Búsqueda en la tienda: qué ayuda a encontrar el producto

La búsqueda de una tienda funciona cuando la caja está a la vista, entiende cómo escribe la persona y nunca termina en una página vacía sin salida. Eso pesa porque, en las pruebas del Baymard Institute (en inglés), cerca de la mitad de los participantes prefiere buscar antes que navegar por el menú. Aun así, el 56% de las tiendas evaluadas por el instituto no da un soporte adecuado a la búsqueda.

Por qué decide el primer intento

Quien busca quiere ir directo a lo que necesita, sin seguir el camino que el sitio diseñó. La búsqueda también es la salida de emergencia de quien se perdió en el menú. Por eso Jakob Nielsen, del NN/g (en inglés), pide que la búsqueda esté disponible en todas las páginas.

El mismo texto, de 2001, trae un dato sobre compras en varias tiendas. La primera consulta funcionó el 51% de las veces. La segunda, el 32%. La tercera, el 18%. Casi la mitad de quienes fallaron en la primera se rindió en ese momento (NN/g (en inglés)).

El Baymard vio el mismo efecto desde otro ángulo. Cuando el producto no aparece, la persona concluye que la tienda no lo vende y se va, aunque el artículo esté en el catálogo (Baymard (en inglés)).

Caja, no enlace

La recomendación del NN/g (en inglés) es directa. En la página de inicio, la búsqueda es un campo para escribir, no un enlace a otra página. Va arriba, en general en la esquina derecha, y la izquierda funciona casi igual de bien. El campo debe ser ancho para que quepa la consulta típica sin que el texto se desplace.

En el código, HTML ya tiene un elemento para esto. <search> marca el área de búsqueda como un punto de referencia para lectores de pantalla, sin necesidad de role="search" (MDN (en inglés)). Los resultados no van dentro de él. Van en el contenido principal de la página.

<search>
  <form action="/buscar/">
    <label for="q">Buscar en la tienda</label>
    <input type="search" id="q" name="q" />
    <button type="submit">Buscar</button>
  </form>
</search>

Qué escribe la persona

El Baymard (en inglés) divide las consultas de tienda en ocho tipos. Junto a cada uno está la proporción de tiendas evaluadas con problemas en ese tipo. Los ejemplos son míos.

Tipo de consulta	Ejemplo	Tiendas con problemas
Exacta, por nombre o modelo	“freidora de aire modelo X200”	12%
Tipo de producto	“sandalias”	20%
Atributo	“sofá de cuero”	39%
Uso u ocasión	“regalo de boda”	43%
Abreviatura y símbolo	“tv 50 pulg”	54%
Compatibilidad	“funda para celular modelo Y”	44%
Síntoma o problema	“mancha en la alfombra”	37%
Contenido que no es producto	“política de devolución”	66%

Tres respuestas resuelven buena parte de la tabla. Cuando la consulta coincide con una categoría, la búsqueda puede llevar directo a su página. Cuando incluye un atributo, como color o precio, ese atributo se convierte en un filtro ya aplicado y visible, que la persona puede quitar. Y la búsqueda también abarca envío, devoluciones y ayuda. En la prueba de cuentas y autoservicio del Baymard, el 34% de los participantes usó el campo para encontrar ese tipo de contenido (Baymard (en inglés)).

Sugerencias mientras se escribe

La lista que aparece debajo del campo ya es algo que la gente espera, pero pocos hacen clic en ella. En el estudio de tiendas del NN/g (en inglés), la sugerencia se eligió el 23% de las veces que apareció: 31 de 136, con un margen de error del 7%. Aun así sirve como referencia, porque muestra lo que la tienda ofrece y cómo se escribe el término.

El mismo artículo (en inglés) da las reglas:

nunca sugerir un término que lleve a resultados malos o vacíos;
diferenciar visualmente lo que la persona escribió de lo que el sistema completó;
mostrar la categoría de la sugerencia cuando la tienda divide la búsqueda por secciones;
en el celular, reducir la lista a sugerencias de solo texto.

Alcance: útil, pero arriesgado

La búsqueda con alcance limita el resultado a una sección, como “solo electrónica”. El riesgo es que la persona no note el límite y concluya que el producto no existe. El NN/g (en inglés) recomienda dejar “todo” como opción predeterminada y mostrar el alcance arriba del resultado. También pide un clic para ampliar la búsqueda a todo el sitio y una primera sugerencia sin ningún alcance.

Mantener la consulta en el campo

Pocos aciertan a la primera, así que la persona ajusta la consulta. Cambia “vestido” por “vestido rojo”, quita una palabra, corrige otra. En las pruebas del Baymard (en inglés), eso pasó 2,2 veces en promedio. Cuando el resultado seguía siendo malo, la persona solía probar de tres a cinco versiones antes de abandonar la tienda.

Aun así, el 33% de las tiendas en computadora y el 42% en celular borran el término del campo después de la búsqueda (Baymard (en inglés)). Entonces la persona vuelve a escribir todo, lo que en el celular cuesta todavía más. La solución es dejar el término en el campo y repetir la consulta en el título de la página de resultados.

Cuando no aparece nada

La página sin resultados no es el problema. El problema es que se convierta en un callejón sin salida. El NN/g (en inglés) pide tres cosas: decir con claridad que no se encontró nada, ofrecer un camino y no burlarse de quien buscó. Ese camino puede ser el término que se mantiene en el campo, una corrección ortográfica o una consulta parecida que sí traiga resultados.

El Baymard (en inglés) agrega que cerca del 50% de las tiendas falla en esta página. Los consejos de búsqueda por sí solos no alcanzan, porque pocos los leen o los aplican. Lo que funciona, según el mismo estudio:

categorías relacionadas con el término buscado;
consultas alternativas que sí traen productos;
recomendaciones según lo que la persona ya vio;
teléfono y chat de ventas a la vista;
productos y categorías más buscados.

Cómo aparece en mi trabajo

En Newfold Digital, en 2022, desarrollé un sistema de búsqueda y filtrado de dominios que agilizó el proceso de elección del usuario. El cargo está en mi perfil completo. Desde mi punto de vista, la búsqueda de dominios casi siempre es una consulta exacta: la persona escribe el nombre que quiere. Cuando ese nombre no sirve, la búsqueda y el filtro tienen que trabajar juntos para que la elección siga sin empezar de cero.

En Vexor, el asistente encuentra un archivo antiguo por lo que el dueño del negocio recuerda de él, no por su nombre exacto. Es la misma idea de la consulta por síntoma: aceptar el término tal como la persona lo piensa. Ninguno de los dos casos trae un número medido. Están aquí como ejemplo, no como prueba.

Dónde difieren las fuentes

El texto del NN/g, de 2001, dice que quien falla en la primera consulta rara vez acierta en las siguientes. Las pruebas del Baymard, de 2021, muestran a personas rehaciendo la consulta varias veces. Las dos lecturas encajan. La reformulación que funciona es pequeña, como sumar o quitar una palabra. Por eso mantener el término en el campo ayuda tanto (NN/g (en inglés), Baymard (en inglés)).

Otra tensión está en las sugerencias. El NN/g (en inglés) midió pocos clics en ellas. El Baymard (en inglés) recomienda sugerir categorías justamente para quien busca por problema y no sabe el nombre del producto. Una fuente mide el uso, la otra señala dónde más ayudan.

El error común: no abrir nunca el registro de búsquedas

El registro de lo que la gente escribe es la investigación más barata que tiene una tienda. El NN/g (en inglés) sugiere listar las consultas más comunes y elegir la mejor página para cada una. El Baymard (en inglés) usa el mismo registro para descubrir cómo describe el cliente un problema. Sin esa lectura, el equipo ajusta la búsqueda a las palabras que usa él, no a las que escribe el cliente.

Para comparar opciones una vez que la búsqueda acortó la lista, mira el texto sobre tabla de comparación. Lo que interrumpe la compra después de encontrar el producto está en compra en el e-commerce.