eコマースストアで効果的なオンサイト検索エクスペリエンスを作成する10の方法

従来の実店舗は、持ち込み客の検索エクスペリエンスを調整する従来の営業担当者の典型的な例です。 これにより、お客様の貴重な時間を節約できるだけでなく、購入を促し、店舗の売り上げを伸ばすことができます。

それどころか、オンラインeコマースストアには営業スタッフがいません。 ユーザーは自分でeストアを検索して、本当に欲しいものを手に入れることができます。その結果、探している製品をすばやく見つけることができない場合に、ユーザーが簡単に脱落する可能性があります。

最近の調査によると、購入者は、eストアで商品を見つけるために閲覧する場合と比較して、検索サービスを使用する可能性が90％高くなっています。

そのため、eコマースプラットフォームで強化された検索エクスペリエンスを提供することは、ユーザーを適切な製品にすばやく導き、eストアのコンバージョンと売上の増加を保証するために重要です。

優れた検索エクスペリエンスとはどういう意味ですか？

より良い検索体験とは、訪問者が検索バーに「サングラス」と入力し、カタログがそれらを「シェード」と呼んでいる場合、検索結果が意味を検出し、正確な結果を示すことができるはずであることを意味します。

検索の背後にある意図された意味を理解し、それにうまく対応するために必要なすべて。

ページが「結果が見つかりません」のようになっている場合は、検索エクスペリエンスの最適化に取り組んでいないことは間違いありません。 これにより、在庫に製品があったとしても、訪問者は失望し、プラットフォームを離れることになります。

この体験は、在庫が不足している、または特定の商品がすぐ隣にある場合でも特定の商品がないことを顧客に伝える、イライラした営業担当者に似ています。

基本的な概念を理解したので、効果的な検索エクスペリエンスを作成する方法について疑問に思うかもしれません。 そこで、優れた検索エクスペリエンス、つまりより優れたカスタマーエクスペリエンスを実現するためのベストプラクティスをいくつか紹介します。

1.フィッツの法則を採用する

フィッツの法則によれば、ターゲット領域に移動するために必要な時間は、ターゲットまでの距離とそれに対応する幅の比率です。 この法則は、正確さを達成するために検索バー（配置と幅）を調整するのに役立つため、eコマースストアに適用できます。

アイデアは、検索バーをeコマースUXプラットフォームで支配的にすることで、ユーザーが欲しいものを手に入れるために機知に富んだ戦いをする必要がないようにすることです。

フィッツの法則を実装するeコマースストアの簡単な例は、Amazonです。 検索バーはアドレスバーの近くにあるだけでなく、ページの幅全体に広がっており、UIの両端にある無視できるほど目に見える小さなボックスだけではありません。

2.機械学習の力を活用する

eコマースのオンサイト検索は人間の考え方を模倣する必要があります。そうしないと、関連性のない検索が期待できます。 そのため、eコマースストアで機械学習や人工知能（AI）の力を活用することが不可欠になっています。

AIテクノロジーは、キーワード検索、クリック率、コンバージョン率、既存の在庫タグ、顧客評価、および製品の人気に由来するデータを統合することにより、より良い検索への扉を開きました。

このeコマースのトレンドは、オンサイトの商品検索の過程で機械学習の4つのサブレベルをサポートしています。 次の図は、これについての洞察を提供します。

それぞれについて詳しく説明しましょう。

• テキストマッチング検索：これは、ほとんどのeコマースWebサイトの専門家によって展開されている最も基本的な検索方法です。 ここで入力された「文字列」は「単語」に分割されます。
  検索結果には、製品のタイトル、機能、説明の順序で設定が表示されます。 これは、商品のタイトルを使用して見つかった一致が、機能タグを使用して見つかった一致よりも優先されることを意味します。
• クエリの変換と拡張：このレベルでは、クエリのプレフィックス、サフィックス、さらにはスペルミスを処理する自然言語処理を扱います。
  ユーザーがクエリを入力すると、スペルの間違いやその歪んだ意味に関係なく、システムはあいまいなテキスト検索を通じて結果の表示を続行します。
• 基本的な機械学習検索：このレベルでは、検索結果にパーソナライズがもたらされます。 特定の商品を頻繁に購入する場合、検索結果を入力すると、検索結果によってその商品が自動的に1位にランク付けされます。 オートコンプリートは、検索エクスペリエンスを向上させる優れた方法でもあります。 機械学習検索は、以前の検索とオンライン行動分析を分析することでクエリを予測します。
• 高度な機械学習検索：このレベルでは、機械学習検索はニューラルネットワークを使用して単語の複雑な組み合わせをマッピングし、高度で洗練された検索結果を提供します。
  高度な機械学習は、正確でパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるように、すべてのインタラクションでの学習に重点を置いています。 結果？ より良いコンバージョン、忠誠心、そして再注文。

3.逆画像検索はニューエイジ検索のヒントです

キーワードベースの検索を後回しにして、逆画像ベースの検索はオンラインスペースで多くの話題を生み出しています。 eBay、Pinterest、Googleなどの巨大企業がすでに逆画像検索に移行しているため、テクノロジーの範囲はますます広がっています。

実際、PinterestのCEOによると、BenSilbermannは次のように述べています。

「検索の未来は、キーワードではなく写真になります。」

検索のプロセスは簡単です。写真を撮ってアップロードし、同様の結果が画面にどのように表示されるかを確認します。 このようにして、顧客は自分が考えている製品を探すために何時間も費やす必要がありません。

アクティブな逆画像検索を行う市場のプレーヤーが少なくなると、eストアはその独自のアプローチに対する認識と評価を得るデジタルエクスペリエンスプラットフォームになります。

4.音声ベースの検索にミスを与えることはできません

「天気はどうですか」などの質問から、商品のおすすめや口頭での注文まで。 音声検索は、オンライン空間を混乱させることに少しずつ取り組んでいます。

広く音声コマースと呼ばれる「音声」メディアを介して商品を検索することで、eコマースストアの様相が変わりつつあります。 さらに、Amazon Alexa、Googleアシスタント、Siriなどの音声ベースのアシスタントの導入が、顧客の期待の高まりの背後にある理由になりつつあります。

多くのブランドはすでに音声検索を使用して、e-ビジネスの世界で顧客にマークを付けるよう呼びかけています。

ブライアンディーンによると、音声検索は従来の検索に取って代わりつつあります。

音声検索を採用する理由に加えて、調査では、イノベーションと利便性を大幅に向上させることで、売り上げを伸ばす機会であると結論付けています。

市場での最良の例として、「Amazon's Choice」は、AmazonのAlexaを介して与えられた音声コマンドを介して選択肢ラベルの付いた製品を注文することを中心に展開するチャートのトップです。

5.すごい効果のための視覚探索チャットボット

ボットは、ユーザーにとってもビジネスにとっても驚きではありません。 これらの革新的で創造的な仮想アシスタントは、すでにWeb上で話題を呼んでいます。 そして、ボット統合が2022年までにビジネス経費を最大8％削減することを約束するときはどうでしょうか。

ボットが顧客を正確に検索するための感情的な商を欠いていると考えられていたところ、ビジュアルチャットボットはテーブルを変えました。

リーバイスやアマゾンなどのファッションブランドは、検索エクスペリエンスを最適化するための仮想ショッピングアシスタントを構築することで、すでに模範を示しています。 これらのビジュアルボットは、ファッションスタイルの推奨に役立つだけでなく、返品/交換のサイズ設定と管理にも役立ちます。

ビジュアルチャットボットの会話には、主に次の4つのフェーズがあります。

• 画像へのテキスト
• 画像から画像/テキストへ
• 画像からスマート画像へ
• 視覚的相互作用

各モードは、あらゆるレベルのユーザーインタラクションで検索エクスペリエンスを向上させるために存在します。

6.より良い結果を得るためのファセット検索の実装

ユーザーがeコマースストアにアクセスすると、探している特定の商品を念頭に置くことになります。 ユーザーがその特定の製品またはそれに近い製品を見つけられなかった場合、検索エクスペリエンスは失敗したと考えられます。

これは、「ファセット検索」がその日を節約できる場所です。 この手法は、フィルターとして正確な製品属性（価格、色、顧客レビュー、ブランドなど）を適用することに基づいて、検索結果を絞り込むことを中心に展開されます。

動的ファセットと呼ばれるより洗練されたフィルタリングは、すでにファセットされた結果を集中させるのにさらに役立ちます。 事はです; 特定のフィルターを適用することにより、絞り込まれた結果に関連する新しいフィルターが表示されます。

ファセット検索の利点は多岐にわたります。 同様に、ファインダビリティを強化し、null結果の可能性を減らし、検索エクスペリエンスの最適化を改善し、価値のある結果を提供するのに役立ちます。

したがって、すべての検索結果に関連性のある適切なフィルターを含めることに重点を置く必要があります。

7.ビッグデータ分析手法の採用

ビッグデータ分析は、洗練された検索エクスペリエンスを提供することを目的とした最新のテクノロジーです。 この手法では、ユーザークエリを考慮に入れて、検索の背後にあるユーザーの意図を解読します。

実際、ビッグデータ分析、つまり予測検索機能は、ユーザーが行ったクエリに基づいてユーザーを判断します。 彼らは何を探しているのですか？ 彼らの購入履歴は何ですか？ 同様のユーザーペルソナは何を購入しましたか？ 彼らが好む製品の種類は何ですか？

ビッグデータがこれらの単純な質問に対する回答の分析に使用されると、ビジネスインテリジェンスは顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供するようになります。 したがって、検索エクスペリエンスが直接向上します。

8.「検索」の原則に従う

効果的なマーチャンダイジング戦略が検索エクスペリエンスの向上とともに実装されると、「検索」が副作用になります。 基本的には、特定の製品とそれに対応する属性を他の製品よりも重視することです。

このような属性の例としては、在庫状況、その日の取引、到着日、トレンド商品、クリック率などがあります。

GIPHY経由

技術的には、searchandisingは、ファセット検索、オートコンプリート、製品の推奨事項、最近の検索結果、頻繁に検索されるクエリを、行動分析データと自動化と組み合わせて、望ましい検索エクスペリエンスを作成します。

したがって、検索と検索により、検索結果を改善し、店内で最高の商品を紹介し、売り上げを伸ばすことができます。

9.類似製品を検索するのに便利

彼らは常により多くを求めているので、人間の心は決して満足しません。 彼らがeコマースストアで特定の製品に出くわした場合のように、彼らは他の同様の価格とスタイルの製品を見たいと思っています。 これにより、オプションの中から選択できる多様性と柔軟性が実現します。

多くのeコマースプラットフォームは、モバイルeコマースアプリとウェブサイトプラットフォームの両方に「類似商品」機能を追加することで、検索エクスペリエンスを強化し始めています。 これを行うには多くの方法があります。

• ホバリング：訪問者が特定の製品にマウスを合わせると、類似製品を一覧表示するサムネイル付きのミニ画面が表示されます。
• 長押し：モバイルユーザーが製品のサムネイルを長押しすると、類似製品を一覧表示するミニ画面が表示されます。
• スクロール：訪問者が専用の製品ページを下にスクロールすると、同様の製品を一覧表示するセクションが表示されます。

10.検索バーの向こう側を見る

テクノロジーのおかげで、eコマースのウェブサイトは時々再発明と革新を続けてきました。 検索バーが不可欠であると考えられていた場合、一部のeコマースプラットフォームは異なるように頼みます。

トレンドは、対応する製品とファセットを掲載するホームページのカテゴリサムネイルに徐々にシフトしています。 それは視覚的な喜びをもたらすだけでなく、検索体験を大幅に向上させます。

これがArtsperが検索バーを永久に排除するためにどのように取り組んでいるかです。

このカテゴリ分布のもう1つの興味深い側面は、「推奨カテゴリ」に絞り込まれます。 ここでは、好み、購入履歴、行動分析に基づく一般的なカテゴリを合計して、優れたカスタマーエクスペリエンスを実現しています。

結論

上記の検索エクスペリエンス機能をeコマースプラットフォームに組み込むと、待望の競争力が得られます。 必要なのは、すぐに使えるものを試してみる意欲のある優れたチームと、プロセスをスムーズに進めるための専門家の支援だけです。

幸運を！