Shoper Sökanalys – Hur man använder sökdata
Analys av Shoper-sökdata – nyckeln till bättre konvertering och anpassning av erbjudandet
Varför analysera sökning i en webbutik?
Den interna butikssökmotorn är ett av de viktigaste verktygen för kunder – den gör det möjligt för dem att snabbt hitta de produkter de letar efter. För en Shoper e-handlare är analysen av sökdata en guldgruva: den avslöjar kundernas avsikter och behov, pekar på luckor i erbjudandet och möjligheter att förbättra användarupplevelsen.
Statistik visar att användare som använder sökmotorn är 2–3 gånger mer benägna att köpa än de som bara bläddrar i erbjudandet.
Men om sökmotorn inte fungerar bra – inte hittar produkten eller ger irrelevanta resultat – blir kunden snabbt avskräckt. Data säger att upp till 80% av användarna lämnar butiken om de inte snabbt hittar vad de letar efter.
Slutsatsen är enkel: det är värt att titta på vad kunder skriver in i sökmotorn och vad som blir resultatet för att öka konverteringen och anpassa erbjudandet till deras förväntningar.
Vilka data ger Shoper-sökning?
Shoper-plattformen erbjuder rapporter om kundsökningar i butiken i adminpanelen. Rapporten "Mest sökta termer" låter dig kontrollera nyckelordsstatistik som angetts av kunder. Tillgänglig information inkluderar bland annat:
Mest populära fraser
Lista över de oftast inmatade frågorna under en vald period (t.ex. förra veckan, månaden). Tack vare detta vet du vad dina kunder oftast letar efter.
Frågor utan resultat
Fraser som inte gav några produktresultat. Dessa "tomma sökningar" är särskilt värda att övervaka eftersom de indikerar luckor i erbjudandet eller i sökmotorns funktion.
CTR efter sökning
Klickfrekvens i sökresultat (Click Through Rate). Indikerar hur stor andel av sökarna som klickade på ett av resultaten. En låg CTR kan betyda att de presenterade resultaten inte var särskilt relevanta eller attraktiva.
Antal sökningar
Hur många gånger en specifik fras angavs. Detta visar frågans popularitet. Kombinerat med CTR eller försäljning ger detta en mer komplett bild av effektiviteten hos en viss fras.
Shoper samlar in dessa data automatiskt. Rapporten över oftast sökta fraser är lättillgänglig och bör kontrolleras regelbundet. Information från den är inte bara användbar "här och nu" – den kan också användas i SEO.
Hur analyserar man Shoper-sökdata?
Listan över termer i sig är bara början. Nyckeln är att få insikter – vad datastatistiken betyder för din butik och vad du kan förbättra baserat på den.
Andel frågor utan resultat
Kontrollera vilken procentandel av alla sökningar som slutar med meddelandet "inga produkter". En stor andel frågor utan resultat är en varningssignal. Det kan betyda att kunder letar efter produkter du inte erbjuder, eller skriver in namn/termer som din sökmotor inte känner igen.
Mest sökta fraser
Titta på topp 10 eller topp 50 sökta termer. Passar de ditt erbjudande? Det är värt att skriva in de mest populära fraserna i butiken själv och se vad kunden ser. Detta är en enkel granskning av sökmotorns funktion.
Sökresultat CTR
Låg CTR för en populär fras är ett rött ljus. Det betyder att folk letar efter något, men efter att ha sett resultaten klickar de inte. Om CTR är hög – användare klickar ofta – är det ett tecken på att resultaten passar frågan bra.
Trender och säsongsmässighet
När du analyserar fraser över en längre period kan du upptäcka trender. Till exempel signalerar ökande sökningar efter "vinterjacka" i oktober en säsongsbetonad efterfrågan.
Komplettera sökanalys med Google Analytics-data
Data från Shoper-panelen är basen, men det är värt att berika den med information från Google Analytics (GA), särskilt när det gäller användarbeteende efter att ha utfört en sökning.
Spårning av intern sökning
Se till att du har aktiverat spårning av intern sökning i GA. I Google Analytics 4 kan du använda automatisk spårning av händelsen view_search_results.
Användarvägar efter sökning
GA gör det möjligt att analysera User Flow. Du kan spåra vad som händer omedelbart efter sökningen. En hög procentandel avhopp från sidan direkt efter sökning tyder på ett allvarligt problem.
Konverteringar efter sökning
Du kan kontrollera konverteringsgraden för sessioner där sökmotorn användes jämfört med de utan sökning. Ofta visar det sig att användare som använder sökmotorn köper oftare.
Sessions längd och kvalitet
Det är värt att jämföra mätvärden som genomsnittlig sessionslängd eller antal sidvisningar i sessioner med sökning vs utan. Om kunder som använder sökmotorn spenderar mer tid på sidan – är det ett tecken på att sökmotorn uppmuntrar dem att utforska erbjudandet.
Praktiska exempel: Vad kan man förbättra baserat på data?
Insamlade data och deras analys är lite värda om du inte översätter dem till konkreta åtgärder i butiken. Här är några praktiska sätt att använda insikter:
Lägga till saknade nyckelord
Om kunder ofta skriver in ett specifikt ord och din sökmotor inte hittar det, lägg till det i produktbeskrivningar eller taggar.
Förbättring av produktnamn och beskrivningar
Se till att produktnamn motsvarar vad användare skriver in. Beskrivningar bör också innehålla ofta sökta fraser.
Optimering av filter och taggar
Titta om kunder inte försöker söka efter egenskaper (färg, storlek). Konfigurera filter efter sökresultat.
Utökning av erbjudandet
Om många letar efter en produkt du inte har, överväg att ta in den i sortimentet. Detta är en direkt signal från marknaden.
Ändring av layout och funktionalitet
Överväg att framhäva sökmotorn (t.ex. ett större "Sök"-fält). Det är också värt att överväga att implementera autofyllning.
Alternativ till inbyggd Shoper-sökning – Vad erbjuder beeking.io?
Den inbyggda Shoper-sökningen erbjuder grundläggande möjligheter, men har begränsningar. Alternativ är intelligenta sökmotorer som beeking.io, som utvecklats med tanke på integration med Shoper-plattformen.
Större feltolerans
AI-motorn känner igen ett fel och visar rätt produkter, vilket undviker en tom resultatsida.
Förståelse av synonymer och naturligt språk
AI kan avkoda avsikter och koppla vardagliga termer till produkter i din butik.
Bättre resultatrelevans
Beeking.io levererar relevanta produkter även vid oexakta förfrågningar och strävar efter att minimera "Noll resultat".
Inbyggd sökanalys
Omfattande rapporter visar vilka fraser som genererar försäljning. Detta kombinerar fördelarna med Shoper- och GA-data på ett ställe.
Sök efter attribut
Möjliggör sökning efter attribut, taggar, kategorier, vilket gör erbjudandet mer tillgängligt.
Snabbare sökning med förslag
Intelligent autofyllning visar specifika produkter redan efter att ha skrivit några tecken.
Sammanfattning
Analys av sökdata i en Shoper-butik är en praxis som varje butiksägare bör implementera. Kunskap om vad och hur kunder söker är en direkt inblick i deras behov. Använd dessa data för att förbättra butiken, och om standardverktyg inte räcker – överväg intelligenta lösningar som beeking.io.
Öka försäljningen med intelligent sökning
Kontrollera hur Beeking.io kan förbättra resultaten i din Shoper-butik.