プログラマティック ディスプレイ広告で商品検索を再定義する CMO

カテゴリーマーチャンダイジング最適化 (CMO) は、決して新しいブレークスルーではありません。 実店舗ベースの小売店で長年使用されています。 CMO は、食料品店が需要の高い商品を棚の目の高さに選択的に配置したり、関連するアイルのエンド キャップ ディスプレイに配置したりする際に実装されています。 CMO のおかげで、パン、牛乳、卵などの定番商品が食料品店の奥までずっと陳列されており、消費者は、購入したくなる、または購入を思い出す可能性のある他のすべての商品を通り過ぎることを余儀なくされています。 ほぼすべての小売店で実施されており、プレミアム商品は店の前に陳列されていますが、クリアランス商品は店の後ろにあることがより一般的です。 熱心な小売マーチャンダイザーは、店舗のレイアウトと商品配置戦略を最適化するために、顧客の買い物パターンを手動で調査します。 これは、長年にわたって店内戦略の要件と考えられてきました。最近では、プログラマティック ディスプレイを通じて e コマースで同様の優先順位付けプロセスを実装するための適切なテクノロジが開発されました。

CMO がなければ、オンライン ショッピングは、アイテムが無計画に混ざり合った、クリアランスの衣料箱のようなものになる可能性があります。 これに相当する e コマースは、特定のアイテムを見つけようとして無駄な試みで製品の複数のページをスクロールすることです。 これは通常、製品カテゴリの適用が行われる場所です。 多くの場合、e コマース サイトには、顧客が探している利用可能なアイテムを整理するために、製品のカテゴリ、サブカテゴリ、さらにはさらに下位の区分があります。 ただし、多くの場合、製品が複数のカテゴリに適用されるため、製品の需要が非現実的に理解されてしまいます。 たとえば、 Linda Bustos が説明しているように、塗り絵などのアイテムを「最も人気のある」並べ替え方法で検索すると、鉛筆が含まれる可能性のある他の関連カテゴリのために、色鉛筆が塗り絵自体の前に表示される場合があります。新学期、画材、子供用品など。Bustos 氏は、自己選択バイアスのためにアイテムがより頻繁に表示される可能性があると説明しています。 あいまいに分類されたアイテムは、より頻繁に表示され、より多くのクリックにつながります。その結果、最初は無関係である可能性があるにもかかわらず、「最も人気のある」内で優先順位が付けられ続けます. これは、前述のクリアランス ビンの例で説明できます。 ビンの一番上にあるアイテムは何度も試着される可能性があり (多くのクリックに相当)、非常に「人気」がありますが、毎回ビンの一番上に戻されます (カートに追加されることはありません)。実際、まったく売れていません。

カテゴリー マーチャンダイジングの最適化 (CMO) は、マーチャンダイジングの製品リスト ページを整理するための、カテゴリーごとの戦略的アプローチです。 これにより、Google の検索エンジンの結果の順序付けプロセスと同様のアルゴリズムで製品検索結果を並べ替えることができます。 現在、直感的な優先順位付けアルゴリズムを、個々の電子ストアフロントのレベルで製品結果ページに適用できます。 これにより、製品は、購入コンテキストに関連して、カテゴリ、ブーストおよび埋没要因、および以前に閲覧したカテゴリやブランドなどのパーソナライゼーション要因に関連して、プログラムで並べ替えることができます。 CMO は、コンバージョン率の最適化、A/B テストの効率的な比較、SEO の優先順位付けアルゴリズムを組み合わせて、消費者の問い合わせに最も関連性の高い製品が表示されるようにします。

カテゴリー別購入状況

エバーグリーン製品は、季節製品と比較すると、属するカテゴリに非常に敏感です。 特定の季節に急増する製品に自動的に優先順位を付けることができれば、アルゴリズムが検出した問い合わせの数に基づいて、リアルタイムでコンバージョンが促進される可能性があります。
消費者が商品を購入する際の配慮の度合いは、その商品がどのカテゴリーに属しているかに大きく依存します。 例えば、使い捨ての消耗品を購入する場合、消費者が製品の長所と短所を考慮する程度は、継続的に使用する製品よりも少なく、多くの考慮が必要です.
特定のカテゴリでは、特定のランキング要素を他の要素よりも優先する必要があります。 これは特に、社会的証明 (最高評価、ベストセラー) の影響が、価格や製品の宣伝機能の独自のセールス ポイントなどの特定の企業定義の要因を上回る製品を検討する場合に当てはまります。 たとえば、新しい靴などの購入を検討している場合、靴の履き心地は、以前に靴を購入して試着した消費者によってのみ正直に表現されます。 これは宣伝されている機能を大幅に圧倒します。なぜなら、販売しようとしている製品に起因する水​​ぶくれやアーチサポートの欠如を意図的に通知する企業はないからです。

ブーストとベリーファクター

ブースト ルールとベリー ルールは、Web サイトの検索結果内の個々の製品の普及率を増減するために CMO アルゴリズムが分析できる要因で構成されます。 売れ行きの良い製品を認識できるアルゴリズムは、この製品の結果リストのステータスをフロントページの結果に押し上げます。 たとえば、あなたの製品が有名人から大声で叫ばれた場合、トラフィックが急増していることに気付くかもしれません。 アルゴリズム内のブースト ルールがこれを認識し、製品を個別にリアルタイムで宣伝します。 これとは反対に、商品が売り切れに近づいている場合、アルゴリズムのベリー ルールにより、この商品の可視性が低下します。これにより、商品が入手できないか、購入することしかできないことを知るためだけに検索して顧客を失望させないようにすることができます。不人気なサイズや色で。
ブースト アンド ベリー ルールは、訪問者あたりの収益や販売率などの要因の影響を受ける可能性があります。 どちらも優先度が高くなり、効果的に最適化するためのより大きな戦略が必要になります。 残りの在庫より自社ブランドの表示率を上げたい場合は、ブースト/ベリー ルールを適用して、自社製品を他の製品よりも優位に立たせることができます。これらの変更は理論的には手動で行うことができますが、非常に要求の厳しい作業であり、多くの場合、遅すぎる可能性があります。特に、フォローできないポップカルチャーのトレンドに関しては. 適用されたアルゴリズムは、検索設定を積極的に調整する必要なく、アイテムの優先順位付けを管理します。

パーソナライゼーション要因

顧客のショッピング体験をパーソナライズするには、CMO アルゴリズムが各顧客の一意の IP アドレスに関するメタデータ プロファイルを構築できるようにする追跡可能な Cookie に大きく依存しています。 このプロファイルは、以前に閲覧したカテゴリとブランドを基に作成されています。 顧客のカートに以前に追加された過去の購入品や製品、または現在カートに入っているアイテムも、顧客プロファイルに貢献します。 パーソナライゼーション要素は、訪問者がどのように Web サイトに到達したかに基づいて、サイトのコンテンツを調整できます。これは、検索エンジン、参照サイト、または特定の広告やキャンペーンを介して到達することを意味します。 これは、広告と組み合わせると特に便利です。 販促資料に表示されているアイテムは、Web サイトに到着するとすぐに目立つ場合があります。

リアルタイムのトレンドと製品の入手可能性要因を調査し、積極的に適応させることで、製品のコンバージョン率を最適化し、販売を前例のないレベルに押し上げることができます。 CMO は、コンバージョン率を高めるだけでなく、顧客にとってより直感的で満足のいくショッピング体験を生み出します。 カテゴリのマーチャンダイジングを真剣に検討した結果、 Jirafe (最近 SAP Hybris によって買収された)によって示されているように、手動のカテゴリのマーチャンダイジングは自動化されたアルゴリズムなしで実行でき、コンバージョンが 40% 上昇しました。 しかし、この自動化された e コマースのトレンドは最近になって現れたばかりであるため、プログラマティック カテゴリおよびマーチャンダイジングの最適化のためのツールを提供する企業は非常に限られています。 詳細については、 SAP Hybrisのマーチャンダイジング ツール、 Nextopia 、 Bloomreachを参照してください。また、 1Digital ブログを引き続きチェックしてください。CMO のケース スタディがリリースされたら、最新情報を入手できるようにレビューします。このエキサイティングな新しい分野の最新ニュース。

出典:カテゴリーとマーチャンダイジングの最適化 [ウェビナー] . 方向リンダ・ブストス。 パフォーマンスリンダ・ブストス。 顧客エンゲージメントと商取引の未来。 SAP Hybris、2016 年 5 月 30 日。ウェブ。 2016 年 6 月 2 日 <http://www.the-future-of-commerce.com/2016/05/30/category-merchandising-e-commerce-optimization/>。