Представьте себе ситуацию: вы ищете строительные материалы для ремонта дома или офиса, но, не являясь строителем, теряетесь в множестве несвязанных результатов или, делая ошибки в запросах, не находите нужные товары. Команды интернет-магазинов Domingo и Первомастер осознали риски и поняли, что не хотят такой участи для своих покупателей. И мы их очень понимаем! Поэтому с удовольствием взялись за работу над поиском у них на сайтах. А что у нас получилось, читайте в нашем кейсе:)
Проблемы, которые решил поиск:
Было: Неточные результаты поиска и сложная навигация Прошлые стратегии магазинов столкнулись с проблемой неточных результатов поиска и неудобной навигации для пользователей. Клиенты часто не могли найти нужные строительные материалы из-за неправильного ранжирования и релевантности результатов.
Стало: Умный поиск с улучшенной релевантностью и ранжированием После внедрения умного поиска на сайты, пользователи стали получать более точные и релевантные результаты поиска. Алгоритм умного поиска учитывает характеристики товаров и предоставляет наиболее подходящие варианты, сортируя их по уровню соответствия запросу.
Пример: Клиент искал керамическую плитку определенного размера для ремонта в ванной комнате. Раньше поиск выдавал слишком много разнородных результатов. Теперь, благодаря умному поиску, клиенту автоматически предлагаются наиболее подходящие варианты плитки, учитывая размеры и стиль, что значительно упрощает выбор.
Было: Неточные результаты и высокий процент нулевых запросов Предыдущие версии сайтов имели высокий процент нулевых запросов из-за неточных алгоритмов поиска, что приводило к снижению заказов.
Стало: Снижение процента нулевых запросов и повышение эффективности поиска Умный поиск снизил процент нулевых запросов на 82%, обеспечивая более точные и релевантные результаты поиска. Пользователи теперь чаще находят именно то, что ищут, что повышает их удовлетворенность и стимулирует покупки. Такой результат достигается благодаря настройке страниц аналоговой выдачи, когда пользователю предлагаются аналогичные товары при отсутствии запрашиваемых.
Пример: Клиент ошибся при вводе запроса на строительный инструмент из-за опечатки. Умный поиск автоматически скорректировал запрос и предложил альтернативные варианты, что помогло клиенту найти нужный товар без лишних усилий.
Было: Сложная навигация и низкая конверсия с поиска Предыдущая версия сайта имела сложную навигацию, что снижало конверсию с поиска и ухудшало общий пользовательский опыт.
Стало: Улучшенная навигация и рост конверсии Умный поиск значительно упростил навигацию и поиск нужных товаров. Клиенты теперь легко находят нужные категории и используют уточнения для точного подбора товаров, что приводит к увеличению конверсии с поиска.
Пример: Уточнение параметров строительных материаловКлиент ищет строительные материалы определенных размеров и характеристик. Благодаря умному поиску клиент может быстро отфильтровать результаты по параметрам, что сделало процесс выбора более эффективным и удобным.
Результаты:
Domingo:
✅ Снизился процент нулевых запросов на 83% ✅ Прирост сессий с поиском на 34% ✅ Прирост заказов с поиском на 39% ✅ Выручка с поиском выросла на 27% ✅ Конверсия с поиском +4.7%
Первомастер:
✅ Снизился процент нулевых запросов на 81% ✅ Прирост доли поисковых сессий на 14% ✅Увеличение доли заказов с поиска на 66% ✅Рост конверсии с поиском на 49%
Таким образом, внедрение умного поиска в интернет-магазинах Domingo и Первомастер привело к существенным улучшениям в релевантности и точности поиска, улучшению пользовательского опыта и повышению конверсии. Этот кейс подтверждает, как технологии умного поиска могут положительно влиять на результативность и эффективность онлайн-платформ, связанных со стройматериалами, делая процесс покупок более удобным и приятным для клиентов.