Найти и приумножить. Каким должен быть качественный поиск в E-commerce

7 октября 2024 г.

Система электронной торговли (E-commerce) давно и прочно вошла в жизнь россиян. Сегодня мы привыкли покупать одежду через соцсети, заказывать готовую еду и выбирать плитку в ванну с помощью мобильного телефона. Однако владельцы E-comm-проектов часто недооценивают такой важный элемент сайта или мобильного приложения, как качественный поиск. При этом статистика показывает, что около 40% пользователей не скролят каталог и акции онлайн-магазинов, а сразу ищут необходимые позиции через поисковую строку. Как отметила руководитель направления E-commerce QSOFT Катерина Грог, понимание пользовательского пути и использование поиска как важной точки касания с клиентом поможет повысить средний чек и конверсию в онлайн-продажах.

Как разные сферы бизнеса используют поиск

Архитектура поисковых систем существенно разнится в зависимости от рынка, на котором функционирует бизнес. Так, для продуктового ритейла дополнительные продажи могут быть обеспечены внедрением рекомендаций, добавлением связных товаров и указанием общих категорий для более детального изучения онлайн-каталога.

Для примера возьмём сайт Vprok.ru (рис. 1), где пользовательский путь покупателя обычно начинается с кнопки «Повторить прошлый заказ» — затем клиент добавляет отдельные позиции через функцию поиска. При этом мы видим, что поисковая выдача — максимально релевантна и отвечает потенциальному запросу пользователя.

Похожая поисковая логика должна быть заложена для DIY-сектора. К примеру, в онлайн-магазине «Петрович» (рис. 2) можно наблюдать лаконичность поисковой выдачи, внедрение умной сортировки и фильтров. Кроме того, здесь тщательно соблюдена семантика — товар находится при опечатках слов и неправильной раскладке клавиатуры.

При этом, более детально анализируя поисковую выдачу Петровича, мы видим нерелевантные результаты поиска и избыточность предлагаемых рекомендаций. Например, многие частотные запросы не соответствуют задачам клиентов. Кроме того, часто неточно отображаются общие категории каталога.

Один из наиболее сложных сегментов, где поиск играет ключевую роль — фармацевтика. На примере сайта Apteka.ru (рис. 3) видно, что в данной сфере покупатели довольно редко путешествуют по каталогу и сразу вбивают название искомого лекарства в поисковую строку — вот почему поиск должен быть интуитивно понятным для пользователя. При этом необходимо учитывать, что клиент может помнить название медикамента приблизительно и не знать, как его правильно ввести.

Кроме того, клиент может быть в курсе действующего вещества в лекарстве и искать более дешевые аналоги, обращать внимание на рецептурность и безрецептурность препарата. Мы также видим, что на сайте Apteka.ru удачно внедрен поиск по симптомам болезни. Было бы здорово, если в дальнейшем будет предусмотрена опция быстрого добавления препарата в корзину, чтобы упростить процесс оформления онлайн-покупки и сократить клиентский путь пользователя.

С чего начать внедрение умного поиска

В первую очередь, необходимо проанализировать все имеющиеся данные о пользователях — понимать, как и зачем приходит потребитель: что клиент ранее добавлял в корзину, какие рекомендации учитывал, по каким ссылкам переходил. Анализ данных перед проверкой гипотез — основополагающий этап формирования архитектуры поиска, особенно в интернет-магазинах, которые предлагают большой ассортимент и предполагают частое использование поисковой выдачи.

Во-вторых, необходимо осуществить выбор движка, на котором будет разрабатываться умный поиск. Как правило, программисты используют для этой цели Elasticsearch или OpenSearch. Самое важное здесь — заложить четкую логику поиска и произвести обучение данных. Внимательно следить за любыми изменениями поведения пользователя, в том числе — ростом/снижением среднего чека, частотой покупок и прочими параметрами.

Что насчёт популярного сегодня ИИ? Я скептически отношусь к повсеместному внедрению искусственного интеллекта в поисковые системы. Боюсь, что сегодня ИИ может помочь в реализации только рутинных задач. В настоящий момент сам поиск не очень акцентирован как рабочий инструмент для увеличения продаж и роста выручки. Для начала необходимо более внимательно проанализировать потребности пользователей и проверить гипотезы, которые могут существенно улучшить клиентский опыт.

Таким образом, внедрение умного поиска обусловлено значительной цифровой трансформацией клиентского опыта. Люди все больше уходят в онлайн, поэтому сайты и мобильные приложения интернет-магазинов должны напрямую отвечать запросам покупателям, в том числе обеспечивать удобный и быстрый поиск желаемого товара.

Владельцам бизнеса в E-commerce следует тщательно изучить сегмент и потенциальный портрет покупателя, с которым они работают. Проанализировать клиентский путь и паттерны поведения пользователя. Тестировать различные гипотезы, которые приводят к росту среднего чека и конверсии покупки.

Также важно грамотно заложить логику поисковой системы, в том числе объем и релевантность результатов поиска. Добавить в рекомендации связанные товары и переход в соответствующие категории каталога. При этом не стоит перегружать поисковую выдачу, а стремиться более точно предугадать запросы пользователя. В таком случае грамотная поисковая система будет способствовать росту прибыли и увеличению лояльности аудитории.

Источник: Катерина Грог, руководитель направления E-commerce QSOFT