Error get alias
Кейс «Мечты»: Как мы улучшили поиск в сети магазинов бытовой техники mechta. kz
Кейс «Мечты»: Как мы улучшили поиск в сети ...
Кейс «Мечты»: ...

Кейс «Мечты»: Как мы улучшили поиск в сети магазинов бытовой техники mechta. kz

Артем Круглов
Генеральный директор платформы any
+43%
сессии с поиском
+15%
заказы с поиском
+8%
средний чек с поиском
+25%
выручка с поиском
Задача
Снижение вероятности нулевой выдачи до минимума и улучшение релевантности на основе асессорской оценки
В современном мире электронной коммерции, где каждый клик — это шанс привлечь нового покупателя, сети магазинов бытовой техники «Mechta» поняли, что совершенствование пользовательского опыта и оптимизация поиска — залог успешного онлайн-бизнеса. Представьте себе сценарий: в поиске не находятся нужные товары, нулевые выдачи становятся обыденностью, а клиенты, не найдя нужное, уходят к конкурентам. А каждый упущенный клиент — это потенциально утраченная выручка. Ребята обратились к нам с надеждой на трансформацию своего онлайн-присутствия и улучшение пользовательского опыта до новых высот, а мы с удовольствием взялись за дело, ведь, помимо прочего, это наш дебют на казахстанском рынке!

Постановка проблемы

Одним из ключевых требований была релевантность товарной выдачи и корректная работа автоподсказок как в мобильной, так и в десктопной версии поиска. Кроме того, важным аспектом было учет основной ошибки с мультисерчем, связанной с отображением пустых категорий, и наличие кабинета с аналитикой сервиса для более глубокого понимания поведения пользователей.

Оценка качества работы умного поиска проводилась через анализ ключевых метрик, таких как количество заказов, средний чек и конверсия. Дополнительно, косвенно оценивалось качество работы путем сопоставления с внутренними метриками компании. Важными показателями также был рост прокси-метрик, таких как метрики качества ранжирования поиска, асессорская оценка и конверсионный коэффициент подсказок.

Что мы сделали?

1. Улучшенные автоподсказки: Пользователи теперь получают более точные и релевантные автоподсказки при вводе запросов в строку поиска. Если раньше при вводе «стиральная машина» предлагались несвязанные с запросом товары, то теперь подсказки выдают модели стиральных машин с учетом марки, типа и других параметров.

2. Улучшенная сортировка результатов: Результаты поиска теперь отсортированы более логично и релевантно, что обеспечивает пользователям более удобное и быстрое нахождение нужных товаров. Например, при поиске «кофемашина» самые популярные и релевантные модели теперь отображаются вверху списка.

3. Более точные фасеты и фильтры: Фильтры и фасеты теперь отображаются в правильной последовательности и учитывают особенности категорий товаров. Например, при поиске бытовой техники фильтры по марке, цене и характеристикам работают корректно и позволяют пользователям быстро уточнять поиск.

4. Увеличение количества релевантных результатов: Благодаря умному поиску пользователи получают больше релевантных результатов, что сокращает количество нулевых запросов и повышает общую удовлетворенность пользователей от результатов поиска. Допустим, раньше при поиске «стиральная машина с сушкой» клиент получал ограниченное количество результатов, но после внедрения умного поиска от AnyQuery он получает более релевантные варианты, включая модели, которые нужны именно ему.

Результаты:

✅ Процент нулевых запросов снизился на 59%
✅ Прирост поисковых сессий на 43%
✅ Прирост заказов из поиска на 15%
✅ Прирост выручки из поиска на 25%
✅Увеличение среднего чека из поиска на 8%

Полученные результаты являются крутым примером эффективности нашего продукта. Работа с магазином бытовой техники «Mechta» стала для нас первым шагом на казахстанском рынке, и мы рады, что смогли внести свой вклад в улучшение работы их магазина — спасибо всей команде за доверие и возможность сотрудничества! :)

С любовью, команда «Mechta» & AnyQuery 💖

Соберем вам бесплатное демо

Error get alias
Error get alias
Error get alias
Error get alias
Спасибо за заявку, мы свяжемся с вами с бесплатным демо
Error get alias