El motor de búsqueda de un sitio es una herramienta clave para mejorar las conversiones tanto de los sitios de comercio electrónico como de los de generación de leads. Basta pensar en el papel central que desempeña en realidades tan diferentes como Amazon o Netflix.
Una de las razones por las que el motor de búsqueda de un sitio es fundamental es su capacidad para acortar sustancialmente el tiempo empleado por el usuario en encontrar lo que busca, mejorando así la experiencia global de navegación. En sitios con catálogos especialmente extensos, esta función se convierte en vital, porque el riesgo real es que, por muy bien que se haya desarrollado la arquitectura de la información, un usuario no sea capaz de encontrar lo que busca dentro de la unidad de tiempo y atención que había decidido invertir en esa compra.
El motor de búsqueda es una de las herramientas que, integradas con sistemas de perfilado y personalización, pueden permitirnos recopilar información perfecta para segmentar a los usuarios. De hecho, ¿qué puede ser más preciso sobre las intenciones de compra de un usuario que una búsqueda explícita de un producto?
Los motores de búsqueda internos nativos son, en muchos aspectos, a menudo inadecuados y requieren un trabajo de perfeccionamiento y mantenimiento que no puede hacerse manualmente. También carecen totalmente de un aspecto fundamental, a saber, poder trabajar con diferentes algoritmos de selección de productos para diferentes segmentos de clientes, a fin de aumentar la relevancia de los resultados mostrados.
¿Todos los usuarios que buscan la misma palabra clave son iguales?
Desde luego que no, segmentarlos y poder ofrecerles diferentes tipos de resultados puede marcar una gran diferencia.Es en este punto donde se hace crucial poder integrar la búsqueda con sistemas de perfilado basados en inteligencia artificial, que serán capaces de reconocer a nuestros usuarios y aprender de su comportamiento, mejorando los resultados de búsqueda con eltiempo.Veamos tres ejemplos concretos de algoritmos que se pueden utilizar con diferentes tipos de usuarios:
- ¿Es el buscador un usuario anónimo en su primera visita? Podríamos utilizar un algoritmo vinculado a los productos más populares, posiblemente condicionando el resultado en función de nuestras políticas de gestión de productos o de rotación comercial (por ejemplo, mostrando primero los productos populares con un stock elevado, o no mostrando los productos de los que tenemos un stock especialmente bajo).
- ¿Es el buscador un usuario, de nuevo anónimo, que tiene un historial de navegación o procede de campañas de productos específicos?En este caso, puedo utilizar un algoritmo que dé prioridad a los resultados basados en su historial de navegación, por ejemplo mostrando como primeros resultados los basados en su navegación anterior.
- ¿Quién busca es un cliente, tal vez VIP, que siempre compra productos de gama alta?La opción correcta en este caso podría ser no mostrar resultados de productos de gama baja para no rebajar su percepción de nuestra tienda y, al mismo tiempo, aumentar la probabilidad de que su cesta de la compra media se mantenga alta.
Como puede ver, la búsqueda interna es a todos los efectos parte integrante y primordial de la construcción de una experiencia de usuario coherente.Sin embargo, para integrar correctamente esta herramienta dentro de nuestra estrategia de marketing personalizada, es fundamental contar con una tecnología capaz de reconocer a los usuarios y aplicar diferentes estrategias a la hora de mostrar resultados en tiempo real.
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