As lojas virtuais perdem muita receita devido à pesquisa não otimizada

Cada loja virtual tem um objetivo muito simples – vender os produtos aos clientes. Porém, o problema surge quando o cliente não consegue encontrar o produto desejado. Ou porque a loja virtual não oferece, ou pior: a função de pesquisa não funciona como esperado. Vamos dar uma olhada em detalhes no que um mecanismo de pesquisa de qualidade deve ser capaz de lidar. Quais são as diferenças na pesquisa entre setores diferentes? Como o recurso de recomendação de produtos pode ajudá-lo a aumentar as conversões? E vale a pena gastar tempo e dinheiro na otimização de pesquisa? Perguntamos a Gejza Nagy, cofundadora da Luigi’s Box, uma startup que ajuda o e-commerce e as empresas a descobrir o valor oculto de suas pesquisas.

Qual é o significado da função de pesquisa em uma loja virtual em geral?

Esta é uma boa pergunta e muito importante. As lojas virtuais muitas vezes tendem a ignorar a pesquisa. Elas geralmente se concentram principalmente em ter uma interface de usuário limpa, velocidade do site ou design atraente para maximizar as vendas e tratam a pesquisa como um recurso secundário e inevitável que está apenas presente no site.

Eles não percebem que um visitante regular do site muitas vezes não tem intenção de comprar; eles só vieram “dar uma olhada”. Já se um usuário usa a pesquisa no site, geralmente o faz com a intenção de encontrar algo específico e é muito provável que o compre. Em média, esse cliente tem uma taxa de conversão 5 vezes maior do que aquele que encontra o produto pela navegação clássica do site.

As taxas de uso da pesquisa variam de acordo com o segmento. Por exemplo, no setor farmacêutico, cerca de 24% dos clientes utilizam a pesquisa ao comprar e, no segmento de livros, é quase 44%. Mas mesmo que a média entre os mercados seja de “apenas” 20%, estas conversões geralmente representam de um terço a metade do volume de negócios total da loja virtual. Portanto, a pesquisa não é uma função a ser negligenciada.

O comportamento dos clientes tem algum efeito na pesquisa?

Se um cliente usa a pesquisa para sites, geralmente já sabe exatamente o que deseja. No entanto, devemos levar em conta diversas especificidades. Por exemplo, nos segmentos de eletrônicos, bricolage e saúde, códigos de produtos são usados além de frases descritivas. Aqui, o sistema deve ser capaz de mostrar apenas o produto determinado e nenhuma outra opção com nome ou características semelhantes, diferente do setor da moda.

Por exemplo, posso mencionar uma loja de ferragens onde diferentes parafusos podem ter um código de produto que difere em um único dígito. Quando um cliente procura um produto específico, certamente não deseja ver uma lista de outros dez similares na busca. Isso seria confuso. Resumindo, eles querem encontrar o que procuram.

Por outro lado, o segmento da moda é exatamente o oposto. Enquanto em outros setores 90% dos usuários esperam encontrar o produto desejado na primeira página dos resultados da pesquisa, no caso de roupas e calçados os clientes preferem passar por diversas páginas com produtos semelhantes. Geralmente decidem com base no lado visual, por isso querem comparar as opções e descobrir o que lhes convém em termos de estilo e não de parâmetros técnicos.

Os dias de desconto e datas especiais para compras também desempenham um papel importante para os clientes, especialmente se eles souberem disso com antecedência. Muitos gostam de esperar e esperar para comprar o produto desejado mais barato. Por exemplo, no ano passado, na Black Friday, que globalmente cai no último fim de semana de novembro, os clientes fizeram oito vezes mais pesquisas e cliques em lojas virtuais do que no fim de semana anterior, que foi mais ou menos um final de semana normal.

Os dados de mil lojas eletrônicas parceiras mostram também que esta atividade aumentou 45% se comparado a 2019, sem dúvida resultante da redução das vendas durante a pandemia de Covid. E mesmo que o aumento deste ano provavelmente não seja tão drástico, as pessoas já se acostumaram com as compras online por conta da pandemia.

Onde é que as lojas online cometem mais erros com os mecanismos de pesquisa?

Acima de tudo, eles não prestam atenção na pesquisa, privando-se assim de conversões valiosas. O que é um erro, porque apenas de 1 a 5 por cento das lojas virtuais com uma pesquisa otimizada ainda encontram pesquisas sem resultados, enquanto nas lojas sem pesquisa otimizada, este número é de 20 a 40 por cento.

O motivo mais comum é que o mecanismo de pesquisa simplesmente não é “inteligente” o suficiente. Não pode lidar com erros de digitação, jargões, formas singulares e plurais. Se o sistema não conseguir avaliar as consultas corretamente, a loja virtual perderá inevitavelmente conversões valiosas.

Um problema comum também é que eles fornecem uma pesquisa por nomes de produtos que consistem em pelo menos três letras. Mas em segmentos como o da saúde, existem muitos suplementos dietéticos e medicamentos com nomes de apenas duas letras.

Por exemplo, resolvemos este problema com a rede de farmácias Benu, onde antes os clientes não obtinham resultados ao procurar “D3”, embora a farmácia ofereça vários produtos que contêm esta vitamina. Ao eliminar as deficiências mencionadas, aumentamos o volume de negócios de pesquisa da Benu em quase 10 por cento, o que não é propriamente um número pequeno para uma empresa com um volume de negócios anual de 250 milhões de euros.

Resolvemos esses problemas usando machine learning e inteligência artificial, que melhoram constantemente sua capacidade de combinar o termo inserido “imperfeitamente” com o produto certo, incluindo suas variantes em vários idiomas do mundo.

Ao mesmo tempo, utilizamos outras tecnologias como parte da função de recomendação de produtos (Recommender). Isso ajuda a aumentar o valor médio do pedido do cliente, recomendando outros produtos relevantes.

Qual é o melhor lugar para colocar as recomendações de produtos na loja virtual?

A vantagem mais visível deste recurso é a sua flexibilidade. Caixas de recomendação inteligentes podem ser colocadas em qualquer lugar do site para parecerem uma parte natural do design.

Além disso, é possível adaptá-las de acordo com o contexto da sua localização. Por exemplo, para personalizar a página principal de cada cliente com base nas compras anteriores. Elas também podem ser implementadas diretamente na página de detalhes do produto para oferecer produtos alternativos com margens maiores ou melhor qualidade (upgrades).

Ao mesmo tempo, as recomendações de produtos também cabem diretamente no carrinho de compras, onde, graças à inteligência artificial, podem aconselhar os clientes sobre o que comprar além da seleção atual de produtos (venda cruzada). Baseia-se em compras anteriores, produtos exibidos e no comportamento do comprador e de outros clientes.

Como a pesquisa no site mudará nos próximos anos?

O futuro certamente pertence ao machine learning e à inteligência artificial. Mais precisamente, a simplificação das decisões de compra será a chave. Estas tecnologias têm um grande potencial na possibilidade de conceber produtos personalizados para os clientes de acordo com o tipo ou tamanho dos produtos que adquiriram até ao momento. Mas estas tecnologias também poderão considerar as tendências atuais ou a compatibilidade com outros produtos que o cliente adquiriu na loja virtual.

Por enquanto, a inteligência artificial pode lidar com a otimização de vendas – ela pode sugerir uma melhor classificação dos resultados de pesquisa de acordo com o que os clientes desejam e compram com mais frequência. Também pode estimar, por exemplo, o tamanho desejado das roupas de acordo com as preferências de compra do cliente, mesmo com tabelas de tamanhos diferentes de fabricantes diferentes.

O que você recomendaria para clientes em potencial que desejam aproveitar ao máximo sua pesquisa na loja virtual?

Se você não tem certeza se precisa de uma pesquisa melhor, experimente a Luigi’s Box gratuitamente em um teste de 30 dias. Isso lhe dará uma ideia do que precisa ser melhorado. No entanto, se você receber feedback de seus clientes e colegas de que sua pesquisa não está funcionando conforme o esperado, não os deixe esperando e experimente uma avaliação de três meses do Search da Luigi’s Box. A sua implementação é muito simples. Inserir um único script no cabeçalho do site levará três minutos, depois você gerará um único feed XML e nós cuidaremos do resto.

Se você estiver interessado em funções mais avançadas, podemos focar tanto na classificação eficiente dos produtos com base na margem, maximizando assim o lucro, ou continuar com recomendações personalizadas para aumentar o valor médio do pedido.

Quais são os benefícios das ferramentas de pesquisa da Luigi’s Box?

• Elas ajudam a entender como usar dados sobre o comportamento de compra do cliente para aumentar as vendas.
• O preenchimento automático e a pesquisa mostram os resultados a partir do primeiro caractere digitado.
• A pesquisa pode lidar com erros de digitação, nomes de línguas estrangeiras, jargões, formas de palavras no singular e no plural.
• O Recommender ajuda a aumentar o valor médio do pedido por meio de sugestões inteligentes de produtos adicionais para upgrades e vendas cruzadas.
• O aumento médio nas conversões de pesquisa é de mais de 31%.
• Nossos produtos se destacam pela simplicidade de implementação em qualquer loja virtual, utilizando um script de uma linha no cabeçalho da página ou com a integração de background via API.