I negozi online perdono decine di punti percentuali di fatturato per colpa di una ricerca non ottimizzata

L’obiettivo di ogni e-shop è semplice: vendere prodotti al cliente. Ma il problema sorge quando l’acquirente non trova il prodotto desiderato. O perché il rivenditore semplicemente non lo ha in offerta o, nel peggiore dei casi, perché la funzione di ricerca non funziona correttamente. Oggi daremo un’occhiata approfondita a ciò che un buon motore di ricerca dovrebbe essere in grado di gestire. Quali sono le differenze di ricerca tra i vari segmenti di mercato? In che modo la funzione di raccomandazione dei prodotti può aiutare ad aumentare le conversioni? E ha senso dedicare tempo e denaro all’ottimizzazione della ricerca? Lo abbiamo chiesto a Gejza Nagy, co-fondatore di Luigi’s Box, una startup che aiuta gli e-commerce e le aziende a scoprire il valore nascosto della ricerca.

Quanto è importante la funzione di ricerca per le prestazioni complessive di un negozio di e-commerce?

Questa è una domanda interessante e molto importante. Dopotutto, la funzione di ricerca viene spesso trascurata dagli e-commerce. Di solito si concentrano principalmente su un’interfaccia utente chiara, sulla velocità del sito e su un design accattivante per massimizzare le vendite e considerano la ricerca come una funzione secondaria che in qualche modo fa parte del sito.

Tuttavia, non si rendono conto di una cosa importante: il visitatore medio del sito spesso non ha intenzione di acquistare, ma è venuto semplicemente per “dare un’occhiata”. Se invece un utente utilizza la ricerca, di solito lo fa con l’intenzione di trovare qualcosa di specifico e molto probabilmente di acquistarlo. In media, un cliente di questo tipo ha un tasso di conversione 5 volte superiore rispetto a chi raggiunge il prodotto attraverso la classica navigazione del sito.

I tassi di ricerca dei prodotti variano a seconda del segmento. Ad esempio, nel settore farmaceutico, circa il 24% dei clienti la utilizza per effettuare un acquisto, mentre nel caso dei libri è quasi il 44%. Ma anche se la media dei mercati è di “solo” il 20%, queste conversioni rappresentano in genere da un terzo a metà delle vendite totali di un negozio. Quindi non è certo una caratteristica da trascurare.

Il comportamento dei clienti ha qualche effetto sulla ricerca?

Quando un cliente utilizza la ricerca, di solito sa già esattamente cosa vuole. Tuttavia, ci sono alcune specificità che devono essere prese in considerazione. Ad esempio, nei settori dell’elettricità, del fai-da-te e della sanità, oltre alle frasi descrittive si utilizzano anche i codici dei prodotti. In questo caso, il sistema deve essere in grado di offrire solo il prodotto in questione e non altre opzioni con nomi o caratteristiche simili, come avviene invece nel caso della moda.

Un esempio è il settore della ferramenta, dove il codice prodotto delle diverse viti può differire di un solo carattere. Quindi, quando un cliente cerca un prodotto specifico, non vuole certo vedere nella sua ricerca un elenco di altri dieci prodotti simili, che potrebbero confonderlo. Vuole semplicemente trovare esattamente quello che sta cercando.

Il caso completamente opposto è quello della moda. Mentre in altri settori il 90% degli utenti si aspetta di trovare il prodotto desiderato nella prima pagina di una ricerca, nel caso dell’abbigliamento e delle calzature i clienti preferiscono sfogliare più pagine di prodotti simili. Di solito scelgono in base alle immagini, quindi vogliono confrontare le opzioni e trovare ciò che si adatta al loro stile, non le specifiche tecniche.

Anche i giorni di sconto e le festività dello shopping giocano un ruolo importante per i clienti, soprattutto se ne vengono a conoscenza in anticipo. Molte persone sono felici di aspettare nella speranza di ottenere il prodotto desiderato a un prezzo più basso. Ad esempio, durante il Black Friday, che cade l’ultimo fine settimana di novembre in tutto il mondo, l’anno scorso gli acquirenti hanno effettuato un numero di ricerche e di clic sui siti di e-commerce otto volte superiore rispetto al fine settimana precedente, più o meno tradizionale.

I dati dei nostri 1.000 rivenditori partner hanno inoltre mostrato che questa attività è aumentata del 45% rispetto al 2019, senza dubbio a causa della riduzione delle vendite dovuta alla pandemia di Covid. Anche se l’aumento di quest’anno probabilmente non sarà così sensibile, le persone si sono abituate a fare acquisti online.

Quali sono gli errori che i negozi online commettono maggiormente con i motori di ricerca?

Innanzitutto, non impegnandosi nella ricerca, gli operatori si privano di preziose conversioni. Nel frattempo, solo l’1-5% degli e-shop ottimizzati per la ricerca finisce per non ottenere risultati, rispetto al 20-40% dei negozi che non vi prestano attenzione.

Il motivo più comune è che il motore di ricerca non è abbastanza “intelligente”. Non è in grado di gestire errori di battitura, gergo, singolare e plurale. Se il sistema non è in grado di valutare correttamente le query, l’e-shop si priva di preziose conversioni.

Inoltre, è un problema comune quello di poter cercare nomi di prodotti da tre lettere in su. Ma in settori come quello sanitario, ci sono molti integratori alimentari e farmaci con nomi di due lettere.

Abbiamo affrontato questo problema, ad esempio, con la catena di farmacie Benu, dove le ricerche dei clienti non hanno prodotto alcun risultato quando hanno digitato la vitamina “D3”. Nonostante la farmacia offra normalmente prodotti contenenti questa vitamina. Risolvendo questo problema, abbiamo aumentato il fatturato delle ricerche di Benu di quasi il 10%, che non è poco per un’azienda con un fatturato annuo di 250 milioni di euro.

Risolviamo questi problemi con il ricorso all’apprendimento automatico e all’intelligenza artificiale che, con il tempo, affinano la loro capacità di abbinare il prodotto giusto a un termine inserito in modo “imperfetto”, comprese le sue varianti in molte lingue del mondo.

Allo stesso tempo, utilizziamo entrambe le tecnologie come parte della nostra funzione di raccomandazione dei prodotti (Recommender). Ciò contribuisce ad aumentare il valore medio dell’ordine di un cliente attraverso la raccomandazione di altri prodotti che sono rilevanti per lui.

Qual è il posto migliore per inserire la funzione di raccomandazione dei prodotti all’interno dell’e-shop?

Il vantaggio principale di questa funzione è la sua flessibilità. I pannelli di raccomandazione intelligenti possono essere collocati in qualsiasi punto del sito e fungere da parte naturale del design.

Inoltre, tengono conto del contesto in cui vengono collocati. Ad esempio, possono essere utilizzati per personalizzare la homepage di ogni cliente in base ai suoi acquisti precedenti. Possono anche essere implementati direttamente nella pagina di dettaglio del prodotto per offrire prodotti alternativi con margini più elevati o di migliore qualità (up-selling).

Allo stesso tempo, la funzione di raccomandazione dei prodotti si adatta perfettamente anche al carrello della spesa, dove può consigliare ai clienti cosa aggiungere alla selezione di prodotti esistente (cross-selling), grazie all’uso dell’intelligenza artificiale. Questa si basa sugli acquisti precedenti, sui prodotti visualizzati e sul comportamento dell’acquirente e degli altri clienti.

Quale direzione prenderà la funzione di ricerca nei prossimi anni?

Il futuro appartiene sicuramente all’apprendimento automatico e all’intelligenza artificiale. In particolare la semplificazione delle decisioni di acquisto diventerà centrale. Queste tecnologie rappresentano un grande potenziale per quanto riguarda la capacità di progettare prodotti su misura in base al tipo o alle dimensioni dei prodotti acquistati in precedenza dal cliente. Ma saranno anche in grado di prendere in considerazione le tendenze del momento o la compatibilità con altri prodotti che il cliente ha acquistato sull’e-shop.

Per ora, l’intelligenza artificiale è in grado di gestire l’ottimizzazione delle vendite: può suggerire all’operatore di e-commerce un migliore ranking dei risultati di ricerca in base a ciò che i clienti desiderano e acquistano più spesso. Può anche stimare, ad esempio, la taglia desiderata dei capi di abbigliamento in base alle preferenze di acquisto del cliente, tenendo conto anche delle diverse tabelle di taglie dei vari produttori.

Cosa consiglieresti ai potenziali clienti che vogliono ottenere il massimo dalla loro ricerca su e-shop?

Se non sei sicuro di aver bisogno di una ricerca migliore, prova Analytics  di Luigi’s Box per una prova gratuita. Risponderà alla domanda su cosa, eventualmente, dovresti migliorare. Tuttavia, se i tuoi clienti e colleghi ti dicono che la ricerca non funziona come previsto, non farli aspettare e prova subito Search di Luigi’s Box per un periodo di prova di tre mesi. La sua implementazione è semplice. Ti bastano tre minuti per inserire un singolo script nell’intestazione del tuo sito, poi generi un singolo feed XML e noi ci occupiamo del resto.

Se vuoi passare a funzioni più avanzate, possiamo anche concentrarci su un’efficace  product ranking  in base al margine per massimizzare il profitto, o anche su raccomandazioni personalizzate che aumentano il valore medio dell’ordine.

Quali sono i vantaggi degli strumenti di ricerca di Luigi’s Box?

• Ti aiutano a capire come sfruttare i dati sul comportamento d’acquisto dei clienti per aumentare le vendite.
• Sia il completamento automatico che la ricerca mostrano i risultati già a partire da un solo carattere digitato.
• Gestiscono  errori di battitura, nomi in lingua straniera, gergo, alla forma singolare e plurale.
• Recommender aiuta ad aumentare il valore medio dell’ordine suggerendo in modo intelligente prodotti aggiuntivi per l’up-selling e il cross selling.
• L’aumento medio delle conversioni della ricerca è di oltre il 31%.
• I nostri prodotti eccellono per la facilità di implementazione in qualsiasi sito di e-commerce: basta una riga di script nell’intestazione della pagina o un’integrazione in background tramite API.