+56%
конверсия с поиском
+44%
заказы с поиском
-91%
нулевых запросов
+24%
средний чек с поиском
Задача
Увеличение количества заказов и среднего чека
Ребята из магазина косметики OK Beauty пришли к нам, чтобы увеличить количество заказов и средний чек и добавили в пожелания приятный интерфейс и совершенствование работы поисковика. А как мы это делали, читайте в нашем новом кейсе:)
Работа по внедрению
Подбор оптимальной стратегии поиска:
Подбор оптимальной стратегии автоподсказок:
- Мы провели анализ существующих стратегий поиска и выбрали ту, которая наилучшим образом соответствовала потребностям нашего магазина и его целевой аудитории.
- Стратегия поиска была разработана с учётом особенностей ассортимента магазина, запросов клиентов и их предпочтений
Подбор оптимальной стратегии автоподсказок:
- На основе анализа поисковых запросов мы определили наиболее популярные товары и создали для них автоподсказки.
- Автоподсказки были настроены таким образом, чтобы предлагать пользователю наиболее релевантные товары в соответствии с его запросом.
Заведение синонимов:
Теперь, если клиент ищет крем для лица, который увлажняет кожу, система умного поиска предлагает ему список кремов с различными характеристиками, такими как тип кожи, возраст и цена. Клиент может выбрать подходящий крем, основываясь на своих предпочтениях.
Мы обучили модель на большом объёме данных о товарах, запросах и поведении пользователей. Обучение позволило модели лучше понимать запросы пользователей и предоставлять более точные результаты поиска.
- Для улучшения качества поиска мы занесли в систему синонимы, которые были сгенерированы на основе данных о товарах и запросах пользователей.
- Синонимы были взяты из словарей и сгенерированы из набранных данных партнёра. Это позволило расширить возможности поиска и сделать его более точным.
- Были добавлены поисковые атрибуты, соответствующие сегменту клиента и его запросам.
Теперь, если клиент ищет крем для лица, который увлажняет кожу, система умного поиска предлагает ему список кремов с различными характеристиками, такими как тип кожи, возраст и цена. Клиент может выбрать подходящий крем, основываясь на своих предпочтениях.
Мы обучили модель на большом объёме данных о товарах, запросах и поведении пользователей. Обучение позволило модели лучше понимать запросы пользователей и предоставлять более точные результаты поиска.
Результаты:
✅Снизился процент нулевых запросов на 91%
✅Прирост доли поисковых сессий на 17%
✅Увеличение доли заказов с поиска на 44%
✅Увеличение доли выручки с поиска на 16%
✅Вырос средний чек с поиском на 24%
✅Рост конверсии с поиском на 56%
Благодаря внедрению нашей системы поиска, мы смогли значительно улучшить качество обслуживания клиентов и повысить эффективность работы магазина. Мы уверены, что сотрудничество с магазином косметики будет продолжаться и в будущем, ведь наша компания всегда стремится к совершенствованию системы умного поиска, учитывая пожелания и потребности партнёров и продолжает сопровождение даже после запуска.
✅Прирост доли поисковых сессий на 17%
✅Увеличение доли заказов с поиска на 44%
✅Увеличение доли выручки с поиска на 16%
✅Вырос средний чек с поиском на 24%
✅Рост конверсии с поиском на 56%
Благодаря внедрению нашей системы поиска, мы смогли значительно улучшить качество обслуживания клиентов и повысить эффективность работы магазина. Мы уверены, что сотрудничество с магазином косметики будет продолжаться и в будущем, ведь наша компания всегда стремится к совершенствованию системы умного поиска, учитывая пожелания и потребности партнёров и продолжает сопровождение даже после запуска.
Сообщение об успешной отправке!
