Как директор по маркетингу переосмысливает поиск товаров с помощью алгоритмической медийной рекламы

Оптимизация категорийного мерчандайзинга (CMO) ни в коем случае не является новым прорывом. Он уже много лет используется в обычных торговых точках. CMO был реализован продуктовыми магазинами, когда они выборочно размещают товары повышенного спроса на уровне глаз на полках и в торцевых витринах на соответствующих островах. CMO является причиной того, что основные продукты, такие как хлеб, молоко и яйца, находятся в конце продуктового магазина, вынуждая потребителей проходить мимо всех других продуктов, которые они могут соблазнить или напомнить купить. Он был реализован почти во всех розничных магазинах, где товары премиум-класса выставлены в передней части магазина, тогда как товары с распродажей чаще находятся в задней части магазина. Вовлеченный розничный мерчендайзер вручную изучает модели покупок своих клиентов, чтобы оптимизировать планировку магазина и стратегию размещения товаров. Это считалось требованием стратегии в магазине в течение многих лет, и недавно была разработана соответствующая технология для реализации аналогичного процесса определения приоритетов в электронной коммерции с помощью программной демонстрации.

Без CMO онлайн-покупки могут быть очень похожи на корзину для одежды с распродажей, где предметы беспорядочно перемешаны. Эквивалентом этого в электронной коммерции является прокрутка нескольких страниц продуктов в тщетной попытке найти конкретный товар. Как правило, именно здесь в игру вступает применение категорий продуктов. Сайты электронной коммерции часто имеют категории, подкатегории и даже дополнительные подразделения продуктов для организации доступных товаров, которые ищет ваш клиент. Однако часто продукт относится к нескольким категориям, что приводит к нереалистичному пониманию спроса на продукты. Например, при поиске с помощью «самого популярного» метода сортировки такого предмета, как книжки-раскраски, как объяснила Линда Бустос , цветные карандаши могут появиться перед самой книжкой-раскраской из-за других соответствующих категорий, в которые карандаши могут быть включены, например, обратно в школу, товары для творчества, детские товары и т. д. Далее Бустос объясняет, что предметы могут появляться чаще из-за предвзятости самостоятельного выбора. Элементы с нечеткой категоризацией появляются чаще, что приводит к большему количеству кликов, что, в свою очередь, продолжает приводить к приоритетному ранжированию среди «самых популярных», несмотря на то, что изначально они потенциально нерелевантны. Это можно объяснить на примере ранее упомянутого мусорного ведра. Предметы в верхней части корзины можно примерять много раз (эквивалентно множеству кликов), в результате чего они становятся очень «популярными», однако они каждый раз возвращаются в верхнюю часть корзины (никогда не добавляются в корзину), поэтому они на самом деле они плохо продаются.

Оптимизация мерчандайзинга по категориям (CMO) — это стратегический, покатегорийный подход к организации страниц со списком товаров для мерчандайзинга. Это позволяет сортировать результаты поиска продуктов по тому же алгоритму, что и процесс упорядочивания результатов поисковой системы Google. Теперь интуитивно понятный алгоритм приоритизации можно применять к страницам результатов поиска товаров на уровне отдельной электронной витрины. Это позволяет программно сортировать ваши продукты в зависимости от контекста покупки по категориям, факторам повышения и захоронения, а также факторам персонализации, таким как категории и бренды, которые ранее просматривались. CMO сочетает в себе оптимизацию коэффициента конверсии, эффективное сравнение A/B-тестирования с алгоритмами расстановки приоритетов SEO, чтобы гарантировать, что вашим потребителям будут показаны продукты, наиболее релевантные их запросу.

Покупка контекста по категориям

Вечнозеленые продукты, по сравнению с сезонными продуктами, исключительно чувствительны к категории, к которой они принадлежат. Возможность автоматически расставлять приоритеты для продуктов, которые демонстрируют всплеск в определенные сезоны, вероятно, будет стимулировать конверсию в режиме реального времени в зависимости от количества запросов, обнаруженных алгоритмом.
Степень внимания, которую потребитель уделяет при покупке продукта, во многом зависит от того, в какой категории находится продукт. Например, при покупке одноразовых потребительских товаров степень, в которой потребитель учитывает сильные и слабые стороны продукта, меньше, чем у продукта с постоянным использованием, который требует большого внимания.
Определенные категории должны отдавать предпочтение определенным факторам ранжирования по сравнению с другими. Это особенно верно при рассмотрении продуктов, в которых влияние социального доказательства (самый высокий рейтинг, самые продаваемые) перевешивает определенные определяемые компанией факторы, такие как цена или уникальное преимущество продвигаемых функций продукта. Например, при рассмотрении такой покупки, как новая пара обуви, комфортность обуви может быть честно выражена только потребителями, которые ранее приобрели и носили обувь, чтобы протестировать ее. Это значительно превосходит продвигаемые функции, поскольку ни одна компания не будет намеренно информировать вас о пузырях или отсутствии поддержки свода стопы в результате продукта, который они пытаются продать.

Факторы повышения и захоронения

Правила Boost and Bury состоят из факторов, которые алгоритм CMO может анализировать, чтобы увеличить или уменьшить распространенность отдельных продуктов в результатах поиска вашего веб-сайта. Алгоритм, который может распознать успешно продаваемый продукт, повысит статус этого продукта в результатах поиска на первой странице. Например, если о вашем продукте отзывается знаменитость, вы можете заметить быстрый скачок трафика. Правило повышения в алгоритме распознает это и самостоятельно продвигает продукт в режиме реального времени. В отличие от этого, если вы особенно близки к тому, чтобы продать товар, правило захоронения алгоритма уменьшит видимость этого товара, чтобы не разочаровывать ваших клиентов, поскольку они ищут только для того, чтобы узнать, что товар недоступен или его можно только купить. непопулярного размера или цвета.
На правила повышения и захоронения могут влиять такие факторы, как доход на одного посетителя и уровень сквозных продаж. Оба из них привлекут более высокий приоритет и потребуют более эффективной стратегии для эффективной оптимизации. Если вы хотите повысить показатель показа вашего собственного бренда по сравнению с остальной частью вашего инвентаря, можно применить правило «поднять / похоронить», чтобы усилить доминирование вашего собственного продукта над другими. Теоретически эти изменения можно сделать вручную, однако это исключительно требовательная работа, которая часто может быть слишком поздно, особенно в отношении тенденций поп-культуры, которым вы можете не следовать. Применяемый алгоритм управляет приоритетами ваших элементов без необходимости активной настройки параметров поиска.

Факторы персонализации

Персонализация покупательского опыта вашего клиента в значительной степени зависит от отслеживаемых файлов cookie, которые позволяют алгоритму CMO создавать профили метаданных вокруг уникального IP-адреса каждого клиента. Этот профиль построен на основе категорий и брендов, которые ранее просматривались. Прошлые покупки и продукты, которые ранее были добавлены в корзину этого клиента или в настоящее время находятся в ней, также вносят свой вклад в профиль клиента. Факторы персонализации могут скорректировать содержание вашего сайта в зависимости от того, как посетитель попал на ваш сайт, будь то прибытие через поисковую систему, переходный сайт или конкретную рекламу или кампанию. Это особенно полезно в сочетании с рекламой. Элемент, отображаемый в рекламных материалах, может быть сразу же заметен при посещении вашего веб-сайта.

Изучая и активно адаптируясь к текущим тенденциям и факторам доступности продуктов, вы можете оптимизировать показатели конверсии своих продуктов, увеличив продажи до беспрецедентного уровня. Помимо повышения коэффициента конверсии, директор по маркетингу создаст более интуитивно понятный и приятный опыт покупок для ваших клиентов. Мерчандайзинг категорий вручную может выполняться без автоматизированных алгоритмов, как это показано Jirafe (недавно приобретенным SAP Hybris), который показал 40-процентный рост конверсий в результате серьезных соображений мерчандайзинга категорий. Однако, поскольку эта тенденция автоматизированной электронной коммерции появилась совсем недавно, существует очень ограниченное количество компаний, предлагающих инструменты для алгоритмической категории и оптимизации мерчандайзинга. Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь с инструментами мерчандайзинга SAP Hybris , Nextopia , Bloomreach и продолжайте заглядывать в блог 1Digital, где мы будем просматривать тематические исследования CMO по мере их выпуска, чтобы держать вас в курсе последние новости в этой захватывающей новой области.

Источник:Категория и оптимизация мерчандайзинга [вебинар] . Реж. Линда Бустос. Перф. Линда Бустос. Будущее взаимодействия с клиентами и коммерции . SAP Hybris, 30 мая 2016 г. Интернет. 2 июня 2016 г. <http://www.the-future-of-commerce.com/2016/05/30/category-merchandising-e-commerce-optimization/>.