Pametna tražilica na web shopu

Kako radi pametna tražilica na webshopu?

U ovom članku analiziramo zašto je dobra i pametna tražilica važan UX element u eCommerceu, te dolazimo do zaključka na što treba obratiti pozornost kako bi se povećala konverzija. Osvrnut ćemo se i na to kako smo neke izazove pretrage riješili u Shape Core eCommerceu te pokazati kako tražilica može webshopu donijeti konkurentsku prednost i veće prihode.

UX – User experience u eCommerceu

UX ili korisničko iskustvo u eCommerceu odnosi se na način kako su dizajnirani i razvijeni elementi webshopa, s ciljem da kupovina bude jednostavna, logična i privlačna.

Cilj je da svaki element – od tražilice do procesa naplate – korisniku olakša put od pretrage proizvoda do konačne kupnje. Kada sve zajedno čini skladnu cjelinu, iskustvo kupovine postaje glatko i ugodno.

UX u eCommerceu obično se promatra kroz četiri stupa: korisnost, upotrebljivost, pristupačnost i poželjnost. Drugim riječima, element mora biti koristan, lako dostupan, intuitivan za korištenje i privlačan za upotrebu.

Zašto je tražilica toliko važna?

Tražilica je jedan od najvažnijih elemenata UX-a na webshopu. Kada korisnik upiše pojam u tražilicu, on jasno pokazuje svoju namjeru – odnosno što želi kupiti. Ako rezultati pretrage zadovolje njegova očekivanja, velika je vjerojatnost da će kupnja biti dovršena. Ako pak rezultati izostanu ili su netočni, korisnik će se ili ponovno potruditi formulirati upit, ili će otići konkurenciji.

Tražilica, dakle, mora biti poput najboljeg prodavača: prepoznati što kupac traži, razumjeti pogreške u upisu, snalaziti se sa sinonimima i čak učiti iz prošlih pretraga.

Istraživanja o pretragama

Baymard Institute redovito istražuje UX na vodećim svjetskim webshopovima. Njihova istraživanja pokazuju da su tražilice na webshopovima tijekom godina napredovale, ali da očekivanja korisnika rastu još brže. Razlog tome je svakodnevna upotreba Googla i društvenih mreža koje isporučuju vrhunske rezultate i formiraju nova očekivanja.

Korisnici na webshopu traže uglavnom proizvode, a njihove upite možemo svrstati u tri glavne grupe:

Pretrage spektra – kada se definira opseg proizvoda koji se traže (npr. kategorija poput “laptop”).

Kvalificirajuće pretrage – kada se pretraga dodatno sužava određenim uvjetima (npr. “laptop Apple”).

Pretrage različite strukture – kada struktura samog upita daje kontekst (npr. “Apple 10’’” na stranici s laptopima znači jedno, a na stranici dodatne opreme nešto drugo).

Na temelju tih grupa može se prepoznati osam osnovnih tipova pretraga korisnika.

Osam tipova pretraga na webshopu

1. Precizne pretrage

Korisnik zna točan model proizvoda i upisuje npr. “Samsung Galaxy A21 crni”. Rezultat mora biti jednoznačan, s eventualnim varijacijama u boji ili memoriji. Problem nastaje ako korisnik napravi tipfeler ili koristi naziv s drugog tržišta. Zato je bitno podržati sinonime i prepoznavanje tipfelera, što Shape Core rješava kombinacijom osnovne tražilice i Algolia plug-ina.

2. Pretrage po vrsti proizvoda

Korisnik upiše “laptop” ili “hladnjak”, što znači da traži kategoriju. Idealno je ako ga tražilica odvede direktno na kategoriju, uz mogućnost daljnjeg filtriranja (npr. sužavanje na brand Bosch). Čest problem su tipfeleri i alternativni nazivi (frižider/hladnjak). Tu pomažu sinonimi i pametno izlistavanje kategorija na vrhu rezultata.

3. Pretrage po simptomima

Korisnik zna problem, ali ne i proizvod. Primjeri su “suhi kašalj” ili “mrlja na tepihu”. Da bi webshop isporučio korisne rezultate, proizvodi trebaju biti označeni i po simptomima. Dodatno, dobro je nuditi i edukativne sadržaje poput blogova ili vodiča koji pomažu korisniku da shvati što mu treba.

4. Opće pretrage (non-product)

Upiti poput “return policy” ili “načini plaćanja” pokazuju da korisnik traži informaciju, a ne proizvod. Ako takve informacije nisu lako dostupne, korisnici će ih tražiti kroz tražilicu – i ako ih ne pronađu, mogu odustati od kupnje.

5. Pretrage po karakteristikama

Primjerice “XXXL majica” ili “crveni kauč”. Tražilica mora prepoznati karakteristiku (veličinu, boju, brand) i prikazati samo odgovarajuće rezultate. Naprednije rješenje je da se u filterima automatski označi tražena vrijednost.

6. Tematske pretrage

Ovdje korisnik dodaje opis koji nije striktna karakteristika, već kontekst – npr. “zimska jakna” ili “tepih za dnevnu sobu”. Takve pretrage su izazovne jer zahtijevaju dobro promišljenu kategorizaciju proizvoda i dodavanje tema kao atributa.

7. Pretrage kompatibilnosti

Primjerice “punjač za iPhone 11”. Korisnik traži dodatak za postojeći proizvod, pa rezultati moraju biti nedvosmisleni. Dobar pristup je unaprijed definirati povezane proizvode (cross-sell), kako bi se izbjegle greške.

8. Pretrage sa slengom, skraćenicama i posebnim znakovima

Korisnici često kopiraju pojmove iz drugih izvora, pa tražilica mora prepoznati različite formate poput “kolagen 0,5 l” ili “100-200 kn”. Isto vrijedi za lokalne izraze – “traperice”, “rebatinke” ili “rifle” znače isto, ali ih treba upariti kroz sinonime.

Analitika kao temelj poboljšanja

Pametna tražilica nije samo pitanje dobrih rezultata, nego i analitike. Shape Core CMS nudi integriranu analitiku koja omogućuje praćenje:

- koliko se pretraga obavlja,

- koliko ih daje rezultate, a koliko ne,

- koji su najtraženiji pojmovi i kakve konverzije ostvaruju,

- koje pojmove kupci traže, a mi ih nemamo u ponudi.

Takva analitika pomaže proširiti asortiman, razumjeti korisničke navike i povećati prodaju.

Autocomplete i brzina tražilice

Jedna od korisnih funkcionalnosti je autocomplete – prikaz rezultata dok korisnik još tipka. To ubrzava kupovinu, a može se dodatno optimizirati opcijom dodavanja proizvoda u košaricu izravno iz rezultata.

Brzina je također ključna. Kako bi se ubrzalo učitavanje, Shape Core koristi privremeno pamćenje rezultata pretrage (cache), što je posebno važno u razdobljima velikih opterećenja poput Black Fridaya.

Kako testirati i poboljšati tražilicu?

Ako želite provjeriti kvalitetu svoje tražilice, testirajte različite tipove upita opisane u ovom članku. Ako rezultati nisu zadovoljavajući, vrijedi razgovarati s developerima o unaprjeđenju postojećeg rješenja ili integraciji naprednih alata poput Algolie.