BigMat: millones de búsquedas al mes en menos de 100 ms

Contexto

BigMat es un grupo de distribución de materiales de construcción con tiendas en toda España. Sus portales de ecommerce dan servicio a un cliente mayoritariamente profesional —constructores, instaladores, reformistas— que compra con prisa y sabe lo que necesita.

Su catálogo reúne referencias de muchos fabricantes, con fichas técnicas, medidas, normas y códigos que cada proveedor nombra a su manera.

El reto

El cliente profesional no navega por categorías: escribe en la caja de búsqueda lo que pediría en el mostrador. Una referencia de fabricante, una medida, una abreviatura del oficio o una descripción aproximada del producto.

Con un buscador que comparaba palabras, una parte de esas consultas terminaba sin resultados aunque el producto estuviera en el catálogo. Cada una de esas búsquedas era una venta que podía acabar en otro proveedor.

BigMat evaluó también una alternativa SaaS de búsqueda del mercado, con un modelo de coste ligado al volumen de consultas.

La solución

BigMat opera sus portales de ecommerce sobre BigFinder:

• Búsqueda semántica ajustada a la terminología de la construcción, que entiende erratas, sinónimos del sector y consultas en lenguaje natural.
• Elasticsearch y Docker como base, con escalado horizontal para absorber el volumen de búsquedas sin degradar la respuesta.
• Integración con el catálogo existente, sin cambiar de plataforma.
• Un modelo de coste predecible, por plan, sin coste por referencia indexada ni sobrecoste de infraestructura en los picos.

Resultados

• Millones de búsquedas al mes resueltas en producción.
• Menos de 100 ms de respuesta media.
• Mejora de la conversión tras la búsqueda.
• Reducción drástica del coste operativo frente a la alternativa SaaS que BigMat evaluó.