Comment CMO redéfinit la recherche de produits avec l'affichage programmatique

Category Merchandising Optimization (CMO) n'est en aucun cas une nouvelle avancée. Il est utilisé par les points de vente physiques depuis des années. Le CMO a été mis en œuvre par les épiceries lorsqu'elles placent de manière sélective les articles à forte demande au niveau des yeux sur les étagères et dans les présentoirs des embouts des îlots concernés. CMO est la raison pour laquelle les produits de base tels que le pain, le lait et les œufs se trouvent tout au fond de l'épicerie, obligeant les consommateurs à passer devant tous les autres produits qu'ils pourraient être tentés ou rappelés d'acheter. Il a été mis en œuvre dans presque tous les magasins de détail où les produits haut de gamme sont affichés à l'avant du magasin, tandis que les articles en liquidation se trouvent plus souvent à l'arrière du magasin. Un marchand de détail engagé étudie manuellement les habitudes d'achat de ses clients pour optimiser l'agencement du magasin et la stratégie de placement des articles. Cela a été considéré comme une exigence de la stratégie en magasin pendant de nombreuses années, et récemment la technologie appropriée a été développée pour mettre en œuvre un processus de priorisation similaire dans le commerce électronique via l'affichage programmatique.

Sans CMO, les achats en ligne peuvent ressembler beaucoup à une corbeille de vêtements en liquidation, avec des articles mélangés au hasard. L'équivalent du commerce électronique consiste à faire défiler plusieurs pages de produits dans une vaine tentative de trouver un article spécifique. C'est généralement là que l'application des catégories de produits entre en jeu. Les sites de commerce électronique ont souvent des catégories, des sous-catégories et même d'autres subdivisions de produits pour organiser les articles disponibles que votre client recherche. Cependant, il arrive souvent qu'un produit s'applique à plusieurs catégories, ce qui conduit à une compréhension irréaliste de la demande de produits. Par exemple, lors d'une recherche via la méthode de tri "la plus populaire" pour un article tel que des livres de coloriage, comme l'explique Linda Bustos , des crayons de couleur peuvent apparaître avant le livre de coloriage lui-même en raison d'autres catégories pertinentes dans lesquelles les crayons peuvent être inclus, comme retour à l'école, fournitures artistiques, enfants, etc. Bustos poursuit en expliquant que les articles peuvent apparaître plus souvent en raison d'un biais d'auto-sélection. Les éléments qui sont vaguement catégorisés apparaissent plus souvent, ce qui entraîne plus de clics, ce qui à son tour continue d'entraîner un classement prioritaire dans les "plus populaires", bien qu'il soit potentiellement non pertinent au départ. Cela peut être expliqué via l'exemple de bac de dédouanement mentionné précédemment. Les articles en haut de la corbeille peuvent être essayés plusieurs fois (ce qui équivaut à de nombreux clics), ce qui les rend très "populaires", cependant, ils sont renvoyés en haut de la corbeille (jamais ajoutés au panier) à chaque fois, de sorte qu'ils sont, en fait, ne se vendent pas bien du tout.

Category Merchandising Optimization (CMO) est l'approche stratégique, catégorie par catégorie, pour organiser les pages de liste de produits de merchandising. Cela permet de trier les résultats de la recherche de produits selon un algorithme similaire à celui du processus de commande des résultats du moteur de recherche de Google. Désormais, un algorithme de priorisation intuitif peut être appliqué aux pages de résultats de produits au niveau d'une vitrine électronique individuelle. Cela permet à vos produits d'être triés par programmation en fonction du contexte d'achat par catégorie, des facteurs de boost et d'enterrement et des facteurs de personnalisation, tels que les catégories et les marques précédemment parcourues. CMO combine l'optimisation du taux de conversion, la comparaison efficace des tests A/B, avec les algorithmes de priorisation du SEO pour s'assurer que vos consommateurs voient les produits les plus pertinents pour leur demande.

Contexte d'achat par catégorie

Les produits Evergreen, comparés aux produits saisonniers, sont exceptionnellement sensibles à la catégorie à laquelle ils appartiennent. Le fait de pouvoir hiérarchiser automatiquement les produits qui connaissent un pic au cours de saisons spécifiques entraînera probablement des conversions en temps réel en fonction du nombre de demandes détectées par l'algorithme.
Le degré de considération qu'un consommateur accorde lors de l'achat d'un produit dépend fortement de la catégorie dans laquelle se trouve le produit. Par exemple, lors d'un achat de biens de consommation à usage unique, la mesure dans laquelle un consommateur considère les forces et les faiblesses du produit est moindre que celle d'un produit à application continue, ce qui nécessite une grande réflexion.
Certaines catégories doivent donner la priorité à des facteurs de classement spécifiques par rapport à d'autres. Cela est particulièrement vrai lorsque l'on considère des produits où l'impact de la preuve sociale (les mieux notés, les plus vendus) l'emporte sur des facteurs spécifiques définis par l'entreprise tels que le prix ou le point de vente unique des fonctionnalités promues d'un produit. Par exemple, lors de l'examen d'un achat tel qu'une nouvelle paire de chaussures, où le confort de la chaussure ne peut être honnêtement exprimé que par les consommateurs qui ont déjà acheté et porté la chaussure pour la tester. Cela surpasse considérablement les fonctionnalités promues, car aucune entreprise ne vous informera intentionnellement des cloques ou d'un manque de soutien de la voûte plantaire résultant du produit qu'elle tente de vendre.

Facteurs de boost et d'enterrement

Les règles Boost et Bury consistent en des facteurs qu'un algorithme CMO peut analyser pour augmenter ou diminuer la prévalence de produits individuels dans les résultats de recherche de votre site Web. Un algorithme capable de reconnaître un produit qui se vend avec succès augmentera le statut de la liste des résultats de ce produit vers les résultats de la première page. Par exemple, si votre produit reçoit un cri d'une célébrité, vous remarquerez peut-être que le trafic augmente rapidement. Une règle de boost au sein de l'algorithme le reconnaît et promeut le produit indépendamment en temps réel. Contrairement à cela, si vous êtes particulièrement proche de la rupture de stock d'un produit, la règle d'enfouissement de l'algorithme réduira la visibilité de cet article afin de ne pas décevoir vos clients car ils recherchent uniquement pour découvrir que l'article n'est pas disponible ou ne peut être acheté. dans une taille ou une couleur impopulaire.
Les règles de boost and bury peuvent être affectées par des facteurs tels que le revenu par visiteur et le taux de vente. Les deux attireraient une priorité plus élevée et nécessiteraient une plus grande stratégie pour optimiser efficacement. Si vous souhaitez augmenter le taux d'affichage de votre marque maison sur le reste de votre inventaire, une règle d'augmentation/d'enfouissement peut être appliquée pour renforcer la domination de votre propre produit sur les autres. Ces modifications peuvent théoriquement être effectuées manuellement, cependant, il est un travail exceptionnellement exigeant qui souvent peut être trop peu trop tard, en particulier en référence aux tendances de la culture pop que vous ne suivez peut-être pas. Un algorithme appliqué gère la hiérarchisation de vos éléments sans que vous ayez à ajuster activement vos paramètres de recherche.

Facteurs de personnalisation

La personnalisation de l'expérience d'achat de votre client dépend fortement des cookies traçables qui permettent à un algorithme CMO de créer des profils de métadonnées autour de l'adresse IP unique de chaque client. Ce profil est construit à travers des catégories et des marques qui ont déjà été parcourues. Les achats passés et les produits qui ont été précédemment ajoutés ou les articles actuellement dans le panier de ce client contribuent également à un profil client. Les facteurs de personnalisation peuvent ajuster le contenu de votre site en fonction de la manière dont le visiteur est arrivé sur votre site Web, qu'il s'agisse d'arriver via un moteur de recherche, un site de référence ou une publicité ou une campagne spécifique. Ceci est particulièrement utile en conjonction avec une publicité. L'élément affiché dans le matériel promotionnel peut alors être instantanément mis en évidence dès son arrivée sur votre site Web.

En étudiant et en s'adaptant activement aux tendances en temps réel et aux facteurs de disponibilité des produits, vous pouvez optimiser vos taux de conversion de produits, amenant les ventes à des niveaux sans précédent. En plus d'augmenter les taux de conversion, CMO créera une expérience d'achat plus intuitive et satisfaisante pour vos clients. Le merchandising manuel des catégories peut être effectué sans les algorithmes automatisés tels qu'affichés par Jirafe (récemment acquis par SAP Hybris) qui a affiché une augmentation de 40 % des conversions en raison de considérations sérieuses de merchandising des catégories. Cependant, comme cette tendance du commerce électronique automatisé vient d'émerger, il existe un nombre très limité d'entreprises proposant des outils d'optimisation des catégories programmatiques et du merchandising. Si vous souhaitez en savoir plus, consultez l'outil de merchandising de SAP Hybris , Nextopia , Bloomreach , et continuez à consulter le blog 1Digital où nous examinerons les études de cas CMO au fur et à mesure de leur publication pour vous tenir au courant de les dernières nouvelles dans ce nouveau domaine passionnant.

Provenant de :Optimisation des catégories et du marchandisage [webinaire] . Réal. Linda Bustos. Perf. Linda Bustos. L'avenir de l'engagement client et du commerce . SAP Hybris, 30 mai 2016. Web. 2 juin 2016. <http://www.the-future-of-commerce.com/2016/05/30/category-merchandising-e-commerce-optimization/>.