W tradycyjnym sklepie samoobsługowym towary na półkach można poukładać tylko w jeden sposób. Podobnie jak w jeden tylko sposób można ustawić regały. W sklepie internetowym nie obowiązują na szczęście fizyczne ograniczenia i możemy dostosować aranżację dla każdego, kto odwiedza nasz sklep. Searchandising to właśnie aktywne pozycjonowanie produktów w wynikach wyszukiwania, na podstawie analizy danych biznesowych dotyczących:

• produktów (popularność, aktualna dostępność, oferty specjalne, opinie klientów itp.)
• klientów (dane z profilu, wcześniejsze zakupy, oglądane produkty , zachowania na stronie)

Dla zobrazowania przykładem, rozważmy takie sytuacje :

Przypadek 1.

• Klient sklepu RTV/AGD kupił w naszym sklepie telewizor marki X
• Po 3 miesiącach klient wraca i w wyszukiwarce wpisuje hasło ‘dvd’.
• Sklep wyświetla listę produktów i na pierwszych miejscach na liście wyników wyświetlane są produkty marki X, aktualnie będące w promocji

Przypadek 2.

• Klient naszej księgarni internetowej wpisuje słowo „rozlewisko”
• W statystykach sprzedaży z ostatniego miesiąca wśród najpopularniejszych książek znajduje się pozycja „Dom nad rozlewiskiem”, który dodatkowo wysyłany jest w przeciągu 24 godzin.
• Na liście wyników wyszukiwania klient w pierwszej kolejności widzi książkę „Dom nad rozlewiskiem”, a dopiero później książkę o tytule „Rozlewisko” tej samej zresztą autorki, dostępną obecnie w ciągu 3-5 dni .

Przypadek 3.

• Anonimowy klient sklepu odzieżowego z szerokim asortymentem przegląda katalog produktów, wybierając tylko produkty markowe, z kolekcji dla kobiet
• Po kilku próbach wpisuje do wyszukiwarki hasło „buty do biegania”
• System wyświetla mu listę produktów skojarzonych z tym hasłem, w pierwszej kolejności na liście umieszczając produkty przeznaczone dla kobiet, z segmentu cenowego, którym klient się wcześniej interesował.

Zaawansowany search engine potrafi taką „magię” serwować w czasie rzeczywistym i podbijać w wynikach wyszukiwania produkty, którymi klient z większym prawdopodobieństwem się zainteresuje. Nie poświęca przy tym wydajności poprzez intensywne przetwarzanie danych sprzedażowych. Wymaga to starannego zaprojektowania mechanizmów agregacji danych o sprzedaży i zachowaniach klientów oraz wydajnego silnika indeksowania i wyszukiwania produktów.

A może macie inne pomysły na czarowanie klientów za pomocą wyszukiwarki?

Przykład faceted search ze sklepu www.altrec.com

Ale to są podstawy. Ciekawym podejściem, które zastosowaliśmy już kilka razy w praktyce, jest oparcie całego sklepu na wyszukiwarce. Na pierwszy rzut oka tego nie widać, ale technologicznie każdy widok listowy w sklepach takich jak www.amazonka.pl, www.oleole.pl czy www.euro.com.pl to zapytanie do wyszukiwarki. Dzięki temu, że wyszukiwarka oparta jest bardzo wydajny o silnik indeksująco-wyszukujący, nawet przy bardzo dużym ruchu zadawanie dynamicznych zapytań do bazy produktów nie stanowi wąskiego gardła, a generowanie landing page’ów do promocji ze ściśle określonym asortymentem, np. telewizory Sony o przekątnej od 32 do 37 cali, staje się dziecinnie proste. Do tego możliwe staje się zaoferowanie funkcjonalności takich jak faceted search czy search refining, czyli ogólnie zawężanie wyników wyszukiwania, np. otrzymanych dla frazy wpisanej pierwotnie do wyszukiwarki, w oparciu o kryteria definiujące produkty, takie jak parametry techniczne, zakres cenowy, zastosowania, rodzaj promocji itp. A propos samego faceted search, to bardzo fajnie jest to zrobione np. w sklepie www.altrec.com (ramka z przykładem).

Zaletą faceted search jest to, że użytkownik sam wybiera drogę dotarcia do produktu - zrzut ze sklepu www.altrec.com

Zaletą stosowania faceted search jest to, że użytkownik sam wybiera drogę dotarcia do produktu, którego szuka – nie jest ograniczony narzuconą mu, często sztuczną strukturą drzewa katalogowego. We wspomnianym powyżej sklepie Altrec do listy produktów prezentujących buty męskie marki Caterpillar w cenie od $100-$149 można dotrzeć przynajmniej na 27 (3^3 ) sposobów, w różnej kolejności wybierając kategorie z menu, a następnie klikając po facetach.

Ale faceted search ma też wady. Nieumiejętnie implementując tą ideę możemy w strukturze witryny wygenerować miliony dynamicznych, unikalnych URLi, na części z nich będzie tylko 1-kilku produktów. A jak wiemy, pająki bardzo nie lubią witryn o dużej liczbie unikalnych stron, co może skutkować obniżeniem page ranku i dużymi opóźnieniami w indeksowaniu zawartości witryny.

W następnym artykule więcej napiszę na temat tego, czym jest searchandising i jakie daje możliwości dostosowywania wyników wyszukiwania w oparciu np. o dane o sprzedaży czy dane z profilu użytkownika.

Piotr Wrzalik

P.S. A swoją drogą, ciekawe kiedy do słownika języka polskiego wejdzie oficjalnie słowo „wyguglać”