+26%
конверсия из поиска
+23%
средний чек заказов
+28%
рост выручки из поиска
-65%
нулевых запросов
Задача
Снизить количество нулевой выдачи и улучшить релевантность на основе асессорской оценки
Аналитика поиска перед интеграцией
Давайте представим такую ситуацию. Вы увидели рекламу полезного товара по телевизору, но не успели записать или запомнить название. При попытке найти понравившийся продукт на сайте магазина по категории или неполному наименованию возникнут сложности. Итог — магазин теряет потенциального покупателя. А как мы знаем, даже один неудачный пользовательский сценарий может настроить клиента против.
Посмотрите на этот список:
Именно такой перечень проблем был выявлен у нашего клиента «Мой Мир». Это крупнейший оператор DRTV-продаж, а на сегодняшний день ещё и интернет-магазин интересных, функциональных и полезных вещей.
Посмотрите на этот список:
- отсутствие в поисковой выдаче аналоговых товаров;
- не отображаются товары с синонимичными названиями;
- запросы с опечатками, транслитерациями, неправильной раскладкой и «склеенные запросы» приводят к пустой странице с заголовком «товары не найдены»;
- нет поиска по названию категории
Именно такой перечень проблем был выявлен у нашего клиента «Мой Мир». Это крупнейший оператор DRTV-продаж, а на сегодняшний день ещё и интернет-магазин интересных, функциональных и полезных вещей.
Как помочь покупателю найти то, что он искал
Исправление опечаток. Ключ к успешной конверсии лежит в способности понять покупателя сразу же в момент поиска. Исправление опечаток играет важную роль в этом процессе, ведь даже небольшие ошибки могут мешать пользователям добраться до нужной информации или продуктов.
Часто на сайтах телемагазинов каждому товару даётся звучащее название: туфли «Санторини», кроссовки «Титан» или брюки «Бриз». Как быть с ними? Решение исправлять опечатку или не исправлять принимается при помощи статистической модели, обученной на данных каталога партнера, а также данных всех партнеров в сегменте рынка и текстах википедии.
Часто на сайтах телемагазинов каждому товару даётся звучащее название: туфли «Санторини», кроссовки «Титан» или брюки «Бриз». Как быть с ними? Решение исправлять опечатку или не исправлять принимается при помощи статистической модели, обученной на данных каталога партнера, а также данных всех партнеров в сегменте рынка и текстах википедии.
Поэтому даже такие нестандартные запросы будут обработаны корректно!
Предиктор категорий. Сузить область поиска пользователю помогает специальный модуль, который определяет наиболее вероятные категории с товарами, соответствующими запросу. Это нужно, чтобы у покупателя была возможность ещё на этапе ввода запроса уточнить выдачу и получить максимально релевантный набор товаров.
При клике на этот элемент покупатель попадает на страницу результатов поиска, на которой выводится набор товаров из выбранной категории, которые нашлись по запросу, введенному в строку поиска.
При клике на этот элемент покупатель попадает на страницу результатов поиска, на которой выводится набор товаров из выбранной категории, которые нашлись по запросу, введенному в строку поиска.
В нашем случае покупатель сможет сразу же выбрать наиболее актуальную для него категорию
Результаты в цифрах
- Снизили процент нулевой выдачи на 65%
- Увеличили средний чек на 23%
- 26% исправленных запросов заканчиваются заказом!
Вышеприведённые показатели в цифрах свидетельствуют, что умный поиск легло справляется с поставленными задачами и может повысить эффективность для мультитоварных телемагазинов.
Соберем вам бесплатное демо
