Товарные рекомендации в поиске: как это работает в российских 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.

Полсекунды рекламы: Персонализация поиска от REES46.

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. 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.

• 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 следующие 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).

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. Например, «buhjdfz rjycfkm». Если переключать ее на лету — это прибавит комфорта клиенту.

Ошибка 2: поиск «не понимает» транслитерацию

Кто-то может ввести запрос нестандартно — кириллическими символами латинское название. И, если, например, неизвестный бренд скорее всего так и напишут, латиницей, то популярный могут запросто набрать так: «никон», «бош», «хонда».

Например, Техносила понимает «абракадабру»:

В отличие от Ситилинка

Ошибка 3: автокоррекция работает неправильно

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 4: 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»

Вместо заключения приведем сводную таблицу по всем магазинам, попавшим в исследование.

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!

По теме

1. Персональные товарные рекомендации для интернет-магазина.
2. Персонализация поиска для интернет-магазинов.