Wenn persönliches Einkaufen keine Option ist, sind aussagekräftige E-Commerce-Kennzahlen ein Muss

Zweiter Beitrag einer Serie, die sich mit der Bereitstellung leistungsstarker digitaler Erlebnisse in einer Zeit befasst, in der persönliche Interaktionen pausieren. Erfahren Sie, wie Predictive Merchandiser Merchandisern verwertbare Analysen an die Hand gibt.

Mein Kollege, Justin Sears, hat kürzlich einen Beitrag über digitale Erlebnisse, die reale Interaktionen ersetzen. Er nannte die Messung der Leistung als eine Säule des Erfolgs für leistungsstarke Online-Erlebnisse. Während der COVID-19-Krise sehen wir dramatische Verschiebungen bei den Metriken, die irreführend sein können und es den Teams erschweren, geeignete Lösungen zur Verbesserung des digitalen Erlebnisses zu entwickeln.

Die meisten E-Commerce-Kennzahlen sind nicht umsetzbar. Sie sind auf einer hohen Ebene angesiedelt und aus dem Kontext gerissen, was es schwierig macht, sie auf die treibenden Kräfte zurückzuführen. Wenn z.B. die Konversionsrate und der AOV vom Trend abweichen, liegt das an einem neuen Marketing-Event, einer kürzlichen UX-Änderung oder Verbesserungen bei der Suche? Oder liegt es an etwas, das außerhalb unserer Kontrolle liegt, wie z.B. eine weltweite Pandemie?

Es ist klar, wie entscheidend jede Sitzung ist und wie wichtig es ist, den Umsatz pro Benutzer zu maximieren. Predictive Merchandiser auf Lucidworks Fusion hilft den Teams, die Macht von umsetzbaren und kontextbezogenen Analysen in die Hände der Merchandiser zu legen, um das Verhalten der Kunden zu verstehen, das Erlebnis sofort anzupassen und die Vorteile einer realen Interaktion online zu bieten.

Die Mechanik eines Filialerlebnisses

Letzten Sommer ging ich in ein Sportgeschäft, um mir neue Wanderschuhe für mein Training und meinen Gipfelversuch auf dem Mt. Whitney zu kaufen. Der Mt. Whitney ist mit einer Höhe von 14.505′ der höchste Berg in den Lower 48. Als ich im Geschäft ankam, ging ich in die Schuhabteilung, wo ich von einem Angestellten begrüßt wurde, der mir die Wand mit den Wanderschuhen zeigte. Auf dem Weg dorthin erzählte ich ihr, dass ich in der Lotterie gewonnen hatte und in drei Monaten den Mt. Whitney besteigen würde. In den nächsten drei Monaten würde ich 150 Meilen wandern, plus die 22 Meilen auf dem Whitney Trail. Wir waren uns einig, dass ein wasserdichter, knöchelhoher Stiefel am besten wäre und perfekt passen müsste.

Die Angestellte zeigte auf ein paar Stiefel an der Wand, die sie für gute Kandidaten hielt. Abgesehen von dem wirklich teuren Paar stimmte ich zu und bat sie, mir ein paar Größen zum Anprobieren zu bringen. Nachdem ich einige anprobiert und ihr erklärt hatte, wie sie passen, und die Größen vergrößert und verkleinert hatte, fanden wir schließlich eine perfekte Passform für mein Budget. Ich bezahlte an der Kasse und machte mich auf den Weg, um sie einzulaufen. Ich könnte nicht glücklicher mit diesen Stiefeln sein.

Als Experte für digitalen Handel mit jahrelanger Erfahrung im Einzelhandel gehe ich oft in Geschäfte, um herauszufinden, wie wir die Erfahrungen in den Geschäften ins Internet übertragen können, um herauszufinden, was auf den Handelswebsites fehlt und wie wir die sich bietenden Möglichkeiten nutzen können.

Werfen wir einen Blick auf dieses Einkaufserlebnis aus der Perspektive von Personen, Geschäften und Daten:

• Als ich durch das Geschäft ging, konnte ich mich problemlos in der Schuhabteilung orientieren.
• Während ich mit dem Mitarbeiter interagierte, habe ich ihm meine Bedürfnisse, Anforderungen und Interessen mitgeteilt.
• Wenn wir uns die anderen Kunden in der Schuhabteilung ansehen, haben auch sie während ihres Einkaufs Signale gegeben. Sie benutzten wahrscheinlich ein anderes Vokabular und drückten ihre Bedürfnisse auf unterschiedliche Weise aus.

Glücklicherweise können die Angestellten klärende Fragen stellen und die Absicht der Kunden verstehen. Wenn wir etwas weiter zurückgehen, werden wir feststellen, dass die anderen etwa hundert Kunden in den anderen Abteilungen des Ladens diesem Beispiel folgen. Sie geben uns Signale und Feedback und suchen nach den Produkten, die sie kaufen möchten.

Dies geschieht auf Handelswebsites 24/7. Wenn Sie nicht auf diese Signale hören, sie im Kontext zusammenfassen und Ihre Website anpassen, lassen Sie die Kunden zur Tür hinausgehen und zu Ihren Konkurrenten gehen. Mithilfe von maschinellem Lernen und Suchfunktionen können Merchandiser Trends aufdecken und die Leistung im Handumdrehen optimieren.

Maschinelles Lernen (ML) Jobs in der Suche

Tausende von Käufern kommen täglich auf Ihre Website und versuchen, Ihrem Suchfeld zu erklären, wonach sie suchen. „Größe 10 ½ wasserdichte Wanderstiefel unter $150“. Kann Ihre Suchmaschine das verarbeiten? Und dann der nächste Kunde, der nach „Wanderschuhe unter $150 Größe 10,5“ sucht. Denken Sie an all die Variationen dieser Konversation, die in Geschäften mit Mitarbeitern stattfinden, die die Absichten der Kunden übersetzen und verstehen können. Vorbei sind die Zeiten, in denen Sie tief in Ihren Suchprotokollen wühlen mussten, um manuell einige wenige von diesen Tausenden von Suchanfragen zu identifizieren, die Sie verbessern wollten.

Es gibt vier verschiedene ML-Jobs, die ständig die Leistung von Suchanfragen auf Ihrer Website messen und auswerten. Synonym-Erkennung, Head-Tail-Analyse, Rechtschreibfehler und Phrasen-Erkennung. Suchmanager und Merchandiser können sich einfach einloggen, überprüfen, genehmigen und veröffentlichen. Diese Aufgaben machen es einfach, mit Ihrem Datenverkehr und den Feinheiten Ihrer Kunden zu skalieren und das Maß an Verständnis aufzubringen, das Kunden in einem Geschäft und online erwarten.

Handeln Sie bei Streaming-Suchtrends

Es ist wichtig, in Echtzeit zu wissen, welche Produkte besonders gefragt sind und welche nicht. Mit Predictive Merchandiser stehen dem Team Streaming-Analysen der wichtigsten Suchanfragen, der meistgeklickten Produkte, der Null-Ergebnisse und der meistgeklickten Suchanfragen zur Verfügung. Merchandiser haben jetzt die Möglichkeit, sofort einzugreifen, schlechte Ergebnisse zu retten und die Ergebnisse zu optimieren. Auch wenn die Teams noch so gut vorbereitet sind, ist die Überwachung und Anpassung von entscheidender Bedeutung.

Predictive Merchandiser deckt die Überraschungen auf. Hat ein Anbieter oder Konkurrent ein neues Produkt frühzeitig auf den Markt gebracht und die Kunden kommen auf Ihre Website, um danach zu suchen, und es ist nicht auf Ihrer Website zu finden? Interessieren sich die Kunden tatsächlich für den niedrig geschnittenen Stiefel, aber Sie haben den über den Knöchel gehenden Stiefel beworben? Diese Streaming-Trendberichte in Verbindung mit der Merchandising-Toolbox geben dem Unternehmen die Mittel an die Hand, um die Situation in Ihrem größten Geschäft sofort zu verstehen und anzupassen.

Leistung im Kontext verstehen

Die Erstellung von Merchandising-Präsentationen in Hunderten von Ladengeschäften zur Präsentation von Produkten erfordert viel Zeit und Energie. Ähnlich verhält es sich auf der Website: Wir präsentieren den Kunden eine Auswahl an Produkten, die angeklickt und in den Warenkorb gelegt werden, überprüfen die wichtigsten Leistungskennzahlen und nehmen Anpassungen vor, nachdem wir die Daten zusammengetragen und bereinigt haben.

Wie können wir ihre Leistung messen? Ein Tipp: Es geht um mehr als nur Konversionen.

Einzelhändlern fehlt oft ein entscheidender Datenpunkt: der Einblick in das, was Kunden gesucht, angeklickt, in den Warenkorb gelegt und gekauft haben. Mit Predictive Merchandiser hat das Unternehmen einen Überblick darüber, wie die Kunden mit bestimmten Produkten im Sortiment interagieren. Der Signaltrichter pro Produkt und pro Kontext ist leistungsstark. Innerhalb von Minuten kann die Präsentation von Produkten analysiert und angepasst werden, ohne dass die IT-Abteilung eingeschaltet werden muss. Der Merchandiser kann die Präsentation „umbauen“, indem er Produkte hinzufügt, entfernt, aufwertet, vergräbt oder auf verschiedene Weise anheftet, um die Leistung zu optimieren und Käufe zu fördern.

Online ist der größte Laden, den Sie haben

Einzelhändler haben Jahrzehnte damit verbracht, das Einkaufserlebnis im Laden zu optimieren. Kompetente Mitarbeiter, strategische Raumplanung, gezielte Sortimente und Geschäftsanalysen sind die Grundlage für den Aufbau erfolgreicher Unternehmen. Letztendlich wird immer deutlicher, dass die Websites das größte Geschäft der Unternehmen sind, was große Chancen und noch größere Risiken mit sich bringt. Wenn wir unseren Kunden online nicht das optimierte Einkaufserlebnis im Geschäft bieten können, riskieren wir, den Kauf und den nächsten Besuch zu verlieren.

In kritischen Zeiten, in denen Website-Besucherzahlen und Konversionsraten sinken, ist jeder einzelne Kunde wichtig. Lucidworks verfügt über die Tools, mit denen Merchandiser die digitale Leistung der Website messen und verstehen können. So können sie jeden Kunden dabei unterstützen, genau das zu finden, was er braucht, so als ob er im Laden mit einem realen Mitarbeiter sprechen würde.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Lucidworks Fusion und Predictive Merchandiser einige der größten Marken der Welt unterstützen, schreiben Sie uns.