Футболки с надписями — случай, когда товар продаётся в первую очередь по смыслу: пользователь запоминает понравившиеся слова, а не модель. «Дача муд», «Где родился, там и Челябинск», «Сила в чиле» — такие вещи быстро вирусятся, и творческое комьюнити befree CO: CREATE HUB славится своими трендовыми фразами.
В процессе работы с партнёром мы обнаружили целый пласт пользователей, которые на сайте и в приложении Befree ищут словосочетания с принта на футболке. Наша команда решила попробовать научить поиск работать с тем, что пользователь реально запоминает.
Когда товар есть, но его трудно найти
Оказалось, что дело в представлении данных: в фиде у футболок с надписями нет атрибутов, которые отвечают за текстовые упоминания. Так исторически сложилось: данные об одежде загружаются в системы без создания отдельного параметра для принта. Проработать несколько тысяч футболок сложно, да и добавить новый параметр будет затруднительно. Таким образом, выход из ситуации пришлось искать с помощью ИИ.
Мы доработали умный поиск Befree: с помощью собственного сервиса распознавания текста по изображениям проанализировали фотографии товаров, выделили надписи на футболках и добавили их в поисковые элементы.
Важно: эти надписи не отображаются в карточке товара и не меняют внешний вид сайта. Они работают «под капотом» — только для поиска. Теперь, если пользователь вводит фразу с футболки, система может сопоставить её с товаром и показать релевантный результат.
Мы доработали умный поиск Befree: с помощью собственного сервиса распознавания текста по изображениям проанализировали фотографии товаров, выделили надписи на футболках и добавили их в поисковые элементы.
Важно: эти надписи не отображаются в карточке товара и не меняют внешний вид сайта. Они работают «под капотом» — только для поиска. Теперь, если пользователь вводит фразу с футболки, система может сопоставить её с товаром и показать релевантный результат.
«Фактически мы добавили в поиск новый слой данных, который раньше существовал только визуально. Это позволяет находить товары по тому, как их визуально запоминают пользователи»
Никита Запорожец
aккаунт-менеджер компании any
aккаунт-менеджер компании any
Как мы проверяли качество решения
Ключевой задачей было убедиться, что текст, который мы распознаём, реально влияет на поиск. Для этого мы использовали инструменты для точного отслеживания влияния новой лексики и отследили, какие запросы получили новые товары. Также сервис оценивает, сколько «пустых» или неточных выдач можно улучшить.
В результате мы получили конкретный список изменений: например, по запросам вроде «Марий Эл» или «Better days» в выдаче начали появляться релевантные футболки, которых раньше там не было. При этом мы отдельно отфильтровали шум: например, случайные надписи с бирок, которые могли бы ухудшить качество выдачи.
В результате мы получили конкретный список изменений: например, по запросам вроде «Марий Эл» или «Better days» в выдаче начали появляться релевантные футболки, которых раньше там не было. При этом мы отдельно отфильтровали шум: например, случайные надписи с бирок, которые могли бы ухудшить качество выдачи.
Что это дало бизнесу
После добавления атрибутов с надписями:
Более 2 000 товаров начали участвовать в дополнительных поисковых сценариях: их видят и находят чаще, соответственно, чаще покупают.
Десятки нулевых запросов стали точными — пользователи находят и покупают искомый товар прямо на сайте, а не на маркетплейсах.
Мерчандайзерам не пришлось самостоятельно разбираться и перепечатывать надписи с футболок. Это сотни часов времени!
Итог
в Befree мы не меняли интерфейс и не перестраивали каталог. Мы сделали другое: научили поиск ещё лучше понимать язык пользователя. В результате распознавание надписей помогает находить не только товары собственной линейки Befree, но и товары из коллабораций CO: CREATE HUB.
Расскажем как повысить выручку в вашем интернет-магазине
