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

mvi1

17 сентября в 19:00 (по МСК)
Хотите узнать, как научить поиск на сайте продавать?
CEO REES46 Михаил Кечинов расскажет о том, как сократить путь клиента до покупки и увеличить выручку с помощью умного поиска.
webinar

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. 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

wil1

Lamoda работает по такому же принципуlam1

Связной выводит совпадения только в категориях товаровsvy1

Комус выводит подсказки по брендам, но не конкретные товарыkom1

У Bonprix на момент написания материала вообще не работала автоподстановкаbon1

Спортмастер выводит только подсказки, а не товарыspo1

E96 подсказывает о совпадениях в категориях товаровe961

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 полей2201

Евросеть наравне с брендами рекомендует конкретную модельeur1

Офис заказ работает по такому же принципуoff1

У Техносилы товарные рекомендации в поиске также реализованы текстомsil1

Аналогичное решение у Юлмартаulm1

И в магазине Технопоинтаtec1

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 товарыcit1

Эльдорадо — только товарыeld1

Enter — категории и товарыent1

Holodolnik — популярные запросы в автоподстановке и рекомендованные товарыhol1

Лабиринт — совпадения по категориям и товарам, продвигаемые товары (новинки)lab1

Media Markt — популярные запросы и конкретные товарыmma1

М-видео — совпадения в категориях и товарные рекомендацииmvi1

Онлайн-трейд — совпадения в категориях и товарные рекомендацииonl1

Ozon — совпадения в категориях, рекомендации брендов и товаровozo1

Shopping Live — совпадения в категориях, брендах и товарные рекомендацииsho1

Утконос — совпадения в категориях, брендах и товарные рекомендацииutk1

Wikimart — совпадения в брендах, маназинах и конкретных товарахwik1

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:

Ситилинкcit2

Евросетьeur2

Комусkom2

Офис заказoff2

Онлайн-трейдonl2

Shopping Livesho2

Связнойsvy2

Технопойнтtec2

Юлмартulm2

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:

Wildberrieswil2

Lamoda — просмотренные товары и рекомендации на их основеlam2

Media Marktmma2

Техносилаsil2

Утконосutk2

Wikimart — просмотренные товары и рекомендации на их основеwik2

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»:

Bonprixbon2

Labirintlab2

М-видеоmvi2

Спортмастерspo2

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»:
Эльдорадоeld2

Enterent2

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 словамe962

220 Вольт — рекомендации по похожим запросам, а если нет таковых, вывод популярных товаров2202

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»:

Holodilnikhol2

Ozonozo2

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»:=autoruen

В отличие от Ситилинкаimage33

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»=autocorrect

Bonprix исправил название бренда John Baner (есть в каталоге) на «ёhn баннер» и выдал нулевой результатimage08

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»auto1

И при этом не распознает запрос: «электронная книга»auto2

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

# Магазин Рекомендации в автоподстановке Рекомендации, если ничего не найдено
1 http://www.ulmart.ru/ Есть Нет
2 https://www.wildberries.ru/ Нет Просмотренные товары
3 http://www.citilink.ru/ Есть Нет
4 http://www.lamoda.ru/ Нет Просмотренные товары + рекомендации на их основе
5 http://www.mvideo.ru/ Есть Популярные товары
6 http://www.ozon.ru/ Есть Искавшие это покупают
7 http://www.svyaznoy.ru/ Нет Нет
8 http://eldorado.ru/ Есть Популярные товары
9 http://komus.ru/ Нет Нет
10 http://bonprix.ru/ Нет Популярные категории
11 http://utkonos.ru/ Есть Просмотренные товары
12 http://sportmaster.ru/ Нет Популярные категории + искавшие это покупают
13 http://technopoint.ru/ Есть Нет
14 http://enter.ru/ Есть Популярные товары
15 http://tehnosila.ru/ Есть Просмотренные товары
16 http://holodilnik.ru/ Есть Искавшие это покупают
17 http://onlinetrade.ru/ Есть Нет
18 http://220-volt.ru/ Есть Похожие запросы + популярные товары
19 http://mediamarkt.ru/ Есть Просмотренные товары
20 http://e96.ru/ Нет Похожие запросы
21 http://wikimart.ru/ Есть Просмотренные товары + рекомендации на их основе
22 http://labirint.ru/ Есть Популярные категории
23 http://shoppinglive.ru/ Есть Нет
24 http://euroset.ru/ Есть Нет
25 http://office-zakaz.ru/ Есть Нет

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.

Подпишитесь на рассылку

Два письма в месяц: полезные статьи про маркетинг, исследования, инструкции, гайды, чек-листы и кейсы с лучшими практиками наших клиентов.