de învățare automată folosește rețele neuronale pentru a mapa combinația complexă de cuvinte pentru a oferi un rezultat de căutare avansat și rafinat.
  Învățarea automată avansată se concentrează pe învățarea cu fiecare interacțiune, astfel încât să poată fi oferită o experiență precisă și personalizată. Rezultatul? Conversii, loialitate și recomenzi mai bune.

3. Căutarea inversă a imaginilor este sfatul de căutare New Age

Lăsând în urmă căutarea bazată pe cuvinte cheie, căutarea inversă bazată pe imagini creează o mulțime de zgomot în spațiul online. Cu jucători giganți precum eBay, Pinterest și Google deja trecând la căutări inverse de imagini, domeniul de aplicare al tehnologiei devine din ce în ce mai larg.

De fapt, potrivit CEO-ului Pinterest, Ben Silbermann a spus:

„Viitorul căutării va fi mai degrabă despre imagini decât despre cuvinte cheie.”

Procesul de căutare este simplu: faceți o fotografie, încărcați-o și vedeți cum sunt afișate rezultate similare pe ecran. Astfel, un client nu trebuie să petreacă ore întregi pentru a căuta un produs pe care îl are în minte.

Cu mai puțini jucători de pe piață care au o căutare activă de imagini inversă, magazinul dvs. electronic va fi o platformă de experiență digitală care va primi recunoaștere și apreciere pentru abordarea sa unică.

4. Căutarea vocală nu poate fi ratată

De la a pune întrebări precum „Cum este vremea”, la a cere recomandări pentru produse și a plasa comenzi verbal; căutarea vocală își face contribuția în perturbarea spațiului online.

Denumit în linii mari drept comerț vocal, căutarea de produse prin mediul „voce” schimbă fața magazinelor de comerț electronic. Mai mult, introducerea asistenților bazați pe voce, cum ar fi Amazon Alexa, Google Assistant și Siri, devin motivul din spatele așteptărilor crescute ale clienților.

O mulțime de mărci folosesc deja căutarea vocală pentru a atrage clienții pentru a-și crea marca în lumea e-business-ului.

Potrivit lui Brian Dean, căutările vocale înlocuiesc căutările tradiționale.

Pentru a adăuga motivele pentru adoptarea căutărilor vocale, un sondaj concluzionează că este o oportunitate de a crește vânzările, deoarece accelerează inovația și comoditatea în mare măsură.

În ceea ce privește cel mai bun exemplu de pe piață, „Amazon's Choice” se află în fruntea topurilor care gravitează în jurul plasării comenzilor pentru produse cu etichete la alegere prin comenzi vocale date prin Alexa Amazon.

5. Căutare vizuală Chatbots pentru efectul Wow

Boții nu mai sunt o surpriză atât pentru o afacere, cât și pentru un utilizator. Acești asistenți virtuali inovatori și creativi creează deja un interes pe web. Și de ce nu atunci când integrarea botului promite să reducă cheltuielile de afaceri cu până la 8% până în 2022.

Acolo unde se credea că boților le lipsește coeficientul emoțional pentru a căuta cu precizie clienții, chatbot-ii vizuali au schimbat jocul.

Branduri de modă precum Levi's și Amazon au dat deja un exemplu prin construirea de asistenți virtuali de cumpărături pentru o mai bună optimizare a experienței de căutare. Acești roboți vizuali nu numai că pot ajuta la recomandarea stilurilor de modă, ci și la dimensionarea și gestionarea returnărilor/schimburilor.

Există în principal patru faze din care constă o conversație prin chatbot vizual, cum ar fi:

• Text în imagine
• Imagine la imagine/text
• Imagine la imagine inteligentă
• Interacțiune vizuală

Fiecare dintre moduri există pentru a îmbunătăți experiența de căutare la orice nivel de interacțiune cu utilizatorul.

6. Implementarea căutării fațete pentru rezultate mai bune

Când un utilizator vizitează un magazin de comerț electronic, ar avea în minte un anumit produs pe care îl caută. Dacă utilizatorul nu reușește să găsească acel anumit produs sau chiar echivalentul său aproape, se consideră că experiența de căutare este un eșec.

Aici „Căutarea fațetă” poate salva ziua. Tehnica se bazează pe restrângerea rezultatelor căutării pe baza aplicării unor atribute precise ale produsului ca filtre (preț, culoare, recenzii ale clienților, marcă etc.).

Filtrarea mai rafinată numită fațetare dinamică ajută în continuare la concentrarea rezultatelor deja fațetate. Lucrul este; prin aplicarea unui anumit filtru, apar noile filtre care sunt relevante pentru rezultatele restrânse.

Beneficiile căutării fațete sunt multiple. De asemenea, ajută la îmbunătățirea capacității de găsire, la reducerea posibilității de rezultate nule, la îmbunătățirea optimizării experienței de căutare și la furnizarea de rezultate valoroase.

Deci, accentul ar trebui să se pună pe includerea unor filtre relevante și concrete alături de fiecare rezultat al căutării.

7. Adoptarea tehnicilor Big Data Analytics

Analiza datelor mari este cea mai nouă tehnologie care se orientează spre oferirea unei experiențe de căutare rafinate. Tehnica ia în considerare interogările utilizatorilor pentru a descifra intenția lor din spatele căutării.

De fapt, analizele de date mari, adică capabilitățile de căutare predictivă judecă utilizatorii în funcție de interogările pe care le fac. Ce caută ei? Care este istoricul lor de achiziții? Ce au cumpărat persoane similare de utilizator? Ce tipuri de produse preferă?

Odată ce big data analizează răspunsurile la aceste întrebări simple, business intelligence poate oferi recomandări personalizate clienților. Astfel, o îmbunătățire directă a experienței de căutare.

8. Urmând principiul „căutării”

Când sunt implementate strategii eficiente de comercializare împreună cu îmbunătățirea experienței de căutare, „Searchandising” este efectul secundar. Practic, este vorba despre acordarea de greutate anumitor produse și atributelor corespunzătoare acestora față de alte produse.

Un exemplu de astfel de atribute poate fi disponibilitatea stocului, oferta zilei, data sosirii, produsele în tendințe, ratele de clic etc.

prin GIPHY

Din punct de vedere tehnic, căutarea și căutarea combină căutarea fațetă, completarea automată, recomandările de produse, rezultatele căutării recente și interogările căutate frecvent - cu date de analiză comportamentală și automatizare pentru a crea o experiență de căutare dezirabilă.

Prin urmare, prin căutare și căutare, veți putea oferi rezultate îmbunătățite ale căutării, veți oferi expunere la cele mai bune produse din magazin și veți stimula vânzările.

9. Comoditatea de a căuta produse similare

O minte umană nu este niciodată satisfăcută, deoarece ei caută mereu mai mult. Ca și cum ar întâlni un anumit produs în magazinul de comerț electronic, le-ar plăcea să vadă alte produse la prețuri similare și stilate. Acest lucru oferă o varietate și flexibilitate de a alege dintre opțiuni.

Multe platforme de comerț electronic au început să îmbunătățească experiența de căutare prin adăugarea unei funcții de „produs similar” atât pe aplicația de comerț electronic mobil, cât și pe platforma site-ului web. Există multe moduri de a face asta:

• Hovering: când un vizitator trece mouse-ul peste un anumit produs, apare un mini ecran cu miniaturi care listează produse similare.
• Apăsare lungă: când un utilizator mobil apasă lung pe o miniatură a unui produs, apare un mini ecran cu produse similare.
• Derulare: Când un vizitator derulează în jos o pagină de produs dedicată, apare o secțiune care listează produse similare.

10. Privind dincolo de bara de căutare

Datorită tehnologiei, site-urile de comerț electronic se reinventează și inovează din când în când. Acolo unde se credea că bara de căutare este imperativă, unele platforme de comerț electronic cer să difere.

Tendința se schimbă treptat către miniaturi de categorie de pe pagina de pornire, care înregistrează produsele și fațetele corespunzătoare. Nu numai că este o încântare vizuală, ci și îmbunătățește experiența de căutare în mare măsură.

Iată cum Artsper face totul pentru a elimina definitiv bara de căutare.

Un alt aspect interesant al acestei distribuții categoriale se restrânge la „categorii recomandate”. Aici se adaugă categorii comune bazate pe preferințe, istoricul achizițiilor și analiza comportamentală pentru a crea o experiență excelentă pentru clienți.

Concluzie

Încorporarea caracteristicilor experienței de căutare enumerate mai sus în platformele de comerț electronic vă va oferi avantajul competitiv atât de necesar. Tot ce aveți nevoie este o echipă grozavă care să aibă dorința de a încerca ceva ieșit din cutie și ajutor de la experți pentru a trece fără probleme prin proces.

Noroc!