Wyszukiwarki, katalogi i filtrowanie danych

Właściwe dane.Bez zbędnego szukania.

Budujemy wyszukiwanie, filtry, sortowanie i kategorie, które pomagają sprawnie odnaleźć i porównać produkty, usługi, dokumenty lub rekordy.

Poproś o kontakt Sprawdź zakres

Punkt wyjścia

Gdy dane rosną, zwykła lista zamienia się w chaos informacyjny

Na początku lista produktów, usług, realizacji, dokumentów albo partnerów może działać dobrze. Problem zaczyna się wtedy, gdy rekordów jest więcej, różnią się parametrami, mają wiele kategorii, a użytkownik chce znaleźć konkretny wariant, branżę, lokalizację, status, typ usługi albo dokument.

list vs search catalog

before

Zwykła lista

Długa lista

Brak filtrów

Ręczne przeglądanie

Niespójne dane

Pusty wynik bez pomocy

after

Katalog z filtrowaniem

1Search input

2Facety

3Aktywne filtry

4Sortowanie

5Liczba wyników

6Analityka zapytań

Lista rekordów jest zbyt długa i trudna do przeglądania.
Użytkownicy nie mogą szybko znaleźć właściwego produktu, usługi, dokumentu lub lokalizacji.
Filtry są zbyt ogólne, techniczne albo niedopasowane do sposobu myślenia użytkownika.
Brakuje sortowania, liczby wyników i aktywnych filtrów.

Pełny kontekst problemu

Bez dobrej wyszukiwarki i filtrów użytkownik musi przewijać, zgadywać kategorie albo otwierać kolejne podstrony. Jeśli filtry są źle nazwane, niepasujące do danych albo pokazują puste wyniki, frustracja rośnie.

Problem jest też po stronie firmy. Dane są często niespójne: część rekordów ma parametry, część nie, nazwy kategorii się dublują, wartości filtrów są zapisane różnie, a katalog nie ma analityki zapytań.

Po użyciu filtrów często pojawia się pusty wynik.
Użytkownik nie wie, jak wrócić do wcześniejszego zestawu wyników.
Dane w katalogu mają niespójne kategorie, nazwy i parametry.
Brakuje autocomplete, podpowiedzi albo obsługi literówek.
Wyszukiwarka znajduje za dużo albo za mało wyników.
Katalog działa wolno przy większej liczbie rekordów.
Dane nie są pobierane z właściwego systemu albo są aktualizowane ręcznie.
Firma nie mierzy zapytań, pustych wyników i użycia filtrów.
Użytkownicy szybciej rezygnują z przeglądania.
Wartościowe dane są na stronie, ale trudno do nich dotrzeć.
Sprzedaż i obsługa dostają pytania, które katalog mógłby rozwiązać samodzielnie.
Firma traci wiedzę o tym, czego szukają użytkownicy.
Katalog staje się trudny do utrzymania.
Nowe rekordy pogarszają UX, zamiast zwiększać wartość strony.
Dane są mniej wiarygodne, bo parametry i kategorie są niespójne.
Wyszukiwarka przestaje wspierać decyzję użytkownika.

Po wdrożeniu

Corecorp projektuje wyszukiwarkę jako system odkrywania danych, nie tylko pole tekstowe

Zaczynamy od danych. Sprawdzamy, jakie rekordy mają być przeglądane, jakie mają atrybuty, które pola są najważniejsze dla użytkownika, które parametry powinny być filtrowalne i jak powinny wyglądać wyniki.

Użytkownik szybciej znajduje właściwy rekord.
Dane są opisane parametrami, które da się filtrować i porównywać.
Katalog jest wygodniejszy na desktopie i mobile.

Jak powstaje ten rezultat

Następnie projektujemy UX wyszukiwania: pole wyszukiwania, kategorie, filtry, facety, sortowanie, aktywne filtry, liczbę wyników, podpowiedzi, stan pusty, układ kart, widok listy, paginację albo ładowanie kolejnych wyników.

Po wdrożeniu katalog może działać na stronie, w panelu klienta, panelu wewnętrznym albo jako osobny moduł. Może pobierać dane z CMS, API, bazy danych, CRM, PIM, arkusza lub systemu wewnętrznego.

Wyszukiwarka może obsługiwać podpowiedzi, literówki i synonimy, jeśli zakres tego wymaga.
Firma widzi, czego użytkownicy szukają i gdzie pojawiają się puste wyniki.
Katalog może pobierać dane z CMS, API lub systemu zewnętrznego.
Filtry można rozwijać wraz z danymi.
Moduł może działać na stronie publicznej albo w panelu.
Architektura katalogu lub wyszukiwarki.
Model danych, atrybutów i metadanych.
Lista filtrów, facetów, kategorii i sortowań.
Projekt UX/UI wyników, pustych stanów i aktywnych filtrów.
Wdrożenie wyszukiwarki, katalogu lub listingu.
Integracja z CMS, API, bazą danych albo systemem zewnętrznym, jeśli jest w zakresie.
Indeksowanie i optymalizacja wydajności, jeśli wymaga tego skala danych.
Analityka zapytań, filtrów i pustych wyników.
Testy scenariuszy wyszukiwania i filtrowania.
Rekomendacje dalszego rozwoju danych i katalogu.

search discovery flow

data discoverydata → metadata → filters → results

Wyszukiwarka działa najlepiej, gdy model danych, metadane, filtry, wyniki i analityka są zaprojektowane jako jeden proces.

Data model

Index

Search input

Facets

Sort

Results

Empty state

Analytics

Zakres

Co obejmuje projekt wyszukiwarki, katalogu lub filtrowania danych

Analiza danych i scenariuszy użycia

Ustalamy, jakie dane mają być przeglądane, kto z nich korzysta, czego użytkownicy szukają i jakie decyzje mają podejmować na podstawie wyników.

Model danych i metadanych

Projektujemy strukturę rekordów, pola, atrybuty, kategorie, tagi, statusy, parametry techniczne, lokalizacje, daty albo inne dane potrzebne do filtrowania.

Projekt filtrów i facetów

Dobieramy filtry, które odpowiadają realnym potrzebom użytkowników. Ustalamy nazwy, kolejność, wartości, typy filtrów i sposób łączenia wielu kryteriów.

Wyszukiwanie tekstowe

Projektujemy pole wyszukiwania, zakres przeszukiwanych pól, priorytety wyników, podpowiedzi, obsługę literówek, synonimy albo frazy, jeśli są potrzebne.

Sortowanie i porządkowanie wyników

Dodajemy sortowanie według trafności, daty, ceny, popularności, statusu, lokalizacji, nazwy, priorytetu albo innych parametrów ważnych dla procesu.

UX wyników i kart rekordów

Projektujemy, co użytkownik widzi w wyniku: tytuł, opis, parametry, tagi, status, zdjęcie, CTA, dostępność, lokalizację, datę albo inne dane porównawcze.

Pełny zakres i dodatkowe możliwości

Stany puste i komunikaty pomocnicze. Przygotowujemy komunikaty dla pustych wyników, sugestie zmiany filtrów, przyciski resetu, informacje o braku danych i alternatywne ścieżki użytkownika.
Integracje z CMS, API lub bazą danych. Katalog może korzystać z danych z CMS, API, CRM, PIM, systemu wewnętrznego, arkusza, bazy danych albo ręcznie zarządzanego źródła.
Wydajność, indeksowanie i skalowalność. Przy większych zbiorach danych projektujemy indeksowanie, paginację, lazy loading, cache, optymalizację zapytań i sposób aktualizacji danych.
Analityka zapytań i użycia filtrów. Mierzymy, czego użytkownicy szukają, które filtry stosują, gdzie pojawiają się puste wyniki i które rekordy są najczęściej wybierane.

Jakie wyszukiwarki, katalogi i moduły filtrowania możemy przygotować

Wyszukiwarka na stronie internetowej. Pole wyszukiwania, które pomaga użytkownikowi znaleźć treści, usługi, artykuły, produkty, dokumenty albo rekordy.Przykład użycia: Użytkownik wpisuje frazę i znajduje dopasowane podstrony, wpisy lub usługi.
Katalog produktów lub usług. Listing elementów z kategoriami, filtrami, sortowaniem i widokiem szczegółowym.Przykład użycia: Firma pokazuje produkty B2B z parametrami technicznymi i filtrami.
Katalog realizacji lub case studies. Baza projektów filtrowana po branży, technologii, typie problemu, zakresie lub efekcie.Przykład użycia: Użytkownik wybiera branżę i widzi realizacje podobne do swojej sytuacji.
Katalog partnerów, lokalizacji lub oddziałów. Moduł wyszukiwania firm, punktów, partnerów, zespołów, placówek albo lokalizacji.Przykład użycia: Użytkownik filtruje partnerów po regionie, specjalizacji i dostępności.
Wyszukiwarka dokumentów lub zasobów. Lista plików, raportów, instrukcji, materiałów lub wpisów z filtrowaniem po typie, dacie, kategorii i statusie.Przykład użycia: Klient w panelu znajduje dokumenty przypisane do swojej sprawy.
Filtrowanie danych w panelu klienta. Filtry i wyszukiwarka dla zgłoszeń, faktur, dokumentów, zamówień, projektów albo rekordów klienta.Przykład użycia: Użytkownik panelu filtruje zgłoszenia po statusie, priorytecie i dacie.
Filtrowanie danych w panelu wewnętrznym. Zaawansowane listy dla zespołu: klienci, zadania, statusy, właściciele, priorytety, typy spraw i terminy.Przykład użycia: Support filtruje zgłoszenia po typie problemu i osobie odpowiedzialnej.
Faceted search i dynamiczne filtry. Filtry oparte o atrybuty rekordów, które pozwalają zawężać wyniki po wielu cechach jednocześnie.Przykład użycia: Katalog produktów pozwala filtrować po kategorii, rozmiarze, materiale, zastosowaniu i dostępności.
Autocomplete i sugestie zapytań. Podpowiedzi w polu wyszukiwania, które pomagają szybciej sformułować zapytanie i ograniczyć literówki.Przykład użycia: Użytkownik wpisuje kilka znaków i widzi sugerowane kategorie, produkty lub treści.
Analityka wyszukiwania i pustych wyników. Pomiar zapytań, filtrów, kliknięć, pustych wyników i zachowania użytkowników w katalogu.Przykład użycia: Firma widzi, że użytkownicy często szukają funkcji, której brakuje w katalogu.

Proces

Jak wygląda tworzenie wyszukiwarki lub katalogu z filtrami

Etap 1

Cel katalogu i użytkownicy

Ustalamy, kto będzie korzystał z katalogu, czego będzie szukał i jaką decyzję ma podjąć po znalezieniu wyniku.

Etap 2

Audyt danych i źródeł

Sprawdzamy, skąd pochodzą dane, jak są opisane, czy mają kompletne atrybuty, jakie pola są niespójne i czy dane mają być pobierane z CMS, API albo bazy.

Etap 3

Model metadanych i filtrów

Projektujemy atrybuty, kategorie, tagi, statusy, zakresy, wartości filtrów, nazewnictwo i reguły porządkowania danych.

Etap 7

Publikacja i optymalizacja katalogu

Po wdrożeniu analizujemy zapytania, puste wyniki, użycie filtrów i zachowanie użytkowników, aby rozwijać metadane, synonimy, nazwy filtrów i układ wyników.

Szczegółowe kroki pomiędzy etapami

Etap 4: UX wyszukiwania i wyników. Przygotowujemy układ wyszukiwarki, filtrów, aktywnych wyborów, sortowania, kart wyników, pustych stanów, paginacji i widoku mobile.
Etap 5: Development i integracje. Wdrażamy wyszukiwarkę, listing, filtry, sortowanie, pobieranie danych, indeksowanie, API, CMS albo inne źródła danych.
Etap 6: Testy trafności i scenariuszy. Sprawdzamy zapytania, kombinacje filtrów, puste wyniki, mobile, wydajność, błędne dane, skrajne przypadki i działanie przy większej liczbie rekordów.

search process

data discoverydata → metadata → filters → results

Wyszukiwarka działa najlepiej, gdy model danych, metadane, filtry, wyniki i analityka są zaprojektowane jako jeden proces.

Users + goal

Data audit

Metadata

Search UX

Build + integrations

Search QA

Optimize

Warianty współpracy

Modele zakresu wyszukiwarek, katalogów i filtrowania danych

Wyszukiwarka może być prostym filtrowanym listingiem, rozbudowanym katalogiem z facetami albo zaawansowanym modułem wyszukiwania z indeksowaniem, integracjami i analityką zapytań.

Katalog Start

Wycena po określeniu liczby rekordów, pól i filtrów

Dla firm, które potrzebują prostego katalogu, listingu lub bazy danych z podstawowym wyszukiwaniem, filtrami i sortowaniem.

Zakres wariantu

Ustalenie celu katalogu
Prosty model rekordów
Kilka podstawowych filtrów
Wyszukiwanie tekstowe w uzgodnionych polach
Sortowanie wyników
Widok listy lub kart
Stan pustych wyników
Podstawowy widok szczegółowy, jeśli jest potrzebny
Test mobile i podstawowych scenariuszy
Wdrożenie na stronie

Poza zakresem

Zaawansowany silnik wyszukiwania
Dynamiczne facety
Integracje wielu źródeł danych
Zaawansowana analityka zapytań
Obsługa bardzo dużych katalogów
Rozbudowane reguły trafności

Zapytaj o zakres

Search Growth

Wycena po analizie danych, źródeł i filtrów

Rekomendowany

Dla firm, które chcą katalog z lepszym UX wyszukiwania, wieloma filtrami, facetami, aktywnymi wyborami, pustymi stanami, analityką i integracją z CMS, API albo bazą danych.

Zakres wariantu

Analiza danych i scenariuszy użytkowników
Model metadanych i filtrów
Wyszukiwarka tekstowa
Facety i filtry wielokrotnego wyboru
Aktywne filtry i reset wyborów
Sortowanie i liczba wyników
UX kart wyników i widoku szczegółowego
Integracja z CMS, API lub bazą danych w uzgodnionym zakresie
Podstawowa analityka zapytań i pustych wyników
Testy trafności, wydajności i mobile

Poza zakresem

Bardzo duży katalog wymagający osobnego silnika wyszukiwania
Zaawansowane reguły rankingowe
Personalizacja wyników
Integracja wielu systemów bez osobnej architektury
Stała optymalizacja po wdrożeniu

Zapytaj o zakres

Search Custom

Wycena po warsztacie danych, architektury i skali katalogu

Dla firm, które potrzebują zaawansowanej wyszukiwarki, dużego katalogu, integracji z wieloma systemami, indeksowania, synonimów, wydajności, analityki i rozwoju wyników na podstawie danych.

Zakres wariantu

Warsztat danych i architektury wyszukiwania
Model danych, indeksu i metadanych
Zaawansowane filtry, facety i sortowanie
Indeksowanie i optymalizacja wydajności
Integracje z CMS, API, CRM, PIM, bazą danych lub systemem wewnętrznym
Obsługa synonimów, literówek lub podpowiedzi, jeśli są w zakresie
Reguły trafności i priorytetów wyników
Analityka zapytań, pustych wyników i użycia filtrów
Testy wydajności, skali i scenariuszy brzegowych
Dokumentacja i rekomendacje rozwoju katalogu

Poza zakresem

Nieograniczony rozwój danych bez właściciela katalogu
Pełna migracja lub porządkowanie wszystkich danych historycznych bez osobnego zakresu
Zaawansowana personalizacja AI bez osobnej analizy
Stała opieka i optymalizacja bez osobnej współpracy
Naprawa ograniczeń systemów zewnętrznych, z których pochodzą dane

Zapytaj o zakres

Finalna wycena zależy od liczby rekordów, pól, źródeł danych, filtrów, wartości filtrów, widoków wyników, podpowiedzi, indeksowania, integracji, wydajności, analityki, jakości metadanych i tego, czy katalog jest prostym listingiem, czy pełnym systemem wyszukiwania.

Szczegóły

Technicznie najważniejsze są metadane, indeksowanie, wydajność i obsługa różnych stanów wyników

Wyszukiwarka działa dobrze tylko wtedy, gdy dane są dobrze opisane. Jeśli rekordy nie mają spójnych kategorii, parametrów, tagów, statusów albo nazw, filtry będą zwracały błędne lub puste wyniki.

Jak pracujemy technicznie

Przy małych katalogach wystarczy prostsze filtrowanie po danych z CMS albo bazy. Przy większych katalogach potrzebne może być indeksowanie, cache, optymalizacja zapytań, osobny silnik wyszukiwania, synchronizacja danych i przemyślana paginacja.

Wyszukiwarka musi obsługiwać różne stany: brak danych, brak wyników, ładowanie, błąd API, dużo wyników, aktywne filtry, reset filtrów, sortowanie, mobile i nietypowe zapytania.

Projekt modelu danych i metadanych.
Normalizacja kategorii, tagów i wartości filtrów.
Wdrożenie wyszukiwania tekstowego.
Implementacja filtrów, facetów i aktywnych wyborów.
Sortowanie wyników według wybranych kryteriów.
Paginacja, lazy loading albo ładowanie kolejnych wyników.
Integracja z CMS, API, CRM, PIM, bazą danych lub systemem wewnętrznym.
Indeksowanie danych, jeśli wymaga tego skala.
Cache i optymalizacja wydajności zapytań.
Obsługa pustych wyników, błędów i stanów ładowania.
Tracking zapytań, filtrów, kliknięć i pustych wyników.
Testy trafności, wydajności i scenariuszy użytkownika.

Co zyskuje firma

Użytkownicy szybciej docierają do właściwych informacji.
Katalog jest łatwiejszy do utrzymania i rozwoju.
Firma może lepiej zrozumieć, czego szukają użytkownicy.
Dane można pobierać z istniejących systemów.
Filtry pomagają użytkownikom porównywać rekordy.
Puste wyniki można wykrywać i poprawiać.
Wydajność nie spada tak szybko przy rosnącej liczbie rekordów.
Moduł może działać na stronie, w panelu albo w aplikacji.

technical dashboard

Data source

CMS + API