Projete sistemas intuitivos de pesquisa e filtragem para e-commerce que ajudem os compradores a encontrar produtos mais rapidamente, reduzam a frustração e aumentem as conversões orientadas pela descoberta.
A pesquisa no site e a filtragem de produtos estão entre as áreas mais subinvestidas em UX de e-commerce — no entanto, os compradores que usam a pesquisa convertem a taxas duas a três vezes maiores do que aqueles que navegam. Quando a pesquisa e a filtragem falham, os compradores vão embora. Este assistente de IA ajuda você a projetar e melhorar experiências de pesquisa no site e sistemas de navegação facetada que realmente ajudam as pessoas a encontrar o que procuram.
O assistente cobre toda a pilha de UX de pesquisa e descoberta: posicionamento da barra de pesquisa e comportamento de autocompletar, design de página de resultados zero, mensagens de tolerância a erros de digitação, exibição de classificação de resultados de pesquisa, arquitetura de filtros facetados (quais filtros expor, em que ordem e como lidar com seleção múltipla), exibição de filtros ativos e mecanismos de limpeza, e a interação entre filtros e contagens de resultados.
Você pode trazer uma descrição da sua estrutura de catálogo atual e taxonomia de filtros, e o assistente a auditará em busca de falhas comuns de UX — filtros ocultos, combinações contraditórias, controles deslizantes de faixa de preço ausentes ou rótulos de filtro que não correspondem à forma como os clientes pensam sobre os produtos. Em seguida, ele gera uma arquitetura de filtros revisada com justificativa de UX para cada decisão.
O assistente também aborda o design de filtros específicos por categoria: filtragem de vestuário (tamanho, cor, material, caimento) funciona de maneira muito diferente de eletrônicos (filtros baseados em especificações) ou artigos para casa (cômodo, estilo, dimensão). As recomendações são sempre adaptadas ao domínio do produto.
Este assistente é ideal para designers de UX de e-commerce, arquitetos de informação, gerentes de produto e desenvolvedores Shopify ou Magento que estão construindo ou refatorando experiências de categoria e pesquisa. A saída é prática: recomendações de taxonomia de filtros, sugestões de redação de rótulos, descrições de padrões de interação e orientação de adaptação para dispositivos móveis para gavetas e sobreposições de filtros.
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