Исследование AnyQuery: Ошибки поиска, из-за которых интернет-магазины теряют до 30% выручки ежегодно

Это очевидная мысль: если товар есть в наличии у интернет-магазина, покупатель должен его найти. Но так бывает не всегда:

В каталоге магазина «джинсы бойфренды» значатся как «джинсы boyfriend». И покупатель не может их найти

Интернет-магазины теряют выручку, потому что покупатели ищут через поиск на сайте «смртфон» вместо «смартфона» или «селедку» вместо «сельди атлантической» и ничего не находят, хотя товары есть в наличии.

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.

Как покупатели ищут товары

По данным сервиса AnyQuery, в сегментах электроники и бытовой техники, модных товаров и продуктов питания от 10 до 25% посетителей пользуются поиском. Если точнее:

  • в интернет-магазинах продуктов питания — до 25 %;
  • в электронике и бытовой технике — до 15 %;
  • в индустрии моды — до 10 %.

Пользователи вводят запросы в строку поиска, как им удобно: с опечатками, ошибками или так, как привыкли называть товары. Иногда ищут по синонимам. Например, «зарядку для ноутбука» вместо «блока питания», «микроволновку» вместо «микроволновой печи».

«Пользователи вводят запросы в строку поиска, как им удобно: с опечатками, ошибками или так, как привыкли называть товары»

По Вордстату видно, что иногда синонимы дают больше запросов, чем правильные названия товаров. Например, микроволновую печь ищут 64 тысячи пользователей, а микроволновку — 96 тысяч:

Купить микроволновую печь — 64 тысячи запросов
Купить микроволновую печь — 64 тысячи запросов
Купить микроволновку — 96 тысячи запросов
Купить микроволновку — 96 тысячи запросов

В поиске важно, чтобы пользователь находил товар, независимо от названия. Как привык, так и называет, а поиск выдает нужные товары:

  • микроволновку;
  • свч-печь;
  • печь микроволновую;
  • cdx-gtxm;
  • мииикроволновку (а вдруг заела клавиатура, всякое бывает).

Обычно у интернет-ритейлеров с поиском на сайте связано три ошибки:

  • нулевые результаты. Покупатель искал товар, который есть в наличии, но ничего не нашел;
  • нерелевантная поисковая выдача. Покупатель видит в результатах поиска не те товары, что искал. Например, чехлы вместо смартфонов или сумки вместо ноутбуков;

  • отсутствие автоподсказок. Покупатель начинает вводить название товара, а поиск молчит и ничего не подсказывает.

Все три ошибки — зоны роста для интернет-магазинов. Если их исправить, можно повысить конверсию и получать больше прибыли.

Ошибка 1. Нулевые результаты поиска

Нулевые результатов поиска — это когда по запросу пользователь получает пустую страницу поисковой выдачи. Такое бывает даже на сайтах крупных ритейлеров. Например, покупатель ищет на Озоне «фитнес резинку» и получает нулевые результаты:

Исследование AnyQuery: Ошибки поиска, из-за которых интернет-магазины теряют до 30% выручки ежегодно

Но эта резинка всё-таки есть в каталоге. Оказывается, пользователь сам должен догадаться, что «фитнес-резинка» — это «лента эластичная»:

В выдаче та самая фитнес-резинка, лента для уплотнения строительных швов
В выдаче та самая фитнес-резинка, лента для уплотнения строительных швов

Если бы пользователи и правда чаще искали ленту эластичную, никакой проблемы не было бы. Но Вордстат говорит, что это не так. Пользователи в три раза чаще ищут «резинки для фитнеса», а не «эластичную ленту»:

Резинки для фитнеса — 21 тысяча
Резинки для фитнеса — 21 тысяча
Эластичная лента — 7 тысяч запросов, эластичная лента для фитнеса — около тысячи
Эластичная лента — 7 тысяч запросов, эластичная лента для фитнеса — около тысячи

В примере с фитнес-резинкой и эластичной лентой важно учитывать не только семантику запроса, но и поведенческие характеристики пользователя. Спортсменам показывать фитнес-резинки, а строителям — ленту для уплотнения швов.

Идеальный поиск работает так, что пользователь находит нужный товар по тому запросу, как привык называть этот товар. Если хочет, называет микроволновую печь свч, а хочет — микроволновкой. В идеале интернет-магазины должны знать все синонимы, которыми покупатель называет товары, а не вынуждать вводить нужное сочетание слов или вручную искать в каталоге.

Причины нулевых результатов поиска по сайту. У нулевых результатов поиска пять причин. Технические — товара нет в каталоге или поисковый движок плохо работает. Другие причины связаны с тем, как покупатели вводят названия товаров:

  • ошибки. Это опечатки, орфографические или лингвистические ошибки, русскоязычное написание иностранных названий. Здесь «смртфон» вместо «смартфона» и «малако» вместо «молока»;
  • неправильная раскладка клавиатуры. Пользователь забывает поменять язык на клавиатуре и вбивает в поиск «vjkjrj» вместо «молока» или «cvfhnajy» вместо «смартфона»;
  • синонимы. Это слова, которые отличаются от названия товара из каталога, но по смыслу означают то же самое. Например, «помидоры» вместо «томатов».

По статистике компании AnyQuery, в сегменте электроники соотношение точных запросов к ошибочным и синонимичным такое:

Запросами с ошибками считали: опечатки, неправильную раскладку, русскоязычное написание английских слов
Запросами с ошибками считали: опечатки, неправильную раскладку, русскоязычное написание английских слов

Это значит, что 30% из тех, кто пользуется поиском, не находят товар. Кто-то из этих пользователей пойдет искать нужный товар в каталоге вручную, а кто-то просто подумает, что товара нет и уйдет к конкурентам.

Данные AnyQuery: «30% клиентов, которые пользуются поиском, не находят товары».

В сегменте продуктовых магазинов распределение немного другое:

Исследование AnyQuery: Ошибки поиска, из-за которых интернет-магазины теряют до 30% выручки ежегодно

Продуктовые ритейлеры обычно берут названия для каталога на сайте из товарных накладных, например, «сельдь слабосоленая». Это удобно для интеграции с 1С, но не для клиентов. Они будут вводить «селедку» и получат пустую страницу с результатами поиска.

У еды и напитков бытовые названия чаще отличаются от официальных, чем у электроники.

В каталоге интернет-магазина продуктов → У пользователя

томаты → помидоры

картофель → картошка

эстрагон → тархун

паста, макаронные изделия → макароны, спагетти

соус горчичный → горчица

крупа гречневая, ядрица → греча, гречка

томатный соус → кетчуп

Давайте еще раз, примерно 30% посетителей приходят за покупками, вводят товары в поиске и не находят товар. Они хотели купить, но ничего не нашли.

Ошибка 2. Нерелевантная выдача

Нерелевантная выдача — это когда поиск выдает такие результаты, которые покупатель не ожидал увидеть. Например, он ищет смартфон, а на странице с результатами поиска видит не телефоны, а сканеры и селфи-палки:

В идеале по запросу «смартфон» в выдаче должны быть модели телефонов, которые ищут или покупают чаще всего
В идеале по запросу «смартфон» в выдаче должны быть модели телефонов, которые ищут или покупают чаще всего

Еще пример с интернет-магазином одежды. По запросу «джинсы бойфренды» ничего не найдено, а в рекомендациях — джемпера:

Логичней рекомендовать пользователю джинсы других моделей, если бойфрендов нет на складе
Логичней рекомендовать пользователю джинсы других моделей, если бойфрендов нет на складе

В книжном интернет-магазине по запросу «Есенин» пользователь видит произведения других авторов о Есенине и книжную закладку с фотографией поэта, а не книги Сергея Есенина:

Из-за нерелевантной выдачи пользователь тратит больше времени, чтобы найти книги автора
Из-за нерелевантной выдачи пользователь тратит больше времени, чтобы найти книги автора

Ритейлеры теряют деньги из-за нерелевантных результатов поиска. Уверены, что сканеры вместо смартфонов выведут из себя кого угодно.

Ошибка 3. Нет подсказок

Подсказки — выпадающее меню с товарами, категориями, брендами или историей запросов. Они появляются, когда пользователь начинает вводить первые буквы запроса. Например, он только начинает вводить «смарт...», как видит: категории, бренды и популярные модели смартфонов.

По данным AnyQuery, от 16 % до 37% клиентов, которые пользуются поиском, кликают на автоподсказки, если они есть

Автоподсказки помогают пользователю быстрее найти товар. Допустим, пользователь хочет купить фитнес-браслет и вбивает в строку поиска первое слово запроса «фитнес», в блоке подсказок выпадают:

фитнес-резинка;

фитнес-браслет;

раздел Спорт и отдых;

категория Фитнес-браслеты;

карточка товара.

Посетителю не нужно дописывать запрос: можно сразу перейти в нужную категорию или карточку товара.

Блок подсказок на сайте «Озона»
Блок подсказок на сайте «Озона»

Или пользователь ищет «малину» в продуктовом интернет-магазине:

В подсказках: «малина свежая», «малина замороженная», «малиновые пастила», «варенье», «мармелад»

Автоподсказки помогают пользователю быстрее найти товары, а интернет-магазину — получить больше прибыли. По данным AnyQuery, пользователи, которые кликают на автоподсказки, покупают в 3-5 раз чаще, чем те посетители сайта, которые не пользовались подсказками:

В сегменте электроники общая конверсия сайта – 1,99%, а конверсия среди тех, кто кликнул на автоподсказки — 10,1%
В сегменте электроники общая конверсия сайта – 1,99%, а конверсия среди тех, кто кликнул на автоподсказки — 10,1%

«Пользователи, которые кликают на автоподсказки, покупают в 3-5 раз чаще, чем те посетители сайта, которые не пользовались подсказками»

Чем больше посетителей будет кликать на автоподсказки, тем выше будет конверсия сайта, а значит — прибыль ритейлера.

Как найти ошибки в поиске

Интернет-ритейлеры могут самостоятельно проверить поиск в своем магазине на ошибки.

Чтобы обнаружить ошибки, нужно сделать три проверки.

Нулевые результаты

Проверить. Нужно ввести в строку поиска запросы с ошибками, на неправильной раскладке, английские названия русскими буквами и запросы-синонимы.

Оценить. Смотрите, находит ли поиск нужные товары или показывает сообщение «Ничего не найдено». Если товар есть в наличии, а поиск его не находит — повод бить тревогу.

Для поиска синонимов можно спросить у коллег, как они чаще называют популярные товары или использовать словари и Вордстат.

Нерелевантная выдача

Проверить. Вводите неоднозначные запросы, по которым выдача может отличаться. Для интернет-магазина электроники — «смартфон», «ноутбук».

Оценить. Проверяете, отвечают ли результаты на запрос пользователя или показывают что-то похожее, но не то. Плохой знак, если вместо телефонов видите чехлы или защитные стекла, а вместо ноутбуков — противоударные сумки.

Автоподсказки

Проверить. Вводите любые запросы в строку поиска.

Оценить. Смотрите, есть ли автоподсказки и помогают ли они пользователю находить товары быстрее.

Надежнее всего проверять поиск на тех товарах, которые точно есть в наличии.

Ошибки поиска кажутся мелочью, но если их исправить, можно увеличить конверсию интернет-магазина и прибыль. Как исправлять, расскажем в следующей статье.

Эксперт — Дмитрий Малашкин, co-founder AnyQuery. Записала Светлана Дучак, редактор.

11
13 комментариев

Виктор, спасибо за обратную связь! Скоро будет 2 статья из этой же серии, мы еще шире посмотрим на проблематику.

Мы с командой 1,5 года делаем продукт для поиска в интернет-магазинах (AnyQuery), очень глубоко знаем тему и сотрудничаем с большим количеством ритейлеров. Тут кстати, кейс с одним из наших партнеров, хороший пример, когда сделали под ключ без затрат на команду и подняли с хорошим результатом коммерческие метрики по сайту: https://www.shopolog.ru/metodichka/customer-retention/just-ru-optimizaciya-poiska-uvelichila-konversiyu-na-8/

Кстати, интеграция супер простая через Javascript, полностью без ресурсов со сторону внутренней ИТ команды.

1
Ответить

Дмитрий, а стоимость примерно какая? Для малого бизнеса подъёмная тема?
Прицепить к Чат-боту можно?
Сделаете интеграцию с CRM и CMS системами SaaS ?

1
Ответить

очень полезная статья. как нить ее отправьте маркетологам goods.ru там абсолютно все перечисленные ошибки, даже переписывают пользовательский запрос, показывают товары не в продаже, и ищут не по признакам основного названия, а атрибутам. например поиск по слову "топленое молоко" находит не продукты, а мойки этого цвета ) и есть пустой поиск. самый отрицательный пример если потребуется где-то. то это они.

3
Ответить

Мы решили эту проблему с помощью elasticsearch + расширенные тэги, которые не видят клиенты, но по ним осуществляется поиск

2
Ответить

Да, эластик неплохое, возможно даже лучшее opensource решение для поиска, когда есть ресурсы и экспертиза внутри команды. И клевое решение с расширенными тегами!

Но глобально, мы за время работы над нашим продуктом (AnyQuery) и интеграцией у многочисленных клиентов увидели очень много примеров, где эластик не дотягивает. Например, эластику чужды вещи связанные с поведением покупателей и последующим использованием этих данных в ранжировании результатов и персонализации. Так же, качество исправления ошибок/опечаток построенное на машинном обучении и контексте запроса лучше, чем просто Расстояние Левенштейна, которое является базой в эластике.

Но, глобально это полемика, каждый выбирает для себя наиболее правильный путь. Крутить эластик, либо работать с партнером, который на несколько шагов впереди opensource и с внятной дорожной картой типа голосового поиска и тд.

Роман, какой у вас адрес магазина? Интересно посмотреть на вашу реализацию поиска.

2
Ответить

У меня есть опыт работы с командой anyquery. У коллег очень профессиональный подход, внимательное отношение к данным и классные продукты. Мы добились хороших результатов с ними. Удачи в развитии!

2
Ответить

Отличная статья! В Читай Городе с поиском беда. Копирую часть названия, можно даже полностью, но при добавлении фамилии автора, книга просто перестаёт существовать.

1
Ответить