Cómo CMO está redefiniendo la búsqueda de productos con visualización programática

Category Merchandising Optimization (CMO) no es de ninguna manera un nuevo avance. Ha sido utilizado por puntos de venta minoristas tradicionales durante años. Las tiendas de comestibles han implementado CMO cuando colocan selectivamente artículos de alta demanda a la altura de los ojos en los estantes y en las pantallas de las tapas de los extremos en las islas relevantes. CMO es la razón por la que los artículos básicos como el pan, la leche y los huevos están en la parte trasera de la tienda de comestibles, lo que obliga a los consumidores a pasar por delante de todos los demás productos que pueden estar tentados o recordar comprar. Se ha implementado en casi todas las tiendas minoristas donde los productos premium se exhiben en la parte delantera de la tienda, mientras que los artículos en liquidación se encuentran más comúnmente en la parte trasera de la tienda. Un comerciante minorista comprometido estudia manualmente los patrones de compra de sus clientes para optimizar el diseño de la tienda y la estrategia de colocación de artículos. Esto se ha considerado un requisito de la estrategia en la tienda durante muchos años, y recientemente se ha desarrollado la tecnología adecuada para implementar un proceso de priorización similar en el comercio electrónico a través de la visualización programática.

Sin CMO, las compras en línea pueden parecerse mucho a un contenedor de ropa en liquidación, con artículos mezclados al azar. El equivalente de comercio electrónico de esto es desplazarse por varias páginas de productos en un vano intento de encontrar un artículo específico. Esto es típicamente donde entra en juego la aplicación de categorías de productos. Los sitios de comercio electrónico a menudo tienen categorías, subcategorías e incluso más subdivisiones de productos para organizar los artículos disponibles que su cliente está buscando. Sin embargo, muchas veces un producto se aplica a múltiples categorías, lo que conduce a una comprensión poco realista de la demanda de productos. Por ejemplo, cuando se busca a través del método de clasificación "más popular" para un artículo como libros para colorear, como explica Linda Bustos , los lápices de colores pueden aparecer antes que el libro para colorear debido a otras categorías relevantes en las que se pueden incluir los lápices, como regreso a la escuela, materiales de arte, artículos para niños, etc. Bustos continúa explicando que los artículos pueden aparecer con más frecuencia debido a un sesgo de autoselección. Los elementos que están vagamente categorizados aparecen con más frecuencia, lo que genera más clics, lo que a su vez continúa dando como resultado una clasificación de prioridad dentro de los "más populares" a pesar de que, para empezar, es potencialmente irrelevante. Esto se puede explicar a través del ejemplo del contenedor de liquidación mencionado anteriormente. Los artículos en la parte superior del contenedor se pueden probar muchas veces (lo que equivale a muchos clics), lo que hace que sean muy "populares". de hecho, no se venden bien.

Category Merchandising Optimization (CMO) es el enfoque estratégico, categoría por categoría, para organizar páginas de listas de productos de merchandising. Esto permite que los resultados de búsqueda de productos se clasifiquen con un algoritmo similar al del proceso de ordenación de resultados del motor de búsqueda de Google. Ahora, se puede aplicar un algoritmo de priorización intuitivo a las páginas de resultados de productos a nivel de una tienda electrónica individual. Esto permite que sus productos se clasifiquen programáticamente en relación con el contexto de compra por categoría, factores de impulso y ocultación y factores de personalización, como categorías y marcas exploradas previamente. CMO combina la optimización de la tasa de conversión, la comparación eficiente de las pruebas A/B, con los algoritmos de priorización de SEO para garantizar que a sus consumidores se les muestren los productos más relevantes para su consulta.

Contexto de compra por categoría

Los productos de hoja perenne, en comparación con los productos de temporada, son excepcionalmente sensibles a la categoría a la que pertenecen. Ser capaz de priorizar automáticamente los productos que experimentan un pico durante temporadas específicas probablemente generará conversiones en tiempo real según la cantidad de consultas que detecte el algoritmo.
El grado de consideración que asigna un consumidor al comprar un producto depende en gran medida de la categoría en la que se encuentra el producto. Por ejemplo, al comprar bienes consumibles de un solo uso, el grado en que un consumidor considera las fortalezas y debilidades del producto es menor que el de un producto con aplicación continua, lo que requiere mucha consideración.
Ciertas categorías deben priorizar factores de clasificación específicos sobre otros. Esto es particularmente cierto cuando se consideran productos en los que el impacto de la prueba social (mejor valorado, más vendido) supera los factores específicos definidos por la empresa, como el precio o el punto de venta único de las características promocionadas de un producto. Por ejemplo, al considerar una compra como un nuevo par de zapatos, donde la comodidad del zapato solo puede ser expresada honestamente por los consumidores que compraron y usaron previamente el zapato para probarlo. Esto domina significativamente las funciones promocionadas, ya que ninguna empresa le informará intencionalmente sobre ampollas o falta de soporte para el arco como resultado del producto que intentan vender.

Factores de impulso y entierro

Las reglas Boost and Bury consisten en factores que un algoritmo de CMO puede analizar para aumentar o disminuir la prevalencia de productos individuales dentro de los resultados de búsqueda de su sitio web. Un algoritmo que puede reconocer un producto que se vende con éxito impulsará el estado de la lista de resultados de este producto a los resultados de la página principal. Por ejemplo, si su producto recibe un reconocimiento de una celebridad, puede notar que el tráfico aumenta rápidamente. Una regla de impulso dentro del algoritmo reconoce esto y promociona el producto de forma independiente en tiempo real. Al contrario de esto, si está particularmente cerca de quedarse sin un producto, la regla de ocultación del algoritmo reducirá la visibilidad de este artículo para no decepcionar a sus clientes mientras buscan solo para descubrir que el artículo no está disponible o solo se puede comprar. en un tamaño o color impopular.
Las reglas de impulsar y ocultar pueden verse afectadas por factores como los ingresos por visitante y la tasa de venta directa. Ambos atraerían una mayor prioridad y la necesidad de una mayor estrategia para optimizar de manera efectiva. Si desea aumentar la tasa de visualización de la marca de su casa sobre el resto de su inventario, se puede aplicar una regla de aumentar/ocultar para imponer el dominio de su propio producto sobre los demás. En teoría, estos cambios se pueden realizar manualmente, sin embargo, es trabajo excepcionalmente exigente que muchas veces puede ser demasiado poco y demasiado tarde, particularmente en referencia a las tendencias de la cultura pop que quizás no sigas. Un algoritmo aplicado administra la priorización de sus artículos sin la necesidad de que ajuste activamente su configuración de búsqueda.

Factores de personalización

La personalización de la experiencia de compra de su cliente depende en gran medida de las cookies rastreables que permiten que un algoritmo de CMO cree perfiles de metadatos en torno a la dirección IP única de cada cliente. Este perfil se construye a través de categorías y marcas que han sido navegadas previamente. Las compras anteriores y los productos que se agregaron anteriormente o los artículos que se encuentran actualmente en el carrito de ese cliente también contribuyen a un perfil de cliente. Los factores de personalización pueden ajustar el contenido de su sitio en función de cómo llegó el visitante a su sitio web, ya sea que llegue a través de un motor de búsqueda, un sitio de referencia o un anuncio o campaña específicos. Esto es particularmente útil junto con un anuncio. El artículo que se muestra en el material promocional puede destacarse instantáneamente al llegar a su sitio web.

Al estudiar y adaptarse activamente a las tendencias en tiempo real y los factores de disponibilidad del producto, puede optimizar las tasas de conversión de su producto, impulsando las ventas a niveles sin precedentes. Además de impulsar las tasas de conversión, CMO creará una experiencia de compra más intuitiva y satisfactoria para sus clientes. La comercialización manual de categorías se puede realizar sin los algoritmos automatizados que muestra Jirafe (adquirida recientemente por SAP Hybris), que mostró un aumento del 40 % en las conversiones como resultado de consideraciones serias de comercialización de categorías. Sin embargo, como esta tendencia de comercio electrónico automatizado ha surgido recientemente, hay un número muy limitado de empresas que ofrecen herramientas para la categoría programática y la optimización de la comercialización. Si está interesado en obtener más información, consulte la herramienta de mercadeo de SAP Hybris , Nextopia , Bloomreach , y continúe consultando el blog de 1Digital, donde revisaremos los estudios de casos de CMO a medida que se publiquen para mantenerlo actualizado con las últimas noticias en este nuevo y apasionante campo.

Procedente de:Optimización de categorías y merchandising [seminario web] . Dir. Linda Bustos. rendimiento Linda Bustos. El futuro de la interacción con el cliente y el comercio . SAP Hybris, 30 de mayo de 2016. Web. 2 de junio de 2016. <http://www.the-future-of-commerce.com/2016/05/30/category-merchandising-e-commerce-optimization/>.