Todo lo que debes saber sobre el buscador interno para e-commerce SolR
1. Introducción
¿Sabías que, en promedio, los compradores pueden llegar a abandonar un sitio de e-commerce después de solo dos búsquedas fallidas? Una búsqueda de «zapatos de mujer» no debería mostrar relojes y una búsqueda de «pantalla» no debería arrojar resultados vacíos porque en realidad están etiquetados como «monitores» dentro de la base de datos. Los compradores pueden sentirse muy frustrados cuando la barra de búsqueda no muestra resultados o son irrelevantes.
Si los clientes no pueden encontrarlo, no pueden comprarlo. Peor aún, una mala experiencia de búsqueda puede dañar la lealtad a la marca y alentar el cambio a otro sitio.
¿Has tenido problemas para optimizar el buscador interno de productos dentro de tu e-commerce? ¿Las soluciones que ofrece el mercado te resultan caras?
Es hora de dar el siguiente paso y que involucres a expertos como Sugerendo en búsqueda para e-commerce con experiencia contrastada. En el presente artículo te daremos unas breves líneas de cómo podemos ayudarte a mejorar el rendimiento de tu buscador interno y reducir costes a largo plazo.
2. ¿Por qué usar SolR como el motor de búsqueda interno de tu e-commerce?
Apache Solr es una muy popular plataforma de búsqueda de código abierto basada en Lucene. Ofrece características tales como búsqueda de texto completo e indexación en tiempo real y utiliza HTTP / XML y API JSON de tipo REST. Este motor de búsqueda admite resaltado, agrupamiento dinámico, búsqueda por facetas, integración con bases de datos y capacidades NoSQL. Otro aspecto importante es una arquitectura de complementos o extensiones, lo que ofrece amplias capacidades y personalizaciones adicionales.
El ecosistema de motores de búsqueda para e-commerce, al igual que ocurre en otras áreas de la empresa que pueden ser digitalizadas, es relativamente amplio. Cada solución trata de llenar un vacío, pero
a nosotros nos gusta SolR frente a otras soluciones SaaS existentes en el mercado porque se trata de una solución Open Source que, una vez instalada y configurada, tiene costes de mantenimiento mínimos.
Es decir, SolR es una solución que no tiene costes de licencia, se instala y se configura una vez, y los únicos costes asociados serán el del servidor donde esté instalado y parametrizaciones que necesitéis bajo demanda. Además, esas parametrizaciones las podéis hacer internamente si contáis con equipo ya que SolR cuenta con una documentación y una comunidad muy amplia.
Si necesitas mas información aquí un video rápido:
3. Listado de áreas a tener en cuenta en tu buscador interno usando SolR
A continuación un listado de puntos que hay que comprobar normalmente con cierta frecuencia en los sitios de comercio electrónico. Comentar que SolR puede abarcar prácticamente casi todos ellos de fábrica, tan sólo siendo necesario personalizarlo para los requisitos de negocio específicos de cada empresa.
3.1. Palabras clave de búsqueda
Realmente no hay mucho que decir aquí, aparte de que Solr trae incorporada la capacidad de realizar consultas de todas las formas «habituales» que uno esperaría de un motor de búsqueda: Palabras clave, frases, comodines, búsquedas de campos o atributos y mucho más.
3.2. Relevancia de alta calidad
Es importante que un motor de búsqueda arroje los resultados más relevantes en la primera página. Dado que Solr utiliza Lucene, que implementa un enfoque de espacio vectorial estándar de la industria para la búsqueda, los resultados a menudo son bastante buenos de fábrica. No obstante, este es uno de los aspectos que más se puede parametrizar a gusto de las necesidades de negocio, pues SolR proporciona de forma inmediata una serie de herramientas para modificar la relevancia, como:
- Coincidencias en el título del producto son más relevantes que las coincidencias en la descripción.
- Ponderaciones para diferentes términos, como sinónimos.
- Ponderaciones sobre valores en campos como el precio (precio más elevado, resultado más relevante)
- Ponderaciones patrocinadas o la posibilidad de colocar en los primeros puestos determinados resultados
- Rankings basados en ventas, en popularidad, atributos o incluso en si la ficha del producto tiene mejor contenido.
Lo interesante de esto es poder colocar los productos que más dinero generan en la parte más alta de los resultados.
3.3. Búsqueda por facetas
Una de las características más atractivas de Solr es su compatibilidad inmediata para la creación de facetas, o también conocido como navegadores, búsqueda paramétrizada, navegación guiada, navegación por filtros, por capas… etc. Se trata de ofrecer al cliente la posibilidad de ir afinando resultados de búsqueda en base a filtros tales como atributos, categorías, precio, etc. y que este vaya descubriendo nuevos productos o encontrando más rápidamente aquellos en los que esté interesado.
3.4. Herramientas de análisis de lenguaje
Lucene y Solr tienen un marco de análisis de lenguaje extenso y abierto que facilita el análisis lingüístico.
En muchos casos, un buen sistema de búsqueda utilizará una variedad de técnicas (cambios de casos, derivaciones, sinónimos, etc.) para lograr los resultados deseados. A menudo también es útil crear una lista de palabras protegidas para cosas como nombres de productos para que no se confundan con otras palabras que comparten una raíz común.
Y no acaba aquí, pues lo anterior ha de tener en cuenta los diferentes lenguajes a los que el portal de e-commerce está traducido. Por supuesto, el buscador interno SolR cuenta con soporte para los lenguajes más extendidos en el mundo
3.5. Opiniones y valoraciones de usuarios
Al trabajar con clientes de comercio electrónico en Solr, generalmente hay preguntas sobre cómo incorporar las reseñas en los resultados de búsqueda sin sesgar los resultados o introducir demasiado ruido en los resultados. Aquí SolR permite, por ejemplo ponderar al alza resultados con muchas valoraciones, pero limitar a la baja las coincidencias con el texto de las reseñas.
3.6. Autosugerencias y «¿qusisite decir?»
Las auto-sugerencias, (también conocidas como autocompletar o auto-suggest) es uno de los mecanismos más sencillos de implementar y que más rápido permiten aumentar la posibilidad de que los usuarios encuentren lo que están buscando. Simplemente al proporcionar una lista desplegable con varias formas de completar lo que un usuario ha escrito hasta ahora, una aplicación puede hacer varias cosas, como por ejemplo, reducir los errores de ortografía, (lo que conduce a mejores resultados) o mostrar al usuario nuevos elementos que puede desear pero que no buscamos explícitamente. Idealmente, estas autosugerencias deberían ir acompañadas de una imagen en miniatura de los productos.
Al igual que la sugerencia automática, la revisión ortográfica puede ser útil para que los usuarios encuentren lo que están buscando, especialmente dada la propensión de los fabricantes / diseñadores de productos a usar palabras deletreadas incorrectamente en el nombre de su producto para «marcar» mejor el producto.
3.7. Búsquedas relacionadas
Normalmente, una buena plataforma de e-commerce trae consigo capacidades para crear relaciones entre los productos, ya sea de de forma dinámica o estática. Lo mismo ocurre con los PIM (product information management). Las empresas con una cierta madurez en comercio electrónico cuentan con soluciones de este estilo, por lo que no suele ser ámbito del buscador de productos. No obstante, este enfoque también se puede hacer automáticamente utilizando la capacidad incorporada de Solr More Like This (MLT), pero hay que realizar algunos ajustes para obtener los resultados que se desea.
4. Escalabilidad
Normalmente nos preguntan acerca de la escalabilidad de esta solución, y es aquí donde está una de las razones por las que nos gusta SolR.
En lo que tiene que ver a tolerancia a fallos y a que el sistema se caiga, se trata de un problema totalmente manejable. Simplemente hay que comprobar que webs de comercio electrónico de alto tráfico como Zappos, Netflix, CNET, AOL y muchos otros usan Solr para satisfacer sus necesidades de búsqueda. Solr se puede configurar para manejar grandes índices y altos volúmenes de consultas.
En cuanto al precio de soportar elevados volúmenes de tráfico, este está ligado a la capacidad de computación, frente a otras soluciones con licencia que te cobran en base al número de consultas que se hace en tu buscador.
Es decir, en un buscador web SaaS con licencia, cuantas más consultas se hagan en tu buscador interno, mayor será el coste que tendrás que pagar a fin de mes. En el caso de SolR, esto no es así, no hay costes de licencia mensuales y puedes dar cabida a tantas consultas de clientes como tu servidor sea capaz de soportar.
En el caso de SolR, el coste radica en la instalación y parametrización de la solución, el cual se desembolsa al inicio del proyecto. No obstante, los costes de integración se están reduciendo notablemente, pues plataformas populares de e-commerce como Magento o Intershop, ya traen conectores pre-definidos, por tanto el coste y el valor, así como el desafío, radica en afinar la configuración del buscador web para que proporcione los resultados más relevantes según se ha mencionado con anterioridad.
5. Soporte
El soporte de SolR, al igual que otra solución de código abierto, lo tendrás que manejar a través de una agencia especializada. Si echas un vistazo a su web, cuenta con una gran cantidad de recursos técnicos y una gran comunidad.
6. Métricas a evaluar
Todo lo anterior suena muy interesante, pero de nada sirve implantar un buscador en tu e-commerce si no hay métricas que demuestren que ha sido un acierto implementarlo. Personalmente, te recomendamos que midas el antes y después en base a las siguientes métricas:
- Calidad de resultados de búsqueda
- Reducción del número de consultas por usuario
- Incremento en las tasas de conversión y beneficios
- Aumento de la satisfacción del cliente (Encuestas)
Si esto no ha sido suficiente y necesitas que profesionales técnicos te asesoren y lleven el buscador interno de tu e-commerce a otro nivel, no dudes en contactar con nosotros.
