CMO가 프로그래밍 방식 디스플레이로 상품 검색을 재정의하는 방법

카테고리 상품 최적화(CMO)는 결코 새로운 돌파구가 아닙니다. 수년 동안 오프라인 기반 소매점에서 사용되었습니다. CMO는 식료품점에서 선반의 눈높이에 높은 수요 품목을 선택적으로 배치하고 관련 섬의 엔드 캡 디스플레이에 배치할 때 구현되었습니다. CMO는 빵, 우유, 계란과 같은 필수 품목이 식료품점 뒤편에 가득 차 있기 때문에 소비자가 구매하고 싶은 유혹을 받거나 생각나게 할 수 있는 다른 모든 제품을 지나치도록 강요합니다. 프리미엄 제품이 매장 전면에 진열되어 있는 거의 모든 소매점에서 구현된 반면, 정리 품목은 매장 후면에서 더 일반적으로 발견됩니다. 열성적인 소매 상인은 고객의 쇼핑 패턴을 수동으로 연구하여 매장 레이아웃과 품목 배치 전략을 최적화합니다. 이것은 수년 동안 매장 내 전략의 요구 사항으로 간주되어 왔으며 최근에는 프로그래밍 방식 디스플레이를 통해 전자 상거래에서 유사한 우선 순위 프로세스를 구현하는 적절한 기술이 개발되었습니다.

CMO가 없으면 온라인 쇼핑은 품목이 아무렇게나 뒤섞인 정리 의류 상자와 매우 유사할 수 있습니다. 이에 상응하는 전자 상거래는 특정 항목을 찾기 위한 헛된 시도로 여러 제품 페이지를 스크롤하는 것입니다. 이것은 일반적으로 제품 범주의 적용이 작동하는 곳입니다. 전자 상거래 사이트에는 고객이 검색하는 사용 가능한 항목을 구성하기 위해 범주, 하위 범주 및 더 많은 제품 세분화가 있는 경우가 많습니다. 그러나 종종 제품이 여러 범주에 적용되어 제품 수요를 비현실적으로 이해하게 됩니다. 예를 들어, Linda Bustos가 설명한 대로 색칠하기 책과 같은 항목에 대해 "가장 인기 있는" 정렬 방법을 통해 검색할 때 연필이 포함될 수 있는 다른 관련 범주로 인해 색연필이 색칠하기 책 자체보다 먼저 나타날 수 있습니다. 개학, 미술 용품, 아동용 등 Bustos는 자기 선택 편향으로 인해 항목이 더 자주 나타날 수 있다고 설명합니다. 모호하게 분류된 항목은 더 자주 표시되어 더 많은 클릭으로 이어지며, 처음에는 잠재적으로 관련이 없음에도 불구하고 "가장 인기 있는" 내에서 계속해서 우선 순위를 차지합니다. 이는 앞서 언급한 정리함 예를 통해 설명할 수 있습니다. 휴지통 상단에 있는 항목은 여러 번 시도하여(많은 클릭과 동일) 매우 "인기 있는" 항목이 될 수 있지만 매번 휴지통 상단으로 반환되므로(장바구니에 추가되지 않음) 실제로 전혀 잘 팔리지 않습니다.

카테고리 상품화 최적화(CMO)는 상품화 제품 목록 페이지를 구성하기 위한 전략적인 카테고리별 접근 방식입니다. 이를 통해 Google의 검색 엔진 결과 정렬 프로세스와 유사한 알고리즘으로 제품 검색 결과를 정렬할 수 있습니다. 이제 직관적인 우선 순위 알고리즘을 개별 전자 상점 수준에서 제품 결과 페이지에 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 이전에 탐색한 카테고리 및 브랜드와 같은 개인화 요소, 카테고리, 부스트 및 베리 요소, 구매 컨텍스트와 관련하여 제품을 프로그래밍 방식으로 정렬할 수 있습니다. CMO는 전환율 최적화, A/B 테스트의 효율적인 비교, SEO의 우선 순위 알고리즘을 결합하여 소비자에게 문의와 가장 관련성이 높은 제품이 표시되도록 합니다.

범주별 구매 컨텍스트

에버그린 제품은 계절 제품과 비교할 때 해당 카테고리에 매우 민감합니다. 특정 시즌에 급증하는 제품의 우선 순위를 자동으로 지정할 수 있으면 알고리즘이 감지하는 문의 수를 기반으로 실시간으로 전환을 유도할 수 있습니다.
소비자가 제품을 구매할 때 할당하는 고려 정도는 제품이 어떤 범주에 속하는지에 크게 의존합니다. 예를 들어, 일회용품을 구매할 때 소비자가 제품의 장단점을 고려하는 정도가 지속적으로 적용되는 제품보다 적어 많은 고려가 필요하다.
특정 범주는 다른 범주보다 특정 순위 요소를 우선시해야 합니다. 이것은 사회적 증거(최고 평점, 베스트 셀러)의 영향이 가격이나 제품의 프로모션 기능의 고유한 판매 포인트와 같은 특정 회사 정의 요소보다 중요한 제품을 고려할 때 특히 그렇습니다. 예를 들어, 새 신발과 같은 구매를 고려할 때 신발의 편안함은 이전에 신발을 구매하고 테스트하기 위해 착용한 소비자만이 정직하게 표현할 수 있습니다. 이것은 판촉된 기능을 훨씬 능가합니다. 어떤 회사도 판매하려는 제품으로 인한 물집이나 아치 지원 부족에 대해 의도적으로 알려주지 않기 때문입니다.

부스트 및 매장 요소

Boost and Bury 규칙은 CMO 알고리즘이 웹사이트의 검색 결과 내에서 개별 제품의 보급을 늘리거나 줄이기 위해 분석할 수 있는 요소로 구성됩니다. 성공적으로 판매된 제품을 인식할 수 있는 알고리즘은 이 제품의 결과 목록 상태를 첫 페이지 결과로 끌어올립니다. 예를 들어, 제품이 유명 인사로부터 호평을 받으면 트래픽이 빠르게 급증하는 것을 알 수 있습니다. 알고리즘 내의 부스트 규칙은 이를 인식하고 실시간으로 독립적으로 제품을 홍보합니다. 이와는 대조적으로, 특히 제품 품절이 임박한 경우 알고리즘의 매장 규칙이 이 항목의 가시성을 줄여서 고객이 해당 항목을 찾을 수 없거나 구매할 수만 있는 것으로만 검색하기 때문에 실망하지 않도록 합니다. 인기 없는 크기나 색상으로
Boost and bury 규칙은 방문자당 수익 및 판매율과 같은 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 두 가지 모두 더 높은 우선 순위를 끌어 효과적으로 최적화하기 위한 더 큰 전략이 필요합니다. 재고의 나머지 부분에 대해 하우스 브랜드의 표시 비율을 높이려면 부스트/매리 규칙을 적용하여 다른 제품보다 자신의 제품이 더 우세하도록 할 수 있습니다. 이러한 변경은 이론적으로 수동으로 수행할 수 있지만, 특히 당신이 따르지 않을 수 있는 대중 문화 트렌드와 관련하여 너무 늦게 너무 늦게 나타날 수 있는 예외적으로 힘든 작업. 적용된 알고리즘은 검색 설정을 능동적으로 조정할 필요 없이 항목 우선순위를 관리합니다.

개인화 요소

고객의 쇼핑 경험을 개인화하는 것은 CMO 알고리즘이 각 고객의 고유한 IP 주소를 중심으로 메타데이터 프로필을 구축할 수 있도록 하는 추적 가능한 쿠키에 크게 의존합니다. 이 프로필은 이전에 탐색한 카테고리 및 브랜드를 통해 작성됩니다. 고객의 장바구니에 이전에 추가된 과거 구매 및 제품 또는 현재 장바구니에 있는 항목도 고객 프로필에 기여합니다. 개인화 요소는 방문자가 검색 엔진, 추천 사이트 또는 특정 광고 또는 캠페인을 통해 도달하는 것을 의미하는지 여부에 관계없이 방문자가 귀하의 웹사이트에 도착한 방식에 따라 사이트의 콘텐츠를 조정할 수 있습니다. 이것은 광고와 함께 특히 유용합니다. 판촉 자료에 표시된 항목은 웹사이트에 도착하는 즉시 눈에 띄게 표시될 수 있습니다.

실시간 동향 및 제품 가용성 요인을 연구하고 적극적으로 적용함으로써 제품 전환율을 최적화하여 판매를 전례 없는 수준으로 높일 수 있습니다. 전환율을 높이는 것 외에도 CMO는 고객에게 보다 직관적이고 만족스러운 쇼핑 경험을 제공할 것입니다. 카테고리 머천다이징 을 심각하게 고려한 결과 전환율이 40% 증가한 Jirafe (최근 SAP Hybris에 인수됨)가 표시 하는 자동화된 알고리즘 없이 수동 카테고리 머천다이징을 수행할 수 있습니다 . 그러나 이러한 자동화된 전자 상거래 추세가 최근에 등장함에 따라 프로그래밍 방식 카테고리 및 상품화 최적화를 위한 도구를 제공하는 회사의 수는 매우 제한적입니다. 더 자세히 알아보려면 SAP Hybris ' 머천다이징 도구 Nextopia , Bloomreach 를 확인하고 1Digital 블로그 에서 계속 확인하세요. 1Digital 블로그 에서 최신 정보를 제공하기 위해 CMO 사례 연구를 검토할 예정입니다. 이 흥미진진한 새로운 분야의 최신 뉴스.

출처:카테고리 및 상품화 최적화 [웹 세미나] . 감독 린다 버스토스. 성능 린다 버스토스. 고객 참여 및 상거래의 미래 . SAP Hybris, 2016년 5월 30일. 웹. 2016년 6월 2일. <http://www.the-future-of-commerce.com/2016/05/30/category-merchandising-e-commerce-optimization/>.