3 x tak dla narzędzi wyszukiwania w e-Commerce

Aż 10-40% osób odwiedzających sklep internetowy porusza się po witrynie za pomocą wyszukiwarki produktów. Firma Prefixbox w swoim badaniu poszła o krok dalej i ustaliła, że z tego tytułu nawet 40-80% zakupów generują właśnie użytkownicy narzędzi wyszukiwania w e-sklepie.

Codzienna styczność internautów z potężnymi silnikami wyszukiwarek, takich jak np. Google, ukształtowała ich oczekiwania wobec mechanizmów wyszukiwania, z którymi mają do czynienia w sklepach internetowych. Powinno być szybko, sprawnie i do celu.

Silniki wyszukiwarek to ogromny potencjał dla e-sklepów, ale jedynie właściwie dopasowane do potrzeb danego biznesu są w stanie przynosić wymierne efekty. Poznaj możliwości, jakie dla e-commerce stwarzają wyszukiwarki produktów, ich funkcje i stosowane technologie.

Czym tak naprawdę jest wyszukiwarka produktów w sklepie internetowym?

Jako pierwsze skojarzenie z wyszukiwaniem w sklepie internetowym pojawia nam się w głowie obraz pola tekstowego, w które wpisujemy zapytanie. W rzeczywistości od strony twórców sklepu jest to znacznie więcej niż box do uzupełnienia poszukiwanym hasłem. Wyszukiwarka lokalna w sklepie internetowym to jednak narzędzie, które może być dalece bardziej zintegrowane ze stroną danego e-sklepu.

Narzędzie wyszukiwania odpowiednio dopasowane do potrzeb branży, szerokości i głębokości asortymentu jest odpowiedzialne za dostarczenie klientowi poszukiwanych wyników z maksymalną trafnością. Obejmuje to:

• wyszukiwanie za pomocą silnika wyszukiwarki (pole dla wprowadzania zapytań),
• wyszukiwanie fasetowe (za pomocą zdefiniowanych filtrów),
• rankingi produktów (wyświetlanie wyników w hierarchii podporządkowanej względem kryteriów sortowania),
• bazę akceptowanych synonimów
   

Pierwsze TAK – redukcja pustych stron wyników

Osoby, które szukają jednej i tej samej rzeczy wpiszą swoje zapytanie na wiele sposobów. Jedna opisze produkt szczegółowo, druga pominie polskie znaki, trzecia użyje potocznej nazwy i tak dalej. Przyzwyczajamy się do realiów, w których potencjalny klient oczekuje od sklepu coraz większego zrozumienia jego intencji i sposobu komunikowania. W przypadku gdy silnik wyszukiwarki nie jest w stanie przetworzyć wpisanego zapytania pojawiają się puste strony wyników.

Tolerancja błędów i synonimów

W efekcie pojawienia się ‘zero result page’ zadowolenie klienta z doświadczenia zakupowego spada. Badania pokazują, że 20% użytkowników wyszukiwarek wpisuje zapytanie na nowo zaraz po wprowadzeniu pierwszego, a 21% wychodzi od razu po pierwszym nieudanym podejściu. Jednym ze sposobów rozwiązania dla tego typu sytuacji jest dopasowanie wysokiej tolerancji na błędy, zapisy fonetyczne oraz synonimy fraz kluczowych wykorzystanych w opisie produktu czy kategorii produktowej.

Większość dostępnych narzędzi umożliwia administratorowi sklepu np. stworzenie bazy akceptowanych synonimów. Nowoczesne rozwiązania wykorzystują Machine Learning, dzięki czemu nasz silnik wyszukiwania we własnym zakresie może taką bazę budować, a więc jeszcze skuteczniej zapamiętywać i rozpoznawać nowe synonimy.

NLP (Natural Language Processing)

Dodatkowy problem pojawia się, kiedy w zapytaniu zostaje użyte słowo o kilku znaczeniach. Zrozumienie intencji lub złożonych zapytań na kształt tych, które zadalibyśmy pracownikowi obsługi w sklepie stacjonarnym, często sprawiają problem wyszukiwarkom opartym na frazach kluczowych.

Natural Language Processing to metoda semantycznego przetwarzania zapytań, stosowana w nowoczesnych silnikach wyszukiwarek. Umożliwia wyszukiwanie za pomocą pełnych zdań z użyciem naturalnego języka, którym posługujemy się na co dzień, w odróżnieniu od wpisywania zapytań opartych na frazach kluczowych.

Dzięki NLP to silnik wyszukiwarki ma za zadanie „wyciągnąć” intencję z wpisanego zapytania oszczędzając wysiłku Klientowi na wymyślaniu schematu frazy, która spełni swoje zadanie.

„Inni wyszukiwali również” – czyli alternatywy dla brakującego produktu

Osiągnięcie zadowolenia Klientów z dostarczanych wyników to wyzwanie, którego realizacja jest rozłożona w czasie. Nie sposób wyeliminować puste strony wyników w 100%, jeśli np. wprowadzone zapytanie jest wyjątkowo nietypowe lub poszukiwany produkt wyprzedał się lub został wycofany ze sprzedaży.

Złagodzeniu sytuacji może pomóc zastąpienie surowego komunikatu o braku właściwych wyników, propozycjami alternatyw dla początkowego obiektu poszukiwania. Jeśli platforma sklepowa jest zintegrowana z systemami magazynowymi dostawców możemy także pokazać produkt z informacją o planowanym terminie dostępności.

Właściwa wyszukiwarka produktów umożliwia szczegółowe i przejrzyste zdefiniowanie grup produktów zbliżonych do siebie tematycznie według kategorii lub pojedynczych cech charakterystycznych. Dzięki temu zamiast ziejącej pustką strony, dostarczamy Klientowi powiązane, alternatywne produkty, zanim podejmie dalsze poszukiwania w innym sklepie.

Drugie TAK - intuicyjna ścieżka zakupowa

Użytkownicy silnika wyszukiwarki to grupa klientów z wysokim potencjałem zakupowym. Prawdopodobieństwo złożenia zamówienia przez takiego Klienta jest 5-6 razy wyższe niż w przypadku użytkownika, który po prostu przegląda katalogi produktów bez konkretnego schematu.

Każdy e-commerce manager dąży do wzrostu sprzedaży, konwersji i całościowego rozwoju sklepu internetowego. Skoro już wiemy, że grupa korzystająca z wyszukiwarki to wyjątkowo istotny segment Klientów, warto kompleksowo zoptymalizować dostępne dla nich funkcje.

Wyszukiwanie fasetowe i możliwości sortowania

Nawigacja fasetowa w sklepie internetowym to zastosowanie wobec produktów konkretnych filtrów, które oparte są o ich zróżnicowane cechy. Funkcja zdecydowanie przydatna w serwisach o rozbudowanym asortymencie, a w przypadku wielobranżowych gigantów – konieczna.

Dla Klienta to narzędzie pomocne zarówno jako filtrowanie zbyt ogólnych wyników wyszukiwania, jak i dla osób poruszających się bezpośrednio po kolejnych kategoriach produktowych.

Sortowanie to kolejna opcja w narzędziu wyszukiwania, która pozwala nam dopasować widok dostępnych, przefiltrowanych produktów według zdefiniowanych hierarchii. Najczęściej jest to trafność, cena, czy też popularność oferowanych obiektów.

Wyświetlanie ilości wyszukanych produktów

Nie do końca oczywistym elementem wyświetlania wyników jest informacja o liczbie dopasowanych do zapytania produktów. Sklepy internetowe na drodze zapewniania idealnego doświadczenia zakupowego Klienta coraz częściej wprowadzają taką funkcję, jednak w wielu wciąż jej brakuje.

Informacja o głębokości całego katalogu umieszczona na jego początku jest punktem wyjściowym dla Klienta w kolejnych działaniach. Dla kompleksowego wykorzystania potencjału takiej funkcji możemy zastosować widok liczby dostępnych wariantów w każdej kategorii na etapie filtrowania wyników.

Pierwszy rzut oka i 27 znaków

Umieszczenie pola wyszukiwarki w widocznym miejscu to jedna z bardziej podstawowych zasad w projektowaniu wdrożenia silnika wyszukiwania do sklepu internetowego. Najczęściej box zapytań powinien mieć własne, odrębne miejsce na samej górze witryny sklepu, w okolicy elementów nawigacji.

Wielkość w tym przypadku także ma znaczenie. Każdy Klient wyszukuje inaczej i warto przygotować wyszukiwarkę na przyjęcie dłuższych fraz zapytania w taki sposób by ich treść nie zniknęła poza zasięgiem wzroku użytkownika. Zoptymalizowane pole wyszukiwania powinno mieścić minimum 27 znaków, co według badań stanowi długość 70% wprowadzanych zapytań w sklepach internetowych.

Autouzupełnianie

W silniku wyszukiwarki możemy zastosować praktyczną funkcję autouzupełniania wpisywanej frazy. Narzędzie po wpisaniu wystarczającej ilości liter by rozpoznać prawdopodobne słowa, podpowiada ich zakończenie lub dopełnienie całej frazy na podstawie zdefiniowanych w bazie możliwości, często z wygodną podpowiedzią. Dzięki temu Klient na bieżąco może stwierdzić czy wyniki odpowiadają jego potrzebom lub czy powinien zmodyfikować wpisywane zapytanie.

Zależnie od wdrożonego narzędzia, niektóre oferują możliwość wprowadzenia podglądu wyników. Pod polem wyszukiwania rozwija się lista lub kilka kafelków z przykładowymi rezultatami wyszukiwania na daną frazę zanim jeszcze ją potwierdzimy. Z tego miejsca klient może przejść już bezpośrednio do interesującej go oferty bez potrzeby przeszukiwania całego zbioru wyników.

 

Pobierz bezpłatnie jeden z najważniejszych raportów dla branży e-commerce.
Narzędzia i wtyczki w e-commerce 2022
 

Wyszukiwanie między kategoriami

Często średnie i większe sklepy internetowe posiadają dodatkowe elementy contentowe w serwisie. Mogą to być blogi branżowe, podstrony dokumentacji, regulaminów, czy aktualności z życia firmy.

Wygodnym rozwiązaniem w takim wypadku jest umożliwienie wyszukiwania także dla poszczególnych kategorii podstron. W ten sposób Klienci szybciej zlokalizują poszukiwane informacje czy produkty oraz dodatkowe treści na ich temat.
 

Trzecie TAK – nowoczesna przyszłość wyszukiwarek produktów

Searchandising

Kolejne grupy konsumentów przenoszą na stałe swoje codzienne zwyczaje zakupowe do internetu, co nieprzerwanie motywuje i inspiruje „graczy” handlu elektronicznego. To dobry moment dla managerów e-commerce żeby przeanalizować sprawdzone działania napędzające sprzedaż offline i przekształcić je w zyskowne rozwiązanie sprzedaży online.

Jednym z nich jest searchandising, czyli mówiąc wprost merchandising w wersji e-commerce. Obejmuje proces planowania widoku wyników z intencją wzmocnienia zainteresowania danym produktem i / lub zwiększenia sprzedaży w danym obszarze.

Searchandising to sprzedażowe i marketingowe narzędzie do promowania wybranych produktów i organizowania hierarchii w widoku wyników. Przykładowo w sklepie odzieżowym na zapytanie o kurtki:

• w lecie jako pierwsze możemy zaplanować wyświetlanie sezonowych nowości
• w okresie jesienno-zimowym możemy wyróżnić produkty zimowe, albo przecenione z okresu letniego, ale także końcówki wyprzedażowe z poprzedniego sezonu – zależnie od polityki sklepu.

Stosowanie searchandisingu wymaga bieżącego monitorowania efektów, aby właściwie modyfikować i udoskonalać wprowadzane reguły.

Personalizacja

W e-commerce personalizacja to znacznie więcej niż tylko dopasowanie reklam i innych działań do określonego Klienta. Personalizacja może dotyczyć bowiem również dopasowanie do potrzeb Klienta poszczególnych elementów pojawiających się na drodze ścieżki zakupowej.

Personalizacja w sklepie internetowym może być oparta na różnych czynnikach. Wykorzystując w tym celu silnik wyszukiwarki, punktem wyjścia jest dla nas w najprostszym ujęciu historia wyszukiwania, z której możemy wyciągnąć potrzebne informacje i dostosować na ich podstawie konkretne działania.

Specyficzne zachowania konsumentów w posługiwaniu się polem wyszukiwania oraz nawigacją fasetową, pozwalają odróżnić od siebie konsumentów odwiedzających sklep. Analizując ich drogę przebytą w witrynie możemy dostrzec schematy postępowania i zidentyfikować wśród nich pewne grupy charakterystyczne.

Co najmniej 60% klientów e-sklepów oczekuje dopasowanych wyników wyszukiwania, a liczba ta wciąż rośnie. Właściwie prowadzona personalizacja pokazuje klientom, że rozumiemy ich potrzeby i pragnienia, a co najważniejsze staramy się reagować na nie. W ten sposób trafiamy na dobrą ścieżkę budowania relacji.

Prezentując produkty, którymi z większym prawdopodobieństwem Klient będzie zainteresowany zwiększamy także szansę na wzrost sprzedaży.

Monitoring trendów

Informacje dostarczane przez użytkowników wyszukiwarki w naszym sklepie, są cenne także w szerszym zakresie użytkowym. Dzięki bieżącej analizie zachowania konsumentów, sposobu formułowania zapytań, a szczególnie samej ich treści otrzymujemy cenne narzędzie monitorowania trendów.

Warto wspomnieć, że takie dane zyskują na wartości przez swoją trafność. Kształtujące się tendencje zakupowe, które obserwujemy przez zapytania w naszej wyszukiwarce są dokładnie tym, czego oczekują w danym czasie nasi Klienci. Nie musimy odfiltrowywać zbędnych danych o trendach pojawiających się w całej branży, w której operujemy, ponieważ znamy już bieżące oczekiwania społeczności naszych stałych i potencjalnych klientów odwiedzających sklep.

Realizowanie okresowych potrzeb konsumentów, spowodowanych chwilowym wzrostem popularności produktu to wpasowanie się w rynek operujący w czasie rzeczywistym. W ten sposób sukcesywnie pozyskujemy zaufanie i lojalność Klientów, którzy widzą, że potrafimy szybko reagować na ich potrzeby.

Era ML i AI

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, która pozwala naszym systemom „uczyć się” na podstawie wprowadzonych danych oraz dostosowywać się do nich. Wyszukiwarka produktowa oparta na sztucznej inteligencji uczy się na podstawie danych o użytkownikach, w celu dostarczenia im maksymalnie dokładnych i trafnych wyników.

Proces samodzielnej nauki wyszukiwarki jest możliwy dzięki technologii machine learning (ML). Ma to miejsce w czasie rzeczywistym i polega na dopasowywaniu wyników w tle, kiedy dana osoba przegląda kolejne produkty. Podstawą dla identyfikacji właściwych działań są czynniki zaprogramowane w AI takich jak poprzednie zakupy danej osoby, częste błędy ortograficzne, czy intencje stojące za językiem zapytania (NLP).

Potencjał sztucznej inteligencji jest powoli implementowany przez kolejnych producentów silników wyszukiwarek. Jego zastosowanie wspiera szczególnie takie procesy jak personalizacja, czy przetwarzanie języka naturalnego.

W przypadku NLP to duży krok w przód, ponieważ słowa o subiektywnym odczuciu dla różnych konsumentów często sprawiały trudność architektom IT. Na przykład zastosowanie słowa „tani” lub „drogi”, dzięki inteligentnej wyszukiwarce może zostać właściwie zinterpretowane na podstawie wyuczonych i zaadaptowanych schematów postępowania użytkowników.

Wiele czynników możemy wprowadzić do funkcji narzędzia ręcznie, ale rolą AI jest naśladowanie ich w praktyce bez konieczności dodatkowego kodowania, czy monitorowania przez człowieka. Inteligentne wyszukiwarki mają możliwość poprawiać elementy swoich funkcjonalności w kwestii dokładności, czy trafności oraz udoskonalać i uczyć się z czasem na wzór człowieka.
 

Podsumowanie

Wyszukiwarka w sklepie internetowym może wydawać się podstawowym elementem witryny sprzedażowej, jednak od strony implementacji nie jest to już tak oczywiste. Dostępnych funkcjonalności jest wiele, pojawiąjące się technologie podnoszą poprzeczkę, a mimo to źle zoptymalizowane narzędzie potrafi naprawdę negatywnie wpłynąć na Customer Experience i w efekcie odstraszyć potencjalnego Klienta.

Aby maksymalnie wykorzystać potencjał wyszukiwarki produktów, musimy wybrać narzędzie, które spełni oczekiwania nasze i naszych Klientów.

Korzyści w optymalnej wyszukiwarki produktowej:

• Podniesiona trafność wyników dla zapytań,
• Przełożenie na lojalność i zaangażowanie Klientów,
• Podniesiona jakość CX (Customer Experience),
• Skuteczna realizacja celów biznesowych,
• Wzrost konwersji,
• Skuteczny upselling,
• Wzrost efektywności sprzedaży.