Гипермаркет промышленных товаров с собственным производством, обратился к нам для улучшения поиска и снижения нулевых запросов.
Аналитика поиска перед интеграцией
С помощью асессорской оценки выяснили, что поиск Anyquery «из коробки» отрабатывает запросы на 84% лучше
Проблемы, которые решила интеграция поиска
Работа с языком покупателей
❌ Поиск не справляется с опечатками, транслитерациями, неправильной раскладкой и склеенными запросами.
✔️ Мы внедрили инструмент, который приводит запросы к виду, в котором товары представлены в фиде. Также мы разметили списки исправлений на основе запросов пользователей.
Некорректное ранжирование
❌ Более релевантные товары находятся низко в выдаче.
✔️ Мы подобрали стратегию и обучили модель ранжирования на основе поведенческих данных сайта.
Мусорные товары в выдаче
❌ Поиск находит нерелевантные товары.
✔️ Мы перешли на поиск по названию, характеристикам и брендам вместо поиска по описанию. Также мы перестали использовать поиск по части запроса.
Выбор стратегии умного поиска
Инструмент основан на исторических данных о поведении пользователей, благодаря которым мы понимаем, что является оптимальной выдачей по запросу. Та стратегия, которая наилучшим образом может предсказать поведение пользователя, выбирается в качестве основной стратегии ранжирования.
Автоподсказки
Доля заказов с использованием автоподсказок составляет 50% от всех заказов с поиска. Самый популярный блок автоподсказок на этом сайте — это блок «Товары», он побеждает и в абсолютном значении и на десктопе. А на мобильных устройствах лидируют блоки «Катеоргии», «Тапы», «Запросы».
Временные затраты
- 10 часов разработки со стороны партнера
- 7 дней
Результаты в цифрах
📈 Рост сессий с поиском на 10%
💸 Рост заказов из поиска на 111%
0️⃣ Снизили кол-во нулевых запросов с 87% до 5%
💸 Рост заказов из поиска на 111%
0️⃣ Снизили кол-во нулевых запросов с 87% до 5%
