Qué es la búsqueda predictiva y cómo funciona

La búsqueda predictiva se ha convertido en una funcionalidad imprescindible en el e-commerce, y los clientes ya esperan automáticamente que una tienda online simplemente la tenga. Hoy, el 80 % de los sitios de comercio electrónico utilizan la búsqueda predictiva para ayudar a los usuarios a encontrar lo que necesitan con mayor rapidez.

Pero no todas las soluciones de búsqueda predictiva tienen la UX ajustada a la perfección.

En este artículo, veremos qué es la búsqueda predictiva, cómo funciona, en qué se diferencia del Autocomplete y, lo más importante, cómo debería funcionar para ofrecer una experiencia de usuario óptima.

En qué se diferencia del Autocomplete

Búsqueda predictiva, Autocomplete, autosuggest, autofill y search-as-you-type son términos que se utilizan de forma intercambiable. Puedes encontrar varias definiciones que explican diferencias sutiles entre estos conceptos, pero, en un sentido más amplio, todos sirven al mismo propósito, predecir lo que los usuarios están buscando y ofrecer sugerencias de productos relevantes que permitan a los clientes encontrar lo que necesitan en solo unos segundos.

Cómo funciona todo

Aunque el proceso de búsqueda predictiva pueda parecer sencillo a primera vista, ocurren muchas cosas en segundo plano para que las sugerencias sean posibles.

Los sistemas de búsqueda predictiva aprenden de los patrones de búsqueda para sugerir las frases más relevantes en función de lo que otras personas están buscando. Todo el proceso incluye pasos como:

1. Seguimiento de frases populares

La búsqueda predictiva registra los términos que se buscan con frecuencia. Si miles de personas buscan “zapatillas de running” todos los días, sabe que es una frase popular. Por eso, cuando escribes “zapa…”, “zapatillas de running” puede aparecer como una sugerencia principal, ya que probablemente sea relevante para lo que estás buscando.

2. Reconocimiento de contexto

La búsqueda predictiva también tiene en cuenta contextos habituales. Por ejemplo:

• Si muchos usuarios buscan “marcas de calzado cómodo” o “marcas de calzado resistente”, empezar con “marcas de cal…” puede mostrar “marcas de calzado” o marcas específicas como “Nike” o “Adidas”.
• La estacionalidad también influye. En invierno, “botas de nieve” puede aparecer en una posición más alta, mientras que “sandalias” puede mostrarse en verano.

3. Aprendizaje a partir de refinamientos de búsqueda

La búsqueda predictiva también aprende cómo los usuarios refinan sus búsquedas. Por ejemplo, si las personas suelen buscar “calzado” y luego añaden “tabla de tallas”, puede sugerir “tabla de tallas de calzado” cuando alguien empieza con “calz t…”, ayudando a los usuarios a llegar más rápido a lo que necesitan.

La búsqueda predictiva aprende de los usuarios al registrar qué frases se buscan con más frecuencia, cuáles reciben más clics y cómo las personas ajustan sus búsquedas, creando una experiencia útil y con conciencia de contexto.

Cómo ayuda la búsqueda predictiva a las tiendas online modernas

La búsqueda predictiva es ahora una funcionalidad imprescindible para todas las tiendas online. Sus objetivos son:

1. Buscar de forma eficaz: Mostrar productos exactos cuando los usuarios buscan por nombre o código de producto, garantizando que encuentren rápidamente lo que necesitan.
2. Dirigir a los usuarios a páginas de categoría: Guiar a los visitantes rápidamente a la categoría relevante, incluso en niveles más profundos del sitio.
3. Completar consultas parciales: Mostrar categorías y marcas relevantes cuando los usuarios solo conocen una parte del nombre de un producto, ayudándoles a encontrar el producto correcto.
4. Reducir la escritura: Especialmente en móvil, la búsqueda predictiva ahorra tiempo al reducir la necesidad de teclear la consulta completa.
5. Ofrecer feedback instantáneo: Ayudar a los usuarios a confirmar que la tienda tiene los productos que quieren mostrando sugerencias útiles mientras escriben y, si no, permitir reformular la búsqueda rápidamente.

Hay numerosos beneficios para un negocio de e-commerce si la búsqueda predictiva es capaz de cumplir con esto.

1. Mejora de la experiencia de usuario

Ofrecer una mejor experiencia de búsqueda se traduce en una mejor experiencia de usuario. Los visitantes que pueden usar una barra de búsqueda responsive y encontrar lo que buscan de forma rápida y sencilla se convierten al instante en clientes satisfechos. Por tanto, una función de búsqueda predictiva de calidad puede mejorar la experiencia de usuario y motivar a tus clientes a volver.

2. Mayor tasa de conversión

Al asegurarte de que tus visitantes pueden encontrar lo que necesitan, aumentas automáticamente la tasa de conversión de tu negocio. Como resultado, los clientes no abandonarán tu sitio web frustrados. En su lugar, realizarán un pedido y probablemente volverán si quedan satisfechos con los productos y el servicio, lo que conduce a una tasa de conversión más alta.

3. Mejor atención al cliente

Ofrecer consultas relevantes en el campo de búsqueda y garantizar que los visitantes queden satisfechos con la opción de búsqueda se traduce en una mejor atención al cliente. Un buen servicio de atención no solo ayuda a los compradores, sino que también permite a las empresas de e-commerce comprender mejor a sus clientes. Mantenerse en contacto con tu público objetivo nunca ha sido tan fácil.

4. Mayor ventaja competitiva

Con una mejor experiencia de usuario, una tasa de conversión más alta y una mejor atención al cliente, una empresa de e-commerce puede conseguir rápidamente una ventaja competitiva frente a otras compañías del mismo sector. No todas las tiendas online modernas cuentan con una función de búsqueda facetada, así que esta es una oportunidad perfecta para que las empresas implementen algo que las haga destacar.

Consejos útiles y buenas prácticas para la búsqueda predictiva

Las principales tiendas online presumen de Autocomplete con varias funcionalidades que ni siquiera habías imaginado. Aquí tienes algunos consejos, buenas prácticas y funciones que tu tienda online tampoco debería pasar por alto.

1. Haz visible la barra de búsqueda

Si los visitantes de tu sitio saben exactamente lo que están buscando, es probable que utilicen la función de búsqueda para encontrar productos rápidamente. Por eso, tu barra de búsqueda debe ser visible y fácilmente accesible para todo el mundo.

Algunas empresas de e-commerce incluyen solo el icono de búsqueda, lo cual no es la mejor idea. No solo es menos visible que una barra de búsqueda, sino que además obliga a los visitantes a hacer clic si quieren usarla. Recuerda incluir el cuadro de búsqueda completo y hacerlo fácilmente accesible desde todas las páginas de tu web para obtener los mejores resultados.

2. Ofrece sugerencias relevantes

Cuanto más detalladas sean las sugerencias de productos, mejor. Dado que el propósito de la búsqueda predictiva es ofrecer a los clientes productos que puedan interesarles, las recomendaciones deberían incluir el nombre del producto, la marca, la categoría, la miniatura y cualquier otro detalle que consideres clave.

Tener toda esta información al alcance aumenta la probabilidad de que los visitantes revisen los productos recomendados e incluso los compren.

3. Incluye la función de Autocomplete

Autocomplete es otra funcionalidad útil que marcará la diferencia para tus clientes. El objetivo de Autocomplete es ofrecer sugerencias automáticas de consulta en cuanto el usuario empieza a escribir. Al seguir buenas prácticas de Autocomplete, puedes asegurarte de que estas sugerencias sean relevantes y útiles. Autocomplete reduce el tiempo necesario para una consulta de búsqueda y acelera todo el proceso, ya que los clientes no tienen que terminar de escribir la consulta manualmente antes de obtener lo que venían a buscar.

Es importante decir que hoy en día la función de Autocomplete está casi en todas partes. Dicho esto, a menudo se espera que las tiendas online modernas incluyan Autocomplete como parte del proceso de búsqueda, así que no tenerlo puede ser una gran decepción para los compradores online actuales.

4. Usa inteligencia artificial para entender las consultas

El poder de la inteligencia artificial está presente en todas partes. Las tecnologías y soluciones más nuevas dependen en gran medida de la IA, y la búsqueda predictiva para empresas de e-commerce no es una excepción. Cuando los visitantes de tu sitio introducen un término de búsqueda, quieres asegurarte de que obtengan exactamente lo que buscan, incluso en el caso de palabras clave de cola larga.

Los sistemas básicos pueden fallar al comprender consultas más complejas, pero para eso está la IA. La IA y el ML pueden entender incluso las consultas más complicadas y ofrecer a los clientes resultados de búsqueda instantáneos. Con soluciones así de tu lado, aumentar la tasa de conversión es pan comido.

5. Añade sinónimos y jerga a la base de datos

¿Cuántas veces has buscado un producto concreto y te has dado cuenta de que estaba listado con otro nombre? Una herramienta de búsqueda predictiva de alta calidad puede reconocer distintos términos como sinónimos o jerga para determinados productos y así ayudar a los clientes a encontrar lo que necesitan, incluso si usan un término totalmente diferente.

Imagina que quieres comprar un sofá nuevo. Introduces el término en el cuadro de búsqueda, pero no aparece nada. Naturalmente, abandonarás el sitio pensando que la marca no vende sofás. Sin embargo, añadir sinónimos y jerga a la base de datos puede dar lugar a una experiencia completamente distinta. Así, uses “sofá”, “couch”, “loveseat”, “diván” o cualquier otra palabra relacionada, encontrarás lo que estás buscando.

6. Cuenta con errores tipográficos en la búsqueda

¿Alguna vez te has perdido un buen producto por el error tipográfico más simple? Ya mencionamos que la gente usa el cuadro de búsqueda para encontrar un producto específico rápidamente. Eso significa que a menudo van con prisa, y los errores tipográficos no son raros en estas situaciones. Aun así, las empresas de e-commerce probablemente revisaron cómo nombraron sus productos antes de publicarlos, y estos no deberían contener erratas.

Por suerte, la búsqueda predictiva puede detectar errores tipográficos y recomendar los productos más cercanos a la palabra clave introducida. Esta funcionalidad es un detalle excelente para cualquier sitio de e-commerce y motivará a más clientes a seguir comprando en tu web.

7. Presta atención a la relevancia y al ranking de productos

Si tienes muchos artículos en tu catálogo, usar una sola palabra clave puede dar como resultado miles de coincidencias. Si esto ocurre, ¿cómo puedes asegurarte de que los clientes encuentren lo que quieren, teniendo en cuenta que probablemente no revisarán todos los productos sugeridos?

La relevancia y el ranking de productos sirven para ordenar todas las coincidencias de forma adecuada. La mayoría de las marcas de e-commerce ordenan sus productos por popularidad, de modo que sus más vendidos aparecen arriba. Así, muestran de inmediato sus mejores productos y aumentan la probabilidad de que el cliente complete la compra.

8. No comprometas la velocidad de búsqueda

Contar con una amplia variedad de productos tiene, sin duda, pros y contras. Una de las desventajas más importantes es la disminución de la velocidad de búsqueda cuando los clientes buscan un producto específico. Naturalmente, cuantos más productos tengas, más tardará el sistema en revisarlos y seleccionar solo los relevantes.

Sin embargo, no tiene por qué ser así. Muchas soluciones modernas ofrecen una búsqueda predictiva increíblemente rápida, sin requerir que las marcas de e-commerce sacrifiquen la velocidad de búsqueda y de renderizado para proporcionar sugerencias de productos relevantes.

Ejemplos de búsqueda predictiva

El mundo del e-commerce está lleno de excelentes ejemplos de widgets de búsqueda predictiva que son rapidísimos y ofrecen una experiencia de usuario de primer nivel.

11teamsports

11teamsports utiliza búsqueda predictiva con el diseño característico de Luigi’s Box. Este Autocomplete incluye años de nuestra investigación dedicada y muchísimo trabajo de nuestros desarrolladores y diseñadores de UX.

Muziker

La búsqueda predictiva en el sitio web de Muziker ofrece un resultado popular, un enlace directo a categorías, marcas y los resultados más populares con solo la mitad de la consulta escrita.

Pilulka

Pilulka es una farmacia online popular en Europa Central. Su Autocomplete incluye una amplia variedad de información. Las consultas populares, productos, marcas y categorías se acompañan dinámicamente de artículos o líneas de productos. Fíjate en que también ofrecen el botón Añadir al carrito, lo que facilita que los clientes compren rápidamente productos populares.

Conclusión

La búsqueda predictiva se está consolidando como una de las incorporaciones clave para cualquier negocio de e-commerce moderno. Como la forma definitiva de ayudar a clientes potenciales y actuales a encontrar lo que quieren comprar de forma rápida y sencilla, las soluciones que ofrecen esta funcionalidad tienen, sin duda, una gran demanda ahora mismo.

Si gestionas una tienda online, la búsqueda predictiva es exactamente lo que necesitas para tu negocio. Además de mejorar la experiencia de usuario, también mejorará tu tasa de conversión y aumentará las ventas.

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