10 способов создать эффективный поиск на сайте для вашего интернет-магазина

Обычные физические магазины являются классическим примером того, как традиционные продавцы регулируют процесс поиска покупателей. Это не только экономит драгоценное время покупателя, но и побуждает его совершить покупку, обеспечивая более высокие продажи магазина.

Напротив, в интернет-магазине нет торгового персонала. Пользователь самостоятельно находит путь в электронном магазине, чтобы получить то, что он действительно хочет, что приводит к легкому отсеву пользователей, когда они не могут быстро найти продукты, которые ищут.

Согласно недавнему исследованию, покупатели на 90% чаще используют службу поиска по сравнению с поиском товара в интернет-магазине.

Вот почему предоставление расширенных возможностей поиска на вашей платформе электронной коммерции имеет решающее значение, поскольку оно быстро приводит пользователей к нужным продуктам, обеспечивая более высокую конверсию и увеличение продаж для вашего интернет-магазина.

Что означает хороший опыт поиска?

Под улучшением поиска мы подразумеваем, что если посетитель вводит «солнцезащитные очки» в строку поиска, а в каталоге они упоминаются как «оттенки», результаты поиска должны быть в состоянии определить значение и продемонстрировать точные результаты.

Все, что нужно, чтобы понять предполагаемый смысл поиска и хорошо на него отреагировать.

Если страница выглядит так: «Результаты не найдены», вы определенно не работаете над оптимизацией поиска. Это приведет к тому, что посетители будут разочарованы и покинут платформу, даже если у вас был продукт в вашем инвентаре.

Этот опыт похож на разочарованного продавца, который говорит покупателю, что у него закончились запасы или что у него нет определенного товара, даже если он лежит прямо рядом с ним.

Теперь, когда вы понимаете основную концепцию, вам может быть интересно, как создать эффективный поиск. Итак, вот несколько рекомендаций, которые сделают поиск удобным и, следовательно, более удобным для клиентов.

1. Принятие закона Фиттса

Согласно закону Фиттса, время, необходимое для перемещения к целевой области, равно отношению между расстоянием до цели и ее соответствующей шириной. Этот закон можно применить к вашему интернет-магазину, поскольку он помогает настроить панель поиска (размещение и ширину) для достижения точности.

Идея состоит в том, чтобы панель поиска доминировала на платформе UX для электронной коммерции, чтобы пользователю не приходилось бороться изо всех сил, чтобы получить то, что он хочет.

Простой пример магазина электронной коммерции, реализующего закон Фиттса: Amazon. Панель поиска находится не только рядом с адресной строкой, но и распределена по ширине страницы, а не просто в виде незначительного квадратика на обоих концах пользовательского интерфейса.

2. Использование возможностей машинного обучения

Поиск на сайте электронной коммерции должен имитировать мышление людей, только тогда можно ожидать релевантных поисков. Вот почему становится необходимым использовать возможности машинного обучения или даже искусственного интеллекта (ИИ) в интернет-магазине.

Технология искусственного интеллекта открыла двери для улучшения поиска за счет объединения данных, полученных в результате поиска по ключевым словам, рейтинга кликов, коэффициентов конверсии, существующих тегов инвентаря, рейтингов клиентов и популярности продукта.

Эта тенденция электронной коммерции поддерживает четыре подуровня машинного обучения в поиске продукта на месте. Следующая иллюстрация дает вам представление об этом:

Давайте подробно обсудим каждый из них.

• Поиск с сопоставлением текста: это самый простой метод поиска, используемый большинством экспертов по веб-сайтам электронной коммерции. Здесь введенная «строка» разбивается на «слова».
  Результаты поиска получают предпочтения в следующем порядке: название продукта, характеристики, описание. Это означает, что совпадение, найденное с использованием названия продукта, имеет преимущество перед совпадением, найденным с помощью тегов функций.
• Преобразование и расширение запроса. Этот уровень связан с обработкой естественного языка, которая обрабатывает префиксы, суффиксы запросов и даже орфографические ошибки.
  После того, как пользователь введет запрос, независимо от неправильного написания или искаженного значения, система продолжит представление результатов посредством поиска по нечеткому тексту.
• Базовый поиск с машинным обучением: этот уровень обеспечивает персонализацию результатов поиска. Если вы часто покупаете определенный продукт, результат поиска автоматически ставит этот продукт на первое место, когда вы вводите его в результатах поиска. Автозаполнение — это также отличный способ улучшить поиск. Поиск с машинным обучением прогнозирует запрос, анализируя предыдущие поиски и онлайн-поведенческий анализ.
• Расширенный поиск с помощью машинного обучения: на этом уровне поиск с помощью машинного обучения использует нейронные сети для сопоставления сложной комбинации слов, чтобы предложить расширенный и усовершенствованный результат поиска.
  Расширенное машинное обучение фокусируется на обучении при каждом взаимодействии, чтобы можно было предложить точный и персонализированный опыт. Результат? Лучшая конверсия, лояльность и повторные заказы.

3. Обратный поиск по изображению — это поисковый совет нового века

Поставив позади поиск по ключевым словам, обратный поиск по изображениям создает много шума в онлайн-пространстве. Гигантские игроки, такие как eBay, Pinterest и Google, уже переходят на обратный поиск изображений, сфера применения этой технологии становится все шире и шире.

На самом деле, по словам генерального директора Pinterest Бена Зильберманна,

«Будущее поиска будет за картинками, а не за ключевыми словами».

Процесс поиска прост: сделайте снимок, загрузите его и посмотрите, как похожие результаты отображаются на экране. Таким образом, покупателю не нужно часами искать продукт, который ему нужен.

С меньшим количеством игроков на рынке, которые имеют активный обратный поиск изображений, ваш интернет-магазин станет цифровой платформой, которая получит признание и признание за свой уникальный подход.

4. Голосовой поиск не может быть неудачным

От таких вопросов, как «Какая погода?», до запросов рекомендаций по продуктам и размещения заказов в устной форме; голосовой поиск вносит свою лепту в разрушение онлайн-пространства.

В широком смысле это называется голосовой коммерцией, поиск товаров с помощью «голосовой» среды меняет облик интернет-магазинов. Более того, внедрение голосовых помощников, таких как Amazon Alexa, Google Assistant и Siri, становится причиной повышенных ожиданий клиентов.

Многие бренды уже используют голосовой поиск для привлечения клиентов, чтобы оставить свой след в мире электронного бизнеса.

По словам Брайана Дина, голосовой поиск заменяет традиционный поиск.

В дополнение к причинам использования голосового поиска, исследование пришло к выводу, что это возможность увеличить продажи, поскольку он значительно ускоряет инновации и удобство.

Что касается лучшего примера на рынке, «Выбор Amazon» возглавляет чарты, которые вращаются вокруг размещения заказов на продукты с маркировкой выбора с помощью голосовых команд, подаваемых через Amazon Alexa.

5. Чат-боты визуального поиска для вау-эффекта

Боты больше не являются сюрпризом как для бизнеса, так и для пользователя. Эти инновационные и креативные виртуальные помощники уже вызывают ажиотаж в Интернете. И почему бы и нет, ведь интеграция ботов обещает сократить расходы бизнеса на целых 8% к 2022 году.

Там, где считалось, что ботам не хватает эмоционального фактора для точного поиска клиентов, визуальные чат-боты изменили ситуацию.

Модные бренды, такие как Levi's и Amazon, уже показали пример, создав виртуальных помощников для покупок для лучшей оптимизации поиска. Эти визуальные боты могут не только порекомендовать модные стили, но и помочь с определением размеров и управлением возвратами/обменами.

Разговор с визуальным чат-ботом состоит в основном из четырех этапов, например:

• Текст к изображению
• Изображение в изображение/текст
• Изображение в интеллектуальное изображение
• Визуальное взаимодействие

Каждый из режимов предназначен для улучшения поиска на любом уровне взаимодействия с пользователем.

6. Внедрение фасетного поиска для лучших результатов

Когда пользователь посещает интернет-магазин, он имеет в виду конкретный продукт, который ищет. Если пользователь не может найти этот конкретный продукт или даже его близкий эквивалент, считается, что поиск не удался.

Именно здесь «Faceted Search» может спасти положение. Этот метод основан на сужении результатов поиска на основе применения точных атрибутов продукта в качестве фильтров (цена, цвет, отзывы покупателей, бренд и т. д.).

Более совершенная фильтрация, называемая динамической огранкой, дополнительно помогает сконцентрировать уже обработанные результаты. Дело в том, что; при применении определенного фильтра отображаются новые фильтры, соответствующие суженным результатам.

Преимущества фасетного поиска многообразны. Например, это помогает улучшить возможность поиска, уменьшить вероятность нулевых результатов, улучшить оптимизацию поиска и предоставить ценные результаты.

Таким образом, акцент должен быть сделан на включении релевантных и точных фильтров рядом с каждым результатом поиска.

7. Внедрение методов анализа больших данных

Аналитика больших данных — это новейшая технология, направленная на обеспечение более удобного поиска. Этот метод учитывает запросы пользователей, чтобы расшифровать их намерения, стоящие за поиском.

На самом деле аналитика больших данных, т.е. возможности предиктивного поиска, судят о пользователях на основе запросов, которые они делают. Например, что они ищут? Какова их история покупок? Что покупали похожие пользователи? Какие виды продуктов они предпочитают?

Как только большие данные начнут анализировать ответы на эти простые вопросы, бизнес-аналитика сможет предложить клиентам персонализированные рекомендации. Таким образом, прямое улучшение опыта поиска.

8. Следование принципу «поиска»

Когда эффективные стратегии мерчандайзинга внедряются вместе с улучшением качества поиска, побочным эффектом становится «поиск». По сути, речь идет о придании веса определенным продуктам и их соответствующим атрибутам по сравнению с другими продуктами.

Примерами таких атрибутов могут быть наличие на складе, предложение дня, дата прибытия, трендовые товары, рейтинг кликов и т. д.

через GIPHY

Технически searchandising сочетает в себе многогранный поиск, автозаполнение, рекомендации по продуктам, недавние результаты поиска и часто используемые запросы с данными поведенческого анализа и автоматизацией для создания желаемого опыта поиска.

Таким образом, с помощью searchandising вы сможете улучшить результаты поиска, предоставить доступ к вашим лучшим продуктам в магазине и стимулировать продажи.

9. Удобство поиска похожих товаров

Человеческий разум никогда не бывает удовлетворен, поскольку он всегда ищет большего. Например, если они столкнутся с определенным продуктом в интернет-магазине, им будет интересно увидеть другие продукты с аналогичной ценой и стилем. Это обеспечивает разнообразие и гибкость выбора среди вариантов.

Многие платформы электронной коммерции начали улучшать возможности поиска, добавляя функцию «похожий продукт» как в мобильное приложение электронной коммерции, так и на платформу веб-сайта. Есть много способов сделать это:

• Наведение курсора: когда посетитель наводит указатель мыши на конкретный продукт, появляется мини-экран с миниатюрами, на которых перечислены похожие продукты.
• Длительное нажатие: когда мобильный пользователь долго нажимает на миниатюру продукта, появляется мини-экран со списком похожих продуктов.
• Прокрутка: когда посетитель прокручивает специальную страницу продукта, появляется раздел со списком похожих продуктов.

10. Глядя за пределы панели поиска

Благодаря технологиям веб-сайты электронной коммерции время от времени изобретают и внедряют инновации. Там, где панель поиска считалась обязательной, некоторые платформы электронной коммерции отличаются.

Тенденция постепенно смещается к миниатюрам категорий на главной странице, в которых перечислены соответствующие продукты и аспекты. Это не только доставляет визуальное наслаждение, но и значительно расширяет возможности поиска.

Вот как Artsper делает все возможное, чтобы навсегда избавиться от панели поиска.

Еще один интересный аспект этого распределения по категориям сужается до «рекомендуемых категорий». Здесь общие категории, основанные на предпочтениях, истории покупок и поведенческом анализе, в совокупности обеспечивают отличное качество обслуживания клиентов.

Вывод

Внедрение перечисленных выше функций поиска в платформы электронной коммерции даст вам столь необходимое конкурентное преимущество. Все, что вам нужно, — это отличная команда, которая готова попробовать что-то нестандартное, и помощь экспертов, чтобы плавно пройти через этот процесс.

Удачи!