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5 formas de mejorar la búsqueda del ecommerce para mejorar la experiencia del usuario

Por qué es importante mejorar la búsqueda en tu sitio web

La búsqueda es una característica fundamental de los sitios web de comercio electrónico que permite a los clientes encontrar productos de forma rápida y sencilla. Sin embargo, no basta con tener un cuadro de búsqueda para obtener los beneficios de una búsqueda totalmente optimizada. Las funciones de búsqueda actuales de muchos sitios web de comercio electrónico tienen limitaciones que pueden afectar negativamente a la experiencia del usuario, lo que se traduce en un aumento de las tasas de rebote y una disminución de las ventas. 

¿Cuál es el impacto? Según datos publicados recientemente por Google Cloud, los costes del abandono de las búsquedas son significativos, con 2 billones de dólares perdidos cada año por las empresas. A esto hay que añadir el impacto de la funcionalidad de búsqueda en la fidelidad a la marca y el sentimiento de los compradores. Para las empresas online que no optimizan la búsqueda de su sitio, los efectos negativos suelen ser duraderos y permanentes.

Impact of search abandonment - Google Cloud research
Impacto del abandono de las búsquedas - Google Cloud

Por lo tanto, es esencial que las empresas no sólo resuelvan los problemas con su búsqueda, sino que también busquen nuevas formas de mejorar la búsqueda de su comercio electrónico para mejorar la experiencia del usuario y los ingresos. En este artículo, compartimos cinco métodos de mejorar las capacidades de búsqueda y damos ejemplos de sitios de comercio electrónico que implementan estas mejores prácticas.

Mejora de las funciones de búsqueda de texto

User typing on a search bar of a website

La búsqueda de texto es la forma más habitual que tienen los usuarios de buscar productos en los sitios web de comercio electrónico. Sin embargo, las capacidades de búsqueda de texto de la mayoría de los sitios de comercio electrónico tienen limitaciones que pueden frustrar a los usuarios y, por tanto, afectar negativamente a las tasas de conversión.

Baymard presenta algunas conclusiones interesantes sobre los términos de búsqueda: 

  • El 61% de los sitios exigen a los usuarios que busquen por el tipo exacto de producto que utiliza el sitio, por ejemplo, no muestran productos relevantes para una búsqueda como "secador de pelo" si en el sitio se utiliza "secadora".
  • El 46% no admite búsquedas temáticas como "chaqueta de primavera" o "silla de oficina".
  • El 27% de los sitios no muestran resultados útiles si los usuarios escriben mal un solo carácter en el título de un producto.
  • El 25% de los sitios no admiten consultas de búsqueda no relacionadas con productos, como "devoluciones" o "seguimiento de pedidos". 

¿Cómo puedes resolver las limitaciones anteriores?

Los usuarios, al ser humanos, pueden ser tanto predecibles como impredecibles en su comportamiento de compra. Siempre existe la posibilidad de que se produzcan entradas de búsqueda únicas e inesperadas. Por eso, los motores de búsqueda deben tener la flexibilidad necesaria para interpretar los términos de búsqueda de los usuarios de distintas maneras. Las funciones avanzadas de eficacia probada, como el autocompletado inteligente, las correcciones ortográficas, "fuzzy search" y la búsqueda de sinónimos pueden ayudar mucho a los usuarios a encontrar lo que buscan.

"El 23% de los usuarios utiliza las sugerencias de autocompletar de Google".

Los compradores en línea que utilizan el cuadro de búsqueda saben exactamente lo que quieren y tienen una alta intención de comprar ese producto. Las tasas de conversión son más altas para los productos ofrecidos por búsquedas de texto en comparación con los productos ofrecidos por otros sistemas de recomendación.

Aplicación de las mejores prácticas UI/UX a la barra de búsqueda

Además de mejorar las capacidades de búsqueda de texto, la aplicación de las mejores prácticas UI/UX para la búsqueda también desempeña un papel importante. El tamaño, el diseño y la ubicación de la barra de búsqueda son los principales factores a tener en cuenta. Según un estudio de UX Planet, la ubicación óptima de la barra de búsqueda es en la cabecera del sitio web, y el tamaño mínimo de la barra de búsqueda debe ser de al menos 27 caracteres de ancho. 

¿Es mejor más grande? Sí, hasta cierto punto. Hay muchas variables en juego en el diseño UI/UX general de un sitio de comercio electrónico. Lo más importante es que la barra de búsqueda sea fácil de ver. Esto es especialmente importante en los sitios web con mucho contenido.

Estas son algunas de las mejores prácticas a tener en cuenta para la colocación y el diseño de la barra de búsqueda:

  • Utiliza un diseño destacado y consistente en todas las páginas
  • Evita el desorden en la zona de la barra de búsqueda y dale un respiro.
  • Algunos usuarios prefieren pulsar "Intro", mientras que otros prefieren hacer clic en el icono de búsqueda para enviar su consulta. Es importante ofrecer varias opciones para que cada uno pueda buscar como más le guste.
  • Utiliza un texto placeholder en el cuadro de búsqueda para animar a los usuarios a buscar.

Además de implementar el diseño de búsqueda adecuado, también es esencial monitorear y probar regularmente la funcionalidad de búsqueda para que se comporte como se espera del usuario. Los problemas con los filtros de búsqueda son uno de los errores más críticos que afectan a las ventas del comercio electrónico.

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Búsqueda por facets

Las facets en el comercio electrónico es una de las características más flexibles y poderosas que puedes implementar para tu negocio online.

Faceted search, también conocida como faceted navigation, es una forma de organizar y presentar los resultados de una búsqueda. Permite a los usuarios desglosar y afinar fácilmente los resultados de la búsqueda en función de atributos o facetas específicos, como el precio, la talla o el color. El usuario puede seleccionar o anular la selección de estas facets en cualquier momento. 

Aunque el término "facets" suele utilizarse indistintamente con el de filtros, tienen diferencias importantes. La navegación facetada proporciona múltiples filtros para incluir uno o más atributos diferentes, mientras que el filtrado habitual analiza un conjunto de resultados y elimina cualquier contenido que no cumpla los criterios específicos. Esto hace que la búsqueda facetada sea una herramienta más flexible para los usuarios.

Faceted search results in Zappo.com
Faceted search results in Zappo.com

Zappos y Amazon son dos buenos ejemplos de empresas de comercio electrónico que utilizan las facets para mejorar la experiencia del usuario. Como se ve arriba, Zappos hace un gran trabajo proporcionando sugerencias adicionales de filtros de facets a medida que reduces tu búsqueda y aplicas más filtros.

Mejores prácticas para la búsqueda por facets: Utiliza etiquetas claras y concisas y evita el desorden en el área de resultados de búsqueda.

Procesamiento del lenguaje natural para obtener mejores resultados

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una capacidad de búsqueda avanzada que ya utilizan las mayores empresas: Apple, Facebook, Amazon, etc. ¿Qué es el PLN?

Los motores de búsqueda como Google y Bing ya no examinan las palabras clave o las frases individualmente, como haría un motor de búsqueda básico. Ahora analizan las frases en su conjunto, evaluando la intención y el sentimiento de los buscadores. Con la PNL, los usuarios escribirían una consulta de búsqueda del mismo modo que se la dirían en voz alta a un amigo y obtendrían una respuesta relevante. ¿Cuál es la ventaja? Esto ahorra mucho tiempo y esfuerzo al visitante y acelera el proceso de compra. 

El Instituto Baymard ha descubierto que el 61% de los sitios de comercio electrónico obligan a los usuarios a buscar utilizando la jerga exacta del tipo de producto que se utiliza en el sitio. Las funciones de PNL pueden resolver fácilmente este problema.

Machine learning y la búsqueda IA

La adopción de la inteligencia artificial está rodeada de una gran expectación, favorecida por la oleada de tecnologías de IA generativa liderada por ChatGPT. Para algunas empresas, la IA es un esfuerzo oportunista, un término lanzado para atraer a los clientes a cambio de una promesa que probablemente no se cumpla. Sin embargo, en el sector del comercio electrónico, no hay duda de que la IA y el aprendizaje automático desempeñarán un papel importante en el futuro de los negocios en línea, siendo la búsqueda una de las aplicaciones de uso más importantes.

La próxima gran novedad de la tecnología no es precisamente nueva. El aprendizaje automático ya está integrado en los procesos de negocio de las grandes empresas de comercio electrónico desde hace muchos años. Con la creciente adopción de las búsquedas basadas en IA, cada vez encontraremos más empresas capaces de ofrecer a sus clientes una experiencia de búsqueda más personalizada e intuitiva. 

Aquí son dos formas de aplicar la IA para mejorar la búsqueda en el comercio electrónico:

Personalización: ¿Se puede integrar ChatGPT para analizar los datos de los usuarios y ofrecer resultados de búsqueda personalizados basados en el historial de navegación y compras? De momento, no. Sin embargo, los proveedores de plataformas de comercio electrónico ya han empezado a ofrecer capacidades de aprendizaje automático para que las tiendas online puedan mejorar continuamente su funcionalidad de búsqueda y ofrecer experiencias de búsqueda personalizadas a sus clientes.

Asistente de búsqueda y chatbots: Sephora utiliza chatbots impulsados por IA para ayudar a los clientes a navegar por el proceso de búsqueda y ofrecer recomendaciones basadas en sus consultas de búsqueda. El potencial aquí es enorme, especialmente en términos de empujar a los clientes al siguiente paso en el recorrido del cliente, automatizar las ventas y ofrecer soporte postventa.

Sephora's conversational AI educates customers about its cosmetic products
La IA conversacional de Sephora educa a los clientes sobre sus productos cosméticos

El motor de búsqueda: Atajo a éxito

Repasamos varias formas de optimizar las capacidades de búsqueda en el comercio electrónico, junto con las mejores prácticas que las empresas pueden aplicar para ofrecer una experiencia de búsqueda más personalizada e intuitiva a sus clientes.

A medida que avanza la tecnología, el potencial de búsqueda en el comercio electrónico sigue ampliándose. Las posibilidades del procesamiento del lenguaje natural y otras soluciones de búsqueda basadas en IA ofrecen un margen aún mayor para mejorar la experiencia del usuario.

Aunque una buena navegación por la web es de gran ayuda para un sitio de comercio electrónico, la atención debe centrarse en la funcionalidad de búsqueda. ¿Por qué? La búsqueda es el atajo hacia el destino. Al mejorar las capacidades de búsqueda de un comercio electrónico, los usuarios pueden tener más éxito a la hora de encontrar los productos que desean comprar. Y en el caso de los negocios en línea, se trata de facilitar la mejor experiencia posible al usuario para mejorar las conversiones.

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