Anwendungsfälle der kognitiven Suche in E-Commerce-Suchlösungen
Letzte Woche haben wir über die zwei größten Alpträume gesprochen, die Einzelhändler nachts wachhalten – schlechte Suchergebnisse und ein schlechtes Kundenerlebnis.
Diese Herausforderungen sind nicht unüberwindbar, es sind alles Probleme, die andere Unternehmen bereits gelöst haben. Es gibt einen ziemlich klaren Weg von der veralteten, unzeitgemäßen E-Commerce-Suche zum gelobten Land, in dem man Kunden als Individuen behandelt, indem man ihnen das einzigartige persönliche Erlebnis bietet, das sie sich wünschen.
Lucidworks hat das Cognitive Search Continuum entwickelt, ein vierteiliges Reifegradmodell, das zeigt, wie Einzelhändler ihre Suchplattform von einer einfachen Katalogsuche zu einem hyper-persönlichen Kundenerlebnis weiterentwickeln können.
Stufe 1: Ops
Die erste Phase ist ziemlich einfach – Sie müssen nur alles einrichten und in Betrieb nehmen. Sie haben eine einfache Suchplattform, die neben Ihren Produktkatalogen eingesetzt wird. Vielleicht ist es auch nur die native Suche in Ihrer E-Commerce-Plattform selbst. Kunden können nach Produkten nach Name und Marke und anderen einfachen Produktattributen suchen, und zwar über nur wenige Datenquellen wie einen Produktkatalog mit Produktbeschreibungen. Es gibt keine Personalisierung, so dass die Kunden ein generisches Sucherlebnis erhalten. Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Analysen und Protokolle organisiert und angereichert sind, so dass Sie diese Daten später für erweiterte Funktionen nutzen können, wenn sie bereits vorhanden sind. Lange Rede, kurzer Sinn: Kunden suchen nach Dingen und finden sie (mehr oder weniger).
Stufe 2: Relevanz
In Phase 2 geht es um die Verbesserung der Suchergebnisse, sowohl durch manuelle Anpassungen von Merchandisern als auch durch automatisierte Strategien. Merchandiser können Boosts hinzufügen und bestimmte Produkte in den Suchergebnissen nach oben oder unten verbergen. Die Suchergebnisse zeigen konsequent die besten Produkte für eine Suchanfrage und ordnen sie richtig ein. Sie verkaufen mehr von dem, was Sie verkaufen möchten. Die langen Textbeschreibungen der Produkte wurden indiziert, um die Relevanz zu verbessern. Das System hat verschiedene Merkmale wie Farbe, Größe, Marke herausgesucht und in Felder eingefügt, die sortiert und gefiltert werden können. Synonyme und Rechtschreibfehler werden automatisch erkannt und korrigiert.
Stufe 3: Personalisierung
Die dritte Stufe in unserem Kontinuum ist das Zusammenspiel von Plattform, Daten und Anwendungen. Kundenverhalten wie Browsing, Klicks, Ansichten, frühere Käufe, aktuelle Sitzungsaffinitäten, frühere Suchanfragen, Bestandsdaten, CRM-Daten, wechselnde Vorlieben und andere Signale werden erfasst und zusammengefasst, um ein individuelles Erlebnis für jeden Nutzer bei jedem einzelnen Besuch zu schaffen. Die Suche wird vorausschauend und die Empfehlungen sind komplementär.
Stufe 4: Intelligenz
In Stufe 4 geht es darum, Intelligenz in die Such- und Einkaufsanwendungen als eine vollautomatische Feedbackschleife einzubauen. Kunden können mit Ihren Apps sprechen und diese können über Chatbots und andere Kanäle Vorschläge machen, indem sie natürliche Sprache verarbeiten. Apps gehen über die Eingabe in ein Suchfeld hinaus und bieten Eingaben durch Sprache, Bild-Upload oder Mediendateien. Wenn die Kunden nicht spezifisch genug fragen, stellt das System klärende Fragen. Schlecht funktionierende Anfragen werden identifiziert und verbessert.
Natürlich ist die Reise nie abgeschlossen. Wenn Sie das Kontinuum der kognitiven Suche als Fahrplan verwenden, können Sie die einzelnen Phasen iterativ durchlaufen, um die besten Erfahrungen für schnellere Erkenntnisse und höhere Produktivität zu bieten.