AI Search no ecommerce: quantas vendas estamos a perder porque o cliente não pesquisou pelas palavras certas?

Durante anos, pesquisar numa loja online significou, de certa forma, aprender a falar a linguagem do motor de pesquisa.

Atualmente, a questão deixa de ser apenas “que palavras escreveu o utilizador?” e passa a ser “O que é que este cliente realmente precisa?”

Da pesquisa por keywords à compreensão da intenção

A pesquisa tradicional em ecommerce assenta sobretudo na correspondência entre os termos introduzidos pelo utilizador e a informação existente no catálogo: nomes de produto, categorias, atributos, descrições, filtros ou sinónimos.

É um modelo que funciona quando o cliente sabe exatamente o que procura e, sobretudo, quando utiliza as palavras que a loja espera que utilize.

O produto certo pode existir, mas simplesmente não aparece.

Cada pesquisa sem resultados relevantes introduz fricção num momento particularmente importante do processo de compra, quando o cliente já demonstrou intenção.

Esta lógica consumer-first, que começa pela necessidade da pessoa e considera o produto a partir daí, permite criar experiências digitais mais úteis e próximas da decisão de compra.

Com AI Search, esta relação começa a mudar.

Em vez de depender exclusivamente da correspondência entre keywords, a pesquisa pode interpretar linguagem natural, contexto e relações entre diferentes conceitos.

O cliente deixa de precisar de compreender como o catálogo está organizado para encontrar aquilo de que necessita.

O cliente pode pesquisar como pensa

A pesquisa procura identificar os produtos do catálogo que melhor respondem à necessidade descrita pelo cliente.

A correspondência exata com as palavras pesquisadas deixa, assim, de ser o único critério para chegar aos resultados mais relevantes.

A pesquisa aproxima-se mais da interação que teríamos com um vendedor numa loja física.

É essa capacidade de interpretação que a Inteligência Artificial começa agora a trazer para a pesquisa das lojas online.

Quantas vendas acontecem depois de uma boa pesquisa e quantas se perdem antes dela?

Quando pensamos em otimização de conversão no ecommerce, é habitual analisarmos páginas de produto, checkout, métodos de pagamento, portes, campanhas, performance ou experiência mobile.

Mas existe uma pergunta anterior que nem sempre recebe a mesma atenção: quantos clientes nunca chegaram ao produto certo?

Uma pesquisa com zero resultados ou com produtos pouco relevantes não significa necessariamente que a loja não tenha aquilo que o cliente procura.

Pode simplesmente existir uma diferença entre a linguagem utilizada pelo consumidor e a linguagem utilizada pelo catálogo.

E isso torna-se especialmente relevante porque quem utiliza a pesquisa interna de um ecommerce está, muitas vezes, numa fase ativa de consideração.

Conteúdos de comparação, benefícios e informação de produto ajudam a esclarecer a decisão e a conduzir o utilizador até à visualização do produto, ao add-to-cart e à compra.

Melhorar a pesquisa permite reduzir a distância entre a intenção do cliente e o produto, indo além da melhoria de uma funcionalidade do website.

Antes de perguntar “que AI vamos usar?”, é preciso olhar para o catálogo

Descrições pobres, atributos inconsistentes, taxonomias confusas e relações de produto mal estruturadas continuam a produzir experiências pobres, mesmo quando existe Inteligência Artificial.

Num ecommerce preparado para AI, a informação de produto assume também um papel na experiência, além da sua função operacional.

Uma implementação de AI Search deve, por isso, começar por questões como:

• Os atributos mais importantes estão preenchidos de forma consistente?
• As características que influenciam a decisão de compra estão estruturadas ou escondidas em descrições?
• Produtos semelhantes utilizam a mesma terminologia?
• É possível relacionar produtos com necessidades, situações de utilização ou perfis de cliente?
• Os dados estão centralizados ou distribuídos por diferentes sistemas sem uma estrutura coerente?
• A informação disponível é suficiente para uma AI distinguir dois produtos semelhantes?

Em operações de ecommerce mais complexas, esta questão torna-se ainda mais relevante. Catálogo, ERP, preços, stocks, clientes e regras comerciais podem estar distribuídos por vários sistemas que precisam de comunicar entre si.

Como preparar um ecommerce para AI Search?

Antes de escolher uma tecnologia, o primeiro passo deve ser perceber o estado atual da pesquisa e dos dados.

• Que pesquisas fazem os clientes?
• Quais devolvem zero resultados?
• Que termos são reformulados?
• Que pesquisas levam a visualizações de produto?
• Quais acabam em conversão?

Existem categorias onde os clientes demonstram dificuldade em encontrar os produtos certos?

Dados de Analytics, pesquisas internas, CRM, vendas por categoria e investigação qualitativa ajudam a compreender necessidades reais e a evitar que a experiência seja construída apenas com base em pressupostos.

A partir daí, é necessário avaliar o catálogo, a arquitetura de informação e as integrações que sustentam a plataforma.

Só então faz sentido decidir onde e como introduzir Inteligência Artificial.

Adicionar uma caixa de pesquisa “com AI” é apenas uma parte da questão.

É construir uma experiência em que os dados e a tecnologia, apoiados por inteligência, trabalham em conjunto para ajudar o cliente a encontrar mais depressa aquilo que realmente procura.

Onde entra a Toogas?

Na Toogas, olhamos para a aplicação de Inteligência Artificial no ecommerce como parte de um ecossistema mais amplo.

Escolher um modelo é apenas um dos fatores que contribuem para uma experiência de AI Search eficaz.

Depende da qualidade do catálogo, da arquitetura da plataforma, das integrações existentes, da forma como os clientes pesquisam e dos objetivos concretos do negócio.

Por isso, o ponto de partida deve ser perceber onde estão as oportunidades.

A Toogas pode apoiar as empresas na análise da experiência de pesquisa existente, na identificação dos pontos de fricção, na avaliação da qualidade e estrutura dos dados de produto e na definição dos casos de utilização de AI com maior potencial para o negócio.

A partir dessa base, é possível desenhar e implementar soluções de Inteligência Artificial integradas no ecommerce, incluindo experiências de pesquisa mais inteligentes, mecanismos de recomendação, personalização e outras formas de tornar a descoberta de produto mais relevante.

A aplicação de AI deve partir dos problemas concretos que a tecnologia pode resolver, da melhoria da experiência do utilizador e do impacto que pode gerar no negócio.

O seu ecommerce está preparado para ser pesquisado por pessoas e compreendido por AI?

Na Toogas, ajudamos empresas a avaliar onde a Inteligência Artificial pode criar valor real no ecommerce e a transformar essas oportunidades em soluções integradas com a plataforma, o catálogo e os sistemas existentes.

Fale connosco para perceber como preparar o seu ecommerce para uma nova geração de pesquisa, descoberta de produto e experiências suportadas por AI.