AKTUALIZOVANÁ DATA: Co změnit, aby váš e-shop vydělával více. Stáhnout e-book

Na neoptimalizovaném vyhledávání tratí e-shopy desítky procent potenciálního obratu

Luigi's Blog | 4. března 2021
Na neoptimalizovaném vyhledávání tratí e-shopy desítky procent potenciálního obratu

Cíl každého e-shopu je jednoduchý – prodat zboží zákazníkovi. Problém ale nastává ve chvíli, kdy nakupující nenajde kýžený produkt. Ať už proto, že jej prodejce zkrátka nemá v nabídce, nebo mu v tom horším případě správně nefunguje funkce vyhledávání. Dnes se podíváme do hloubky na to, s čím by si měl kvalitní vyhledávač umět poradit. Jaké rozdíly ve vyhledávání panují napříč jednotlivými tržními segmenty? Jak může k vyšším konverzím pomoct funkce doporučení produktů? A má vůbec smysl věnovat čas a finance na optimalizaci vyhledávání? Ptali jsme se Gejzy Nagye, spoluzakladatele startupu Luigi’s Box, který pomáhá e-commerce a korporátům odkrývat skryté hodnoty jejich vyhledávání.

Jaký význam má funkce vyhledávání na celkovém chodu e-shopu?

To je dobrá a hodně důležitá otázka. Funkce vyhledávání je totiž e-shopy často dost přehlížená. Obvykle se primárně zaměřují na přehledné UI, rychlost webu a hezký design s cílem maximalizovat prodej – a search berou jako vedlejší funkci, která je toho všeho tak nějak součástí.

Neuvědomují si ale jednu podstatnou věc – běžný návštěvník webu často nemá intenci nakoupit, přišel se zkrátka „podívat“. Zatímco pokud uživatel využije vyhledávání, obvykle tak činí se záměrem něco specifického najít, a velmi pravděpodobně to i koupit. V průměru má takový zákazník 5× vyšší konverzi než ten, který se k produktu dostane přes klasickou navigaci webu.

Míra vyhledávání produktů se liší podle segmentu. Například v lékárenství jej při nákupu používá kolem 24 procent zákazníků, v případě knih je to téměř 44 procent. Ale i když průměr napříč trhy činí „jen“ 20 procent, obvykle tyto konverze představují třetinu až polovinu celkového obratu e-shopu. Rozhodně tak nejde o funkci, kterou je hodno zanedbávat.

Má na vyhledávání nějaký vliv chování samotných zákazníků?

Pokud zákazník použije vyhledávání, obvykle již přesně ví, co chce. Existuje ale několik specifik, která je třeba brát v potaz. Například v elektru, kutilství a zdravotnictví se krom popisných frází používají i kódy výrobků. Zde musí být systém schopný nabídnout pouze daný produkt, a nikoli další možnosti s podobným názvem či vlastnostmi, jako je tomu třeba u módy.

Jako příklad mohu uvést železářství, kde se u různých šroubů může lišit produktový kód o jedinou číslici. Když tak zákazník hledá specifický výrobek, rozhodně nechce vidět ve vyhledávání seznam dalších deseti podobných, což by ho mohlo zmást. Chtce zkrátka najít přesně to, co hledá.

Úplným opakem je potom móda. Zatímco u jiných odvětví očekává 90 % uživatelů, že kýžený produkt najde na první straně vyhledávání, v případě oděvů a obuvi naopak zákazníci preferují možnost projít si více stránek s obdobnými produkty. Obvykle si vybírají podle vizuální stránky, takže chtějí srovnávat možnosti a najít to, co jim sedne dle stylu, nikoli technických parametrů.

Velkou roli pak pro zákazníky hrají také slevové dny a nákupní svátky, zejména pokud o nich vědí dopředu. Mnozí si totiž rádi počkají v naději, že svůj vytoužený produkt nakoupí levněji. Například o černém pátku, který celosvětově připadá na poslední listopadový víkend, vloni zákazníci udělali na e-shopech osmkrát více vyhledávání a prokliků než o předešlém, víceméně klasickém víkendu.

Data od tisícovky našich partnerských e-shopů taky ukázala, že tato aktivita vzrostla oproti roku 2019 o 45 %, což bylo nepochybně důsledkem omezení prodeje v rámci covidové pandemie. A i když letošní nárůst nejspíš nebude tak razantní, lidé si díky tomu na online nakupování již poměrně navykli.

V čem e-shopy u vyhledávačů nejvíce chybují?

V první řadě tím, že se provozovatelé vyhledáváním nezabývají, čímž se připravují o drahocenné konverze. U e-shopů s optimalizovaným vyhledáváním přitom končí bez výsledků pouhých 1 až 5 procent, zatímco u obchodů, které mu nevěnují pozornost, je to 20 až 40 procent.

Nejčastějším důvodem je to, že vyhledávač zkrátka není dostatečně „inteligentní“. Neumí si poradit s překlepy, žargonem, jednotným a množným číslem. Pokud systém nedokáže dotazy správně vyhodnotit, připravuje se e-shop o drahocenné konverze.

Častým neduhem je také to, že umí hledat názvy produktů až od tří písmen výše. Jenže v odvětvích jako třeba zdravotnictví je řada doplňků stravy a léků s dvoupísmennými názvy.

Tento problém jsme řešili například u sítě lékáren Benu, kde se zákazníkům při zadání vitaminu „D3“ vrátilo hledání bez výsledků. Přestože lékárna produkty obsahující tento vitamin běžně nabízí. Odstraněním zmíněných nedostatků jsme Benu zvýšili obrat z vyhledávání o téměř 10 procent, což u byznysu s ročním obratem 6 miliard korun není zrovna malé číslo.

Řešením těchto problémů je použití strojového učení a umělé inteligence, které si s časem zdokonalují schopnost přiřadit k „nedokonale“ zadanému termínu ten správný produkt, a to včetně jeho variant v řadě světových jazyků.

Současně obě technologie využíváme v rámci funkce doporučení produktů (Recommender). Ta pomáhá navyšovat průměrnou hodnotu objednávky zákazníka skrze doporučení dalších, pro něj relevantních produktů.

Kam je nejlepší na e-shopu umístit funkci doporučení produktů?

Největší výhodou této funkce je její flexibilita. Inteligentní panely s doporučeními se dají umístit kdekoli na webu, aby působily jako přirozená součást designu.

Navíc zohledňují kontext jejich umístění. Lze díky nim například personalizovat hlavní stránku každému zákazníkovi na základě jeho předchozích nákupů. Mohou být také implementovány přímo do stránky s detaily produktu, kde nabídnou alternativní produkty s vyšší marží nebo lepší kvalitou (upsell).

Funkce doporučení produktů se současně skvěle hodí i přímo do nákupního košíku, kde může díky využití umělé inteligence zákazníkům poradit, co ke stávajícímu výběru produktů ještě dokoupit (cross sell). Vychází přitom z předchozích nákupů, zobrazených produktů a chování nakupujícího i ostatních zákazníků.

Jakým směrem se bude funkce vyhledávání ubírat v následujících letech?

Budoucnost určitě patří strojovému učení a umělé inteligenci, přesněji zjednodušení nákupního rozhodování. Tyto technologie představují velký potenciál v možnosti navrhnout zákazníkovi produkty na míru podle toho, jaký typ či velikost produktů doposud kupoval. Budou ale také schopny zohlednit aktuální trendy nebo kompatibilitu s ostatními produkty, které na e-shopu zákazník nakoupil.

Prozatím si umělá inteligence dokáže poradit s optimalizací prodeje – dokáže provozovateli e-shopu navrhnout lepší řazení výsledků vyhledávání podle toho, co zákazníci chtějí a nakupují nejčastěji. Umí také podle nákupních preferencí zákazníka odhadnout třeba požadovanou velikost oděvů, a to i s ohledem na odlišné velikostní tabulky různých výrobců.

Co bys doporučil potenciálním klientům, kteří chtějí z vyhledávání na svém e-shopu vymáčknout maximum?

Pokud si nejste jistí, jestli potřebujete lepší vyhledávání, vyzkoušejte na bezplatnou zkušební dobu Luigi’s Box Analytics. Ten vám zodpoví otázku, co je případně vhodné vylepšit. Pokud však máte od svých zákazníků a kolegů zpětnou vazbu, že vaše vyhledávání nefunguje podle očekávání, nenechte je čekat a rovnou vyzkoušejte na tři měsíce pilotního provozu Luigi’s Box Search. Jeho implementace je přitom jednoduchá. Vložení jediného skriptu do hlavičky webu vám zabere tři minuty, následně vygenerujete jediný XML feed a o zbytek se už postaráme my.

V případě, že se rovnou chcete pustit do pokročilejších funkcí, můžeme se také zaměřit na efektivní řazení produktů na základě marže, a tak maximalizovat zisk, případně se vrhnout i na personalizovaná doporučení (Recommendations), která zvyšují průměrnou hodnotu objednávky.

Jaké jsou výhody nástrojů na vyhledávání od Luigi’s Box?

  • Pomáhají pochopit, jak využít data o chování zákazníků při nákupu k navyšování prodeje.
  • Našeptávač (Autocomplete) i vyhledávání (Search) ukazují výsledky již od jednoho zadaného znaku.
  • Poradí si s překlepy, cizojazyčnými názvy, žargonem, jednotným i množným číslem.
  • Doporučení (Recommender) přispívá ke zvyšování průměrné hodnoty objednávky díky inteligentnímu navrhování dalších produktů pro upsell a cross sell.
  • Průměrné navýšení konverzí z vyhledávání o více než 31 procent.
  • Vynikají jednoduchou implementací do jakéhokoli e-shopu, která je otázkou jednořádkového skriptu v hlavičce stránky, případně integrace na pozadí přes API.