为您的电子商务商店创建有效的现场搜索体验的 10 种方法

传统实体店是传统销售人员调节步入式顾客搜索体验的典型例子。 这不仅节省了客户的宝贵时间，还鼓励他们进行购买，确保商店的销售额更高。

相反，在线电子商务商店不涉及任何销售人员。 用户自己通过电子商店找到他们真正想要的东西，当他们无法快速找到他们正在寻找的产品时，很容易导致用户退出。

根据最近的研究，与在电子商店中浏览产品相比，购买者使用搜索服务的可能性要高出 90%。

这就是为什么在您的电子商务平台上提供增强的搜索体验至关重要，因为它可以快速引导用户找到正确的产品，确保更高的转化率和增加您的电子商店的销售额。

良好的搜索体验意味着什么？

有了更好的搜索体验，我们的意思是，如果访问者在搜索栏中输入“太阳镜”并且目录将它们称为“墨镜”，搜索结果应该能够检测到含义并展示准确的结果。

了解搜索背后的预期含义并对其做出良好响应所需的一切。

如果页面显示“未找到结果”，那么您肯定没有在优化搜索体验。 即使您的库存中有产品，这也会导致访问者失望并离开平台。

这种体验类似于一个沮丧的销售人员，他告诉客户他们缺货或没有特定商品，即使它就在他们旁边。

现在您已经了解了基本概念，您可能想知道如何着手创建有效的搜索体验。 因此，这里有一些最佳实践，可以提供良好的搜索体验，从而改善客户体验。

1. 接受菲茨定律

根据菲茨定律，移动到目标区域所需的时间是到目标的距离与其对应宽度的比值。 这条法则可以应用于您的电子商务商店，因为它有助于调整搜索栏（位置和宽度）以实现准确性。

这个想法是让搜索栏在电子商务用户体验平台上占主导地位，这样用户就不必为了得到他们想要的东西而拼命挣扎。

实施菲茨定律的电子商务商店的一个简单示例是：亚马逊。 搜索栏不仅靠近地址栏，而且分布在整个页面的宽度上，而不仅仅是 UI 两端的一个可以忽略不计的可见小框。

2. 利用机器学习的力量

电子商务现场搜索应该模仿人类的思维方式，然后才能预期相关搜索。 这就是为什么在电子商务商店中利用机器学习甚至人工智能 (AI) 的力量变得不可或缺的原因。

人工智能技术通过合并源自关键字搜索、点击率、转化率、现有库存标签、客户评级和产品受欢迎程度的数据，为更好的搜索打开了大门。

这种电子商务趋势在现场产品搜索过程中支持机器学习的四个子级别。 下图让您深入了解这一点：

让我们详细讨论它们中的每一个。

• 文本匹配搜索：这是大多数电子商务网站专家部署的最基本的搜索方法。 这里输入的“字符串”被分解为“单词”。
  搜索结果按以下顺序获取首选项：产品标题、功能、描述。 这意味着使用产品标题找到的匹配项优先于使用功能标签找到的匹配项。
• 查询转换和扩展：此级别处理处理查询前缀、后缀甚至拼写错误的自然语言处理。
  一旦用户输入查询，无论拼写错误或其含义是否扭曲，系统都会继续通过模糊文本搜索呈现结果。
• 基本机器学习搜索：此级别为搜索结果带来个性化。 如果您经常购买特定产品，则在您输入搜索结果时，搜索结果会自动将该产品排名第一。 自动完成也是增强搜索体验的好方法。 机器学习搜索通过分析早期搜索和在线行为分析来预测查询。
• 高级机器学习搜索：在这个级别上，机器学习搜索使用神经网络来映射复杂的单词组合，以提供高级和精细的搜索结果。
  高级机器学习侧重于通过每次交互进行学习，以便提供准确和个性化的体验。 结果？ 更好的转化率、忠诚度和重新订购。

3. 反向图像搜索是新时代的搜索技巧

将基于关键字的搜索抛在后面，基于图像的反向搜索在在线空间中引起了很多轰动。 随着 eBay、Pinterest 和谷歌等巨头已经转向反向图像搜索，这项技术的范围越来越广。

事实上，根据 Pinterest 的首席执行官 Ben Silbermann 的说法，

“搜索的未来将是图片而不是关键词。”

搜索过程很简单：拍张照片，上传，然后看看类似的结果如何显示在屏幕上。 这样，客户就不必花费数小时来寻找他们心目中的产品。

由于市场上拥有积极反向图像搜索的玩家越来越少，您的电子商店将成为一个数字体验平台，其独特的方法将获得认可和赞赏。

4. 基于语音的搜索不能错过

从问“天气怎么样”之类的问题，到询问产品推荐和口头下订单； 语音搜索在扰乱在线空间方面发挥了作用。

广义上称为语音商务，通过“语音”媒体搜索产品正在改变电子商务商店的面貌。 此外，Amazon Alexa、Google Assistant 和 Siri 等基于语音的助手的推出正成为提高客户期望的原因。

许多品牌已经在使用语音搜索来吸引客户，以便在电子商务世界中留下自己的印记。

根据 Brian Dean 的说法，语音搜索正在取代传统搜索。

为了增加接受语音搜索的原因，一项调查得出结论，这是一个促进销售的机会，因为它大大加强了创新和便利性。

至于市场上最好的例子，“亚马逊的选择”在围绕通过亚马逊 Alexa 发出的语音命令下订单选择标签产品的图表中名列前茅。

5. 视觉搜索聊天机器人的惊艳效果

对于企业和用户来说，机器人不再是一个惊喜。 这些创新和创造性的虚拟助手已经在网络上引起了轰动。 而且，当机器人集成承诺到 2022 年将业务费用减少多达 8% 时，为什么不呢？

在人们认为机器人缺乏准确搜索客户的情商的情况下，视觉聊天机器人已经扭转了局面。

Levi's 和亚马逊等时尚品牌已经树立了榜样，通过构建虚拟购物助手来更好地优化搜索体验。 这些视觉机器人不仅可以帮助推荐时尚款式，还可以帮助确定尺寸和管理退货/换货。

视觉聊天机器人对话主要包括四个阶段，例如：

• 文字转图片
• 图像到图像/文本
• 图像到智能图像
• 视觉交互

每种模式的存在都是为了增强任何级别的用户交互的搜索体验。

6. 实施分面搜索以获得更好的结果

当用户访问电子商务商店时，他们会想到他们正在寻找的特定产品。 如果用户未能找到该特定产品或什至其几乎等同的产品，则认为搜索体验是失败的。

这就是“分面搜索”可以节省时间的地方。 该技术围绕基于应用精确的产品属性作为过滤器（价格、颜色、客户评论、品牌等）来缩小搜索结果的范围。

称为动态分面的更精细的过滤进一步有助于集中已经分面的结果。 事情是; 通过应用特定的过滤器，新的过滤器会显示与缩小的结果相关。

分面搜索的好处是多方面的。 喜欢它有助于提高可查找性、减少空结果的可能性、改善搜索体验优化并提供有价值的结果。

因此，重点应该是在每个搜索结果旁边包含相关的和直截了当的过滤器。

7. 采用大数据分析技术

大数据分析是旨在提供精致搜索体验的最新技术。 该技术将用户查询考虑在内，以破译他们在搜索背后的意图。

实际上，大数据分析，即预测搜索功能根据用户的查询来判断用户。 比如他们在寻找什么？ 他们的购买历史是什么？ 类似的用户角色购买了什么？ 他们喜欢什么类型的产品？

一旦大数据开始分析这些简单问题的答案，商业智能就可以开始为客户提供个性化的建议。 因此，直接改善了搜索体验。

8.遵循“搜索和搜索”的原则

当实施有效的营销策略并增强搜索体验时，“Searchandising”就是副作用。 基本上，它是关于赋予某些产品及其相对于其他产品的相应属性的权重。

此类属性的一个示例可以是库存可用性、当日交易、到货日期、趋势产品、点击率等。

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从技术上讲，searchandising 将分面搜索、自动完成、产品推荐、最近的搜索结果和经常搜索的查询与行为分析数据和自动化相结合，以创造理想的搜索体验。

因此，通过搜索和处理，您将能够提供改进的搜索结果，提供对店内最佳产品的曝光率，并推动销售。

9. 方便搜索同类产品

人类的思想永远不会满足，因为他们总是在寻求更多。 就像他们在电子商务商店中遇到特定产品一样，他们希望看到其他价格和款式相似的产品。 这使得从选项中进行选择的多样性和灵活性。

许多电子商务平台已开始通过在移动电子商务应用程序和网站平台上添加“相似产品”功能来增强搜索体验。 有很多方法可以做到这一点：

• 悬停：当访问者将鼠标悬停在特定产品上时，会出现一个带有缩略图的迷你屏幕，其中列出了类似的产品。
• 长按：当移动用户长按产品缩略图时，会出现一个列出相似产品的小屏幕。
• 滚动：当访问者向下滚动专用产品页面时，会出现一个列出类似产品的部分。

10. 超越搜索栏

多亏了技术，电子商务网站一直在不断地重塑和创新。 在搜索栏被认为是必不可少的地方，一些电子商务平台却不敢苟同。

趋势正在逐渐转向主页上的类别缩略图，其中包含相应的产品和方面。 它不仅带来视觉上的愉悦，还极大地增强了搜索体验。

以下是Artsper正在尽其所能消除搜索栏的方式。

这种分类分布的另一个有趣方面缩小到“推荐类别”。 在这里，基于偏好、购买历史和行为分析的常见类别加起来可以提供出色的客户体验。

结论

在电子商务平台中嵌入上述搜索体验功能将为您提供急需的竞争优势。 您所需要的只是一个愿意尝试开箱即用的东西的优秀团队，以及一些专家帮助顺利完成整个过程。

祝你好运！