La Personalización de Autocompletado para Zoot Supuso un Aumento de la Tasa de Conversión del 2,5 %

Aunque los 2 millones de visitas mensuales de Zoot (+ los 2,5 millones de visitas mensuales de Bibloo) son impresionantes, lo más importante es que la propia marca consiguió ganarse el estatus de “love-brand” en la comunidad de la moda.

Así que, cuando el cliente decidió llevar la búsqueda de su sitio web a un nuevo nivel, hizo de este proyecto un gran reto y nos comprometió a mejorar la precisión de los resultados de búsqueda y a mejorar la experiencia del usuario.

Analizando el comportamiento de los clientes

Los datos nos mostraron que los visitantes de Zoot tienen tres veces más probabilidades de convertir cuando utilizan la búsqueda. Con alrededor de un 10-11% de uso de la búsqueda, estaba más que claro que sería una oportunidad perdida ofrecer únicamente la tecnología sin adaptarla a las especificidades del sector de la moda.

Por eso, nuestro primer paso consistió en entender cómo interactúan los usuarios con el sitio web y con la propia búsqueda. Para ello, implantamos Luigi’s Box Analytics, que nos ayuda a comprender cómo buscan los usuarios distintos tipos de productos analizando:

• Los atributos más importantes del producto (por ejemplo, colores, sexo, estilo/corte, marca, etc.)
• Sinónimos y erratas habituales (vaqueros, denim, pantalones azules, etc.)
• Las razones más comunes de las búsquedas sin resultado

Afinando la búsqueda

Después, empezamos a afinar la búsqueda para reflejar los datos en la relevancia de los resultados y la clasificación de los productos.

Uno de los principales objetivos era mejorar la precisión de los términos de búsqueda relacionados con el color (por ejemplo, vaqueros azules, rebeca blanca, etc.).

Por último, pero no por ello menos importante, cooperamos intensamente con el cliente para mejorar los feeds de productos y sacar el máximo partido a nuestra búsqueda, proporcionando datos de productos completos y precisos basados en nuestros hallazgos y requisitos.

Diseño y usabilidad

El diseño de autocompletar, resultados de búsqueda y filtros facetados pretende adaptarse al diseño del sitio web en función de las instrucciones del cliente.

Como el cliente pensó en la búsqueda como un escaparate de moda, creamos el diseño de la barra de autocompletado de ancho completo centrándonos en una presentación visual atractiva de los productos.

El escaparate de autocompletado también contiene categorías recomendadas, marcas destacadas y consultas similares relacionadas con los términos de búsqueda.

Como los datos nos mostraron que el atributo de filtro más importante en los resultados de búsqueda es la marca, preparamos un filtro visual rápido (logotipos) de las marcas más populares que coinciden con el término de búsqueda concreto junto con el filtro facetado normal.

También hemos añadido categorías recomendadas a la página de resultados de búsqueda, ya que muchos de los términos buscados (por ejemplo, “top blanco”) suelen corresponder a varias categorías de productos.

Prueba A/B y resultados

Como Zoot utilizaba una solución competitiva en ese momento, decidieron lanzar una prueba A/B con la división 50:50.

La prueba A/B comenzó el 17 de agosto y se evaluó al cabo de un mes, pero incluso después de las primeras semanas, los resultados empezaron a mostrar una mejora a favor de Luigi’s Box.

Tras varias prolongaciones, la prueba se interrumpió a los tres meses. Los resultados revelaron que Luigi’s Box Search y Autocomplete:

Este estudio de caso nos mostró lo importante que es elegir un enfoque individual y basado en datos para aprovechar al máximo el potencial de la tecnología.