Alakalı arama sonuçları sunmak için perakendecilerin arama sorgularını anlamaları ve alışveriş yapanların aradıklarıyla eşleşen kesin sonuçları döndürmeleri gerekir.
Yakın zamanda yapılan bir anket perakendeciler için şu 3 şeyin doğru olduğunu ortaya çıkardı:
- Alışveriş yapanların %73’ü perakendeci tavsiyelerine çok açık.
- Arama sonuçları alakasızsa, insanların %40’ı bir perakendeci hakkında olumsuz bir izlenim ediniyor.
- Alışveriş yapanların yaklaşık %100’ü, arama çubuğunun alışveriş deneyimleri için önemli olduğunu söylüyor.
Alakalı öneriler sunmak için perakendecilerin, müşterilerin potansiyel olarak ne isteyebileceklerini, aramasalar bile anlamaları gerekir.
Alakalı arama sonuçları sunmak için perakendecilerin arama sorgularını anlamaları ve tüketicilerin aradıklarıyla eşleşen kesin sonuçları döndürmeleri gerekir.
Çevrimiçi alışveriş deneyiminin tamamını optimize etmek isteyen perakendecilerin, kesinlik ve alaka düzeyi arasındaki çizgiyi aşmaları da gerekiyor.
Müşterilerinize en iyi ürünleri ve içeriği sunmak hassas bir dengedir. Müşterilere çok kısıtlayıcı veya çok genel olmayan ürünler ve içerikler göstermek istemelisiniz. Çok kısıtlayıcılarsa, sevdikleri ama bilmedikleri ürünleri sergileme fırsatını kaçırıyor olabilirsiniz. Çok genelse, alışveriş yapanlar istediklerini bulamadıkları için hüsrana uğrarlar.
Önerilerin ve sonuçların doğru olduğundan emin olmak için aşağıdaki 3 ipucunu kullanabilirsiniz.
1. İlk Önce ‘Arama’ Gelir
Harika bir dijital deneyimin özü, arama çubuğuyla başlar. Alışveriş yapanların en dikkatli hareket ettiği yer burasıdır. Arama deneyiminde perakendecilerin ve satıcıların göz önünde bulundurması gereken birkaç önemli nokta vardır diyebiliriz.
- “Doğal dil” taleplerine yanıt verebiliyor musunuz? Alışveriş yapanların tümü aynı arama terimlerini kullanmaz veya geleneksel aramanın anlaması zor olabilecek daha uzun sorgular kullanır.
- Arama sonuçları, bir müşterinin mevcut alışveriş oturumundaki davranışından ve geçmiş davranışsal verilerden etkileniyor mu? Arama sonuçlarının müşteri davranışına, diğer benzer alıcıların davranışlarına, satıcıların öne çıkardığı ve engellediği ürünlere ve içeriğe göre otomatik olarak ayarlanması gerekir.
- Ürünlere ek olarak ilgili içeriği de gösteriyor musunuz? Alışveriş yapanların üçte birinden azı ilk ziyaretlerinde satın almayı planlıyor. Birçoğu fiyatları karşılaştırıyor, fikir edinmek için envanteri tarıyor veya daha sonra mağaza içi satın alma işlemleri için çevrimiçi göz atıyor.
Ayrıca, aramayı iyileştirmeye yönelik düzeltme; açılış sayfaları, filtreler ve ürün ayrıntısı sayfaları dahil olmak üzere diğer gezinme özelliklerini de iyileştirir. Örneğin, tüm müşteri yolculuğu boyunca yakalanan davranışlar, filtrelerde ve açılır menülerde neyin önceliklendirildiği de dahil olmak üzere deneyimin her bölümünü bilgilendirir. Bir arama çubuğu olmasa bile sonuçta hepsi aramadır.
2. Göz Atma Deneyimi de Önemlidir
- Alışveriş yapanların %55’i fikir edinmek için envantere göz atmak üzere bir çevrimiçi mağazaya gidiyor.
- %32’si fiziksel bir mağazadan satın alma önerileri arıyor.
Dijital deneyimler genellikle bir açılış sayfasında başlar ve ardından alışveriş yapanların yaklaşık %35’i aramayı kullanır. Bu açılış sayfaları, arama ve tavsiyeciler tarafından desteklenebilir. Satıcıların, niyeti etkili bir şekilde tahmin etmeye dayalı olarak alakalı bir izlenim bırakmak için yaklaşık 30 saniyesi vardır, aksi takdirde alışveriş yapanlar hemen geri döner.
Bu açılış sayfalarına gelen trafiğin büyük bir kısmı, arama motorları ve sosyal medya gibi, kullanıcının niyetini ilk olarak beyan ettiği harici kaynaklardan gelir. Harici bir sonuca tıkladıklarında, amacı türetmek için açılış sayfasının kendisi kullanılabilir. Örneğin, bir ürün sayfasına gelirlerse, o ürünün özellikleri ve alışveriş yapan kişinin bağlamı, tüm deneyimi daha ilgili hale getirmek için kullanılabilir.
Aynı şey, bir kategoriye, sezon açılış sayfasına, koleksiyon sayfasına vb. ulaştıklarında da geçerlidir. Örneğin, doğrudan ana sayfaya giderlerse, o sayfadaki diğer tüm alışveriş yapanların davranışlarını ve bağlamını gözlemlemek için makine öğrenimini kullanabiliriz. Anı yakalayın ve buna göre en fazla etkileşimi sağlayan arama sonuçlarını ve önerileri ortaya çıkarın.
Alakalı tavsiyelerde bulunan perakendeciler, tüketicilerin sitede geçirdikleri süreyi artırır, sepete ekleme oranlarını yükseltir ve dönüşümleri olumlu yönde artırır. Alışveriş yapan kişiler arama çubuğuna gittiklerinde, genellikle ne aradıkları konusunda net bir fikre sahip olurlar. Alışveriş yapanlar gelişigüzel göz atarken, öneriler ararlar.
Mağazaya özgü sinyalleri veya davranışları yakalayabilen perakendeciler, daha alakalı çok kanallı tavsiyeciler çekebilir. Örneğin, mağazaya özgü planogram, çevrimiçi ürün çeşitliliğini etkileyebilir. Yüz yüze alışveriş deneyimlerini planlamak için kullanılan bu “insan uzmanlığı”, perakendecilerin daha etkili arama sonuçları ve tavsiyeler sağlamak için çevrimiçi satış yapma yöntemleri hakkında bilgi verir.
Temas noktalarına ve bağlama dayalı bir tavsiye stratejisi uygulamak da önemlidir. Yeni ziyaretçiler bir kataloğa aşina olmadığından, bir ürün detay sayfasına veya alışveriş sepeti sayfasına yerleştirilen “beğenebilirsin”, “benzer ürün” ve “görünümü tamamla” önerileri, bu yeni müşterilerin satın almalarını sağlar. Bilinen veya sürekli alışveriş yapan kişiler için, müşterinin geçmişteki ve şimdiki katılımına dayalı olarak “önerebilir miyiz” veya “yalnızca sizin için” gibi kişiselleştirilmiş öneriler, ek satın almaları artırmanın harika bir yoludur.
Semantik vektör araması, belirli bir sorgu verildiğinde alışveriş yapanların ne satın alma eğiliminde olduklarına dayalı olarak alaka düzeyini tahmin eder ve bunu satıcılar ve arama yöneticileri tarafından küratörlük yapılmadan yapar. Bu gelişmiş teknoloji, yalnızca arama çubuğuna yazdıkları kelimelerle değil, müşteri hedefleriyle de eşleşir.
3. Akıllı Arama ve İlgili Önerilerin Otomatik Olması Gerekir
Satıcılar, dijital perakende işinizin öncüsüdür. Müşterilerin ne aradığını bilmeleri ve doğru ürünleri doğru müşterilere doğru zamanda sunmaları bekleniyor. Ancak en anlayışlı satıcılar bile, alışveriş yapanların her gün gönderdiği milyonlarca ürüne ve dijital sinyale ayak uydurmakta zorlanıyor.
Esnek, ölçeklenebilir e-ticaret satış yazılımı olmadan ekip, yüksek değerli, stratejik girişimlere odaklanabilecekken, ürünleri manuel olarak düzenlemek için çok fazla saat harcamak zorunda kalır.
Yapay zeka destekli site araması, “doğru” kelimeleri veya hecelemeyi kullanmasalar bile ziyaretçileri istedikleri sonuca götürebilir. Sistemin, arama kutusuna yazdıklarının gerçek anlamının ötesinde kullanıcının amacını anlamasına yardımcı olur ve deneyimlerini daha iyi kişiselleştirmek için web sitesi ve içerikle nasıl etkileşim kurduklarını öğrenmeye devam eder.
Ekipler, uzun eşanlamlı ve ikame listelerini manuel olarak yapmak için günler, aylar ve hatta yıllar harcayabilir. Bu, başka bir devasa kurallar ve istisnalar listesi oluşturur. Makine öğrenimi, site içeriği ile onu arayan kişiler arasındaki anlamı ve ilişkileri daha iyi anlamak için kullanılabilir ve her şey arasındaki bağ dokusunu akıllıca güçlendirir. Bu, siteyi yöneten ekiplerin üzerindeki baskıyı azaltır ve kişiselleştirilmiş bir arama deneyimi alan ziyaretçiler için dijital deneyimi geliştirir.