Behöver en webbutik verkligen AI-sök? Lovestore fick bättre WooCommerce-sök utan onödig AI

Lovestore driver en WooCommerce-baserad webbutik med ett sortiment där kunder ofta söker efter produkter utifrån användning, egenskaper och kategorier snarare än exakta produktnamn. Det ställer höga krav på sökfunktionen. Om kunden stavar fel, använder andra ord eller söker efter en specifik egenskap behöver butiken ändå kunna visa relevanta resultat.

Lovestore använde tidigare en extern sök- och rekommendationstjänst med en återkommande femsiffrig årskostnad. De ville undersöka om det gick att få en mer träffsäker och mer anpassad lösning direkt i WooCommerce, utan att vara beroende av en tung extern plattform.

Samtidigt fungerade WooCommerce standardsök för dåligt. Den förstod inte felstavningar tillräckligt bra, gav ibland irrelevanta förslag och hade svårt att hjälpa kunden vidare när sökningen inte matchade produktnamnet exakt.

Projektet i korthet

Kund: Lovestore
Plattform: WooCommerce
Område: Sökfunktion och produktrekommendationer
Funktioner: stöd för felstavningar, relevanta sökförslag, liknande produkter och “kunder har även köpt”
Resultat: bättre träffsäkerhet, bättre användning av produktdata och minskat beroende av extern söktjänst

Utmaningen: kunder söker inte alltid på rätt ord

I en webbutik söker kunder ofta på olika sätt. De kan stava fel, använda vardagliga begrepp, skriva delar av ett ord eller söka efter en egenskap snarare än ett produktnamn.

För Lovestore blev det tydligt att sökfunktionen behövde förstå mer än bara exakta produktnamn. Ett exempel var produkter där kunden söker efter en viss egenskap. För att söken ska ge rätt resultat behöver den kunna använda produktens kategori, beskrivning, taggar och annan produktdata.

Det räcker alltså inte alltid att söka i rubriken. Sökfunktionen behöver förstå hur produkterna faktiskt är strukturerade i butiken.

AI är inte alltid det som gör söken bättre

Många e-handlare får höra att modern sök behöver AI, personalisering och avancerade rekommendationsmotorer. I vissa fall stämmer det. Men för många WooCommerce-butiker är problemet mer grundläggande: standardsöken är för svag, produktdata används inte tillräckligt bra och sökfunktionen tolererar inte felstavningar eller ofullständiga ord.

I Lovestores fall handlade förbättringen inte om att lägga till mer komplexitet. Det handlade om att bygga en sökfunktion som faktiskt använde butikens struktur: produktnamn, kategorier, taggar, beskrivningar och orderhistorik.

Lösningen: en skräddarsydd sökfunktion för WooCommerce

Vi byggde en anpassad sökfunktion direkt för WooCommerce, med fokus på relevanta sökförslag, stöd för felstavningar och bättre användning av butikens befintliga produktdata.

I stället för att lägga på en tung extern lösning byggde vi något som passade butikens faktiska behov. Sökfunktionen kunde använda information som redan fanns i WooCommerce, till exempel produktnamn, kategorier, taggar och produktbeskrivningar.

Målet var enkelt: kunden skulle snabbare hitta rätt produkt, även när sökningen inte var perfekt.

Extern AI-sök eller skräddarsydd WooCommerce-sök?

En extern AI-sökplattform kan vara rätt val för större e-handlare med komplex personalisering, flera marknader och stora interna team. Men för många WooCommerce-butiker är det värt att först fråga vad sökfunktionen faktiskt behöver lösa.

Behöver söken förstå felstavningar? Visa relevanta förslag? Använda kategorier och taggar bättre? Visa liknande produkter? Rekommendera produkter baserat på tidigare köp?

I så fall kan en skräddarsydd WooCommerce-lösning ofta ge stor effekt utan att butiken behöver ta in en tyngre extern plattform.

Produktrekommendationer baserade på faktisk butikdata

Utöver sökfunktionen byggde vi även produktrekommendationer för WooCommerce.

Lösningen kunde visa liknande produkter baserat på produkter i samma kategori. Den kunde också visa “kunder har även köpt” baserat på faktisk orderhistorik i WooCommerce.

Det gjorde att butiken kunde hjälpa kunder vidare till relevanta alternativ och kompletterande produkter utan att rekommendationerna behövde styras manuellt.

Resultatet: bättre sök och rekommendationer i WooCommerce

Lovestore fick en sök- och rekommendationslösning anpassad efter den egna butiken, utan att behöva fortsätta vara beroende av en dyr extern söktjänst.

Resultatet blev:

• Mer relevanta sökförslag
• Bättre stöd för felstavningar och ofullständiga sökningar
• Sökresultat som använder butikens egen produktdata bättre
• Liknande produkter baserade på kategori
• “Kunder har även köpt” baserat på WooCommerce orderhistorik
• Minskade löpande kostnader för extern söktjänst

Är detta ett alternativ till externa söktjänster?

För vissa WooCommerce-butiker kan en skräddarsydd sök- och rekommendationslösning vara ett alternativ till en större extern sökplattform. Det beror på behov, sortiment, budget och hur mycket personalisering butiken faktiskt behöver.

Om problemet främst handlar om svag standardsök, felstavningar, bättre användning av produktdata och enklare produktrekommendationer kan en anpassad WooCommerce-lösning vara både mer träffsäker och mer kostnadseffektiv.

Slutsats

För Lovestore handlade lösningen inte om att lägga till mer teknik för sakens skull. Det handlade om att bygga rätt funktion för rätt problem.

Genom att kombinera WooCommerce-data, smart söklogik och produktrekommendationer kunde vi skapa en lösning som hjälpte kunder att hitta rätt snabbare och samtidigt minskade butikens beroende av externa tjänster.

Ibland är AI rätt verktyg. Ibland är det onödigt tungt. Det viktiga är att börja med problemet, inte med tekniken.