Поиск в интернет-магазине с большой номенклатурой

Сегмент DIY (do it yourself) отличается широким ассортиментом товаров, среди которых клиенту нужно найти необходимое, сравнить и сделать покупку. Номенклатура Строй-С — это 220 000 позиций из 18 категорий. Когда потенциальный покупатель попадает на сайт с таким большим количеством данных, изучение обширного каталога может отнять много времени, и возможно, вовсе не привести к покупке. От этого теряет и покупатель, и сам магазин. Поэтому мы уделили особое внимание развитию точности поиска на сайте.

Приступая к разработке, мы изучили инсайты о пользователях с предыдущих проектов, провели кастдевы и зафиксировали характерные для сферы Ecom особенности:

1. Около 95% пользователей крупных интернет-магазинов ищут товар через строку поиска, а не через структуру каталога.
2. Современные пользователи привыкли к удобным поисковым технологиям на других сайтах, и к маркетплейсам, где нужный товар легко находится через строку поиска.
3. Стандартный поиск при большой и специфичной номенклатуре не всегда обеспечивает высокую точность и скорость работы.

Учитывая эти особенности, мы доработали поиск на сайте функционально и визуально, сделали его более логичным, а также провели ряд технических доработок, чтобы даже при большой номенклатуре скорость была стабильно высокой.

Кастомизация поиска для обеспечения его высокой точности

Если поиск по интернет-магазину не доработан, пользователям не комфортно с ним взаимодействовать, особенно если это поиск в магазине с таким большим количеством товаров. Неудобный и нефункциональный поиск делает маршрут к товару длиннее, снижает конверсию и лояльность клиентов. Поэтому так важно было сделать упор на точность его работы, чтобы повысить вероятность нахождения релевантных запросу товаров при минимуме энергозатрат.

Выпадающий поиск

Когда пользователь попадает на сайт Строй-С, он может сразу перейти к поисковой строке и начать вводить нужный запрос. Здесь мы упростили навигацию, добавив соответствующие запросу популярные категории и товары. Товары из популярных можно сразу добавить в корзину в нужном количестве, если они подходят по характеристикам. Переходить в карточку товара при этом не обязательно.

Также мы добавили «подсказки», которые появляются при написании запроса и упрощают поиск.

Если пользователь заходит на сайт не в первый раз, то под поисковой строкой он увидит историю своих запросов, по которым можно перейти.

Кроме того, клиенты магазина часто ищут товар конкретного производителя, и мы учли эту логику: при написании названия в поиске выпадает карточка бренда, где можно посмотреть все его товары, а также категории, в которых он встречается.

Результаты поиска

Следующая важная ступень — результаты поиска. Часто в сегменте DIY пользователь может сталкиваться с огромным количеством товаров, которые просто совпадают с запросом по ключевым словам, и никак не отсортированы в выдаче.

Чтобы наиболее релевантные запросу пользователя товары и категории оказывались выше в списке результатов, мы внедрили их сортировку. Результаты выдачи сортируются по названию товара, затем по категории, тегам, характеристикам и описанию.

Категории отсортированы определенным образом: в первую очередь отображаются те, в которых название совпадает с поисковым запросом. Затем — категории, внутри которых содержится наибольшее количество товаров, совпадающих с поисковым запросом по названию.

В конце списка категорий отображаются те, в которых находятся товары, совпадающие с поисковым запросом по тегам, описанию или характеристикам. Например, в результатах выдачи по запросу «унитаз» выпадет категория «дюбеля» — потому что они могут использоваться для крепления унитазов.

Пользователь может перейти в нужную категорию в один клик с сохранением поискового фильтра и увидеть подборку товаров под свой запрос в рамках конкретной категории.

Также мы учли, что пользователи могут вводить названия зарубежных брендов как на английском, так и на русском языке, и уделили особое внимание транслитерации. Реализовано это двумя способами:

1. Автоматическая транслитерация совмещает названия брендов: то, как они написаны на английском с их транслитерированным написанием на русском.
2. Добавление транслитерированных синонимов вручную. Как это работает: автоматическая транслитерация покрывает 70-80% написаний производителей, но бывают исключения, которые не попадают под этот алгоритм.

Например, при поиске товаров от Werkel пользователь пишет в поисковой строке «веркель» — с мягким знаком. Это отличается от автоматической транслитерации «веркел», поэтому такой вариант написания добавляется в словарь вручную.

Орфографические ошибки в поисковом запросе исправляются автоматически: происходит замена именно на то слово, которое есть в поисковом индексе сайта.

Мы обратили внимание и на то, что пользователи по-разному пишут характеристики размеров, и для более точного поиска внедрили единые параметры в каталоге. Например, когда покупатель вводит «150/150», или «150 на 150», эта комбинация автоматически переводится в принятый на сайте формат, под который выпадают карточки товаров с соответствующими размерами.

Анализ запросов без результатов

Мы регулярно работаем над улучшением метрик, и нам важно отслеживать, что влияет на пользователей, когда они не совершают заказ. Это позволяет обнаруживать возможные проблемы и устранять их. Если пользователь не нашел товар по своему запросу через поиск, то эта информация логируется и направляется администраторам сайта. Все подобные запросы без результатов фиксируются и анализируются определенным образом. По результатам этого анализа становится понятно, что:

1. Товара по данному запросу нет в самом магазине.
2. Товар есть в магазине, но на сайте у него недостаточно описаний, характеристик или тегов, которые можно добавить и сделать товар «видимым» для поиска.

Анализ товаров, которые не находятся в поиске

Как правило, если покупатель не нашел товар через поиск, он часто обращается к каталогу. Мы отслеживаем, какие позиции добавляются в корзину после того, как запрос в поиске не показал результатов.

Если в названии запроса и в добавленных товарах обнаружено более двух совпадений у разных пользователей — эти взаимосвязи фиксируются и анализируются. В дальнейшем этот запрос может быть добавлен в тег товара. Такое решение помогает нам постоянно улучшать поиск, делая товары более «видимыми».

Визуальные решения

Визуальная часть напрямую влияет на повышение юзабилити, и важно было применить такие дизайнерские решения, которые повысят комфорт пользователя, будут выделять важное и акцентировать внимание, не распыляя его на все подряд. Это как попасть в два разных магазина: в одном будет порядок и чистота, а в другом — неприятный цвет стен, гигантские ценники и хаотично разбросанные товары. Сделать покупку закохется в первом.

Дизайн выпадающего поиска

Для комфорта пользователя в этой области мы реализовали затемнение фона сайта и выделили поисковую строку, а также зону с историей запросов и товарами, которые часто ищут. Отдельно акцентировали промо-блок с популярными товарами, продажа которых в приоритете.

Таким образом внимание покупателя не распыляется на множество сопутствующих зон, картинка не «пестрит» и ничто не отвлекает от поиска нужного товара и покупок.

Так сейчас выглядит зона выпадающего поиска:

Дизайн результатов поиска

Здесь мы переработали изначальную визуальную структуру подачи информации: сделали ее более логичной по смыслу и убрали все, что отвлекает покупателя. В результатах поиска выделили основные блоки:

1. Название запроса, по которому выдаются результаты
2. Количество соответствующих запросу товаров
3. Категории, в которых встречается товар
4. Результаты поиска в виде карточек товаров

Планы применения ML-алгоритмов: семантический поиск

Чтобы совершенствовать функционал интернет-магазина и улучшать пользовательский путь, мы постоянно тестируем и внедряем новые технические решения.

Среди номенклатуры Строй-С есть определенные товары, для поиска которых важно учитывать не классическое совпадение слов, а совпадение смысла. Например, угловую шлифовальную машину в обиходе часто называют «болгаркой», и под таким же запросом пользователи ищут ее на сайте.

Чтобы покупатель находил подобные товары, важно настроить совпадения запросов и результатов поиска, которые связаны по смыслу и контексту, а не по ключевым словам. Поэтому в ближайшее время мы будем работать над внедрением на сайте семантического поиска на основе ML-алгоритмов, который будет учитывать эти взаимосвязи.

Как это устроено: вместо обычного поиска по ключевым словам, семантический поиск преобразует запросы в числовые представления — вектора или эмбеддинги. За счет этого можно привести к векторной форме названия, описания характеристик и запросы пользователя. Затем запрос сравнивается с товарами не по классическому алгоритму, а по векторному сравнению. Все это необходимо, чтобы объединить результаты классического и векторного поиска, проанализировать взаимосвязи и настроить точность выдачи результатов.

Итоги

В результате всех доработок мы повысили вероятность нахождения нужного товара по любому запросу. Сам поиск при этом стал быстрее — он занимает не более 1 секунды. Это отразилось и на росте продаж — конверсия интернет-магазина выросла на 20%, а средний чек — на 40%.

Мы продолжаем развивать интернет-магазин сети Строй-С, совершенствовать его функционал, внедрять новые решения и отвечать на технические вызовы. Делиться новыми IT-разработками в рамках этого и других проектов мы продолжим на нашем сайте и в Телеграм-канале.

Вы также можете обратиться к нам за консультацией и разработкой IT-продукта для вашего бизнеса — это можно сделать здесь.