SearchBooster помог Альфа-Лизингу внедрить поиск по технике и повысить CTR подсказок до 55%

Достигнутые результаты

+83%

CTR поисковых подсказок

x2

CTR переходов в карточку оффера

Исходная ситуация

До внедрения SearchBooster на сайте отсутствовал полноценный поисковый сценарий — пользователи подбирали технику только через каталог и систему фильтрации.

При этом структура каталога была построена на внутренней экспертной логике и не всегда совпадала с тем, как пользователи формулируют свои запросы и ищут технику.

Для поиска подходящего предложения пользователь должен был:

• самостоятельно выбирать параметры;
• переходить между разделами;
• вручную комбинировать фильтры;
• последовательно уточнять критерии выбора.

Основные ограничения

1. Не было быстрого сценария подбора

Пользователь не мог быстро начать поиск с марки, модели или популярного сценария выбора. Навигация строилась только через каталог и фильтры.

2. Семантика пользователя не совпадала со структурой каталога

Каталог отражал внутреннюю логику сегментации техники, но пользователь часто искал предложения иначе:

• по типу транспорта;
• по сценарию использования;
• по бытовым формулировкам;
• по сочетанию марки и задачи.

Из-за этого путь до нужного предложения становился длиннее.

3. Длинный путь до оффера

Чтобы найти нужную технику, пользователь проходил несколько шагов через каталог:

фильтры → уточнение → просмотр → заявка.

В результате подбор занимал больше времени, а быстрого сценария перехода к конкретному офферу не было.

Решение

На сайт был внедрен поисковой виджет SearchBooster с доработкой под бизнес-логику Альфа-Лизинга.

1. Добавили быстрый поисковый сценарий

Пользователь получил:

• поле для свободного ввода;
• поисковые подсказки;
• категории;
• сценарии подбора;
• быстрые переходы к релевантным предложениям.

В подсказках отображаются:

• марки и модели;
• категории техники;
• популярные сценарии поиска;
• подходящие офферы.

Пользователю больше не требуется точно понимать структуру каталога — поиск помогает связать запрос пользователя с нужным сценарием подбора.

2. Добавили механики ускорения выбора

Популярные запросы

• показывают востребованные сценарии поиска;
• помогают быстрее начать подбор;
• снижают неопределенность при выборе техники.

История поиска

• позволяет быстро вернуться к предыдущим сценариям;
• сокращает время повторного поиска.

3. Реализовали разделение сценариев подбора «Новые» и «С пробегом»

Ключевая доработка — разделение поисковой выдачи на два сценария прямо внутри подсказок:

• «Новые»;
• «С пробегом».

Это позволило:

• сразу выбрать нужный тип техники;
• не смешивать разные пользовательские сценарии;
• быстрее переходить к релевантным предложениям.

Для Альфа-Лизинга это особенно важно, так как новые автомобили и автомобили с пробегом — это разные пользовательские задачи с разной логикой выбора.

4. Добавили бесшовный переход в каталог или карточку

После выбора пользователь может:

• перейти сразу в карточку конкретного оффера;
• либо открыть каталог с уже примененными параметрами и продолжить фильтрацию.

Поиск стал точкой входа в подбор техники и связующим слоем между пользовательским запросом и сложной структурой каталога.

Рисунок 1. Подсказки поиска

Рисунок 2. Вкладки в поиске, разделяющие результаты на «новые» и «с пробегом»

Рисунок 2. Вкладки в поиске, разделяющие результаты на «новые» и «с пробегом»

Результаты

Анализ проводился после стабилизации поискового сценария и завершения первичных доработок.

Использование поиска

После внедрения SearchBooster поисковый сценарий стал использоваться значительной частью аудитории сайта — около 20% пользователей взаимодействуют с поиском.

Оптимизация поискового сценария

В процессе доработки поиска и настройки релевантности удалось улучшить ключевые показатели взаимодействия:

• CTR поисковых подсказок: 30% → 55%
• CTR переходов в карточку оффера: 11% → 23%

Поисковые сценарии «Новые» и «С пробегом»

После разделения поисковых сценариев на «Новые» и «С пробегом» пользователи получили возможность быстрее переходить к нужному типу предложений без дополнительной фильтрации каталога.

CTR подсказок по сценариям составил:

• «С пробегом» 55%

• «Новые» 88%

При этом после внедрения отдельного сценария для новых автомобилей вовлеченность пользователей в сегменте автомобилей с пробегом сохранилась на высоком уровне.

Почему это сработало

1. Поиск закрыл разрыв между языком пользователя и структурой каталога

Пользователю больше не нужно понимать внутреннюю логику каталога — поиск помогает интерпретировать запрос и направить пользователя к релевантному предложению.

2. Разделение сценария подбора повысило релевантность выдачи

«Новые» и «с пробегом» — разные пользовательские задачи.

Разделение этих сценариев прямо в поиске позволило сократить количество лишних действий и ускорить переход к нужному предложению.

3. Появился быстрый путь до оффера

Пользователь может:

• сразу перейти в карточку;
• либо продолжить подбор в каталоге с уже примененными параметрами.

4. Поиск встроился в бизнес-логику клиента

SearchBooster стал не просто строкой поиска, а механизмом навигации по сложной структуре каталога и сценариям подбора техники.

Ключевой вывод

В сложных каталогах поиск решает не только задачу ввода запроса, но и помогает связать пользовательскую семантику со структурой каталога и бизнес-логикой компании.

Для Альфа-Лизинга внедрение SearchBooster позволило сократить путь пользователя до оффера, повысить вовлеченность в поисковой сценарий и сделать подбор техники более удобным.

Возможности дальнейшего роста

Совместно с командой Альфа-Лизинга определены следующие направления развития:

Расширение поискового сценария

• увеличение доли пользователей, использующих поиск;
• дополнительный рост CTR и конверсии.

Внедрение рекомендательных механик

• увеличение глубины просмотра;
• рост вовлеченности пользователей.

Переход на API и ML

Рассматривается переход на собственный UI с подключением к API SearchBooster и ML-анализатору запросов для более интеллектуального редиректа на страницы каталога с учетом сложной логики формирования URL.

Этот кейс показывает, что поиск — это не просто строка ввода, а инструмент интерпретации пользовательского намерения. Мы встроили в поиск бизнес\-логику клиента и связали пользовательские сценарии со сложной структурой каталога. В результате пользователи начали быстрее находить нужные предложения и активнее взаимодействовать с поиском.