Бизнес-архитектура e-commerce платформы предполагает несколько точек контакта с клиентом. Это могут быть рабочее место продавца в магазине,  интернет витрина, мобильное приложение, контакт-центр или терминальное решение.

Концепция SmartSearch в развитии ecommerce-платформы подразумевает под собой:

• Наличие системы управления контентом (CMS).
• Наличие поиска и каталога.
• Управление пользователями.
• Наличие системы управления корзиной и заказами (order management).
• Наличие системы управления рекламой.
• Наличие системы персонализированного маркетинга.
• Отчетность и мониторинг показателей.

Поиск и каталогизация продукта влияет на повышение конверсии. Это две независимые подсистемы. Им свойственны две проблемы: большой уровень вложенности и изобилие товаров в одной категории.

Если каталог включает в себя огромное количество товарных категорий, то либо каталог будет очень разветвленным, либо в каждой категории будет много товаров. Можно привязать один товар к нескольким товарным категориям, но есть опасность, что редакторы, работающие над формированием структуры каталога, будут руководствоваться собственной логикой и привязывать товары к нетематическим категориям. С древовидным каталогом очень тяжело взаимодействовать пользователю.

Альтернативой ему является фасетный поиск (классификация Ранганатана или классификация двоеточием). Преимущества данного подхода заключаются в следующем: можно выбрать из нескольких категорий, есть возможность создания фильтров.

Так, например, если продукт соответствует сразу нескольким критериям, то каталог может строится на основе деления по брендам (Lego, Transformers, Barbie); одновременно с этим может осуществляться разделение на основе функционального назначения товаров (игрушки для мальчиков и девочек); деление по возрастным категориям: 1-3 года, 4-5 лет, 6-10 лет, старше 10 лет; деление по типам (конструкторы, куклы, настольные игры, подвижные игры).

Проблема пустых ответов при этом решается следующим образом: пользователю предлагается перестроить фильтр. При этом указываются категории фильтрации, например: «игрушки для мальчиков» и «игрушки для девочек». При таком подходе пустые значения появиться в результатах поиска в принципе не могут.

Однако возникает проблема высоких нагрузок на базы данных при создании интернет магазина с реализованной подобным образом схемой поиска товаров на сайте. Чтобы решить данную проблему владельцу сайта необходимо внедрить специализированные решения на ресурсе. И такие решения уже есть и неплохо себя зарекомендовали. Это может быть open-source продукт или разработки типа Sphinx, Oracle Endeca Guided Search.

Еще одна проблема – «приземление» результатов поиска в соответствующую товарную категорию. Если пользователь ввел запрос «мобильный телефон», возникает вопрос, какие категории ему показывать. Чтобы правильно подобрать категорию, имеет смысл выяснить, на долю какого запроса приходится наибольшее количество кликов. В данном примере получаем, что чаще всего пользователи переходят на сайт по запросу «мобильные телефоны». Вот почему важно, чтобы содержимое страницы соответствовало запросу, по которому пользователь совершил переход.

Если классический поиск ориентирован на анализ контента, то SmartSearch предполагает еще и анализ явно выраженных нужд пользователя (скоринг профиля и запрос данной сессии). Кроме того, в алгоритм, который анализирует подборку, необходимо «подмешивать» категории, исходя из нужд бизнеса: например, если с определенными отелями заключены договоры, поисковый движок на сайте бронирования гостиниц должен выше ранжировать эти отели. Это можно сделать автоматически, а можно предоставить редактору возможность вручную присваивать веса категориям.

Существует и такое явление, как неявно выраженные нужды пользователя, их тоже надо учитывать. Перечисленные выше решения формируют концепцию SmartSearch и позволяют осуществлять эффективный поиск по коммерческим сайтам.