Як аналізувати розумний пошук товарів та підвищувати конверсію в інтернет-магазині за допомогою Elbuz

Система аналітики розумного пошуку Elbuz - це потужний інструмент для аналізу поведінки користувачів під час пошуку товарів у вашому інтернет-магазині. Дані звіти допомагають зрозуміти, як клієнти шукають товари, які запити використовують, наскільки ефективно працює пошук, і як покращити досвід користувача для збільшення продажів.

Навіщо потрібна аналітика пошуку?

• Збільшення конверсії: розуміння поведінки користувачів дозволяє оптимізувати пошук та підвищити відсоток покупок
• Поліпшення досвіду користувача: виявлення проблем (повільний пошук, відсутність результатів) та їх усунення
• Зростання прибутку: оптимізація пошуку безпосередньо впливає на продажі - чим швидше клієнт знаходить потрібний товар, тим вища ймовірність покупки
• Розуміння трендів: відстеження популярних запитів допомагає планувати закупівлі та маркетингові кампанії

Список усіх звітів

Система аналітики від Elbuz включає 17 звітів, Поділених на категорії по важливості та функціональності:

Високий пріоритет (базові звіти)

1. Оглядова панель (Dashboard) - Ключові метрики в одному місці
2. Аналіз пошукових запитів - детальна статистика за запитами користувачів
3. Аналіз конверсії та ефективності — вирва від пошуку до покупки
4. Аналіз продуктивності — швидкість роботи пошуку та проблемні запити
5. Аналіз сесій та конверсійна вирва поведінка користувачів від початку до конверсії

Середній пріоритет (поглиблена аналітика)

6. Аналіз товарів та категорій — популярні товари, категорії та бренди
7. Аналіз користувача поведінки як користувачі взаємодіють з пошуком
8. Аналіз підказок (Suggestions) - Ефективність автодоповнення
9. Аналіз дій із товарами — додавання до кошика, обране, порівняння
10. Аналіз пристроїв та браузерів - Оптимізація під різні платформи
11. Аналіз фільтрів та сортування як користувачі фільтрують товари
12. Аналіз досвіду користувача (UX) — автокомплит та уточнення запитів

Низький пріоритет (спеціалізована аналітика)

13. Аналіз голосового та візуального пошуку - Статистика альтернативних методів пошуку
14. Аналіз модального вікна та UI взаємодій - взаємодія з інтерфейсом
15. Аналіз історії та популярних запитів - Повторне використання запитів
16. Аналіз URL та шарингу - функції шарингу та відновлення пошуку
17. Аналіз мов та мультимовності - Статистика з мов інтерфейсу

Звіт 1: Оглядова панель (Dashboard)

Що показує цей звіт?

Оглядова панель – це головний екран із ключовими метриками продуктивності пошуку. Тут ви бачите найважливішу інформацію про те, як користувачі використовують пошук товарів.

Основні метрики:

• Загальна кількість пошукових запитів - Скільки разів користувачі скористалися пошуком
• Конверсія пошук → клік - Відсоток пошуків, які призвели до кліку по товару
• Середній час пошуку - наскільки швидко працює ваш пошук
• Топ-10 найпопулярніших запитів — що найчастіше шукають користувачі
• Динаміка використання пошуку - Графік активності по днях

Яку користь приносить?

Швидка діагностика проблем:

• Якщо конверсія пошук → клік низька (менше 30%), то пошук не показує релевантні результати
• Якщо середній час виконання більше 300 мс, пошук працює повільно та відлякує клієнтів
• Падіння загальної кількості пошуків може вказувати на технічні проблеми

Розуміння попиту:

• Топ популярних запитів показує, які товари зараз у тренді
• Можна запланувати рекламні кампанії на основі найпопулярніших запитів
• Виявити товари, яких немає, але які активно шукають

Приклад використання:

Ситуація: Власник інтернет-магазину електроніки зауважив, що пошук → клік впала з 45% до 28%.

Аналіз: У топі запитів з'явився запит iPhone 15 Pro, але по ньому 0 результатів.

Рішення: Додали нові моделі iPhone у каталог, оновили синоніми у пошуку.

Результат: Конверсія зросла до 52%, збільшився продаж iPhone на 37%.

Звіт 2: Аналіз пошукових запитів

Що показує цей звіт?

Детальний аналіз того, що шукають користувачі. Цей звіт допомагає зрозуміти пошукову поведінку клієнтів та виявити проблемні місця у каталозі товарів.

Основні розділи:

• Топ-50 пошукових запитів з метриками - Детальна статистика по кожному запиту
• Запити з нульовими результатами - що шукають, але не знаходять клієнти
• Розподіл за типами пошуку - Текст, голос, зображення
• Середня довжина запитів - скільки слів використовують користувачі

Яку користь приносить?

Поліпшення асортименту:

• Запити з нульовими результатами показують, яких товарів не вистачає у каталозі
• Можна виявити попит на нові категорії товарів
• Зрозуміти, які бренди та моделі цікавлять покупців

Оптимізація пошуку:

• Додати синоніми для частих запитів (наприклад, "ноут" → "ноутбук")
• Виправити помилки у назвах товарів, якщо запити з помилками не дають результатів
• Налаштувати пріоритети видачі для популярних запитів

Приклад використання:

Ситуація: Магазин дитячих товарів бачить 150 запитів на день "коляска трость", але за цим запитом 0 результатів.

Аналіз: У каталозі є коляски-тростини, але вони називаються "прогулянкова коляска".

Рішення: Додали синонім "коляска тростина" для категорії "прогулянковий візок".

Результат: За тиждень продано 18 колясок на цей запит, приріст прибутку 1324 євро.

Звіт 3: Аналіз конверсії та ефективності пошуку

Що показує цей звіт?

Вирва конверсії від моменту пошуку до додавання товару в кошик. Показує, на якому етапі губляться клієнти та які запити призводять до максимальної конверсії.

Основні елементи:

• Вирва: Пошук → Клік → Кошик - візуалізація шляху користувача
• CTR за позиціями у результатах — на якій позиції найчастіше кликають
• Конверсія на купівлю за запитами - які запити призводять до продажу
• Товари з найкращою конверсією — які товари найчастіше додають у кошик після пошуку

Яку користь приносить?

Збільшення продажів:

• Виявити запити з високим потенціалом продажів та зробити на них акцент у рекламі
• Зрозуміти, чому люди кликають, але не додають до кошика (можливо, висока ціна чи поганий опис)
• Оптимізувати видачу для запитів із низькою конверсією

Поліпшення позицій товарів:

• Якщо CTR падає після 3-ї позиції, користувачі не прокручують результати
• Важливо, щоб найрелевантніші товари були в топ-3
• Можна налаштувати пріоритети для товарів із високою маржинальністю

Приклад використання:

Ситуація: Магазин одягу бачить, що на запит "джинси жіночі" високий CTR (68%), але конверсія в кошик всього 4%.

Аналіз: Більшість товарів на позиціях 1-5 – дорогі дизайнерські джинси (від 200 євро).

Рішення: Додали в топ видачі більш доступні моделі (50-75 євро), дорогі залишили нижче.

Результат: Конверсія в кошик зросла до 19%, продаж джинсів збільшився на 83%.

Звіт 4: Аналіз продуктивності

Що показує цей звіт?

Технічні метрики продуктивності пошуку: швидкість роботи, повільні запити, навантаження на сервер. Допомагає IT-відділу та технічній підтримці оптимізувати роботу пошукового двигуна.

Основні показники:

• Час пошуку по часу доби — коли пошук працює найповільніше
• Розподіл часу відповіді - Скільки запитів виконується швидко, а скільки повільно
• Повільні запити (> 1 секунда) - які запити гальмують систему
• Кореляція часу та кількості результатів - Чи впливає обсяг результатів на швидкість

Яку користь приносить?

Поліпшення досвіду користувача:

• Повільний пошук (більше 500 мс) дратує користувачів та знижує конверсію
• Кожні 100 мс затримки знижують конверсію на 1-2%
• Швидкий пошук (менше 300 мс) створює враження сучасного та зручного сайту

Оптимізація інфраструктури:

• Виявити годинник пікового навантаження та додати серверні потужності
• Оптимізувати повільні запити (додати індекси, кешування)
• Виявити запити, які перевантажують базу даних

Приклад використання:

Ситуація: Середня швидкість пошуку складає 150 мс, але з 18:00 до 22:00 зростає до 1200 мс.

Аналіз: У вечірній час кількість запитів збільшується в 5 разів, сервер не справляється.

Рішення: Додали ще один сервер для балансування навантаження, налаштували кешування найпопулярніших запитів.

Результат: Швидкість у піковий годинник знизилася до 200 мс, конверсія зросла на 12%.

Звіт 5: Аналіз товарів та категорій

Що показує цей звіт?

Статистика по товарам, категоріям та брендам, які користувачі знаходять через пошук. Допомагає зрозуміти, які товари популярні та як користувачі навігують за каталогом.

Основні розділи:

• Топ-50 товарів, що кликаються — які товари найчастіше відкривають із пошуку
• Топ-20 популярних категорій - які категорії привертають найбільше інтересу
• Топ-20 популярних брендів - які бренди шукають користувачі
• Товари з максимальною конверсією до кошика - що найчастіше купують
• Товари з детальним переглядом - на які товари користувачі витрачають більше часу

Яку користь приносить?

Управління асортиментом:

• Популярні товари потрібно тримати в наявності та виділяти у рекламі
• Товари з низьким продажем можна прибрати з каталогу або зменшити ціну
• Виявити категорії, які приносять максимальний прибуток

Маркетинг та закупівлі:

• Замовляти більше популярних брендів та моделей
• Запускати таргетовані рекламні кампанії на популярні категорії
• Працювати з постачальниками популярних брендів для отримання найкращих умов

Приклад використання:

Ситуація: Магазин побутової техніки бачить, що кавоварки Delonghi в топ-10 кліків, але конверсія в кошик низька.

Аналіз: Ціни на кавомашини вищі, ніж у конкурентів на 15-20%.

Рішення: Домовились із постачальником про знижку, знизили ціни на 10%.

Результат: Продажі кавомашини Delonghi зросли в 4 рази, прибуток збільшився на 4700 євро. за місяць.

Звіт 6: Аналіз поведінки користувача

Що показує цей звіт?

Паттерни використання пошуку: як довго користувачі працюють із пошуком, скільки подій роблять, як використовують фільтри. Допомагає зрозуміти, чи зручний інтерфейс пошуку.

Основні метрики:

• Загальна активність користувачів - кількість сесій, унікальних користувачів, подій
• Розподіл сесій за тривалістю - скільки часу проводять у пошуку
• Використання фільтрів - Відкриття, застосування, закриття фільтрів
• Топ-50 найактивніших сесій - детальний аналіз складних користувальницьких сценаріїв

Яку користь приносить?

Поліпшення UX/UI:

• Якщо користувачі довго сидять у пошуку, але нічого не купують — інтерфейс складний чи товари не ті
• Низьке використання фільтрів може означати, що вони погано видно чи незрозумілі
• Короткі сесії з малою кількістю подій – люди не знаходять те, що шукають

Оптимізація фільтрів:

• Якщо фільтри часто відкривають, але рідко застосовують - можливо, фільтри марні
• Можна додати найпопулярніші фільтри прямо в результати пошуку
• Прибрати непотрібні фільтри, які ніхто не використовує

Приклад використання:

Ситуація: Середня тривалість сесії пошуку 45 секунд, але конверсія лише 8%.

Аналіз: Користувачі відкривають фільтри у 72% випадків, але застосовують лише у 15% випадків.

Рішення: Спростили інтерфейс фільтрів, додали швидкі фільтри (ціна, бренд, наявність) у результати.

Результат: Застосування фільтрів збільшилося до 48%, конверсія збільшилася до 14%.

Звіт 7: Аналіз підказок (Suggestions)

Що показує цей звіт?

Ефективність системи автодоповнення (підказок під час введення). Показує, наскільки корисні підказки та як вони впливають на поведінку користувачів.

Основні розділи:

• Використання підказок vs пряме введення — скільки людей обирають підказки
• CTR підказок щодо позицій — на якій позиції найчастіше кликають
• Топ-30 найзручніших підказок - які підказки найкорисніші
• Типи підказок - Терміни, категорії, товари, бренди
• Час генерації підказок — наскільки швидко підказки з'являються

Яку користь приносить?

Прискорення пошуку:

• Підказки скорочують час введення запиту на 30-50%
• Користувачі швидше знаходять потрібне → вище конверсія
• Знижується кількість помилок та неправильних запитів

Оптимізація підказок:

• Якщо перша підказка рідко кликається – алгоритм потрібно покращити
• Можна показувати популярні товари прямо у підказках
• Додати категорії та бренди до підказок для швидкої навігації

Приклад використання:

Ситуація: Тільки 12% користувачів вибирають підказки, решта вводять запит повністю.

Аналіз: Підказки з'являються через 800 мс після введення занадто повільно.

Рішення: Оптимізували запити до бази, додали кешування найпопулярніших підказок. Час знизився до 100 мс.

Результат: Використання підказок зросло до 54%, конверсія збільшилась на 17%.

Звіт 8: Аналіз голосового та візуального пошуку

Що показує цей звіт?

Статистика використання альтернативних методів пошуку: голосовий пошук та пошук за зображенням. Допомагає оцінити потрібність цих функцій.

Основні показники:

• Динаміка голосового пошуку — скільки людей використовують голосове введення
• Динаміка пошуку за зображенням - Як часто завантажують фото для пошуку
• Розподіл впевненості (confidence) - Наскільки точно розпізнається голос
• Розміри зображень, що завантажуються - які фото завантажують користувачі
• Порівняння ефективності типів пошуку — текст vs голос vs зображення

Яку користь приносить?

Розуміння трендів:

• Зростання голосового пошуку означає збільшення мобільного трафіку
• Якщо голосовий пошук не використовується, можливо, функція погано працює або непомітна.
• Пошук за зображенням популярний у fashion, меблях, декорі - важливо для цих ніш

Технічна оптимізація:

• Низька впевненість розпізнавання голосу (< 70%) — нужно улучшить модель
• Великі зображення (> 1 МБ) уповільнюють пошук - потрібно стиснення
• Якщо конверсія голосового пошуку вища за текстове — виділити цю функцію в інтерфейсі

Приклад використання:

Ситуація: Магазин модного одягу бачить, що пошук за зображенням використовують лише 0.3% користувачів.

Аналіз: Кнопка пошуку по фото захована в меню, багато хто не знає про функцію.

Рішення: Додали помітну іконку камери в рядок пошуку, зробили підказку під час першого візиту.

Результат: Використання зросло до 4.7%, конверсія пошуку по фото становила 31% (вище, ніж текстовий пошук).

Звіт 9: Аналіз модального вікна та UI взаємодій

Що показує цей звіт?

Статистика використання інтерфейсу пошукового віджету: відкриття/закриття модального вікна, пагінація, перемикання каталогу. Допомагає зрозуміти, як користувачі взаємодіють із інтерфейсом.

Основні розділи:

• Відкриття/закриття модального вікна як часто відкривають пошук
• Джерела відкриття - кнопка, гаряча клавіша, автоматично
• Використання пагінації — скільки користувачів дивляться другу, третю сторінку
• Кліки "Показати ще/менше" - як використовують розкриття груп
• Перемикання каталогу - Як часто відкривають дерево категорій

Яку користь приносить?

Оптимізація інтерфейсу:

• Якщо мало кліків на 2-у сторінку — перші результати мають бути максимально релевантними
• Якщо модальне вікно часто закривають відразу - можливо, воно заважає або відкривається випадково
• Низьке використання гарячих клавіш - потрібно підказувати про них

Поліпшення навігації:

• Якщо каталог відкривають рідко – можливо, він складний чи непотрібний
• Часте використання "Показати ще" - краще відразу показувати більше результатів
• Можна прибрати непотрібні елементи інтерфейсу та спростити навігацію

Приклад використання:

Ситуація: 95% користувачів не переходять на 2 сторінку результатів.

Аналіз: На першій сторінці 12 товарів, але найрелевантніші не завжди в топ-12.

Рішення: Збільшили кількість товарів на сторінці до 24, покращили алгоритм ранжування.

Результат: CTR виріс на 23%, користувачі почали шукати потрібне швидше.

Звіт 10: Аналіз історії та популярних запитів

Що показує цей звіт?

Статистика використання пошукових запитів: історія пошуку, популярні запити, повторюваність. Допомагає зрозуміти, як зручно користувачам повертатися до раніше знайденого.

Основні метрики:

• Кліки з історії vs нові запити - скільки людей використовують історію
• Топ-30 популярних запитів — що найчастіше обирають із популярних
• Розподіл кліків за позиціями історії де в історії частіше кликають
• Повторюваність запитів — як часто користувачі вводять один і той самий запит

Яку користь приносить?

Поліпшення досвіду користувача:

• Історія пошуку заощаджує час - не потрібно вводити запит заново
• Популярні запити допомагають новим користувачам швидко знайти потрібне
• Висока повторюваність може означати, що люди довго вибирають чи порівнюють товари

Персоналізація:

• Ви можете пропонувати товари з історії пошуку на головній сторінці
• Надсилати email з товарами з популярних запитів
• Додати "Ви недавно шукали..." для швидкого доступу

Приклад використання:

Ситуація: 28% користувачів повторюють той самий запит 3-5 разів на тиждень.

Аналіз: Користувачі шукають, але не купують — можливо, чекають на знижки або думають.

Рішення: Налаштували email-розсилку: якщо користувач шукав товар 3 рази, але не купив – надсилаємо знижку 10%.

Результат: Конверсія повторних пошуків зросла з 12% до 34%, додатковий прибуток 2800 євро/місяць.

Звіт 11: Аналіз URL та шарингу

Що показує цей звіт?

Статистика використання функцій шарингу та роботи з URL: копіювання посилань на результати пошуку, відновлення пошуку з URL, оновлення URL при зміні параметрів.

Основні показники:

• Копіювання посилань для шарингу - Як часто діляться результатами пошуку
• Відновлення пошуку з URL — скільки переходять за збереженими посиланнями
• Топ-30 запитів із найбільшою кількістю шарингів - чим найчастіше діляться
• Оновлення URL — як часто змінюються параметри адресного рядка

Яку користь приносить?

Вірусний ефект:

• Якщо користувачі діляться посиланнями – це безкоштовний трафік
• Можна стимулювати шаринг знижками чи бонусами
• Популярні запити для шарингу показують цікаві товари - можна просувати

Зручність у використанні:

• Користувачі можуть зберігати посилання на цікаві добірки
• Зручно ділитися з друзями чи колегами
• Можна використовувати в розсилках та соцмережах

Приклад використання:

Ситуація: Функція шарингу використовується лише 0.5% користувачів.

Аналіз: Кнопка "Поділитися" непомітна, багато хто не знає про можливість.

Рішення: Додали помітну кнопку "Скопіювати посилання", підказку "Поділіться знахідкою з друзями".

Результат: Використання зросло до 3.2%, з'явився додатковий трафік 450 переходів/день за загальним посиланням.

Звіт 12: Аналіз дій із товарами

Що показує цей звіт?

Глибокий аналіз взаємодії з товарами: додавання до кошика, вибране, порівняння. Показує, які товари та звідки користувачі додають, і наскільки ефективними є ці дії.

Основні розділи:

• Розподіл дій — кошик vs вибране vs порівняння
• Топ-30 товарів у кошику - які товари найчастіше додають
• Джерела додавання до кошика - Звідки додають: результати пошуку, картка товару
• Товари в обраному та порівнянні - що частіше зберігають для потом
• Кліки за рейтингами та відгуками - Наскільки важливі відгуки при виборі

Яку користь приносить?

Збільшення продажів:

• Товари, які часто додають у вибране, але не купують можна запропонувати знижку
• Якщо багато додають у порівняння - користувачі сумніваються, потрібні докладніші описи
• Товари з високою конверсією до кошика — виділити у рекламі

Робота з контентом:

• Часті кліки за відгуками показують, що важливі відгуки — потрібно їх збирати
• Товари без відгуків можуть продаватися гірше - стимулювати покупців залишати відгуки
• Додати більше фото та відео для товарів, які часто порівнюють

Приклад використання:

Ситуація: Смартфон Samsung Galaxy S23 додають порівняння 340 разів, але купують лише 12 разів.

Аналіз: В описі всього 3 характеристики немає відеоогляду, мало фото.

Рішення: Додали докладні характеристики, відеоогляд, 15 фото із різних ракурсів, відгуки покупців.

Результат: Конверсія зросла з 3.5% до 19%, продаж збільшився у 5 разів.

Звіт 13: Аналіз мов та мультимовності

Що показує цей звіт?

Статистика використання пошуку різними мовами інтерфейсу. Допомагає зрозуміти, які мовні версії є популярними, і як оптимізувати пошук для кожної мови.

Основні показники:

• Розподіл запитів за мовами — скільки пошуків кожною мовою
• Топ запити з кожної мови — що шукають російською, англійською, українською тощо.
• Конверсія з мов - яка мовна версія конвертує краще
• Результативність пошуку мовами - Відсоток запитів з нульовими результатами

Яку користь приносить?

Локалізація та розширення ринку:

• Якщо англійською є багато запитів, але низька конверсія — можливо, поганий переклад
• Високий відсоток нульових результатів певною мовою — не вистачає перекладів товарів
• Можна сфокусуватися на найприбутковіших мовних версіях

Оптимізація контенту:

• Популярні запити різними мовами можуть відрізнятися — потрібні різні стратегії
• Переконатися, що всі товари перекладені всіма активними мовами
• Додати синоніми та альтернативні назви кожною мовою

Приклад використання:

Ситуація: Українською мовою 18% запитів дають нульові результати (російською – 4%).

Аналіз: Багато товарів не перекладено українською, користувачі шукають, але не знаходять.

Рішення: Запустили автоматичний переведення всіх товарів, додали українські синоніми для популярних категорій.

Результат: Відсоток нульових результатів знизився до 5%, продаж українською мовою зріс на 67%.

Звіт 14: Аналіз пристроїв та браузерів

Що показує цей звіт?

Детальна статистика про те, з яких пристроїв (Desktop, Mobile) та браузерів користувачі працюють з пошуком. Цей звіт критично важливий для оптимізації інтерфейсу під різні платформи та виявлення проблем сумісності.

Основні показники:

• Розподіл Desktop vs Mobile - Співвідношення користувачів з комп'ютерів та мобільних пристроїв
• Конверсія за типами пристроїв - які пристрої приносять більше продажів
• Топ-10 браузерів - Найпопулярніші браузери серед користувачів
• Топ-10 дозволів екрану — на яких дозволах працюють користувачі
• Детальна статистика з браузерів - Швидкість пошуку, відсоток нульових результатів для кожного браузера
• Проблемні комбінації - браузер + дозвіл з високим відсотком помилок

Яку користь приносить?

Оптимізація під платформи:

• Якщо 70% користувачів з мобільних, але конверсія нижче, терміново потрібна оптимізація мобільної версії
• Можна виявити браузери з низькою продуктивністю та оптимізувати код
• Зрозуміти, на яких дозволах інтерфейс працює найгірше

Виявлення технічних проблем:

• Якщо у Safari високий відсоток нульових результатів, можливо, проблема з JS або CSS.
• Проблемні комбінації (наприклад, Chrome + 360x640) вказують на баги інтерфейсу
• Повільна робота на певному браузері - привід для технічної оптимізації

Приклад використання:

Ситуація: Магазин бачить, що 65% трафіку з мобільних (Android), але конверсія лише 9% (на Desktop – 24%).

Аналіз: У Chrome Mobile на роздільній здатності 360x640 (найпопулярніше) кнопка "У кошик" часто не видно - потрібно прокручувати.

Рішення: Переробили мобільний інтерфейс: кнопка завжди видно, збільшили розмір клікабельних елементів, забрали зайві поля.

Результат: Конверсія на мобільних зросла до 18%, загальний продаж збільшився на 34%.

Звіт 15: Аналіз фільтрів та сортування

Що показує цей звіт?

Статистика використання фільтрів та сортування під час пошуку товарів. Показує, які типи сортування віддають перевагу користувачам, які бренди та категорії найчастіше фільтрують, і як це впливає на конверсію.

Основні розділи:

• Розподіл типів сортування — за релевантністю, ціною, популярністю, рейтингом, новинками
• Топ-10 брендів у фільтрах - які бренди найчастіше обирають користувачі
• Конверсія типу сортування - яке сортування призводить до більшої кількості покупок
• Топ категорій у фільтрах - Найпопулярніші категорії для фільтрації
• Популярні комбінації фільтрів - які фільтри застосовують разом

Яку користь приносить?

Поліпшення конверсії:

• Якщо сортування "за ціною (зростання)" має конверсію 23%, а "за релевантністю" лише 11% - потрібно змінити сортування за умовчанням
• Популярні бренди у фільтрах показують, що важливо для покупців – можна просувати ці бренди
• Комбінації фільтрів (наприклад, "бренд + ціна") допоможуть створити швидкі фільтри

Оптимізація інтерфейсу:

• Якщо фільтр за категоріями використовують 45% користувачів - потрібно зробити його більш помітним
• Фільтри, що рідко використовуються, можна приховати або прибрати — спростити інтерфейс
• Додати популярні комбінації як готові пресети (наприклад, "Топ брендів до 100 євро")

Приклад використання:

Ситуація: Магазин електроніки бачить, що користувачі найчастіше сортують за "ціною: зростання" (52% сесій), але конверсія низька - 8%.

Аналіз: Найдешевші товари - це аксесуари з низькою маржою. Сортування "за популярністю" дає конверсію 19%.

Рішення: Змінили сортування за умовчанням на "за популярністю", додали фільтр швидкого доступу "Хіти продажу".

Результат: Середній чек зріс на 37%, конверсія збільшилася до 16%, прибуток зріс на 8400 євро/місяць.

Звіт 16: Аналіз досвіду користувача (UX)

Що показує цей звіт?

Глибокий аналіз досвіду користувача: переваги режиму відображення (список/сітка), використання автокомпліту та патерни уточнення пошукових запитів. Допомагає зрозуміти, наскільки зручний інтерфейс та як користувачі шукають потрібні товари.

Основні метрики:

• Уподобання режиму відображення - список vs сітка, кількість перемикань
• Статистика автокомпліту — скільки користувачів використовують автодоповнення запитів
• Ефективність автокомпліту - Середня довжина запиту до спрацювання, конверсія
• Топ автокомпліт-запити - які запити найчастіше автоматично доповнюються
• Статистика уточнень - як часто користувачі змінюють запит після першого пошуку
• Патерни уточнення як користувачі коригують запити (додають слова, змінюють на синоніми)

Яку користь приносить?

Поліпшення зручності пошуку:

• Якщо автокомплит використовують лише 12% — він або повільний, неточний або непомітний
• Високий відсоток уточнень (більше 40%) означає, що перший результат пошуку нерелевантний
• Паттерни уточнень показують, яких синонімів чи варіантів не вистачає в системі

Оптимізація інтерфейсу:

• Якщо користувачі воліють "список" (78%), але за умовчанням "сітка" - змінити налаштування
• Аналіз успішних автокомплітів допомагає покращити алгоритм підказок
• Запити, що часто уточнюються, потрібно відразу показувати правильно — додати синоніми

Приклад використання:

Ситуація: 54% користувачів уточнюють запит після першого пошуку. Середній час до уточнення – 8 секунд.

Аналіз: Топ патерн уточнення: "iPhone" → "iPhone 15", "ноутбук" → "ноутбук Asus", "кросівки" → "кросівки Nike".

Рішення: Поліпшили автокомплит: тепер при введенні iPhone відразу пропонуються моделі. Додали популярні уточнення як швидкі фільтри.

Результат: Відсоток уточнень знизився до 28%, середній час пошуку скоротився з 45 до 23 секунд, конверсія зросла на 14%.

Звіт 17: Аналіз сесій та конверсійна вирва

Що показує цей звіт?

Комплексний аналіз користувальницьких сесій від початку до кінця: вирва конверсії через 5 етапів, розподіл тривалості сесій, порівняння успішних та неуспішних сесій, кореляція кількості дій з конверсією. Це один із найважливіших звітів для розуміння, як користувачі проходять шлях від пошуку до покупки.

Основні елементи:

• Вирва конверсії (5 етапів) — Відкриття пошуку → Виконання запиту → Клік по товару → Перегляд картки → Додати в кошик
• Розподіл тривалості сесій - 0-30 сек, 30-60 сек, 1-2 хв, 2-5 хв, 5+ хв
• Метрики успішних сесій - Середня кількість запитів, тривалість, дій для сесій з конверсією
• Метрики неуспішних сесій - ті ж параметри для сесій без конверсії
• Кореляція запитів та конверсії — як кількість пошукових запитів впливає на можливість покупки

Яку користь приносить?

Виявлення вузьких місць:

• Якщо на етапі "Клік по товару → Перегляд картки" відвалюється 60% — проблема швидкості завантаження або інтерфейсу
• Велика різниця в тривалості успішних (90 сек) і неуспішних (25 сек) сесій – люди йдуть надто швидко
• Якщо конверсія вища за 2-3 запити, ніж за 1 або 5+ — потрібно допомагати користувачам уточнювати запит

Оптимізація вирви:

• Кожен етап вирви можна оптимізувати окремо: покращити результати пошуку, прискорити завантаження карток, зробити кнопку "До кошика" помітніше
• Розуміння, скільки дій роблять успішні користувачі, допомагає зрозуміти очікування
• Короткі сесії без конверсії — можливо люди не знаходять те, що шукають

Приклад використання:

Ситуація: Вирва показує: 10000 відкриттів → 8500 запитів (85%) → 4200 кліків (50%) → 3150 переглядів (75%) → 410 у кошик (13%).

Аналіз: Величезний відтік на етапі "Клік → Перегляд" (25%) та "Перегляд → Кошик" (87%). Середня тривалість неуспішних сесій – 18 секунд.

Рішення:

• Прискорили завантаження карток товару з 2.3 сек. до 0.6 сек.
• Збільшили кнопку "До кошика", додали яскравий колір
• Додали блок "Схожі товари" на картку

Результат: Конверсія "Клік → Перегляд" зросла до 89%, "Перегляд → Кошик" - до 22%. Загальна конверсія вирви збільшилася з 4.1% до 9.2%, продаж зріс у 2.2 рази.

Практичні приклади комплексного використання звітів

Приклад 1: Падіння продажів – комплексний аналіз

Проблема: Продаж через пошук впав на 25% за останній місяць.

Крок 1 - Звіт 1 (Dashboard): Виявили, що загальна кількість пошуків залишилася незмінною, але конверсія впала з 42% до 28%.

Крок 2 - Звіт 3 (Конверсія): Вирва показала, що кліки по товарах залишилися на тому ж рівні, але додавання до кошика впало.

Крок 3 - Звіт 5 (Товари та категорії): З'ясували, що топ-10 товарів на клік змінилися — старі хіти пішли з наявності.

Крок 4 - Звіт 2 (Аналіз запитів): Перевірили запити з нульовими результатами – 5 із топ-10 запитів тепер не дають результатів.

Рішення: Терміново завезли найпопулярніші товари, додали аналоги, налаштували підказки на альтернативи.

Результат: За тиждень конверсія відновилася до 39%, продаж повернувся на колишній рівень.

Приклад 2: Запуск нової категорії товарів

Завдання: Запустити нову категорію "Розумний годинник" і зрозуміти, як її просувати.

Крок 1 - Звіт 2 (Аналіз запитів): Перевірили, скільки запитів "розумний годинник" було до запуску - 250 на місяць, все з нульовими результатами.

Крок 2 - Звіт 7 (Підказки): Додали "розумний годинник" у підказки, пов'язали з брендами Apple Watch, Samsung Galaxy Watch.

Крок 3 - Звіт 1 (Dashboard): Через 2 тижні перевірили динаміку – запити зросли до 890 на місяць, конверсія 32%.

Крок 4 - Звіт 5 (Товари та категорії): З'ясували, що Apple Watch SE кликають найчастіше, але купують Galaxy Watch (дешевше).

Рішення: Запустили рекламу на Apple Watch SE (наводить трафік) та додали рекомендації Galaxy Watch (конвертує краще).

Результат: За місяць продали 87 розумних годинників, прибуток 9750 євро., категорія окупилася за 3 тижні.

Приклад 3: Оптимізація для мобільних користувачів

Завдання: 60% трафіку з мобільних, але конверсія на 40% нижча, ніж із десктопу.

Крок 1 - Звіт 6 (Поведінка користувачів): Виявили, що на мобільних фільтрах відкривають 68% користувачів, але застосовують лише 9%.

Крок 2 - Звіт 9 (UI взаємодії): Пагінація на мобільних використовується рідко – користувачі не прокручують до кінця.

Крок 3 - Звіт 8 (Голосовий пошук): Голосовий пошук на мобільних лише 0.8%, хоча конверсія 43% (вище за текстовий).

Рішення:

• Спростили мобільні фільтри, додали швидкі фільтри нагорі
• Збільшили кількість товарів на сторінці з 12 до 20
• Зробили кнопку голосового пошуку великою та помітною

Результат: Конверсія на мобільних зросла з 18 до 27%, використання голосового пошуку зросло до 6.4%.

Як читати звіти та приймати рішення

Загальні принципи роботи з аналітикою:

1. Регулярність

Перевіряйте ключові метрики щотижня:

• Загальна кількість пошуків (чи не впала?)
• Конверсія пошук → клік (норма 35-50%)
• Конверсія пошук → кошик (норма 8-15%)
• Середній час виконання (має бути< 300 мс)

2. Порівняння періодів

Завжди порівнюйте поточний період із попереднім:

• Тиждень до тижня
• Місяць на місяць
• Рік до року (для врахування сезонності)

3. Перевірка гіпотез

Будь-яку зміну перевіряйте даними:

• Гіпотеза: "Якщо додати синоніми, конверсія зросте"
• Дія: Додати синоніми для топ-10 запитів
• Перевірка: За тиждень порівняти конверсію за цими запитами
• Результат: Якщо виросла - застосувати до всіх запитів

4. Фокус на прибутки

Не всі метрики однаково важливі:

Контрольні показники (KPI) для оцінки ефективності пошуку

Чек-лист щотижневої перевірки

Понеділок — Перевірка ключових метрик (10 хвилин)

1. Відкрити Звіт 1 (Dashboard)
2. Перевірити загальну кількість пошуків за тиждень (порівняти з минулим тижнем)
3. Перевірити конверсію пошук → клік (норма > 35%)
4. Перевірити середній час виконання (норма< 300 мс)
5. Переглянути топ-5 запитів — чи немає нових трендів?

Вівторок — Перевірити запити на проблеми (15 хвилин)

1. Відкрити Звіт 2 (Аналіз запитів)
2. Переглянути топ-20 запитів із нульовими результатами
3. Вибрати 5 запитів з найбільшою кількістю
4. Вирішити: додати товари або налаштувати синоніми

Середа - Аналіз конверсії (15 хвилин)

1. Відкрити Звіт 3 (Конверсія)
2. Перевірити вирву: де максимальний відтік?
3. Переглянути топ-10 запитів з найкращою конверсією
4. Запустити рекламу на ці запити

Четвер — Перевірка продуктивності (10 хвилин)

1. Відкрити Звіт 4 (Продуктивність)
2. Перевірити, чи немає повільних запитів (> 1 секунда)
3. Якщо є передати IT-відділу на оптимізацію

П'ятниця — Аналіз товарів та планування (20 хвилин)

1. Відкрити Звіт 5 (Товари та категорії)
2. Переглянути топ-20 товарів, що кликаються
3. Перевірити наявність та ціни цих товарів
4. Запланувати закупівлю популярних товарів
5. Виділити товари з високою конверсією у рекламі

Висновок

Аналітика розумного пошуку Elbuz – це не просто цифри та графіки. Це інструмент, який впливає на прибуток вашого бізнесу. Регулярний аналіз даних дозволяє:

• Збільшити продажі на 20-40% за рахунок оптимізації пошуку та асортименту
• Скоротити операційні витрати - не закуповувати товари, які не потрібні
• Поліпшити досвід користувача - Задоволені клієнти купують більше і повертаються
• Виявляти тренди раніше за конкурентів — першими запропонувати те, що починають шукати
• Приймати рішення на основі даних - не гадати, а точно знати, що працює

Почніть із простого: щопонеділка відкривайте Звіт 1 (Dashboard) та перевіряйте ключові метрики. Поступово заглиблюйтеся в інші звіти. За місяць ви будете бачити закономірності, за три місяці — передбачати тренди, за півроку — випереджати конкурентів.

Пам'ятайте: кожна метрика – це гроші. Конверсія +1% може означати +12 000 євро. на місяць. Швидкість пошуку -100 мс може збільшити продаж на 5%. Один правильно доданий синонім може принести 20 додаткових продажів на місяць.

Використовуйте аналітику щодня. Аналізуйте, оптимізуйте, вирощуйте!