Блог Multisearch

Представьте, что 100 человек покупает на сайте «Книгарня Є» товары на сумму 10 000 грн. Так вот 17 из них пришли из поиска и оформляют заказы на 5 300 грн, а остальные 83 — на 4 700 грн.

Более 7 лет маркетологи компании занимались решением проблемы внутреннего поиска, пока не подключили Multisearch.

Задача поиска — дать вашим клиентам релевантную выдачу. Но одно дело — просто отобразить список подходящих товаров. И совсем другое — показать товары с правильно расставленными акцентами.

Пока на вашем сайте работает плохой поиск, люди готовятся носить искусственную кожу, создавать цифровых двойников и управлять автомобилем силой мысли.

Только представьте: покупатели помогают вам повышать продажи — совсем как сарафанное радио, но намного круче! Умные алгоритмы на основе Machine Learning анализируют миллионы запросов на вашем сайте и подбирают самые популярные товары с учетом их конверсионности.

Что-то страшное происходит в ecommerce… Плохой поиск снижает конверсии, а интернет-магазины до сих пор боятся отдать эту задачу на аутсорс и сосредоточиться на стратегических вопросах. А вдруг все поломается? Интеграция будет длиться вечно? Обязательно нужен программист? Бу! Хватит бояться!

Чтобы покупатели не хватались за голову, когда увидят сотни и тысячи результатов, существует фасетный поиск или динамические фильтры. Они удобно и быстро упорядочивают поисковую выдачу.

Иногда, чтобы найти нужный продукт в онлайн-супермаркете, нужно ооочень постараться. Как вам такое: ищешь соль — находишь селедку, ищешь хлеб — находишь пиво, ищешь рыбу — находишь корм для кота. И это далеко не все “нежданчики” поисковой выдачи.

Еще больше кликов, конверсий и дохода! Как умные автоподсказки, построенные на машинном обучении, влияют на продажи. Кейс интернет-магазина EVA.UA.