Digitar um endereço completo no teclado de um celular é lento e sujeito a erros, e cada erro de digitação nesse processo se torna um possível problema de entrega mais tarde. Uma loja online que vendia para um público majoritariamente mobile analisou os seus dados de abandono de checkout e descobriu que o campo de endereço era onde um número desproporcional de compradores desistia no meio do caminho, muitas vezes depois de várias tentativas de corrigir uma linha digitada errado.
A solução foram as sugestões ao vivo. Conforme o comprador digitava no campo de endereço, o formulário de checkout enviava o texto parcial para /v1/autocomplete, que retorna endereços candidatos no formato ideal para esse tipo de busca interativa, atualizando as sugestões à medida que mais caracteres eram digitados. Em vez de digitar um endereço inteiro e torcer para que estivesse no formato que o sistema da loja esperava, o comprador digitava os primeiros caracteres da rua e escolhia a correta em uma lista curta que aparecia logo abaixo do campo.
Selecionar uma sugestão preenchia de uma vez o restante dos campos de endereço, rua, cidade, estado e código postal, eliminando vários campos separados que o comprador teria de digitar à mão, um por um. Isso importava mais do que pode parecer, já que cada campo adicional é mais uma chance de erro de digitação, e um erro em um código postal ou no nome de uma cidade costuma ser o que faz uma etapa de verificação de endereço mais adiante sinalizar um pedido que o comprador preencheu corretamente na essência, mas não exatamente no formato que o sistema esperava.
A loja manteve o preenchimento manual disponível como alternativa, já que as sugestões de preenchimento automático dependem de o endereço existir em uma forma reconhecível, e um endereço incomum, um prédio muito novo ou uma estrada rural sem um nome de rua padrão podem não gerar uma boa correspondência. O comprador que não visse o seu endereço na lista de sugestões podia continuar digitando e enviar o formulário manualmente, e a validação existente da loja tratava isso da mesma forma de sempre.
O efeito mensurável foi uma queda nos checkouts abandonados na etapa de endereço e uma redução significativa na taxa de pedidos sinalizados para correção de endereço depois da compra, já que menos compradores introduziam erros de digitação em campos que o preenchimento automático tinha preenchido corretamente para eles. Nenhum desses números foi dramático isoladamente, mas o abandono de checkout é uma daquelas métricas em que pequenas melhorias se acumulam, já que cada comprador que conclui o checkout em vez de sair é uma receita que não existiria de outra forma.
As requisições de preenchimento automático crescem conforme o quanto o comprador digita, já que cada tecla depois de um comprimento mínimo pode disparar uma nova requisição de sugestão, um padrão mais pesado do que uma única chamada de geocodificação por pedido. A equipe de engenharia da loja ajustou o campo para esperar uma breve pausa na digitação antes de disparar uma requisição, em vez de disparar a cada tecla, o que reduziu bastante o volume de requisições sem que os compradores notassem qualquer diferença na rapidez das sugestões. Isso manteve o recurso folgadamente dentro da cota diária gratuita durante a maior parte do ano, com crédito pré-pago cobrindo a temporada de compras de fim de ano, mais movimentada.
A documentação do endpoint, incluindo como ajustar o intervalo das requisições, está em /docs/address-autocomplete/.