Спецификация требований к поисковым решениям для корпоративной электронной торговли
В сегодняшнем постоянно меняющемся розничном климате стремление к повышению лояльности клиентов, коэффициентов конверсии, средней стоимости заказов и повторных покупок является постоянным, и каждая из этих областей требует долгосрочной стратегии и значительных инвестиций в ресурсы и бюджет.
Одна из областей электронной коммерции, которая в настоящее время привлекает большое внимание, – это поиск по сайту. Если поиск по сайту ритейлера работает плохо, это оказывает прямое влияние на чистую прибыль, с меньшим объемом продаж, меньшими объемами заказов и снижением удовлетворенности клиентов, а также влияет на общее впечатление клиента. Вместо того, чтобы выделять внутренние ресурсы на оптимизацию и развитие существующих поисковых технологий, многие розничные торговцы обращаются к поставщикам специализированных поисковых решений для интеграции в свою существующую платформу электронной коммерции. В этой статье мы исследуем ключевые особенности основных систем поиска на сайте, чтобы помочь розничным продавцам, составляющим спецификацию требований для этого типа проекта интеграции.
Умный поиск – новый стандарт
Текстовый поиск, работающий на основе прямого соответствия ключевых слов, более или менее хорошо известен в мире электронной коммерции. Такой подход привел к слабым наборам результатов, часто перегруженным нерелевантными результатами, или, что еще хуже, предлагал страницы с нулевыми результатами даже для самого простого поиска.
Обработка естественного языка (NLP) сейчас является предпочтительным подходом для поисковых гигантов, таких как Google и Bing, и поиск электронной коммерции быстро идет по их стопам. НЛП предлагает семантический подход, сосредоточенный на значении и релевантности, а не на простом сопоставлении ключевых слов. Интеллектуальная самообучающаяся технология позволяет инструментам поиска на сайте лучше понимать цель поиска и, следовательно, предоставлять более релевантные результаты. Чем быстрее посетитель находит то, что он ищет на сайте электронной коммерции, тем выше вероятность, что он купит, и тем выше вероятность, что он купит снова в будущем. Поэтому легко понять, почему НЛП создает такой ажиотаж на рынке корпоративной электронной коммерции.
Большинство поисковых фреймворков на основе НЛП могут обрабатывать орфографические ошибки, синонимы, региональные варианты, варианты единственного и множественного числа и многое другое. По мере развития технологий возможность работы с весами и измерениями становится стандартом. Платформа, которая может обрабатывать веса и измерения, может обеспечивать очень точные результаты. Например, поиск 50-дюймового плазменного телевизора вернет результаты только для 50-дюймовых телевизоров, но не для моделей большего или меньшего размера.
Автопредложение и автокоррекция
Работая рука об руку с движком на основе NLP, инструменты автоматического предложения и автокоррекции могут помочь повысить уровень удовлетворенности клиентов и снизить вероятность возврата страницы Результаты не найдены ”, а также ускорить покупку. процесс.
Автоматическое предложение работает, начиная поиск в каталоге продуктов магазина на предмет соответствующих совпадений после того, как покупатель ввел всего два или три символа из своего поискового запроса. Часто этого достаточно, чтобы точно определить наиболее вероятные товары, которые ищет покупатель. Отображая результаты автоматического предложения в раскрывающемся списке из окна поиска, магазин может помочь покупателю быстро найти эти продукты и снизить вероятность появления ошибок. Если совпадение не отображается после первых нескольких символов, посетитель просто продолжает печатать – отображаемые результаты обновляются с каждым дополнительным символом.
При правильном исполнении этот подход чрезвычайно популярен среди клиентов. Однако, если автоматическое предложение работает медленно или предлагает нерелевантные результаты, это может быстро расстроить посетителя, что может привести к тому, что корзина будет оставлена. Поэтому жизненно важно, чтобы любой инструмент автоматического предложения был подкреплен сверхбыстрой и высокоточной поисковой системой.
Нажатие рядом с автоматическим предложением – автоматическое исправление. Опечатки и орфографические ошибки невероятно распространены в поиске, будь то обычный поиск или поиск на сайте электронной коммерции, и тем более, когда посетители используют мобильное устройство для доступа к веб-сайту. Автозамена позволяет платформе поиска на сайте понять, что клиент намеревается искать, и предоставить эти результаты напрямую, вместо того, чтобы отображать сообщение типа «Мы не понимаем ваш запрос, проверьте правильность написания».
Мощные инструменты мерчандайзинга
Одним из слабых мест многих традиционных инструментов поиска электронной коммерции является то, что результаты отображались в более или менее случайном порядке, без каких-либо возможностей для продажи или какой-либо формы связного представления. Новая волна инструментов поиска для электронной коммерции решает эту проблему с помощью мощных инструментов мерчандайзинга, чтобы представлять результаты привлекательным и оптимизированным образом.
Инструменты поиска для электронной коммерции на уровне предприятия обычно позволяют владельцам магазинов управлять отображением как в раскрывающемся списке результатов, так и на главной странице результатов. Настраиваемые параметры могут включать отображение эскизов продуктов, названий, описаний, цен и т.д. У интеллектуального поискового решения, такого как Klevu, есть как возможности самообучения, так и способность продвигать продукты, категории и атрибуты, а также страницы с контентом. Другие элементы, которые могут привести к более высокому коэффициенту конверсии, включают значки мерчандайзинга, такие как «Новичок», «Сэкономьте 20%», «Бесплатная доставка» и т.д., А также звездочки в рейтингах и количество отзывов.
Фасетный поиск для электронной торговли
С более крупными игроками электронной коммерции, предлагающими обширные каталоги продуктов, часто насчитывающие десятки или сотни тысяч артикулов, даже самые умные инструменты поиска нуждаются в дополнительной помощи, чтобы позволить клиенту дополнительно фильтровать результаты поиска, чтобы принять решение о покупке.
Фасетный поиск предоставляет эту возможность, отображая дополнительную боковую панель на страницах результатов, которая позволяет клиенту уточнить свой поиск по ряду критериев. Эти критерии обычно включают такие атрибуты, как размер, цвет, бренд и ценовой диапазон, но могут охватывать более конкретные атрибуты, такие как материал или другие элементы, такие как количество звезд, которые имеют продукты. Опять же, решение корпоративного уровня, такое как Klevu, будет использовать атрибуты из вашего каталога продуктов или фида, а также позволит вручную вводить информацию о фильтрации.
Аналитика и отчетность
Наличие интеллектуальной технологии самообучения для поиска на сайте является важным шагом на пути к максимальному раскрытию потенциала поиска в электронной торговле, но без надежной аналитики многие из потенциальных преимуществ могут быть потеряны. Данные поиска позволяют владельцам магазинов не только включать самообучающийся элемент поиска на сайте, но и лучше понимать, что ищут их клиенты и как они взаимодействуют с магазином.
Отчеты, показывающие товары, которые чаще всего ищут на сайте электронной торговли, могут помочь в принятии решений о покупке и могут предоставить возможности для увеличения наценок и прибыли. И наоборот, отчеты с нулевым результатом и отчеты, в которых выделяются поисковые запросы, которые плохо конвертируются в продажи, могут быть очень полезными, поскольку они показывают, где необходимо улучшить данные о продуктах, управлении запасами или в других областях. Эти отчеты могут даже идентифицировать потенциальные новые линейки продуктов, которые в настоящее время отсутствуют.
Мобильная оптимизация
Само собой разумеется, что любое поисковое решение на уровне предприятия должно быть на 100% совместимо с мобильными устройствами, поскольку все больше и больше покупателей предпочитают использовать мобильные устройства для большинства своих действий в Интернете, а поиск по сайту может значительно сократить время перехода на страницу сведений о продукте на мобильных устройствах. .
Поиск должен органично вписываться в удобную и эффективную мобильную среду для клиентов, чтобы они могли с уверенностью нажимать важнейшую кнопку «Купить сейчас». Фактически, учитывая ограничения традиционной навигации по сайту на мобильных устройствах, поиск, возможно, даже более важен для мобильных устройств, чем для доступа с настольных компьютеров.
Из этого списка функций ясно, что поиск на сайте кардинально меняется. Он, наконец, оставляет позади традиционные алгоритмы, ориентированные на ключевые слова, которые использовались на заре электронной коммерции, и заменяет их чем-то более мощным. Технологии действительно начинают правильно понимать, чего мы, покупатели, действительно хотим, и у дальновидных розничных продавцов появляется огромный потенциал для использования этой технологии для существенного роста бизнеса.
Автор Пол Роджерс работает консультантом в Klevu, инновационном поисковом стартапе, который поддерживает функции поиска для интернет-магазинов среднего и корпоративного уровня со всего мира.
Ключевые преимущества использования Klevu сосредоточены на возможностях самообучения (запросы автоматического мерчендайзинга на основе поведения пользователя), обработке естественного языка (улучшенное понимание запросов) и расширенной отчетности, а также на других функциях. Головной офис Klevu находится в Хельсинки, Финляндия, но недавно был открыт офис в Великобритании.