Optimisation de la recherche en texte intégral pour le magistra.cz e-shop

Une utilisation intuitive et une expérience utilisateur positive sont importantes pour chaque e-shop. Cependant, il ne s’agit pas seulement de choses bien connues comme une structure de catégorie appropriée, un détail de produit bien organisé ou un voyage de panier. Une des fonctionnalités les plus utilisées est la recherche en texte intégral. Avec les bons paramètres, il aidera les utilisateurs à trouver rapidement le produit qu’ils recherchent ou à les diriger vers la catégorie appropriée. Si les paramètres sont erronés, jusqu’à la moitié de toutes les requêtes de recherche peuvent se retrouver sans résultat, ce qui conduit le plus souvent les visiteurs à quitter la e-shop.

Au printemps 2021, nous avons optimisé les possibilités de recherche en texte intégral dans l’e-shop de MAGISTRA. Cz pharmacies utilisant la recherche floue, c’est-à-dire la correspondance approximative des chaînes. Il s’agit d’un algorithme de recherche qui recherche sur un site web ou une boutique en ligne des pages susceptibles d’être pertinentes pour la requête de recherche, même si la requête ne renvoie pas de correspondance exacte. Des correspondances exactes et très pertinentes sont affichées en haut de la liste. Lors de l’optimisation de la recherche, nous nous sommes concentrés sur la résolution des causes les plus courantes de l’échec de la recherche, telles que les fautes de frappe, les fautes d’orthographe, la Czechization de noms étrangers ou l’absence de signes diacritiques. Par exemple, en optimisant la recherche plein texte, nous avons résolu le problème de trouver moins de 3 caractères. Il s’agit de cas spécifiques, en particulier dans l’assortiment pharmaceutique, où les noms des vitamines contiennent souvent moins de trois caractères (vitamine B2). Maintenant, la recherche fonctionne à partir d’un caractère et autocomplete à partir de deux.

Nous avons effectué des tests A/B dans l’e-shop pour mesurer l’effet des modifications sur les résultats de recherche et les prédictions autocomplètes avant et après les optimisations. Les résultats du test A/B ont montré que le nombre de parcours à partir de l’autocomplet A augmenté de 55,23 % et le taux de conversion cible de 13,04 %. Les prédictions autocomplètes ont été affichées aux utilisateurs de recherche 38.64% plus souvent qu’avant l’optimisation. Le taux de conversion global de l’e-shop a augmenté de 21,13%.