10 วิธีในการสร้างประสบการณ์การค้นหาบนเว็บไซต์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับร้านค้าอีคอมเมิร์ซของคุณ

หน้าร้านจริงคือตัวอย่างคลาสสิกของพนักงานขายแบบดั้งเดิมที่ปรับเปลี่ยนประสบการณ์การค้นหาของลูกค้าที่เดินเข้ามา ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าของลูกค้าเท่านั้น แต่ยังกระตุ้นให้พวกเขาทำการซื้อ เพื่อให้มั่นใจว่ายอดขายของร้านจะเพิ่มขึ้น

ในทางตรงกันข้าม ร้านอีคอมเมิร์ซออนไลน์ไม่มีพนักงานขายที่เกี่ยวข้อง ผู้ใช้ต้องอยู่คนเดียวเพื่อค้นหาทางผ่าน e-store เพื่อให้ได้สิ่งที่ต้องการ ส่งผลให้ผู้ใช้ออกจากระบบได้ง่ายเมื่อไม่สามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว

จากการวิจัยเมื่อเร็วๆ นี้ ผู้ซื้อมีแนวโน้มที่จะใช้บริการค้นหามากกว่า 90% เมื่อเทียบกับการเรียกดูเพื่อหาผลิตภัณฑ์บน e-store

นั่นคือเหตุผลที่การเสนอประสบการณ์การค้นหาที่ได้รับการปรับปรุงบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของคุณเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากจะนำผู้ใช้ไปยังผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมอย่างรวดเร็ว ทำให้มั่นใจได้ว่าจะมี Conversion เพิ่มขึ้นและยอดขายเพิ่มขึ้นสำหรับ e-store ของคุณ

ประสบการณ์การค้นหาที่ดีหมายความว่าอย่างไร

ด้วยประสบการณ์การค้นหาที่ดีขึ้น เราหมายความว่าหากผู้เยี่ยมชมป้อน “แว่นกันแดด” ในแถบค้นหาและแคตตาล็อกอ้างถึงพวกเขาว่าเป็น “เฉดสี” ผลการค้นหาควรจะสามารถตรวจจับความหมายและแสดงผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้

ทั้งหมดที่จำเป็นต่อการเข้าใจความหมายที่ตั้งใจไว้เบื้องหลังการค้นหาและตอบสนองเป็นอย่างดี

หากหน้าเว็บมีลักษณะเหมือน "ไม่พบผลลัพธ์" แสดงว่าคุณไม่ได้ดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การค้นหาอย่างแน่นอน ซึ่งจะทำให้ผู้เข้าชมผิดหวังและออกจากแพลตฟอร์มแม้ว่าคุณจะมีสินค้าอยู่ในสินค้าคงคลังก็ตาม

ประสบการณ์นี้คล้ายกับพนักงานขายที่ผิดหวังที่บอกกับลูกค้าว่าสินค้าหมดหรือไม่มีสินค้าเฉพาะแม้ว่าจะวางอยู่ข้างๆ พวกเขาก็ตาม

เมื่อคุณเข้าใจแนวคิดพื้นฐานแล้ว คุณอาจสงสัยว่าจะสร้างประสบการณ์การค้นหาที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร ต่อไปนี้เป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางประการที่จะมอบประสบการณ์การค้นหาที่ดี ซึ่งจะทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าดีขึ้น

1. ยอมรับกฎของฟิตส์

ตามกฎของ Fitts เวลาที่ใช้ในการเคลื่อนที่ไปยังพื้นที่เป้าหมายคืออัตราส่วนระหว่างระยะห่างกับเป้าหมายและความกว้างที่สอดคล้องกัน กฎหมายนี้สามารถนำไปใช้กับร้านค้าอีคอมเมิร์ซของคุณได้ เพราะจะช่วยปรับแถบค้นหา (ตำแหน่งและความกว้าง) เพื่อให้ได้ความแม่นยำ

แนวคิดคือการทำให้แถบค้นหาโดดเด่นบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ UX เพื่อที่ผู้ใช้จะได้ไม่ต้องต่อสู้ด้วยไหวพริบเพื่อให้ได้สิ่งที่ต้องการ

ตัวอย่างง่ายๆ ของร้านค้าอีคอมเมิร์ซที่ใช้กฎหมายของ Fitts ได้แก่ Amazon แถบค้นหาไม่ได้อยู่ใกล้กับแถบที่อยู่เท่านั้น แต่ยังกระจายตามความกว้างของหน้า และไม่ใช่แค่ช่องเล็กๆ ที่มองเห็นได้เพียงเล็กน้อยที่ปลายทั้งสองของ UI

2. ใช้ประโยชน์จากพลังของการเรียนรู้ของเครื่อง

การค้นหาไซต์อีคอมเมิร์ซควรเลียนแบบความคิดของมนุษย์ จากนั้นจึงจะค้นหาที่เกี่ยวข้องได้ ด้วยเหตุนี้จึงเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการใช้ประโยชน์จากพลังของการเรียนรู้ของเครื่องหรือแม้แต่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในร้านค้าอีคอมเมิร์ซ

เทคโนโลยี AI เปิดประตูสู่การค้นหาที่ดีขึ้นโดยการผสมผสานข้อมูลที่มาจากการค้นหาคำสำคัญ อัตราการคลิก อัตราการแปลง แท็กสินค้าคงคลังที่มีอยู่ การให้คะแนนของลูกค้า และความนิยมของผลิตภัณฑ์

เทรนด์อีคอมเมิร์ซนี้สนับสนุนการเรียนรู้ของเครื่องสี่ระดับย่อยในเส้นทางการค้นหาผลิตภัณฑ์ในสถานที่ ภาพประกอบต่อไปนี้ช่วยให้คุณเข้าใจถึงสิ่งนี้:

มาพูดถึงรายละเอียดกันทีละข้อ

• การค้นหาที่ตรงกับข้อความ: นี่เป็นวิธีการค้นหาขั้นพื้นฐานที่สุดที่ผู้เชี่ยวชาญเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซส่วนใหญ่นำไปใช้ ที่นี่ "สตริง" ที่ป้อนจะแบ่งออกเป็น "คำ"
  ผลการค้นหาจะได้รับการตั้งค่าตามลำดับนี้: ชื่อผลิตภัณฑ์ คุณลักษณะ คำอธิบาย ซึ่งหมายความว่าการจับคู่ที่พบโดยใช้ชื่อผลิตภัณฑ์จะได้รับการตั้งค่ามากกว่าการจับคู่ที่พบโดยใช้แท็กคุณลักษณะ
• การแปลงและการขยายแบบสอบถาม: ระดับนี้เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่จัดการคำนำหน้าแบบสอบถาม คำต่อท้าย และแม้แต่การสะกดผิด
  เมื่อผู้ใช้เข้าสู่แบบสอบถามโดยไม่คำนึงถึงการสะกดผิดหรือความหมายที่ผิดเพี้ยนของระบบจะดำเนินการนำเสนอผลลัพธ์ผ่านการค้นหาข้อความที่คลุมเครือ
• การค้นหาแมชชีนเลิร์นนิงขั้นพื้นฐาน: ระดับนี้นำการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณมาสู่ผลการค้นหา หากคุณซื้อผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งบ่อยๆ ผลการค้นหาจะจัดอันดับผลิตภัณฑ์นั้นให้อยู่ที่หนึ่งโดยอัตโนมัติเมื่อคุณป้อนผลการค้นหา การเติมข้อความอัตโนมัติเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมที่ช่วยปรับปรุงประสบการณ์การค้นหา การค้นหาแมชชีนเลิร์นนิงคาดการณ์คำค้นหาโดยการวิเคราะห์การค้นหาก่อนหน้าและการวิเคราะห์พฤติกรรมออนไลน์
• การค้นหาแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูง: ในระดับนี้ การค้นหาแมชชีนเลิร์นนิงใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจับคู่คำที่ซับซ้อนเพื่อเสนอผลการค้นหาขั้นสูงและละเอียด
  แมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้ด้วยการโต้ตอบทุกครั้ง เพื่อให้สามารถนำเสนอประสบการณ์ที่ถูกต้องและเป็นส่วนตัว ผลลัพธ์? การแปลงที่ดีขึ้น ความภักดี และการจัดลำดับใหม่

3. Reverse Image Search คือคำแนะนำในการค้นหายุคใหม่

การค้นหาโดยใช้คำหลักอยู่เบื้องหลัง การค้นหาด้วยรูปภาพแบบย้อนกลับกำลังสร้างความฮือฮามากมายในพื้นที่ออนไลน์ ด้วยผู้เล่นรายใหญ่อย่าง eBay, Pinterest และ Google ที่เปลี่ยนไปใช้การค้นหารูปภาพแบบย้อนกลับ ขอบเขตของเทคโนโลยีจึงกว้างขึ้นเรื่อยๆ

Ben Silbermann ซีอีโอของ Pinterest กล่าวว่าตามจริงแล้ว

“อนาคตของการค้นหาจะเกี่ยวกับรูปภาพมากกว่าคำหลัก”

ขั้นตอนการค้นหานั้นง่ายมาก: ถ่ายภาพ อัปโหลด และดูผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันปรากฏบนหน้าจอ วิธีนี้ทำให้ลูกค้าไม่ต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาสินค้าที่มีในใจ

ด้วยจำนวนผู้เล่นในตลาดที่มีการค้นหาภาพย้อนกลับน้อยลง e-store ของคุณจะเป็นแพลตฟอร์มประสบการณ์ดิจิทัลที่จะได้รับการยอมรับและชื่นชมวิธีการที่ไม่เหมือนใคร

4. การค้นหาด้วยเสียงไม่สามารถให้ Miss

จากการถามคำถามเช่น "สภาพอากาศเป็นอย่างไร" ไปจนถึงการขอคำแนะนำผลิตภัณฑ์และการสั่งซื้อด้วยวาจา การค้นหาด้วยเสียงกำลังรบกวนพื้นที่ออนไลน์

เรียกกว้างๆ ว่าการค้าด้วยเสียง การค้นหาผลิตภัณฑ์ผ่านสื่อ "เสียง" กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าร้านค้าอีคอมเมิร์ซ นอกจากนี้ การแนะนำผู้ช่วยด้วยเสียง เช่น Amazon Alexa, Google Assistant และ Siri ได้กลายเป็นเหตุผลเบื้องหลังความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

แบรนด์จำนวนมากใช้การค้นหาด้วยเสียงเพื่อดึงดูดลูกค้าเพื่อสร้างเครื่องหมายของตนในโลกธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์

ตามคำกล่าวของ Brian Dean การค้นหาด้วยเสียงกำลังเข้ามาแทนที่การค้นหาแบบเดิมๆ

เพื่อเพิ่มเหตุผลในการยอมรับการค้นหาด้วยเสียง แบบสำรวจสรุปว่านี่เป็นโอกาสในการกระตุ้นยอดขายในขณะที่ก้าวขึ้นสู่นวัตกรรมและความสะดวกสบายครั้งใหญ่

สำหรับตัวอย่างที่ดีที่สุดในตลาด “Amazon's Choice” อยู่ในอันดับต้นๆ ของชาร์ตที่เกี่ยวกับการสั่งซื้อผลิตภัณฑ์ที่มีป้ายกำกับทางเลือกผ่านคำสั่งเสียงที่มอบให้กับ Alexa ของ Amazon

5. แชทบอทการค้นหาด้วยภาพสำหรับเอฟเฟกต์ว้าว

บ็อตไม่น่าแปลกใจสำหรับธุรกิจและผู้ใช้อีกต่อไป ผู้ช่วยเสมือนที่เป็นนวัตกรรมและสร้างสรรค์เหล่านี้กำลังสร้างความฮือฮาบนเว็บอยู่แล้ว และทำไมไม่เมื่อการรวมบอทสัญญาว่าจะลดค่าใช้จ่ายทางธุรกิจได้มากถึง 8% ภายในปี 2565

เมื่อคิดว่าบอทขาดความฉลาดทางอารมณ์ในการค้นหาลูกค้าอย่างแม่นยำ แชทบอทแบบเห็นภาพได้เปลี่ยนตาราง

แบรนด์แฟชั่นเช่น Levi's และ Amazon ได้สร้างตัวอย่างไว้แล้วโดยการสร้างผู้ช่วยช้อปปิ้งเสมือนจริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การค้นหาที่ดียิ่งขึ้น วิชวลบอทเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยในการแนะนำสไตล์แฟชั่นเท่านั้น แต่ยังช่วยในการปรับขนาดและจัดการผลตอบแทน/การแลกเปลี่ยนอีกด้วย

มีสี่ขั้นตอนหลักๆ ที่การสนทนาด้วยแชทบอทแบบเห็นภาพประกอบด้วย:

• ข้อความเป็นภาพ
• รูปภาพเป็นรูปภาพ/ข้อความ
• รูปภาพสู่ภาพอัจฉริยะ
• ปฏิสัมพันธ์ทางสายตา

แต่ละโหมดมีอยู่เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาในทุกระดับของการโต้ตอบกับผู้ใช้

6. การใช้การค้นหาแบบเหลี่ยมเพื่อผลลัพธ์ที่ดีกว่า

เมื่อผู้ใช้เยี่ยมชมร้านค้าอีคอมเมิร์ซ พวกเขาจะนึกถึงผลิตภัณฑ์เฉพาะที่พวกเขาต้องการ หากผู้ใช้ไม่พบผลิตภัณฑ์นั้นหรือใกล้เคียง ถือว่าประสบการณ์การค้นหาล้มเหลว

นี่คือที่ที่ "Faceted Search" สามารถบันทึกวันได้ เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการจำกัดผลการค้นหาให้แคบลงโดยพิจารณาจากการใช้คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ที่แม่นยำเป็นตัวกรอง (ราคา สี บทวิจารณ์ของลูกค้า แบรนด์ ฯลฯ)

การกรองที่ละเอียดยิ่งขึ้นซึ่งเรียกว่าการเผชิญหน้าแบบไดนามิกช่วยเพิ่มเติมในการมุ่งเน้นผลลัพธ์ที่มีเหลี่ยมเพชรพลอยอยู่แล้ว สิ่งนั้นคือ; เมื่อใช้ตัวกรองเฉพาะ ตัวกรองใหม่จะแสดงขึ้นที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ที่จำกัดให้แคบลง

ประโยชน์ของการค้นหาแบบเหลี่ยมเพชรพลอยมีมากมาย เช่นเดียวกับที่ช่วยในการปรับปรุงความสามารถในการค้นหา ลดความเป็นไปได้ของผลลัพธ์ที่เป็นค่าว่าง ปรับปรุงการเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การค้นหา และให้ผลลัพธ์ที่มีคุณค่า

ดังนั้น ควรเน้นที่การรวมตัวกรองที่เกี่ยวข้องและตรงประเด็นควบคู่ไปกับผลการค้นหาทุกรายการ

7. การนำเทคนิคการวิเคราะห์บิ๊กดาต้ามาใช้

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดที่มุ่งสู่การนำเสนอประสบการณ์การค้นหาที่ได้รับการขัดเกลา เทคนิคนี้นำคำค้นหาของผู้ใช้มาพิจารณาเพื่อถอดรหัสเจตนาเบื้องหลังการค้นหา

ที่จริงแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ความสามารถในการค้นหาเชิงคาดการณ์จะตัดสินผู้ใช้ตามคำค้นหาที่พวกเขาทำ ชอบสิ่งที่พวกเขากำลังมองหา? ประวัติการซื้อของพวกเขาคืออะไร? ผู้ใช้ที่คล้ายคลึงกันซื้ออะไร ผลิตภัณฑ์ประเภทใดที่พวกเขาชอบ?

เมื่อข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับการวิเคราะห์คำตอบสำหรับคำถามง่ายๆ เหล่านี้ ระบบธุรกิจอัจฉริยะสามารถเสนอคำแนะนำส่วนบุคคลให้กับลูกค้าได้ จึงเป็นการปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาโดยตรง

8. ปฏิบัติตามหลักการ “ค้นหาและค้นหา”

เมื่อมีการนำกลยุทธ์การจัดวางสินค้าที่มีประสิทธิภาพมาใช้ควบคู่ไปกับการปรับปรุงประสบการณ์การค้นหา “Searchandising” เป็นผลข้างเคียง โดยพื้นฐานแล้วมันเกี่ยวกับการให้น้ำหนักกับผลิตภัณฑ์บางอย่างและคุณลักษณะที่สอดคล้องกันเหนือผลิตภัณฑ์อื่นๆ

ตัวอย่างของคุณลักษณะดังกล่าว ได้แก่ ความพร้อมในสต็อก ดีลของวัน วันที่มาถึง สินค้าที่กำลังเป็นที่นิยม อัตราการคลิกผ่าน เป็นต้น

โดย GIPHY

ในทางเทคนิค การค้นหาและการค้นหาผสมผสานการค้นหาแบบเหลี่ยมเพชรพลอย การเติมข้อความอัตโนมัติ คำแนะนำผลิตภัณฑ์ ผลการค้นหาล่าสุด และคำค้นหาที่มีการค้นหาบ่อย เข้ากับข้อมูลการวิเคราะห์พฤติกรรมและระบบอัตโนมัติเพื่อสร้างประสบการณ์การค้นหาที่ต้องการ

ดังนั้น ด้วยการค้นหาและจัดการ คุณจะสามารถแสดงผลการค้นหาที่ได้รับการปรับปรุง แสดงผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดในร้านของคุณ และกระตุ้นยอดขาย

9. สะดวกในการค้นหาสินค้าที่คล้ายกัน

จิตใจของมนุษย์ไม่เคยพึงพอใจเพราะพวกเขาแสวงหาเพิ่มเติมอยู่เสมอ เช่นเดียวกับหากพวกเขาเจอผลิตภัณฑ์บางอย่างในร้านอีคอมเมิร์ซ พวกเขาชอบที่จะเห็นผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่มีราคาและสไตล์ใกล้เคียงกัน ทำให้มีความหลากหลายและความยืดหยุ่นในการเลือกจากตัวเลือกต่างๆ

แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซจำนวนมากได้เริ่มปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาโดยการเพิ่มคุณลักษณะ "ผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน" ทั้งในแอปอีคอมเมิร์ซบนมือถือและแพลตฟอร์มเว็บไซต์ มีหลายวิธีในการทำเช่นนั้น:

• การ โฮเวอร์: เมื่อผู้เยี่ยมชมวางเมาส์เหนือผลิตภัณฑ์นั้น ๆ หน้าจอขนาดเล็กพร้อมภาพขนาดย่อจะปรากฏขึ้นซึ่งแสดงรายการผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน
• กดค้าง: เมื่อผู้ใช้มือถือกดค้างที่ภาพขนาดย่อของผลิตภัณฑ์ หน้าจอขนาดเล็กจะแสดงรายการผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันปรากฏขึ้น
• การเลื่อน: เมื่อผู้เยี่ยมชมเลื่อนลงไปที่หน้าผลิตภัณฑ์เฉพาะ ส่วนที่แสดงผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันจะปรากฏขึ้น

10. มองข้ามแถบค้นหา

ต้องขอบคุณเทคโนโลยีที่ทำให้เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซมีการคิดค้นและสร้างสรรค์ขึ้นใหม่เป็นครั้งคราว ในกรณีที่คิดว่าแถบค้นหามีความจำเป็น แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซบางแห่งขอแตกต่างกัน

เทรนด์กำลังค่อยๆ เปลี่ยนไปเป็นภาพขนาดย่อของหมวดหมู่ในหน้าแรกที่รวบรวมผลิตภัณฑ์และแง่มุมที่เกี่ยวข้อง ไม่เพียงแต่สร้างความพึงพอใจให้กับภาพ แต่ยังช่วยปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาครั้งใหญ่อีกด้วย

นี่คือวิธีที่ Artsper พยายามกำจัดแถบค้นหาให้ดี

อีกแง่มุมที่น่าสนใจของการแจกแจงตามหมวดหมู่นี้แคบลงไปที่ "หมวดหมู่ที่แนะนำ" หมวดหมู่ทั่วไปตามความชอบ ประวัติการซื้อ และการวิเคราะห์พฤติกรรมรวมกันเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้กับลูกค้า

บทสรุป

การฝังคุณสมบัติประสบการณ์การค้นหาที่ระบุไว้ข้างต้นในแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซจะทำให้คุณได้เปรียบในการแข่งขันที่จำเป็นมาก สิ่งที่คุณต้องมีก็คือทีมที่ยอดเยี่ยมที่มีความเต็มใจที่จะลองทำอะไรใหม่ๆ ที่แกะกล่อง และผู้เชี่ยวชาญบางคนจะช่วยทำให้กระบวนการดำเนินไปอย่างราบรื่น

โชคดี!