Главное Свежее Вакансии   Проекты
Продвинуть свой проект
969 3 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Как работают товарные рекомендации в поиске — опыт крупнейших интернет-ритейлеров

Наиболее слабые места многих интернет-ритейлеров (в том числе крупных) — поле автоподстановки и страница «ничего не найдено». Они не продают, а просто информируют. Мы проанализировали топ-20 самых посещаемых интернет-магазинов в мире по данным Alexa и выяснили, какие решения они используют, чтобы сделать поиск продающим. Много букв, картинок еще больше.

Покупатель в магазине действует по одному из двух основных сценариев. Или праздно серфит по каталогу, или целенаправленно что-то ищет. Так или иначе он использует поиск — только в первом случае его запросы очень абстрактные («смартфон 32Gb»), а во втором очень конкретные («Samsung Galaxy S6 Edge Plus Silver Titanium»).

Наиболее слабые места многих интернет-ритейлеров (в том числе крупных) — поле автоподстановки и страница «ничего не найдено». Они не продают, а просто информируют. Мы проанализировали топ-20 самых посещаемых интернет-магазинов в мире по данным Alexa и выяснили, какие решения они используют, чтобы сделать поиск продающим.

Слабые решения для страницы «ничего не найдено»

Здесь собраны решения, которые никак не стимулируют покупки, а иногда даже наоборот, мешают им.

Магазин учебной литературы Кембриджа предлагает пользователю сделать другой запрос или проверить этот на ошибки.b_583e876eea844.jpg

Аналогично у Walmart. Вместе с тем радует, что поисковый механизм Walmart автоматически исправляет ошибки — случайно написали «Nijon», найдете «Nikon»

b_583e876f6ba44.jpg

Wiley также использует это простейшее решение.

b_583e876fcf215.jpg

Ikea дает советы, как исправить поисковый запрос (к слову, по предложенным вариантам вы тоже можете ничего не найти)

b_583e877043267.jpg

В магазине Etsy тоже не все идеально — страница нулевого результата всего лишь предлагает поискать слова из запроса по-отдельности.

b_583e87709c29d.jpg

Страница «ничего не найдено» в B&H предлагает поговорить с консультантом. Неплохо, но не самое технологичное решение.

b_583e87711b094.jpg

Очень технически любопытное решение у H&M — поисковый запрос исправляется до ближайшего, для которого есть товары. Например, «adidas» превращается в «animal». Хотя адекватность такого подхода под вопросом.

b_583e87718f990.jpg

У Bestbuy страница нулевого результата поиска просто предлагает выбрать одну из категорий и поискать там вручную

b_583e877208961.jpg

Аналогичное решение в Homedepot.

b_583e877272c04.jpg

Newegg советует, как делать правильные запросы или предлагает поискать товар в категориях вручную.

b_583e8772edb2d.jpg

У Target похожее решение — только визуализация категорий сделана лучше, чем у большинства.

b_583e87736ddc4.jpg

Сильные решения для страницы «ничего не найдено»

Примеры магазинов, которые не просто информируют, а продают. Даже когда посетитель не нашел, что искал.

У Amazon в рекомендациях — другие модели искомого бренда.

b_583e8773f1a7a.jpg

Аналогичное решение у eBay.

b_583e87747908a.jpg

У Costco — товарные рекомендации по сценарию «пользователи, искавшиеэто, также смотрели товары»

b_583e877509d13.jpg

Groupon выводит рекомендации по сценарию «возможно, вам это понравится» — где показывает частичные совпадения с поисковым запросом.

b_583e87758f19a.jpg

У Kohl’s очень продвинутая страница «ничего не найдено» — пользователь видит товары, соответствующие его другим последним запросам, а также рекомендации «возможно, вам это понравится»

b_583e87761343b.jpg

Macy’s предлагает товары, которые частично соответствуют поисковому запросу.

b_583e87769164e.jpg

В отличие от H&M, у Nike очень правильная механика автозамены ошибочных запросов — если посетитель искал бренд Jordan, но по ошибке написал «Gordan», то магазин предложит поискать по запросу «Jordan», но при этом выведет товары с совпадениями для «Gordon».

b_583e877705f37.jpg

Если в магазине Nike вообще нет ничего похожего на поисковый запрос — в рекомендациях появляются популярные товары.

b_583e87776998a.jpg

Страница «ничего не найдено» в Steam показывает товары, которые соответствуют запросу даже незначительно (но вот если совпадений нет даже близко — нас ждет скупая пустая страница).

b_583e8777d6a68.jpg

Nordstrom не просто показывает все категории, но также и рекомендует бестселлеры.

b_583e87785b479.jpg

Страницей «ничего не найдено» вопрос не исчерпывается — ведь есть еще один важный инструмент, способный продавать. Это поле автоподстановки. Рассмотрим, какие решения используют топовые магазины.

Слабые решения для поля автоподстановки

Обычно это банальная автоподстановка без рекомендаций конкретных товаров или даже товарных категорий. А иногда — полное отсутствие механизма автоподстановки, чего быть не должно ни в коем случае.

У Wiley автоподстановки просто нет.

b_583e8778dd1ee.jpg

Target просто выводит все совпадения, без рекомендаций наиболее подходящих товаров.

b_583e877957df6.jpg

Ikea предлагает свои варианты поискового запроса, но не более того.

b_583e8779dc1aa.jpg

Поиск у H&M — самый обычный.

b_583e877a60e24.jpg

У Etsy тоже простое решение без товарных рекомендаций.

b_583e877ad9673.jpg

Все эти магазины объединяет то, что они пренебрегают товарными рекомендациями в поле автоподстановки. Это не дает им управлять вниманием посетителя, как это делают следующие магазины.

Сильные решения для поля автоподстановки

Эти магазины не упускают возможность продавать, даже когда посетитель просто ищет абстрактную группу товаров через поиск. Очень верное решение.

Walmart рекомендует перейти в конкретную категорию, уже довольно ценная рекомендация для покупателя, который не знает, что ему нужно.

b_583e877b50dfe.jpg

Costco также предлагает искать в конкретных категориях. Лучше, чем ничего, но всё же можно было сделать и более технологически совершенный механизм автоподстановки.

b_583e877bd4860.jpg

Аналогично — на Amazon. Ссылки на товарные категории.

b_583e877c5a04a.jpg

Похожее решение у Macy’s, только оно слабее в плане UI — категории никак не выделены визуально.

b_583e877cd51eb.jpg

Следующие решения, бесспортно, выигрывают по подаче у предшественников — за счет персональных рекомендаций конкретных товаров и визуального исполнения.

В Steam в авподстановке не просто ссылки, а полноценные товарные карточки.

b_583e877d6063c.jpg

Nordstrom не только предлагает варианты поискового запроса, но также предлагает конкретные товары.

b_583e877dd5b39.jpg

Одно из лучших решений у Newegg — показывать конкретные модели, ссылками и большими карточками с изображениями. Современные размеры экранов позволяют.

b_583e877e5e43a.jpg

Homedepot выводит не просто карточки товаров, но и рейтинг каждого. И всё это в поле автоподстановки.

b_583e877f42ae9.jpg

B&H показывает наиболее подходящие варианты в категориях и брендах, а также выводит мини-карточки товаров.

b_583e877fb3c36.jpg

Bestbuy тоже превратил поле автоподстановки в продающий инструмент.

b_583e87802dec6.jpg

Таким образом, наиболее выигрышным для магазина будет решение, в котором поле автоподстановки выполняет не только вспомогательные, но и продающие функции.

Заключение

Самое технологичное и наиболее правильное с точки зрения продаж решение:

  1. Персонализировать страницу поисковой выдачи — выводить сначала наиболее подходящие товары для конкретного посетителя. В сегодняшней статье мы не рассматривали этот момент, так как тема довольно обширная и заслуживает отдельного обзора. Но если ваш магазины выдает просто подборку товаров по алфавиту или, например, цене — стоит задуматься о персонализации этого раздела сайта.
  2. Добавить персональные товарные рекомендации на страницу «ничего не найдено». Если клиент ничего не нашел по своему запросу, это не значит, что он так ничего и не сможет найти. Существует много вариантов, что можно показывать на такой странице — популярные товары, ранее просмотренные, персонализированные подборки.
  • Добавить персональные товарные рекомендации в поле автоподстановки. Многие магазины игнорируют этот инструмент продаж, хотя и напрасно.

Узнайте больше о том, как работает персонализация поиска от REES46, не стесняйтесь.

+3
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Андрей Кузнецов
спасибо, вроде ничего сверхсложного, но в целом познавательно)

а как ваш поиск работает? т.е. на вашем сайте есть кейс: посетитель ввел в поиск "водонагреватель", вы утверждаете что из 200 имеющихся на сайте водонагревателей предложите лучшее для него предложение?
можете обьяснить на чем основываются ваши утверждения?
по каким критериям определяете что предложение "лучше" чем другие.
Ответить
Студия Михаила Кечинова
Круче всех делаем стартапы
Michael Kechinov
Когда выполнен поиск по простому слову, почти все найденные товары (в данном случае водонагреватели) имеют одинаковый семантический рейтинг. То есть порядок почти не важен.

Затем мы берем результат выдачи и прогоняем его по нашей бигдате (realtime CF) и персональному профилю покупателя (предпочтение брендов, ценовая категория и т.д.). Так получаем результат.

Это почти не отличается от персональных товарных рекомендаций, за исключением того, что исходная выборка товаров меньше, чем весь каталог магазина.

Результат измеряется A/B-тестами в виде разницы в чистой прибыли.
Ответить
Irina Alhova
ну вы запарились, очень крутой аналоиз
Ответить
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать
Комментарии

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.