お客様は、サイト検索技術を活用することで、お気に入りの商品を素早く簡単に見つけることができるようになります。 その結果、今こそこれらの技術を導入し、戦略を改善し収益を向上させる時です。
Eコマースサイトの検索機能は、検索パフォーマンスを改善し、売上を促進するうえで店舗運営者をサポートします。 Baymardによると、商品を探す際、カテゴリ別に閲覧するよりも検索を利用する方が好まれています。 この機能を好むオンライン購入者が多いにもかかわらず、eコマースサイトの61％は、許容レベルを下回る検索パフォーマンスを示しています。 その結果、ユーザーは購入を完了せずにあなたのサイトから離れ、他の場所へ行ってしまいます。
ここでは、オンラインストアを開発する際に使用すべき最新の検索トレンドを紹介します。 最も複雑な検索クエリであっても、適切な結果を得るための手助けとなるでしょう。
出典：(https://www.cookwoods.com/collections/lumber))
What is autosuggest and how does it work? When a visitor types a search phrase into the search box, the search engine provides similar terms to your potential clients. Let’s look at a site search for Cook Woods as an example. When a visitor types ‘knif’ into the search box, it returns rapid results with popular ideas such as ‘koa knife’ and ‘burl knife,’ as well as relevant products like Kingwood Knife Scales.
あなたのeコマースサイトの検索エンジンは、ユーザーの検索語句に最も関連する商品やカテゴリを、インテリジェントなオートコンプリート機能を通じて提案できます。 その結果、オンラインのお客様は自分の求めるものをより素早く正確に見つけることができるようになります。 Nacho Analytics による調査によると、サイトにオートコンプリート機能を追加することで、デジタル売上を24%向上させる可能性があるとされています。 この機能は、EC事業者が顧客をより深く理解するのに役立つため、利益性が高く、優れたユーザー体験を提供し、特定の商品を自然かつ効果的にプロモーションすることも可能にします。
以下は、この機能を最大限に活かすための、有名ブランドからの実践的なヒントです：
Eastwood Guitars のように、提案された検索結果をハイライトすることで読みやすさを向上させ、候補の表示を強調するのも効果的です。 検索語を太字にすることで、ブランドは自社の提案がいかに的確であるかを示すことができます。
出典：[Eastwood Guitars](https://eastwoodguitars.com/))
もうひとつの選択肢としては、フェデレーテッドサーチエンジンと協力する方法があります。 簡単に言えば、フェデレーテッドサーチ（統合検索）は複数のソースからの検索結果をまとめて、一つのユーザー体験として提供します。 その結果、顧客に提供できる検索結果の範囲を広げ、数秒で必要な情報を見つける手助けができるようになります。
出典：[Dermalogica](https://www.dermalogica.com/pages/clearstart))
Take look at Dermalogica’s fast search results for more information. A user may access relevant products, related categories, and helpful guides with just a few keystrokes.
オートコンプリートリストを整頓し、買い物客の「選択麻痺」を防ぐためには、表示する選択肢の数を制限するべきです。Baymardによると、デスクトップでは最大10件、モバイルでは8件までのおすすめが最適とされています。
Amazonのデスクトップサイトでは提案数が10件に制限されており、オンラインショッピングユーザーが素早く判断できるよう、一覧表示が短くなっています（出典：Amazon）
Aside from saying no to a long list, make sure you leave out some redundancies, as they will make it difficult for your clients to choose the best option. Take your time and go deeper into search analytics to reveal popular search phrases to provide them with the best ideas linked to what they’re looking for.
We’d be remiss if we didn’t highlight faceted search as a way to improve the search on your eCommerce site. By selecting the aspect options, this phrase refines search results to provide customers their selected products quickly. It also allows customers to experiment with filters intelligently.
（出典：Yummy Bazaar）
700種類以上のクッキーオプションをスクロールして見る時間や忍耐力がある人はほとんどいません。 そこで、Yummy Bazaarはオンライン顧客に対して、ファセットフィルターという賢いソリューションを提供しています。これは、顧客の好みに基づいて結果数を減らす仕組みで、 顧客は「好みの食事制限」「ブランド」「価格帯」「地域」などを選ぶだけで済みます。
There’s no denying that using faceted filters helps visitors narrow down search results and improve their chances of finding something they’re interested in. As a result, you’ll increase their chances of making a buy, increasing sales. However, you’re undoubtedly wondering, ‘What types of filters should I apply to my online store?’ Don’t worry; we’ve combined the most important filter kinds, including price, brand, user ratings, size, and color, to optimize conversions and speed up clients’ purchasing decisions.
Let’s have a look at how the businesses below, from a variety of industries, use these elements to provide a positive purchasing experience for their customers.
およそ80％の消費者は価格を基準に商品を絞り込み、 自分がどれくらいの金額を使えるかをあらかじめ把握していることが一般的です。 Equal Exchangeは、価格帯のスライダーや価格レンジの選択肢を備えた価格フィルターを提供しており、 買い物客がより自分に合った商品を見つけやすくなっています。 Equal Exchange)
ブランド認知は広く浸透しており、特にファッション、化粧品、食品・飲料業界で顕著です。 新しい商品を試してみたいとき、人々はよく知られたブランド名を探す傾向があります。 Yummy Bazaarが採用しているような検索ボックス付きのブランドフィルターは、ユーザーが欲しい商品をスクロールせずに簡単に見つけられるようにしてくれます。 (Source: Yummy Bazaar)
消費者は商品を購入する前に、その商品の価値を知りたいと考えています。 そのため、45％の人が「オンラインでの買い物では、ユーザーレビューが最も重要な要素である」と答えています。 Headphone Zoneの商品は、レビュー評価があることで、顧客がより安心して購入できるようになっています。(Source: Headphone Zone)
顧客が自分に合わない商品を素早く除外できるようにするため、「サイズ」は重要な機能です。 Northern Brewerでは、ワイン製造キット向けにサイズフィルターを設定しており、 オンラインの顧客が自分のニーズに合っているかどうかを選べるようになっています。(Source: Northern Brewer)
人には色の好みがあります。 そのため、カラーフィルターの選択肢が不足していることで、好ましくない色の商品を購入させてしまうことがないように注意しましょう。(Source: Rug Emporium)
In actuality, eCommerce sites offer extra filtering options based on specific criteria like height, location, technology, and so on. Adding these five fundamental filter kinds, on the other hand, is the first step toward creating a ‘state of the art’ UX that boosts conversion rates.
To adapt to consumers’ expectations, digital commerce is on the lookout for the holy grail of personalization. Personalization in eCommerce refers to the practice of dynamically displaying content, product recommendations, and offers on eCommerce sites based on visitors’ previous activities, browsing activity, purchase history, demographics, and other personal data. As a result, you’ll have an easier time engaging potential customers, increasing repeat purchases, driving sales, and increasing conversions.
It’s not just about relevancy and content boosts when it comes to personalized site search results; it’s also about taking into account characteristics like language, location, search history, and the device used to access the search engine.
初めて買い物をする顧客と、複数のKindle本を購入済みの顧客の検索結果が明らかになりました。(Source: Amazon)
Amazonは、オンライン購入者向けにカスタマイズされた商品提案を提供する点で優れています。 この巨大な小売業者は、顧客のすべてのクリックや購入履歴を記録しています。 例えば「コンテンツマーケティングの書籍」を探す際、既存顧客と初めての訪問者では検索結果が異なります。 検索結果ページは新規顧客には複数のフォーマットを表示しますが、デジタル書籍を購入したことのあるリピーターにはKindle形式のみが表示されます。
これは、オンライン顧客の声に積極的に耳を傾け、訪問ごとに体験を調整してエンゲージメントを高めるべきだという一例です。 eコマースサイトの検索機能を動的にカスタマイズすることで、顧客の滞在時間を延ばし、購入率の向上が期待できます。
サイト内検索が人間の言語ではなくアルゴリズムに基づいていることが、正確な検索結果が得られない主な理由のひとつです。 多くの消費者は、製品名ではなく日常的な言葉に近い単語で検索する傾向があり、 その結果、コードで処理するマシンはニーズを理解しにくくなります。
That’s where natural language processing (NLP) enters the picture. It is, in essence, an AI-based solution that allows computers to comprehend, interpret, and alter conversational discourse. The eCommerce site search engines may now return the same results for synonymous terms thanks to this strong technology. As a result, mismatches between what online buyers seek for and the search results can be avoided.
Consider the terms ‘tops’ and’shirts.’ You could look for tops at Nordstrom. T-shirts, tank tops, and tops appear when you enter in the phrase. In this way, even though you chose a different term, NLP assisted you in finding what you were seeking for.
(Source: [Nordstrom](https://www.nordstrom.ca/sr?origin=keywordsearch&keyword=tops))
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