Каждая страница и каждый элемент интернет-магазина должен продавать. Прямо или косвенно. Сегодня речь пойдет об инструменте поиска — потому что его часто забывают сделать продающим даже крупные ритейлеры. А значит, здесь есть, что улучшить.
Рекомендации, как таковые, есть практически у каждого современного интернет-магазина. Наиболее популярные места, где они выводятся: главная страница, страница категории, карточка товара, корзина.Wildberries: рекомендации на странице товара
Но что, если покупатель использует не навигацию по каталогу, а ищет товар через поиск? Логично предположить, что ему тоже нужно рекомендовать товары.
Мы взяли за основу топ-25 самых крупных российских интернет-магазинов и проанализировали, как они рекомендуют товары в поиске (exist.ru не вошел в наше исследование, так как там другая модель покупок).
Рассмотрим две ключевые ситуации, когда рекомендации могут сделать продажу, и которые часто игнорируют:
1. Автоподстановка. Ситуация: покупатель пока не знает, какую именно модель товара хочет купить. Он начинает вводить название, например, “газонокосилка”. В выпадающем меню автоподстановки магазин может выводить рекомендации конкретных товаров — тем самым стимулируя продажи этих позиций.
2. Ничего не найдено. Ситуация: покупатель ввел некорректный запрос и совпадений не нашлось. Голая страница с текстом ошибки — это непрофессионально, здесь тоже можно выводить рекомендации товаров. Лучше всего — на основе поискового запроса и предыдущих действий пользователя, так можно понять, что конкретно из ассортимента магазина есть смысл ему предлагать.
На примерах российских онлайн-магазинов рассмотрим, кто какие механики использует при разработке алгоритмов поиска.
Автоподстановка
Не выводят товарные рекомендации в автоподстановке следующий магазины:
Wildberries выводит все совпадения по ключевому слову, но не товары
Lamoda работает по такому же принципу
Связной выводит совпадения только в категориях товаров
Комус выводит подсказки по брендам, но не конкретные товары
У Bonprix на момент написания материала вообще не работала автоподстановка
Спортмастер выводит только подсказки, а не товары
E96 подсказывает о совпадениях в категориях товаров
7 магазинов из 25 не имеют возможности продавать товары непосредственно из поля поиска — клики по результатам автоподстановки ведут на отфильтрованную по ключевому слову категорию товаров.
Магазины, у которых есть товарные рекомендации в поиске, можно разделить на две категории. К первой относятся те, у которых рекомендации представлены в виде текстовых строчек. Ко второй — у кого есть полноценная миниатюрная карточка товара в поле автоподстановки.
Есть товарные рекомендации в виде текста:
В магазине 220 Вольт товарные рекомендации есть в виде текстовых полей
Евросеть наравне с брендами рекомендует конкретную модель
Офис заказ работает по такому же принципу
У Техносилы товарные рекомендации в поиске также реализованы текстом
Аналогичное решение у Юлмарта
И в магазине Технопоинта
Но большинство магазинов (половина из нашей выборки) использует самое подробное представление рекомендованных товаров — отдельным блоком с фотографией.
Есть товарные рекомендации в виде миниатюры карточки товара у следующих магазинов:
Ситилинк — категории и товары
Эльдорадо — только товары
Enter — категории и товары
Holodolnik — популярные запросы в автоподстановке и рекомендованные товары
Лабиринт — совпадения по категориям и товарам, продвигаемые
товары (новинки)
Media Markt — популярные запросы и конкретные товары
М-видео — совпадения в категориях и товарные рекомендации
Онлайн-трейд — совпадения в категориях и товарные рекомендации
Ozon — совпадения в категориях, рекомендации брендов и товаров
Shopping Live — совпадения в категориях, брендах и товарные рекомендации
Утконос — совпадения в категориях, брендах и товарные рекомендации
Wikimart — совпадения в брендах, маназинах и конкретных товарах
Итого, по разделу товарных рекомендаций в автоподстановке:
- Меньшинство не использует товарные рекомендации в автоподстановке (7 из 25).
- Большая часть магазинов пользуется таким инструментом стимулирования продаж, меньшая часть не акцентирует внимание на товарах (6 из 18), большая часть выделяет товары отдельными карточками (12 из 18).
- У части магазинов товарные рекомендации выводятся с учетом поведения пользователя, его просмотров, то есть рекомендации персонализированы.
В целом картина хорошая. Теперь рассмотрим вторую ситуацию: когда пользователь неправильно ввел запрос или товара не оказалось в каталоге. Как поступают магазины в таком случае.
Страница «ничего не найдено»
Меньшинство магазинов, 9 из 25, не выводят товарные рекомендации на странице с нулевой поисковой выдачей:
Ситилинк
Евросеть
Комус
Офис заказ
Онлайн-трейд
Shopping Live
Связной
Технопойнт
Юлмарт
Всего пара магазинов из списка тех, которые не стали выводить товарные рекомендации на странице “ничего не найдено”, делают ее полезной другими способами:
- Юлмарт и Комус предлагает перейти к расширенному поиску или воспользоваться консультацией специалиста.
- Shopping Live предлагает подписаться на рассылку популярных товаров.
В остальных случаях пользователь видит пустую страницу и минимум полезной информации.
Следующее по популярности решение — вывод просмотренных пользователем товаров. Такая механика заставляет покупателя вернуться к товарам, которыми он уже интересовался, и увеличивает вероятность их покупки.
Выводят блок “просмотренные товары” следующие магазины:
Wildberries
Lamoda — просмотренные товары и рекомендации на их основе
Media Markt
Техносила
Утконос
Wikimart — просмотренные товары и рекомендации на их основе
Итого по этой группе:
- Большая часть магазинов использует самую простую механику товарных рекомендаций: ранее просмотренные. Ее реализация не требует разработки каких-либо дополнительных алгоритмов или Big Data.
- Wikimart и Lamoda используют наиболее продвинутые алгоритмы: наравне с просмотренными товарами на странице с нулевым результатом выводятся товарные рекомендации на основе просмотров или популярных товаров.
Используют алгоритм “популярные категории”:
Bonprix
Labirint
М-видео
Спортмастер
Данный алгоритм также прост в реализации. Наиболее технически продвинутое решение у Спортмастера — популярные категории и механика “искавшие это покупают” (на сайте раздел называется “лидеры продаж по вашему запросу”). Это самый полезный алгоритм для страницы поиска, подробнее о нем чуть позже.
Используют алгоритм “популярные товары”:
Эльдорадо
Enter
Это еще один несложный в реализации алгоритм (особенно если популярные товары не меняются в зависимости от пользователя — то есть если нет персонализации показов).
Переходим к следующей группе.
Используют алгоритм “похожие запросы”:
E96 — рекомендации товаров по похожим ключевым словам
220 Вольт — рекомендации по похожим запросам, а если нет таковых, вывод популярных товаров
220 Вольт имеет более предпочтительный гибридный алгоритм рекомендаций: если ничего похожего среди прошлых запросов нет, магазин рекомендует популярные товары на странице нулевой выдачи.
Наконец, наиболее технологичный способ рекомендовать товары на странице “ничего не найдено”:
Используют алгоритм “искавшие это покупают”:
Holodilnik
Ozon
Такой подход к персонализации страницы “ничего не найдено” наиболее выигрышный по следующим причинам:
- Это персонализированные рекомендации товаров. Если все предыдущие товарные рекомендации работают “наобум”, предлагая одни и те же товары всем посетителям, то персонализированные — используют данные о конкретном посетителе и подстраивают выдачу под него.
- Рекомендации строятся на базе множества аналогичных запросов других пользователей и их дальнейшего поведения на сайте. Например, Ozon знает, что большинство из тех, кто искал игру “Pitfall“ (нет в каталоге), потом купили Duke Nukem 3D или сборник ретро-игр. Значит, с большой вероятностью эти же покупки сделает и текущий покупатель. Это называется коллаборативной фильтрацией.
Какие еще решения можно сделать в модуле и на странице поиска, чтобы облегчить жизнь покупателю и сделать больше продаж?
Делаем поиск удобнее
Чтобы ваши покупатели не видели страницу “ничего не найдено” совсем, нужно избегать популярных ошибок:
Ошибка 1: нет переключения раскладки
Кто-то может ввести запрос в неправильной раскладке. Если переключать ее на лету — это прибавит комфорта клиенту.
Например, Техносила понимает “абракадабру”:
В отличии от Ситилинка
Ошибка 2: автокоррекция работает некорректно
Опечатки игнорировать нужно, но иногда такие алгоритмы могут вводить пользователя в заблуждение.
Эльдорадо не понял, что “ойфон” — это “айфон”, а не “фон”
Bonprix исправил название бренда John Baner (есть в каталоге) на “ёhn баннер” и выдал нулевой результат
Ошибка 3: слишком строгое соответствие в автоподстановке
Товар в автоподстановке должен отзываться на все свои склонения. Если этого не происходит — инструмент становится бесполезным.
Автоподстановка в Эльдорадо понимает только строгое соответствие названия категории: “книги электронные”
И при этом не распознает запрос: “электронная книга”.
Используйте товарные рекомендации там, где покупатель заходит в тупик или сталкивается со сложностями выбора.
Персонализируйте рекомендации, чтобы они срабатывали чаще и делали больше продаж.
Удачи!
REES46, платформа омниканальной персонализации электронной торговли
