Pesquisar por produtos é uma ação corriqueira para os clientes que freqüentam lojas on –line, sendo assim, podemos dizer que a ferramenta de busca é responsável por grande parte das vendas. Embora uma navegação eficiente baseada em uma categorização consistente seja mandatória, ainda sim, a busca é ponto de partida para boa parte dos novos consumidores.
Ao contrário do que ocorre em departamentos como livros, filmes e games, por exemplo, onde a maioria das pesquisas realizadas seja feita pelo título exato, para as outras categorias, como bens duráveis boa fatia das buscas são "abertas", ou seja, declarações incompletas sobre o desejo do cliente, isso pode ocorrer por desconhecimento do nome exato de um produto, ou mesmo, para que seja apresentado um leque completo dos itens disponíveis na loja.
Quando me refiro a buscas abertas, trato da procura por termos como "Mp3, Celular, Som, Notebook..." essas pesquisas têm um resultado mais amplo, em casos assim, nem a marca nem modelo dos itens são declarados, diferente de quando é digitado "Mouse Logitech", por exemplo, o usuário nesse caso dá mais pistas sobre o que procura.
Hoje peguei exemplos de como algumas lojas abordam essa dificuldade.
Ao contrário do que ocorre em departamentos como livros, filmes e games, por exemplo, onde a maioria das pesquisas realizadas seja feita pelo título exato, para as outras categorias, como bens duráveis boa fatia das buscas são "abertas", ou seja, declarações incompletas sobre o desejo do cliente, isso pode ocorrer por desconhecimento do nome exato de um produto, ou mesmo, para que seja apresentado um leque completo dos itens disponíveis na loja.
Quando me refiro a buscas abertas, trato da procura por termos como "Mp3, Celular, Som, Notebook..." essas pesquisas têm um resultado mais amplo, em casos assim, nem a marca nem modelo dos itens são declarados, diferente de quando é digitado "Mouse Logitech", por exemplo, o usuário nesse caso dá mais pistas sobre o que procura.
Hoje peguei exemplos de como algumas lojas abordam essa dificuldade.
Amazon.com
1 - ) Buscas Relacionadas
Ao apresentar outras possibilidades de resultados, baseando-se na probabilidade do cliente estar procurando por algo semelhante, pode auxilia-lo a tomar um caminho mais satisfatório.
Esse algoritimo pode ser construído analisando a sequencia de busca no log. Por exemplo, um cliente digita MP3, não clica em nada, e na sequencia digita iPod e vai para um produto, o termo iPod pode ser entendido como uma probabilidade de desejo de quem busca por mp3, e por ai vai.
2 -) Categorias comuns
Direcionar o cliente da página busca direto para a categoria pode ser uma boa saída, muitas vezes, a página de categoria está mais trabalhada, no aspecto promocional, comercial e de navegação. Nesse caso, para cada termo é necessário escolher que categoria tem mais aderência para cada termo.
3 - ) Departamentos
Apresentar apenas os departamentos ao invés de dois níveis de navegação no filtro pode ser bom, mas isso vai depender da amplitude de um assunto. Em casos como “Harry Potter”, onde pode existir um item em diversos departamentos, desde livros, games até fantasias.
Para isso o melhor é montar a arvore de filtros de acordo com cada termo.
WalMart
Ao apresentar outras possibilidades de resultados, baseando-se na probabilidade do cliente estar procurando por algo semelhante, pode auxilia-lo a tomar um caminho mais satisfatório.
Esse algoritimo pode ser construído analisando a sequencia de busca no log. Por exemplo, um cliente digita MP3, não clica em nada, e na sequencia digita iPod e vai para um produto, o termo iPod pode ser entendido como uma probabilidade de desejo de quem busca por mp3, e por ai vai.
2 -) Categorias comuns
Direcionar o cliente da página busca direto para a categoria pode ser uma boa saída, muitas vezes, a página de categoria está mais trabalhada, no aspecto promocional, comercial e de navegação. Nesse caso, para cada termo é necessário escolher que categoria tem mais aderência para cada termo.
3 - ) Departamentos
Apresentar apenas os departamentos ao invés de dois níveis de navegação no filtro pode ser bom, mas isso vai depender da amplitude de um assunto. Em casos como “Harry Potter”, onde pode existir um item em diversos departamentos, desde livros, games até fantasias.
Para isso o melhor é montar a arvore de filtros de acordo com cada termo.
WalMart
A Wal-Mart, assim como a amazon apresenta sugestões de categorias (1) na página e busca, entretanto antes de apresentar as sugestões de itens uma segunda triagem de departamentos e sub-departamentos (2) é feita. Só existe um jeito de descobrir se esse formato para apresentar as categorias é coerente, com testes de comparação A+B.
Shopping.com
Shopping.com
O Shopping.com assim como a amazon, também apresenta buscas relacionadas, e termos semelhantes (1).
O diferencial do resultado de busca nesse site é maneira como eles tratam o filtro (2), utilizando atributos do termo pesquisado para auxiliar a navegação, para tanto, é necessário coligar um termo pesquisado a um departamento e sub-departamento, para que os meta-dados que constroem os atributos sejam apresentados. Regras de negócio automatizadas são possíveis, como por exemplo, utilizar o departamento que apresenta maior número de recorrências como default para montar a arvore, mas a gama de possibilidades é tão extensa, que seria necessário uma segunda conferência para certificar a coerência da estrutura de navegação.
O diferencial do resultado de busca nesse site é maneira como eles tratam o filtro (2), utilizando atributos do termo pesquisado para auxiliar a navegação, para tanto, é necessário coligar um termo pesquisado a um departamento e sub-departamento, para que os meta-dados que constroem os atributos sejam apresentados. Regras de negócio automatizadas são possíveis, como por exemplo, utilizar o departamento que apresenta maior número de recorrências como default para montar a arvore, mas a gama de possibilidades é tão extensa, que seria necessário uma segunda conferência para certificar a coerência da estrutura de navegação.
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