Personalizar o Autocomplete para a Zoot Trouxe um Aumento de Taxa de Conversão de 2,5%

Embora as 2 milhões de visitas mensais da Zoot (+2,5 milhões de visitas mensais da Bibloo) sejam impressionantes, o mais importante é que a marca conseguiu obter o status de “marca querida” na comunidade de moda.

Portanto, quando o cliente decidiu levar a busca do seu site para um novo nível, isso tornou este projeto um grande desafio e nos comprometeu a melhorar a precisão dos resultados de busca e aprimorar a experiência do usuário.

Analisando o comportamento do usuário

Os dados nos mostraram que os visitantes da Zoot têm três vezes mais probabilidade de converter ao usar a busca. Com cerca de 10-11% de uso de busca, foi muito claro que seria uma oportunidade perdida fornecer apenas a tecnologia sem adaptá-la às especificidades da indústria de moda.

É por isso que nosso primeiro passo foi compreender como os usuários interagem com o site e com a busca em si. Para isso, implementamos Luigi’s Box Analytics, que nos ajuda a entender como os usuários procuram diferentes tipos de produtos analisando:

• Os atributos de produtos mais importantes (por exemplo, cores, gênero, estilo/corte, marca, etc.)
• Sinônimos e erros de digitação comuns (jeans, denim, calça azul, etc.)
• Os motivos mais comuns para buscas sem resultados

Ajuste fino da busca

Posterior a isso, começamos a ajustar nossa busca para refletir os dados na relevância dos resultados de busca e rankings de produtos.

Um dos principais objetivos foi melhorar a precisão dos termos de busca relacionados a cores (por exemplo, jeans azul, casaco branco, etc.).

Por último, mas não menos importante, cooperamos intensivamente com o cliente para melhorar os feeds de produtos e aproveitar ao máximo nossa busca fornecendo dados de produtos completos e precisos com base em nossas descobertas e requisitos.

Design e usabilidade

O design do preenchimento automático, resultados de busca e filtros facetados visa se adaptar ao design do site com base no briefing do cliente.

Como o cliente considerava a busca como uma vitrine de moda, criamos o design da barra de preenchimento automático em largura total com foco em uma apresentação visual atrativa dos produtos.

A vitrine de preenchimento automático também contém categorias recomendadas, principais marcas e consultas similares relacionadas aos termos de busca.

Como os dados nos mostraram que o atributo de filtro mais importante nos resultados de busca é a marca, preparamos um filtro visual rápido (logotipos) das marcas mais populares correspondentes ao termo de busca específico junto com o filtro facetado regular.

Também adicionamos categorias recomendadas à página de resultados de busca, pois muitos dos termos de busca (por exemplo, “blusa branca”) geralmente são relevantes para várias categorias de produtos.

Teste A/B e resultados

Como a Zoot estava usando uma solução concorrente na época, decidiu lançar um teste A/B com divisão 50:50.

O teste A/B começou em 17 de agosto e foi avaliado após um mês, mas mesmo após as primeiras semanas, os resultados começaram a mostrar uma melhoria a favor da Luigi’s Box.

Após várias prorrogações, o teste foi interrompido após três meses. Os resultados revelaram que a Busca e o Preenchimento Automático da Luigi’s Box:

Este estudo de caso nos mostrou como é importante escolher uma abordagem individual e orientada por dados para aproveitar ao máximo o potencial da tecnologia.