¿Cómo han cambiado los buscadores en el eCommerce?
Las plataformas de búsqueda de los eCommerce han evolucionado sustancialmente en los últimos 30 años. En los 90s eran herramientas simples que solo mostraban resultados por coincidencia de palabras, y si el usuario cometía un error tipográfico, la herramienta arrojaba resultados nulos.
Al día de hoy, 2024, estos buscadores son capaces de comprender cuando un usuario comete un error tipográfico, recomendar términos de búsqueda, reconocer sinónimos entre palabras, hasta analizar el comportamiento del usuario para mostrarle productos de acuerdo a sus propios intereses.
Grandes plataformas como Amazon, Mercado Libre, Netflix han elevado la barra de cómo debe ser una buena experiencia de búsqueda. Hoy en día los usuarios esperan que la búsqueda sea igual de simple, intuitiva y veloz como la de estas plataformas. Lo que pone en jaque a las empresas que quieren optimizar el buscador de su eCommerce.
La búsqueda se ha vuelto un tema relevante en las tiendas en línea, tanto para mejorar la experiencia de usuario como para vender más, lo que ha hecho que cada vez más empresas abran su propia área dedicada exclusivamente a mejorar los resultados de búsqueda.
A continuación presentaremos la evolución de la búsqueda en los eCommerce, y cuáles son las tendencias para las que debe adaptarse tu empresa.
¿Qué es un buscador de eCommerce?
Un buscador es una funcionalidad integrada en una plataforma de comercio electrónico que permite a los usuarios encontrar productos dentro del catálogo de una tienda en línea.
Su principal objetivo es facilitar la búsqueda y navegación de productos, mejorando la experiencia del usuario y aumentando la probabilidad de que los visitantes encuentren y compren los artículos que desean.
Los buscadores indexan el catálogo de productos para mostrar los resultados de acuerdo a las palabras clave que se ingresan en la barra de búsqueda.
Estos buscadores son una herramienta esencial que no solo ayuda a los usuarios a encontrar lo que buscan de manera rápida y eficiente, sino que también juegan un papel crucial en el éxito comercial de la tienda en línea al mejorar la experiencia del usuario y aumentar las ventas.
Antecedentes de los buscadores en eCommerce
Los buscadores en eCommerce tienen una larga historia que se ha desarrollado en paralelo con la evolución de la tecnología de la información y el comercio en línea. Esta es una visión general de los antecedentes de los buscadores en eCommerce:
1. Origen y búsqueda por palabras clave
Catálogos estáticos: Los primeros sitios de eCommerce presentaban catálogos estáticos donde los usuarios navegaban por categorías para encontrar productos. No existían herramientas de búsqueda sofisticadas.
Búsqueda básica (1990s): Las primeras versiones de buscadores de eCommerce permitían a los usuarios buscar productos mediante la coincidencia exacta de palabras clave en los títulos o descripciones de los productos.
Limitaciones: Estos sistemas eran básicos y tenían poca capacidad para manejar errores tipográficos, sinónimos o variaciones en las palabras clave. Los resultados eran a menudo irrelevantes si no se usaban los términos exactos.
2. Desarrollo de algoritmos de búsqueda
Avances en algoritmos (principios 2000s): Los algoritmos de búsqueda comenzaron a evolucionar para mejorar la relevancia de los resultados. Se introdujeron técnicas como la coincidencia de frases, el análisis de proximidad que evalúa la distancia y relación entre palabras para mejorar la precisión de los resultados, y la ponderación de términos que sirve para identificar los más relevantes para una consulta específica.
Búsqueda semántica (finales 2000s): Se desarrollaron algoritmos de búsqueda semántica que intentaban comprender el contexto y la intención detrás de las consultas de los usuarios. Un ejemplo de esta búsqueda sería que al colocar “dolor de cabeza”, en los resultados se mostrara directamente algún medicamento para aliviar este dolor. Esto permitió una mayor precisión en los resultados de búsqueda al interpretar el significado de las palabras en lugar de solo buscar coincidencias exactas.
Corrección ortográfica y sugerencias: Se añadieron funciones de corrección automática de errores tipográficos y sugerencias de búsqueda para ayudar a los usuarios a encontrar lo que buscaban incluso si cometían errores al escribir.
3. Integración con plataformas de comercio electrónico
Integración temprana (mediados de 2000s): Las plataformas de comercio electrónico comenzaron a integrar motores de búsqueda más avanzados directamente en sus sistemas. Esto permitió a las tiendas en línea ofrecer experiencias de búsqueda más sofisticadas y personalizadas.
Filtros y facetas: Se introdujeron filtros y facetas que permitían a los usuarios refinar sus búsquedas por diferentes criterios, como precio, categoría, marca, entre otros. Esto mejoró significativamente la experiencia de búsqueda al permitir a los usuarios encontrar productos específicos de manera más rápida y eficiente
Búsqueda visual (finales de 2010s): La tecnología de reconocimiento de imágenes permitió a los usuarios buscar productos utilizando fotos. Esta innovación fue impulsada por avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Búsqueda por voz: Con la popularización de los asistentes virtuales (como Siri, Alexa y Google Assistant), se introdujeron capacidades de búsqueda por voz en las plataformas de eCommerce, facilitando la búsqueda en dispositivos móviles y hogares inteligentes.
4. Tendencias actuales y futuras
Recomendaciones predictivas (2020s): Los motores de búsqueda comenzaron a utilizar Inteligencia Artificial (IA) y machine learning para analizar grandes cantidades de datos y ofrecer recomendaciones predictivas basadas en patrones de comportamiento del usuario.
Búsqueda multimodal: Se usa la integración de múltiples modos de búsqueda (texto, voz, visual) en una experiencia unificada y fluida.
Experiencia omnicanal: Los buscadores están evolucionando para ofrecer una experiencia de búsqueda coherente y continua a través de múltiples canales y dispositivos. Gracias a esto puedes revisar la disponibilidad del inventario en cada tienda o filtrar que te muestre solo lo que está disponible en el inventario on line.
Búsqueda conversacional: Se comenzó a usar chatbots y asistentes virtuales que interactúan con los usuarios de manera conversacional para ayudarles a encontrar productos de manera más natural y eficiente.
Realidad Aumentada y Realidad Virtual: La integración de estas tecnologías se usa para ofrecer experiencias de búsqueda y compra más inmersivas. En las mueblerías o tiendas de ropa, se está integrando un probador virtual con el cual el usuario puede probar el producto desde casa.
La evolución de los buscadores en eCommerce ha pasado por varias etapas, desde simples motores de coincidencia de palabras clave hasta sofisticados sistemas de búsqueda semántica y personalizada. La integración con plataformas de comercio electrónico ha sido crucial para mejorar la relevancia y precisión de los resultados de búsqueda, proporcionando a los usuarios experiencias de compra más eficientes y satisfactorias.
Tecnologías emergentes en los buscadores de eCommerce
Las tecnologías emergentes son las tecnologías innovadoras que aportan mejoras, en comparación con las tecnologías tradicionales ya consolidadas. En esta ocasión nos referiremos a las tecnologías emergentes que se están aplicando a los buscadores internos de los eCommerce.
Inteligencia Artificial
Se utiliza para mejorar la relevancia y precisión de los resultados de búsqueda.
Aplicaciones:
Personalización: IA se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos de usuario (historial de compras, navegación, preferencias) y personalizar los resultados de búsqueda para cada usuario.
Recomendaciones predictivas: La IA puede predecir qué productos podrían interesar al usuario en función de su comportamiento pasado y ofrecer recomendaciones relevantes.
Análisis de sentimiento: Los sistemas de IA pueden analizar reseñas y comentarios de los usuarios para ajustar la relevancia de los resultados basados en la percepción del producto.
Aprendizaje automático
Se utiliza para desarrollar modelos que mejoran la relevancia y precisión de los resultados.
Aplicaciones:
Optimización de algoritmos de búsqueda: Los algoritmos de búsqueda pueden ser optimizados continuamente mediante el aprendizaje automático, analizando el comportamiento del usuario y ajustando los resultados en consecuencia.
Clasificación y agrupamiento de productos: Utiliza técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado para clasificar y agrupar productos de manera más efectiva, facilitando a los usuarios encontrar productos similares.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Se utiliza para entender, interpretar y responder a consultas de búsqueda de una manera más humana y contextual.
Aplicaciones:
Búsqueda semántica: Permite a los motores de búsqueda comprender la intención detrás de las consultas de los usuarios y proporcionar resultados más relevantes basados en el contexto y el significado, en lugar de solo coincidencias de palabras clave.
Búsqueda por Voz: Es crucial para la funcionalidad de búsqueda por voz, permitiendo a los usuarios realizar consultas habladas de manera natural y recibir respuestas precisas.
Análisis de reseñas y comentarios: Se utiliza para analizar y extraer información útil de las reseñas y comentarios de los usuarios, ayudando a mejorar los resultados de búsqueda y recomendaciones.
Las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural están revolucionando los buscadores de eCommerce, haciendo que sean más inteligentes, personalizados y eficientes, mejorando significativamente la experiencia de compra en línea.
Personalización y recomendaciones en los buscadores de eCommerce
La personalización y las recomendaciones en los buscadores de eCommerce son aspectos cruciales para mejorar la experiencia del usuario, aumentar la satisfacción del cliente y maximizar las tasas de conversión. Se puede lograr gracias a los siguientes tecnologías:
1. Filtrado colaborativo: Es una técnica utilizada para hacer recomendaciones basadas en los comportamientos y preferencias de múltiples usuarios. Se basa en la idea de que si dos usuarios han mostrado preferencias similares en el pasado, es probable que sigan teniendo gustos similares en el futuro.
Tipos de filtrado colaborativo:
Basado en el usuario: Recomienda productos a un usuario basándose en las preferencias de otros usuarios con gustos similares.
Basado en el ítem: Recomienda productos que son similares a los que el usuario ha interactuado anteriormente, basándose en la similitud entre ítems en las preferencias de todos los usuarios.
2. Recomendaciones basadas en el comportamiento del usuario: Este método utiliza datos de comportamiento del usuario, como el historial de navegación, las compras anteriores, y las interacciones con productos (clics, tiempo de permanencia) para personalizar las recomendaciones.
Técnicas utilizadas:
Análisis de sesión: Analiza las acciones del usuario durante una sesión de navegación para hacer recomendaciones inmediatas y contextuales.
Modelado predictivo: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir los productos que el usuario probablemente esté interesado en comprar, basándose en su comportamiento pasado.
Recomendaciones en tiempo real: Ajusta las recomendaciones de productos en tiempo real a medida que el usuario interactúa con el sitio.
3. Experiencia de búsqueda personalizada: La experiencia de búsqueda personalizada adapta los resultados de búsqueda y la interfaz de usuario según las preferencias individuales, el comportamiento y el perfil del usuario.
Elementos clave:
Resultados personalizados: Adaptación de los resultados de búsqueda para mostrar productos que sean más relevantes para el usuario individual.
Interfaz de usuario adaptativa: Cambios en la interfaz y la disposición de los resultados según las preferencias y el comportamiento del usuario.
Sugerencias de búsqueda inteligentes: Ofrecen sugerencias de términos de búsqueda y categorías basadas en el historial y las preferencias del usuario.
La personalización y las recomendaciones en los buscadores de eCommerce utilizan tecnologías avanzadas para ofrecer experiencias de búsqueda y descubrimiento de productos altamente relevantes y eficientes. Estas técnicas no solo mejoran la satisfacción del cliente, sino que también impulsan las ventas y la retención.
En resumen, la evolución de los buscadores de eCommerce ha sido notable, pasando de simples herramientas de búsqueda de texto desde los 90s a sistemas avanzados que emplean inteligencia artificial y aprendizaje automático en el presente.
La forma de buscar información y productos en línea ha cambiado, debido a que los consumidores han cambiado sus hábitos de búsqueda, ahora buscan en buscadores internos de marketplaces, eCommerce o redes sociales. Este cambio se dio debido a la comodidad y confianza que los usuarios encuentran en estos diferentes sitios gracias a la variedad de tipos de productos que encuentran en un solo lugar.
La evolución de los buscadores de eCommerce refleja el avance de la tecnología y la creciente sofisticación de las expectativas de los consumidores. Hoy en día, el buscador de tu eCommerce debe centrarse en entender la intención del usuario y ofrecer resultados altamente relevantes y personalizados, lo que es crucial para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las tasas de conversión en tu tienda en línea.
