Умный поиск для интернет-магазина

Резюме: небольшой пример функциональности интернет-магазина по продаже дверей со связкой с каталогом и запросами на естественном языке.

Задача

На языке клиента задача звучит так: для покупателей интернет-магазина «Фабрика Дверей» нужен удобный поиск в интернет-магазине. Должен быть удобным, работать быстро. Нравится поиск у Ozonа.

Как люди ищут двери в интернет-магазине?

Что ищут люди в интернет-магазине дверей? Прежде всего — двери, фурнитуру, бренд конкретного производителя и уже после — сервис и дополнительную информацию.

Есть несколько типовых сценариев поиска:

1. Поиск нужной двери в каталоге: покупатель выбирает тип двери (входная или межкомнатная), цвет и стиль. Если важен производитель, то покупатель укажет и название производителя двери. Такой поиск реализован в большинстве сайтов в виде системы фильтров в интернет-магазине.
2. Быстрый поиск по запросу в свободной форме, например, «белоснежные двери»,  «дверь в ванную», «мезонитовые» и так далее. Этот сценарий похож на поиск в поисковой системе: человек задает вопрос на естественном языке. В каких-то ситуациях с ошибками и опечатками.

Покупатель вводит запрос

Решение

«Умный поиск» должен работать быстро. Скорость работы поиска будет зависеть от скорости интерпретации запросов пользователя и объема данных в БД, по которым надо искать.

У каталога товаров «Фабрики Дверей» уникальная структура данных в каталоге, «заточенная» под бизнес-процессы компании. Объем каталога (по сравнению с большими торговыми площадками типа Ozon или Яндекс.Маркет) небольшой. Ассортимент товаров большой, но типов товаров не так много, поэтому учёт морфологии не нужен.

Решение: делаем специальное решение заточенное под специфику данных интернет-магазина «Фабрики Дверей».

Техническое решение

Свой модуль поиска, базирующийся на возможностях используемого движка баз данных.

1. При проектировании каталога мы заложили возможности для поиска.
2. Внешние сервисы не используем — потери скорости на взаимодействие между сервисами, избыточная сложность решения.
3. Из-за отстуствия необходимости учёта морфологии языка удалось отказаться и от использования внутренних сервисов (Sphinx) и библиотек.

Поиск решили реализовать через систему тэгирования: запросы объединяются в группу и этой группе назначается страница-ответ на запрос.

Подобное решение требует внимания человека: нужно что-бы сотрудник «Фабрики Дверей» анализировал спрос, следил за статистикой на сайте и составлял связки между запросами (тэгами) и контентом (товарами, информационными страницами), подходящими под эти запросы.Контент-менеджер может брать запросы и из внешних источников, например, из Яндекс.Вордстата или из «подсказок» поисковых систем.

Работы

• Проектирование поиска
• Бэкенд (разработка серверной части)
• Фронтенд (визуальная реализация для покупателей)

Как выглядит «умный поиск» для клиента

Контент-менеджеру инструменты в Системе администрирования
— для создания и редактирования тэгов
— для анализ и контроля — отчеты по тэгам

Список тэгов, включающих запрос «белые»

В Отчете контент-менеджер интернет-магазина получает такую статистику по запросам покупателей:

• частоту запроса относительно всех запросов
• переходы (%)
• ссылку на страницу перехода
• конверсию (%)

Заключение

Умный поиск стал полноценным и удобным механизмом для интернет магазина. Ежедневно покупатели используют его, отправляя до 300 запросов в систему. Это положительно влияет и на продажи, и на поведенческие факторы сайта.

Остались вопросы? Ответим в будни с 10:00-19:00 (+4 МСК).

При личной встрече, по ZOOMу, Skype, в мессенджере. 
Принимаем заявки на консультации в чат-бот @OmManagerBot