Just.ru: оптимизация поиска увеличила конверсию на 8 %

Смотрите в каталоге
Поисковые движки

Just.ru — крупный интернет-магазин компьютерной, цифровой и бытовой техники. Когда мы начали общаться с компанией, поиск на сайте работал медленно, не понимал часть запросов и показывал нерелевантные результаты. Мы предложили улучшить поиск с помощью AnyQuery.

AnyQuery — инструмент, который оптимизирует поиск на сайте: исправляет ошибки и опечатки, понимает запросы с использованием синонимов, показывает релевантные результаты. Пользователь может написать вместо «смартфон» — «cvfhnajy», вместо iPhone — «айфон», а поиск AnyQuery всё равно покажет нужные товары или предложит аналоги.

По результатам работы с поиском конверсия на Just.ru увеличилась на 8 %, а выручка за сессию — на 14 %. А теперь — по порядку о том, что сделали.

Точка роста конверсии

Когда мы начали общаться с клиентом, он формулировал проблему примерно так:

«Проблема поиска — в нерелевантной выдаче товаров. Например, пользователь вбивает „ноутбуки“, а в результатах сначала отображаются подставки, чехлы и другие аксессуары. Или вводит товар с опечаткой и получает пустую страницу с результатами поиска. В лучшем случае пользователь попробует найти товар вручную через каталог. В худшем — думает, что нужного товара нет и уходит к конкурентам.

Мы заметили, что из всех клиентов, которые что-то покупают на сайте, 35 % используют поиск. Поэтому решили, что это важная точка роста конверсии».

Иван Колесников, менеджер по онлайн-маркетингу

Сначала мы решили провести аудит поиска, чтобы детальнее изучить, как покупатели формулируют запросы и какие результаты ожидают получить. Вот какие недочеты мы нашли:

  • поиск не умеет исправлять раскладку. Например, клиент пишет «yjen,er» вместо «ноутбук», а поиск выдает пустую страницу;
  • не находит товары по синонимам. «Пауэрбанк» для него не то же самое, что «внешний аккумулятор»;
  • в результатах клиент видит не то, что искал. При поиске ноутбуков сначала идут чехлы и подставки.

В Just.ru понимали, что оптимизация поиска своими силами займет полтора или два года. И это без гарантий, что вложения в итоге окупятся.

Сначала нужно выстроить процесс: выделить разработчиков и менеджера проекта, составить подробные требования. Дальше — научить поиск понимать язык покупателей, а не просто искать текст из запроса по каталогу товаров. Для качественного результата придется использовать машинное обучение.

В крупных компаниях постоянно возникают другие, более важные задачи. Например, нужно срочно переделать страницу с товарами по акции или обновить дизайн корзины. Маркетологам кажется, что такие улучшения быстрее влияет на продажи, поэтому разработка поиска уходит на второй план.

С AnyQuery всё проще. Всё, что нужно — передать команде AnyQuery YML-файл с информацией о товарах и добавить на сайт небольшой javascript сниппет. Это занимает десять минут.

Как изменили поиск

Мы договорились с Just.ru, что внедрим на сайт поиск AnyQuery, а потом сравним показатели с помощью A/B-тестов. Вот что мы внедрили:

  • лингвистический модуль;
  • автоподсказки;
  • алгоритм ранжирования товаров.

Теперь о каждом компоненте.

Научили понимать язык покупателя

Лингвистический модуль AnyQuery помогает поиску понять, что именно ищет покупатель. Он понимает запросы с ошибками, опечатками и запросы с синонимами.

Запросы с ошибками и опечатками. Покупатели ищут одни и те же товары по-разному. Одни вводят в поиске «Iphone X», другие — «Айфон Икс», третьи забывают поменять раскладку и выходит «fqajy brc». Опечатки тоже никто не отменял.

Если в каталоге интернет-магазина товар называется «Iphone X», то по запросу «Айфон Икс» появятся нулевые результаты поиска. Получается, товар есть в наличии, но покупатель не может найти его через поиск. По нашей статистике на сайтах интернет-магазинов до 40 % запросов не показывают товары, которые искали покупатели.

К примеру, покупатель искать телефон так:

Синонимы. У AnyQuery есть словари синонимов на каждый товар. Допустим, человек хочет купить микроволновую печь. В каталоге магазина товар называется «микроволновая печь», а покупатель вводит по-своему: «микроволновка» или «свч-печь». Обычный поиск покажет страницу с нулевыми результатами, клиент подумает, что микроволновок нет, и уйдет в другой магазин.

Вот как покупатели обычно ищут внешний аккумулятор для зарядки телефонов:

Число синонимов растет, поэтому словари постоянно обновляются с использованием машинного обучения. Технология анализирует поведение пользователей и понимает, когда нужно добавить новый синоним и какие товары по нему выдавать.

Чтобы пользователь мог уточнить свой запрос, мы добавили популярные запросы на страницу выдачи. Например, пользователь вводит «смартфон» и тут же получает такие варианты:

Поиск понимает, что клиент ищет смартфон, и предлагает другие популярные запросы с этим словом, чтобы клиент мог быстрее найти нужный товар.

Научили давать подсказки покупателям

Автоподсказки помогают покупателю сформулировать поисковый запрос и сориентироваться на сайте:

Мы проанализировали поведение покупателей и оказалось, что 55 % клиентов, которые что-то искали на сайте, пользовались автоподсказками. Из них 32 % кликали на «популярные запросы», 15 % — на «категории» и 53 % пользовались «популярными товарами»:

Научили показывать релевантные результаты

Классический пример нерелевантных результатов поиска — это когда по запросу «смартфон» пользователь первыми в поисковой выдаче видит держатели для телефонов или чехлы. С AnyQuery первым в списке по этому запросу будут будут телефоны, а уже потом — аксессуары к ним:

Другая ситуация: выдача никак не учитывает интересы пользователя и показывает товары, которые он вряд ли купит. Например, человек интересуется недорогими телефонами, а получает в поисковой выдаче iPhone X и другие дорогие телефоны. Это не соответствует его ожиданиям, поэтому он может уйти без покупки

Результаты A/B тестов

Для Just.ru мы провели месячный A/B тест с такими результатами:

  • конверсия сайта выросла на 8 %;
  • выручка на сессию увеличилась на 14 %;
  • клиенты стали чаще пользоваться автоподсказками. 55 % клиентов, которые пользуются поиском на сайте, выбирают товары из автоподсказок.

Эти результаты достоверны с вероятностью 96 %.

После работы с AnyQuery менеджер по онлайн-маркетингу Иван Колесников поделился своими впечатлениями:

«AnyQuery помог нам решить проблему с поиском и увеличить выручку. Вместо долгих месяцев доработок своей командой мы получили быструю интеграцию без проблем со словарями и надежного подрядчика с отличной командой. Ребята сразу подключились в работу и проанализировали наш поиск.

На установку AnyQuery на сайт ушло десять минут. Нам просто передали javascript-код, мы его вставили в нужное место — и всё.

Самое важное, что это не просто изменения для красоты. Качественное ранжирование, более быстрый поиск и автоподсказки, — всё это сработало на выручку. Мы получили примерно плюс 14 % к выручке на каждую сессию».

Бесплатный аудит поиска

Мы проводим бесплатный аудит поиска в интернет-магазинах. За две недели наши специалисты проанализируют поиск. Вы получите отчет с точками роста, которые влияют на конверсию, и рекомендациями, как можно оптимизировать поиск.

 

С нами можно связаться через сайт AnyQuery или написать на privet@diginetica.com.

Компании и сервисы: AnyQuery
Автор: Артём Прудников

Подписаться на новости

Читайте также

3 декабря / Комментарии

Имэйлы, соцсети, сайт и ещё 4 способа напомнить клиентам о программе лояльности

Покупатели перестают участвовать в программах лояльности по разным причинам. Кто-то находит более выгодные предложения у конкурентов, кто-то — новый любимый бренд, но бывает и так, что клиенты просто забывают о существовании поощрений, мотивирующих их совершать повторные покупки. Эксперты приложения «Кошелёк» узнали, как подогреть интерес клиентов к программе лояльности.

далее →

19 ноября / Комментарии

Как автоматизировать email-маркетинг и получать +58 млн в год

Для многих директ-маркетинг — один из главных каналов продаж. При этом большую часть такой коммуникации можно автоматизировать: например, рассылки-напоминания о незавершенных заказах, уведомления о новых поступлениях, реактивационные рассылки и многое другое.

далее →

7 ноября / Комментарии

Зачем бренду собственное сообщество? Подборка успешных кейсов

Современные ритейлеры собирают вокруг своих брендов сообщества покупателей (brand community). Основная миссия таких сообществ — предоставить клиентам возможность общаться с любимым брендом и друг с другом. Эксперты приложения «Кошелёк» рассказали, какие задачи ритейлеры решают с помощью сообществ, и собрали подборку успешных кейсов брендов.

далее →

23 октября / Комментарии

Как интернет-магазину не терять клиентов из-за оформления заказа: история OZON.ru

Некоторые интернет-магазины продолжают отпугивать покупателей многостраничным оформлением заказа. Давайте разберемся, как перестать терять клиентов, готовых к покупке.

далее →

22 октября / Комментарии

Как с нуля собрать «теплую» базу подписчиков

Маркетологи не устают называть email наиболее выгодным каналом коммуникации. Но что делать, если базы для рассылок пока нет и отправлять письма попросту некому? Как не спугнуть потенциальных клиентов? Как их привлечь и «разогреть» интерес так, чтобы в итоге человеку захотелось добровольно отдать вам свой электронный адрес? Давайте разбираться.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook