{"id":13465,"url":"\/distributions\/13465\/click?bit=1&hash=1e6228dc4e5e22730d5108e1c30ee96b3462205737e7a3fe7ce4c965aaacfe57","title":"\u041a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f Ozon \u2014 \u043a\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0440\u0438\u0437\u0438\u0441","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"6b1e0c55-41d3-56c2-84e2-fe6f447e3825","isPaidAndBannersEnabled":false}

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 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:

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

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
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

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:

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

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

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

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»

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%

«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.

0
13 комментариев
Написать комментарий...
Dmitry Malashkin

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.

Ответить
Развернуть ветку
Александр Авдеев

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

Ответить
Развернуть ветку
ave ego

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.

Ответить
Развернуть ветку
Roman Pan

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

Ответить
Развернуть ветку
Dmitry Malashkin

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.

Ответить
Развернуть ветку
Roman Pan

С поведением покупателей не думали, а на счёт ранжирование думали. Ранжирование: у эластика есть возможность запоминать запросы (по каким искали), а значит и считать вот и решение (мы пока не реализовали). По поведению не думали, буду честен. Уверен, что и эластик можно довести до ума, не зря на нем eBay сидит. На счёт ошибок - согласен, не идеальное решение, но с типовыми опечатками справляемся))). Не opensource боюсь... для меня это игла на которую не хочу. Но с удовольствием почитаю о anyQuery.

Ответить
Развернуть ветку
Artem Kruglov

У Ebay, Amazon, Ali - дву или многокаскадное ранжирование. Elastic используется только для отбора кандидатов - далее применяется уже ML ранжирование

Ответить
Развернуть ветку
Dmitry Malashkin

Напишите мне в личку, если будут по AnyQuery вопросы. Из первых уст передам все инсайты )))

Ответить
Развернуть ветку
Dmitriy Biknazarov

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!

Ответить
Развернуть ветку
Avramov Max

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

Ответить
Развернуть ветку
Dmitry Malashkin

Да, пример который вы привели, это прямо классика жанра. А для книжных магазинов, где доля поиска является большой, это критически важно уметь обрабатывать запросы сформулированные в таком виде.

Ответить
Развернуть ветку
Artem Kruglov

Дмитрий, крутая статья, спасибо!

Ответить
Развернуть ветку
Viktor Nevzorov

В закладки. Битрикс выдает в поиске ахинею. Будем пилить или эластик или сфинкс.

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 13 комментариев
null