顧客満足度を高めるためのコマースカテゴリページのポイント

2024年7月18日

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オンライン買い物客は、実際のウィンドウショッパーのように、自分が探しているものを知るのではなく、利用可能なオプションを熟読しています。
ユーザーの興味関心とコンバージョンを獲得するには、最も魅力的なアイテムが上位にランク付けされ、カテゴリページがユーザーフレンドリーでナビゲート可能であることがポイントのようです。

AI と人間の創造性（こちらが大切）を活用して、e コマースカテゴリページで商品検出を構成して、ショッピングエクスペリエンスの向上、顧客満足度の向上、KPI の向上を実現する方法をご一緒に考えてみましょう。

コマースカテゴリページを最適化するメリットとは

まずはじめに、閲覧エクスペリエンスを優先することは、さまざまな点でブランドとブランド（あなた）の顧客に利益をもたらすことが大切でます。

ユーザーエクスペリエンスの向上。
適切に設計され、整理されたカテゴリページは、明確なナビゲーションを提供することで、商品発見プロセスを簡素化してくれます。
直感的なフィルタリングオプションそして関連商品情報。
Webサイトのユーザビリティと検索性の向上。
階層構造は、ユーザーや検索エンジンでコンテンツがどのように構成され、つながっているかを理解するのに役立ちます。
コンバージョンの増加。
コマースカテゴリページは、顧客の購入過程をガイドして、多くの商品を探索するよう促すのに役立つようにします。
- 関連商品を紹介したり
- プロモーションを強調したり
- 関連する商品説明を提供したり
することで、顧客が購入する可能性を高めることができます。
商品ディスカバリー体験のパーソナライズ。
カテゴリページは、魅力的な商品をリアルタイムで表示するようにカスタマイズできます。
顧客の閲覧履歴と購入履歴に基づく.このレベルのパーソナライゼーションにより、ショッピング体験が向上し、顧客エンゲージメントが向上するようにします。

カテゴリページでの製品検出の設定方法

カテゴリページのSEOに厳密に最適化するだけでは十分ではありません。
ユーザーレベルのパーソナライゼーションは、買い物客の体験とエンゲージメントを最適化するために必要なツールとインサイトを提供すると同時に、人間の介入を最小限に抑えて主要なビジネス指標を達成するAIを活用したソリューションを介して可能になります。

ベストプラクティスを理解して、ダッシュボードを設定し、eコマースカテゴリページでの商品発見エクスペリエンスをパーソナライズしてください。

カテゴリレベルのファセットの設定

ファセットの管理に関しては、AIにお任せください（たぶん）。既定では、AI 搭載システムはファセットを再配置して、クエリごとに魅力的でパーソナライゼーションされたものにします。AI が自動的に行う調整には、次のようなものがあります。

特定のクエリの最も魅力的なファセットを上部に固定します。
たとえば、ユーザーが靴を検索した場合、「ブランド」は、リーボックとナイキを選択肢として含む、表示するファセットグループとします。
「パンツ丈」というファセットは適切ではありません。そのため、AI はこの特定のクエリに対してそれを表示しません。
行動データとブランドアフィニティに従ってファセットを動的にランク付けします。
同じ買い物客が、以前のセッションで多くの商品ページにアクセスして、Converse 靴というブランドに親近感を示したとします。
通常、ナイキはブランドで最も人気があり、最初のファセットですが、その特定の買い物客の場合、AIは「コンバース」ファセットを最初にランク付けします。

マーチャンダイザーが常に最終決定権を持ち、自分のドメイン知識とビジネス目標に応じてAIの自動化を手動で上書きできることは、価値がありません。

調整を行うには、ブラウズページと検索クエリで機能するグローバルレベルでファセット設定を設定することでます。
グローバル設定では、ファセットグループとファセットオプションの順序を並べ替えたり、ファセットの名前を変更したり、ファセットをユーザーに表示するかどうかを決定したりします。

さらに一歩進んで、個々のカテゴリページのファセットをカスタマイズし、非表示にするか、または再配置するかを決定します。
たとえば、女性固有のカテゴリがある場合、カテゴリ内のすべてのアイテムは女性向けであるため、ファセットオプションとして [性別] は必要ありません。この場合、このカテゴリページから性別ファセットを簡単に非表示にできます。

ファセット設定の要点は、手動で行うか、AIの介入によって行うかにかかわらず、カテゴリページのナビゲートとフィルタリングを容易にすることです。

適切なルールを作成する

AIが登場する前は、マーチャントはサイト全体で商品発見体験全体を管理しようとしていました。
何千ものSKUのルールを手作業で処理することから、データ分析を直感で信頼することで、検索は重く、拡張不可能な作業でした。

AIを活用したソリューションのおかげで、マーチャントは限られたリソースを、標準から逸脱した特定の問題(例外管理とも呼ばれる)に割り当てることができるようになりました。

eコマースのカテゴリーページの最適化では、最初にAIが魅力とユーザーレベルのパーソナライゼーションに従って商品をランク付けし、関心のあるKPIを改善することを意味します。次に、特定のビジネスニーズを推進するブラウズルールを作成できます。

ここでは、さまざまなユースケースに基づいて検索する方法をいくつか紹介します。

ストレッチ
マーチャントは、各カテゴリページの所定の位置にアイテムを配置できます。

チームが特定のブランドと契約を結んでおり、これらのブランドが特定の位置に一定期間アイテムを配置するために料金を支払っているとします。
これは、アイテムを選択するか、目的の位置にドラッグアンドドロップすることで簡単に実行できます。

また、タイムボックスを追加することで、ルールを設定して忘れることで、設定された時間枠が経過した後のパフォーマンスを後で測定できるため、データドリブンな意思決定をさらに促進できます。

ブーストと埋め込み
アイテムは、属性またはアイテムによってブーストまたは埋めることができます。
たとえば、毛布のカテゴリがあり、季節が近づくにつれてホリデーブランケットを顧客の前に届けたいとします。

商品ディスカバリープラットフォームによっては、ホリデーシーズンの検索の流入に基づいて、ホリデーシーズンが近づいていることをシステムが認識し、この行動データを使用して、ホリデーシーズンの商品をブランケットカテゴリの上位に有機的に再ランク付けします。

この自動化に先立って、マーチャンダイジングツールを使用して事前に準備し、ホリデーやハロウィンなどのカタログの属性を使用してブーストルールを作成できるように。「毛布」カテゴリページでこの属性を持つすべてのアイテムがブーストします。

ブロックリストへの登録
ブロックリストに登録すると、特定の属性に基づいて、e コマースカテゴリページから特定の商品アイテム(またはアイテム数)を削除できます。

このルールは、マーチャントチームがカタログをあまり制御できないが、カテゴリページに表示され、利用できなくなった、または関連性がなくなったアイテムがある場合に便利です。
ブロックリストに登録すると、上記のアイテムがサイトに表示されなくします。

検索でのコンテンツの活用
検索ルールでコンテンツを作成することは、買い物客が属するカテゴリに関する詳細情報を提供するバナーまたはグリッド内タイル広告を表示する方法です。

たとえば、Women's New Arrivals (女性向け新着商品) カテゴリ内で、グリッド内タイルを使用してスポット 3 で新しいブランドを宣伝できます。
または、ページ上部のバナーを使用してBOGOのプロモーションを宣伝したい場合があります。
＊BOGOとは
「buy one get one」の頭文字をとったもので、ふつうこのあとに「free」や「1/2 price」などが続き、「1つ買えば、もう1つは無料/半額」となる、販促キャンペーンのことです。

e コマースカテゴリページのベストプラクティス

ナビゲーションパスを明確にする

顧客のショッピング体験を簡単にするには、各カテゴリページに、カテゴリとフィルタリングされたファセットの両方のナビゲーションパスを追加します。

Sephora の Web サイトの「ヘアスプレー」カテゴリページでは、ファセットグループの上に最初のパスが表示されます:
Hair > Hair Styling & Treatments > Hair Spray
買い物客がそのページ内の商品を絞り込み始めると、Sephoraは、最終商品の結果セットに到達するために適用されたフィルター(評価(4つ星以上)、ブランド(Bumbleとbumble)、髪型(太い))も明らかにしています。

まとめ

ベストプラクティスを実行するだけでも大変ですが、AIネイティブの商品検索とディスカバリー技術を活用してショッピング体験を強化することで、コマースの結果に最適化された、真にユニークでパーソナライズされた体験を各訪問者に提供できるようになります。
明日、いえ今日から実践してみて、ユニファイドコマースとオムニチャネルコマースをグロースハックしてください。

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