Wielu przedsi\u0119biorc\u00f3w inwestuje w reklamy, content marketing i social media, aby przyci\u0105gn\u0105\u0107 ruch na sklep. Gdy u\u017cytkownik w ko\u0144cu trafia na stron\u0119, cz\u0119sto pierwszym krokiem jest skorzystanie z wewn\u0119trznej wyszukiwarki. Badania Baymard Institute pokazuj\u0105, \u017ce 70% odwiedzaj\u0105cych korzysta z pola wyszukiwania, a ci u\u017cytkownicy s\u0105 1,8 razy bardziej sk\u0142onni do zakupu. Problem w tym, \u017ce wi\u0119kszo\u015b\u0107 wyszukiwarek w e-commerce jest wdro\u017cona na doczepk\u0119 \u2013 gotowe pluginy, podstawowe algorytmy MySQL LIKE, brak personalizacji. Efekt? Zamiast pomaga\u0107, wyszukiwarka psuje konwersj\u0119.<\/p>\n
Pracowa\u0142em ostatnio z klientem z bran\u017cy budowlanej. Ich wyszukiwarka nie znajdowa\u0142a produktu „wiertarka” wpisanego z liter\u00f3wk\u0105 „wiertaka” \u2013 dos\u0142ownie jeden brak literki powodowa\u0142 zero wynik\u00f3w. U\u017cytkownicy dostawali pust\u0105 stron\u0119 i cz\u0119sto wychodzili. Po zmianie na Elasticsearch z obs\u0142ug\u0105 fuzzy matching i synonim\u00f3w (np. „m\u0142otek” -> „m\u0142ot”), wsp\u00f3\u0142czynnik konwersji z wyszukiwania wzr\u00f3s\u0142 o 15%.<\/p>\n
Rozwi\u0105zanie:<\/strong> Wdr\u00f3\u017c wyszukiwark\u0119 z silnikiem obs\u0142uguj\u0105cym blisko\u015b\u0107 Levenshteina, stemming, synonimy bran\u017cowe oraz autokorekt\u0119. Narz\u0119dzia takie jak Algolia, Typesense czy rozszerzone Elasticsearch potrafi\u0105 to robi\u0107 na produkcji.<\/p>\n Standardowa wyszukiwarka sortuje wyniki alfabetycznie lub po popularno\u015bci, ale nie bierze pod uwag\u0119, kim jest u\u017cytkownik. Dla nowego klienta lepiej pokaza\u0107 bestsellery, dla sta\u0142ego \u2013 produkty z kategorii, kt\u00f3re ju\u017c przegl\u0105da\u0142. Bez personalizacji tracisz szans\u0119 na cross-selling i up-selling. Przyk\u0142ad z \u017cycia: w sklepie z elektronik\u0105 u\u017cytkownik szuka\u0142 „\u0142adowarki” \u2013 dosta\u0142 list\u0119 wszystkich od 10 do 200 z\u0142, bez wskazania, kt\u00f3ra jest kompatybilna z jego telefonem. Rozwi\u0105zanie? Integracja wyszukiwarki z profilem klienta i histori\u0105 zakup\u00f3w.<\/p>\n Rozwi\u0105zanie:<\/strong> U\u017cyj uczenia maszynowego do segmentacji intencji. Narz\u0119dzia takie jak Algolia Personalization czy Coveo mog\u0105 dynamicznie zmienia\u0107 kolejno\u015b\u0107 wynik\u00f3w.<\/p>\n Cz\u0119sty problem \u2013 wyszukiwanie zwraca setki wynik\u00f3w, ale brakuje zaawansowanych filtr\u00f3w. U\u017cytkownik w sklepie z odzie\u017c\u0105 szuka „koszulki m\u0119skiej” \u2013 dostaje 200 pozycji, ale nie mo\u017ce przefiltrowa\u0107 po rozmiarze M, kolorze niebieskim i materiale bawe\u0142na. Zamiast tego klika w produkt, rozczarowuje si\u0119 i wychodzi. Gorzej, gdy wyszukiwarka zwraca „brak wynik\u00f3w” \u2013 nawet gdy produkt istnieje, ale jest w innej kategorii (np. „kurtka narciarska” zamiast w dziale kurtki).<\/p>\n Rozwi\u0105zanie:<\/strong> Zaimplementuj faceted search z obs\u0142ug\u0105 hierarchii kategorii i synonim\u00f3w mi\u0119dzy kategoriami. Nie ograniczaj si\u0119 do p\u0142askiego filtrowania \u2013 pozw\u00f3l na wielowymiarowe kombinacje. Gdy nie ma wynik\u00f3w, zamiast pustej strony podaj sugestie: „Czy chodzi\u0142o Ci o\u2026” lub „Sprawd\u017a podobne kategorie”.<\/p>\n Wewn\u0119trzna wyszukiwarka to nie dodatek \u2013 to kluczowy element UX i konwersji. W JurskiTech widzieli\u015bmy sklepy, kt\u00f3re po wdro\u017ceniu profesjonalnej wyszukiwarki (z obs\u0142ug\u0105 b\u0142\u0119d\u00f3w, synonim\u00f3w, personalizacj\u0105 i inteligentnym filtrowaniem) zwi\u0119ksza\u0142y przychody z wyszukiwania o 20-40%. Koszt takiego rozwi\u0105zania to cz\u0119sto u\u0142amek tego, co wydajesz na reklamy. Warto sprawdzi\u0107, czy Twoja wyszukiwarka pomaga, czy przeszkadza.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Czy tw\u00f3j e-commerce zabija sprzeda\u017c przez z\u0142e wdro\u017cenie wyszukiwarki? Wielu przedsi\u0119biorc\u00f3w inwestuje w reklamy, content marketing i social media, aby przyci\u0105gn\u0105\u0107 ruch na sklep. Gdy u\u017cytkownik w ko\u0144cu trafia na stron\u0119, cz\u0119sto pierwszym krokiem jest skorzystanie z wewn\u0119trznej wyszukiwarki. Badania Baymard Institute pokazuj\u0105, \u017ce 70% odwiedzaj\u0105cych korzysta z pola wyszukiwania, a ci u\u017cytkownicy s\u0105 1,8<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[10,501,72,561],"class_list":["post-1808","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-warto-wiedziec","tag-ai-w-e-commerce","tag-bledy-ux","tag-konwersja-e-commerce","tag-wyszukiwarka-wewnetrzna"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1808","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1808"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1808\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1808"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1808"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1808"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}2. Ignorowanie intencji u\u017cytkownika i personalizacji<\/h2>\n
3. S\u0142abe filtrowanie i zero wynik\u00f3w<\/h2>\n
Podsumowanie<\/h2>\n