Como o CMO está redefinindo a pesquisa de produtos com a exibição programática

Category Merchandising Optimization (CMO) não é de forma alguma um novo avanço. Ele tem sido usado por lojas de varejo baseadas em tijolo e argamassa há anos. O CMO foi implementado por supermercados quando eles colocam seletivamente itens de alta demanda ao nível dos olhos nas prateleiras e em displays de tampas nas ilhas relevantes. O CMO é a razão pela qual itens básicos como pão, leite e ovos estão no fundo do supermercado, forçando os consumidores a passar por todos os outros produtos que podem ser tentados ou lembrados a comprar. Ele foi implementado em quase todas as lojas de varejo onde os produtos premium são exibidos na frente da loja, enquanto os itens de liquidação são mais comumente encontrados na parte de trás da loja. Um comerciante de varejo engajado estuda manualmente os padrões de compras de seus clientes para otimizar o layout da loja e a estratégia de colocação de itens. Isso tem sido considerado um requisito da estratégia na loja por muitos anos e, recentemente, a tecnologia adequada foi desenvolvida para implementar um processo de priorização semelhante no comércio eletrônico por meio de exibição programática.

Sem o CMO, as compras on-line podem ser muito parecidas com uma lixeira de roupas, com itens misturados ao acaso. O equivalente de comércio eletrônico disso é percorrer várias páginas de produtos em uma tentativa vã de encontrar um item específico. Normalmente, é aí que entra a aplicação das categorias de produtos. Os sites de comércio eletrônico geralmente têm categorias, subcategorias e ainda mais subdivisões de produtos para organizar os itens disponíveis que seu cliente está procurando. No entanto, muitas vezes um produto se aplica a várias categorias, o que leva a uma compreensão irreal da demanda dos produtos. Por exemplo, ao pesquisar pelo método de classificação “mais popular” por um item como livros de colorir, conforme explicado por Linda Bustos , os lápis de cor podem aparecer antes do próprio livro de colorir devido a outras categorias relevantes nas quais os lápis podem ser incluídos, como volta às aulas, material de arte, infantil, etc. Bustos continua explicando que os itens podem aparecer com mais frequência devido a um viés de auto-seleção. Itens que são vagamente categorizados aparecem com mais frequência, levando a mais cliques, o que, por sua vez, continua a resultar na classificação de prioridade entre os “mais populares”, apesar de potencialmente ser irrelevante para começar. Isso pode ser explicado através do exemplo de depósito de compensação mencionado anteriormente. Os itens no topo da lixeira podem ser tentados várias vezes (equivalente a muitos cliques), resultando em serem muito “populares”, no entanto, eles são devolvidos ao topo da lixeira (nunca adicionados ao carrinho) todas as vezes, então eles estão, de fato, não vendendo bem.

Category Merchandising Optimization (CMO) é a abordagem estratégica, categoria por categoria, para organizar as páginas da lista de produtos de merchandising. Isso permite que os resultados da pesquisa de produtos sejam classificados de acordo com um algoritmo semelhante ao do processo de ordenação de resultados do mecanismo de pesquisa do Google. Agora, um algoritmo de priorização intuitivo pode ser aplicado a páginas de resultados de produtos no nível de uma vitrine eletrônica individual. Isso permite que seus produtos sejam classificados de forma programática em relação ao contexto de compra por categoria, fatores de impulso e enterro e fatores de personalização, como categorias e marcas navegadas anteriormente. O CMO combina a otimização da taxa de conversão, a comparação eficiente de testes A/B, com os algoritmos de priorização de SEO para garantir que seus consumidores estejam vendo os produtos mais relevantes para sua consulta.

Contexto de compra por categoria

Os produtos perenes, quando comparados aos produtos sazonais, são excepcionalmente sensíveis à categoria a que pertencem. Ser capaz de priorizar automaticamente os produtos que apresentam um pico durante estações específicas provavelmente gerará conversões em tempo real com base no número de consultas que o algoritmo detecta.
O grau de consideração que um consumidor atribui ao comprar um produto depende muito da categoria em que o produto se encontra. Por exemplo, ao comprar bens consumíveis de uso único, a medida em que o consumidor considera os pontos fortes e fracos do produto é menor do que a de um produto com aplicação contínua, que requer muita consideração.
Certas categorias devem priorizar fatores de classificação específicos sobre outros. Isso é particularmente verdadeiro ao considerar produtos em que o impacto da prova social (melhor avaliado, mais vendido) supera fatores específicos definidos pela empresa, como preço ou o ponto de venda exclusivo dos recursos promovidos de um produto. Por exemplo, ao considerar uma compra como um novo par de sapatos, onde a comodidade do sapato só pode ser expressa honestamente por consumidores que já compraram e usaram o sapato para testá-lo. Isso supera significativamente os recursos promovidos, pois nenhuma empresa o informará intencionalmente sobre bolhas ou falta de suporte de arco resultante do produto que está tentando vender.

Fatores de reforço e enterro

As regras Boost e Bury consistem em fatores que um algoritmo de CMO pode analisar para aumentar ou diminuir a prevalência de produtos individuais nos resultados de pesquisa do seu site. Um algoritmo que possa reconhecer um produto vendido com sucesso aumentará o status da listagem de resultados desse produto para os resultados da primeira página. Por exemplo, se o seu produto receber uma mensagem de uma celebridade, você poderá notar que o tráfego está aumentando rapidamente. Uma regra de aumento dentro do algoritmo reconhece isso e promove o produto de forma independente em tempo real. Ao contrário disso, se você estiver particularmente perto de esgotar um produto, a regra de enterrar do algoritmo reduzirá a visibilidade desse item para não decepcionar seus clientes, pois eles pesquisam apenas para descobrir que o item está indisponível ou só pode ser comprado em um tamanho ou cor impopular.
As regras de boost e bury podem ser afetadas por fatores como a receita por visitante e a taxa de venda. Ambos atrairiam uma prioridade mais alta e a necessidade de uma estratégia maior para otimizar efetivamente. Se você deseja aumentar a taxa de exibição de sua marca interna no restante de seu inventário, uma regra de aumento/remoção pode ser aplicada para impor o domínio de seu próprio produto sobre os outros. Essas alterações teoricamente podem ser feitas manualmente, no entanto, é trabalho excepcionalmente exigente que muitas vezes pode ser um pouco tarde demais, principalmente em referência a tendências da cultura pop que você pode não seguir. Um algoritmo aplicado gerencia a priorização de seus itens sem a necessidade de você ajustar ativamente suas configurações de pesquisa.

Fatores de personalização

A personalização da experiência de compra do seu cliente depende muito de cookies rastreáveis ​​que permitem que um algoritmo de CMO crie perfis de metadados em torno do endereço IP exclusivo de cada cliente. Esse perfil é construído por meio de categorias e marcas que foram navegadas anteriormente. Compras anteriores e produtos que foram adicionados anteriormente ou itens atualmente no carrinho desse cliente também contribuem para um perfil de cliente. Os fatores de personalização podem ajustar o conteúdo do seu site com base em como o visitante chegou ao seu site, seja por meio de um mecanismo de pesquisa, site de referência ou um anúncio ou campanha específica. Isso é particularmente útil em conjunto com um anúncio. O item exibido no material promocional pode ser instantaneamente destacado na chegada ao seu site.

Ao estudar e se adaptar ativamente a tendências em tempo real e fatores de disponibilidade de produtos, você pode otimizar suas taxas de conversão de produtos, levando as vendas a níveis sem precedentes. Além de aumentar as taxas de conversão, o CMO criará uma experiência de compra mais intuitiva e satisfatória para seus clientes. O merchandising de categoria manual pode ser realizado sem os algoritmos automatizados exibidos pelo Jirafe (recentemente adquirido pela SAP Hybris), que apresentou um aumento de 40% nas conversões como resultado de sérias considerações de merchandising de categoria. No entanto, como essa tendência de comércio eletrônico automatizado surgiu recentemente, há um número muito limitado de empresas que oferecem ferramentas para otimização de categoria programática e merchandising. Se você estiver interessado em saber mais, confira a ferramenta de merchandising do SAP Hybris , Nextopia , Bloomreach , e continue acessando o blog 1Digital , onde revisaremos os estudos de caso de CMO à medida que forem lançados para mantê-lo atualizado com as últimas notícias neste excitante novo campo.

Originado de:Otimização de Categoria e Merchandising [webinar] . Dir. Linda Bustos. Perf. Linda Bustos. O futuro do envolvimento do cliente e do comércio . SAP Hybris, 30 de maio de 2016. Web. 2 de junho de 2016. <http://www.the-future-of-commerce.com/2016/05/30/category-merchandising-e-commerce-optimization/>.