為您的電子商務商店創建有效的現場搜索體驗的 10 種方法

傳統實體店是傳統銷售人員調節步入式顧客搜索體驗的典型例子。 這不僅節省了客戶的寶貴時間，還鼓勵他們進行購買，確保商店的銷售額更高。

相反，在線電子商務商店不涉及任何銷售人員。 用戶自己通過電子商店找到他們真正想要的東西，當他們無法快速找到他們正在尋找的產品時，很容易導致用戶退出。

根據最近的研究，與在電子商店中瀏覽產品相比，購買者使用搜索服務的可能性要高出 90%。

這就是為什麼在您的電子商務平台上提供增強的搜索體驗至關重要，因為它可以快速引導用戶找到正確的產品，確保更高的轉化率和增加您的電子商店的銷售額。

良好的搜索體驗意味著什麼？

有了更好的搜索體驗，我們的意思是，如果訪問者在搜索欄中輸入“太陽鏡”並且目錄將它們稱為“墨鏡”，搜索結果應該能夠檢測到含義並展示準確的結果。

了解搜索背後的預期含義並對其做出良好響應所需的一切。

如果頁面顯示“未找到結果”，那麼您肯定沒有在優化搜索體驗。 即使您的庫存中有產品，這也會導致訪問者失望並離開平台。

這種體驗類似於一個沮喪的銷售人員，他告訴客戶他們缺貨或沒有特定商品，即使它就在他們旁邊。

現在您已經了解了基本概念，您可能想知道如何著手創建有效的搜索體驗。 因此，這裡有一些最佳實踐，可以提供良好的搜索體驗，從而改善客戶體驗。

1. 接受菲茨定律

根據菲茨定律，移動到目標區域所需的時間是到目標的距離與其對應寬度的比值。 這條法則可以應用於您的電子商務商店，因為它有助於調整搜索欄（位置和寬度）以實現準確性。

這個想法是讓搜索欄在電子商務用戶體驗平台上占主導地位，這樣用戶就不必為了得到他們想要的東西而拼命掙扎。

實施菲茨定律的電子商務商店的一個簡單示例是：亞馬遜。 搜索欄不僅靠近地址欄，而且分佈在整個頁面的寬度上，而不僅僅是 UI 兩端的一個可以忽略不計的可見小框。

2. 利用機器學習的力量

電子商務現場搜索應該模仿人類的思維方式，然後才能預期相關搜索。 這就是為什麼在電子商務商店中利用機器學習甚至人工智能 (AI) 的力量變得不可或缺的原因。

人工智能技術通過合併源自關鍵字搜索、點擊率、轉化率、現有庫存標籤、客戶評級和產品受歡迎程度的數據，為更好的搜索打開了大門。

這種電子商務趨勢在現場產品搜索過程中支持機器學習的四個子級別。 下圖讓您深入了解這一點：

讓我們詳細討論它們中的每一個。

• 文本匹配搜索：這是大多數電子商務網站專家部署的最基本的搜索方法。 這裡輸入的“字符串”被分解為“單詞”。
  搜索結果按以下順序獲取首選項：產品標題、功能、描述。 這意味著使用產品標題找到的匹配項優先於使用功能標籤找到的匹配項。
• 查詢轉換和擴展：此級別處理處理查詢前綴、後綴甚至拼寫錯誤的自然語言處理。
  一旦用戶輸入查詢，無論拼寫錯誤或其含義是否扭曲，系統都會繼續通過模糊文本搜索呈現結果。
• 基本機器學習搜索：此級別為搜索結果帶來個性化。 如果您經常購買特定產品，則在您輸入搜索結果時，搜索結果會自動將該產品排名第一。 自動完成也是增強搜索體驗的好方法。 機器學習搜索通過分析早期搜索和在線行為分析來預測查詢。
• 高級機器學習搜索：在這個級別上，機器學習搜索使用神經網絡來映射複雜的單詞組合，以提供高級和精細的搜索結果。
  高級機器學習側重於通過每次交互進行學習，以便提供準確和個性化的體驗。 結果？ 更好的轉化率、忠誠度和重新訂購。

3. 反向圖像搜索是新時代的搜索技巧

將基於關鍵字的搜索拋在後面，基於圖像的反向搜索在在線空間中引起了很多轟動。 隨著 eBay、Pinterest 和谷歌等巨頭已經轉向反向圖像搜索，這項技術的範圍越來越廣。

事實上，根據 Pinterest 的首席執行官 Ben Silbermann 的說法，

“搜索的未來將是圖片而不是關鍵詞。”

搜索過程很簡單：拍張照片，上傳，然後看看類似的結果如何顯示在屏幕上。 這樣，客戶就不必花費數小時來尋找他們心目中的產品。

由於市場上擁有積極反向圖像搜索的玩家越來越少，您的電子商店將成為一個數字體驗平台，其獨特的方法將獲得認可和讚賞。

4. 基於語音的搜索不能錯過

從問“天氣怎麼樣”之類的問題，到詢問產品推薦和口頭下訂單； 語音搜索在擾亂在線空間方面發揮了作用。

廣義上稱為語音商務，通過“語音”媒體搜索產品正在改變電子商務商店的面貌。 此外，Amazon Alexa、Google Assistant 和 Siri 等基於語音的助手的推出正成為提高客戶期望的原因。

許多品牌已經在使用語音搜索來吸引客戶，以便在電子商務世界中留下自己的印記。

根據 Brian Dean 的說法，語音搜索正在取代傳統搜索。

為了增加接受語音搜索的原因，一項調查得出結論，這是一個促進銷售的機會，因為它大大加強了創新和便利性。

至於市場上最好的例子，“亞馬遜的選擇”在圍繞通過亞馬遜 Alexa 發出的語音命令下訂單選擇標籤產品的圖表中名列前茅。

5. 視覺搜索聊天機器人的驚艷效果

對於企業和用戶來說，機器人不再是一個驚喜。 這些創新和創造性的虛擬助手已經在網絡上引起了轟動。 而且，當機器人集成承諾到 2022 年將業務費用減少多達 8% 時，為什麼不呢？

在人們認為機器人缺乏準確搜索客戶的情商的情況下，視覺聊天機器人已經扭轉了局面。

Levi's 和亞馬遜等時尚品牌已經樹立了榜樣，通過構建虛擬購物助手來更好地優化搜索體驗。 這些視覺機器人不僅可以幫助推薦時尚款式，還可以幫助確定尺寸和管理退貨/換貨。

視覺聊天機器人對話主要包括四個階段，例如：

• 文字轉圖片
• 圖像到圖像/文本
• 圖像到智能圖像
• 視覺交互

每種模式的存在都是為了增強任何級別的用戶交互的搜索體驗。

6. 實施分面搜索以獲得更好的結果

當用戶訪問電子商務商店時，他們會想到他們正在尋找的特定產品。 如果用戶未能找到該特定產品或什至其幾乎等同的產品，則認為搜索體驗是失敗的。

這就是“分面搜索”可以節省時間的地方。 該技術圍繞基於應用精確的產品屬性作為過濾器（價格、顏色、客戶評論、品牌等）來縮小搜索結果的範圍。

稱為動態分面的更精細的過濾進一步有助於集中已經分面的結果。 事情是; 通過應用特定的過濾器，新的過濾器會顯示與縮小的結果相關。

分面搜索的好處是多方面的。 喜歡它有助於提高可查找性、減少空結果的可能性、改善搜索體驗優化並提供有價值的結果。

因此，重點應該是在每個搜索結果旁邊包含相關的和直截了當的過濾器。

7. 採用大數據分析技術

大數據分析是旨在提供精緻搜索體驗的最新技術。 該技術將用戶查詢考慮在內，以破譯他們在搜索背後的意圖。

實際上，大數據分析，即預測搜索功能根據用戶的查詢來判斷用戶。 比如他們在尋找什麼？ 他們的購買歷史是什麼？ 類似的用戶角色購買了什麼？ 他們喜歡什麼類型的產品？

一旦大數據開始分析這些簡單問題的答案，商業智能就可以開始為客戶提供個性化的建議。 因此，直接改善了搜索體驗。

8.遵循“搜索和搜索”的原則

當實施有效的營銷策略並增強搜索體驗時，“Searchandising”就是副作用。 基本上，它是關於賦予某些產品及其相對於其他產品的相應屬性的權重。

此類屬性的一個示例可以是庫存可用性、當日交易、到貨日期、趨勢產品、點擊率等。

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從技術上講，searchandising 將分面搜索、自動完成、產品推薦、最近的搜索結果和經常搜索的查詢與行為分析數據和自動化相結合，以創造理想的搜索體驗。

因此，通過搜索和處理，您將能夠提供改進的搜索結果，提供對店內最佳產品的曝光率，並推動銷售。

9. 方便搜索同類產品

人類的思想永遠不會滿足，因為他們總是在尋求更多。 就像他們在電子商務商店中遇到特定產品一樣，他們希望看到其他價格和款式相似的產品。 這使得從選項中進行選擇的多樣性和靈活性。

許多電子商務平台已開始通過在移動電子商務應用程序和網站平台上添加“相似產品”功能來增強搜索體驗。 有很多方法可以做到這一點：

• 懸停：當訪問者將鼠標懸停在特定產品上時，會出現一個帶有縮略圖的迷你屏幕，其中列出了類似的產品。
• 長按：當移動用戶長按產品縮略圖時，會出現一個列出相似產品的小屏幕。
• 滾動：當訪問者向下滾動專用產品頁面時，會出現一個列出類似產品的部分。

10. 超越搜索欄

多虧了技術，電子商務網站一直在不斷地重塑和創新。 在搜索欄被認為是必不可少的地方，一些電子商務平台卻不敢苟同。

趨勢正在逐漸轉向主頁上的類別縮略圖，其中包含相應的產品和方面。 它不僅帶來視覺上的愉悅，還極大地增強了搜索體驗。

以下是Artsper正在盡其所能消除搜索欄的方式。

這種分類分佈的另一個有趣方面縮小到“推薦類別”。 在這裡，基於偏好、購買歷史和行為分析的常見類別加起來可以提供出色的客戶體驗。

結論

在電子商務平台中嵌入上述搜索體驗功能將為您提供急需的競爭優勢。 您所需要的只是一個願意嘗試開箱即用的東西的優秀團隊，以及一些專家幫助順利完成整個過程。

祝你好運！