Товарные рекомендации в поиске: как это работает в интернет-магазинах

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

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”:

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