小売業者は、検索結果を強化するためにメトリックベースのブーストをタップします

消費者はより関連性が高いと期待しています パーソナライズ オンラインで買い物をするときの検索結果。レバレッジ 従来の戦略を備えた人工知能（AI）の検索 企業が次のようなデータを使用するのに役立ちます 製品レビュー、 在庫レベル、および検索結果を最適化して消費者を支援し、ビジネス目標を達成するための収益。

その間、 eコマース 企業は、多くの場合、AIを搭載した検索を使用して、検索結果と変換率を改善したいと考えています。いつ メトリックベースのブーストなどの従来の戦略と組み合わせる、企業は、既存のデータを活用して、検索結果を顧客のニーズやビジネス目標とより適合させることができます。

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メトリックベースのブースト

メトリックベースのブースト、検索に根ざした手法 マーチャンダイジング、AIツールと組み合わせると効果的です。それ 重要なビジネスメトリックを使用して、検索結果の特定の製品に優先順位を付けます、企業が販売を最大化し、目標を達成するのを支援します。

たとえば、小売業者が望んでいる場合 高評価の製品を強調したり、過剰な在庫をすばやく移動したりします、それに応じて検索ランキングを調整できます。販売、製品の評価、在庫レベルが変化するにつれて、メトリックベースのブーストがリアルタイムで適応し、顧客のショッピングエクスペリエンスを向上させながらビジネス目標を継続的に推進します。

によると エリック・ブラックマン、Commerce MediaのVP 枕、メトリックベースのブーストは、製品の関連性の両方を強化するためのAI駆動の検索と連携して機能します デジタルエンゲージメント。

「メトリックベースのブーストは、株式レベル、利益率、季節の傾向などのビジネスデータを活用して、検索結果を収益の最大化や過剰在庫の削減などの主要なビジネス目標に合わせて整合しています」とBrackmannはPYMNTSとのインタビューで述べました。 「AIを搭載した検索は、閲覧履歴、過去の購入、人口統計などの要因に基づいて、ユーザーの意図とパーソナライズの結果を理解することにより、関連性を高めます。」

たとえば、Brackmannは、小売業者がランニングシューズの過剰なインベントリを持っているかどうかを指摘しました。同時に、AIを搭載した検索により、昇格した靴がユーザーに依然として関連していることが保証されます。この相乗効果は、製品の関連性を促進します デジタルエンゲージメント、コンバージョン率の改善、および収益性を促進します。

ビジネスの目標と市場の状況が進化するにつれて、メトリックベースのブーストは、変化する優先順位を満たすために適応できます。

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ブーストは自然に適応します

「ビジネスの目標と市場の状況は決して静的ではなく、メトリックベースのブーストは、段階的に進化するのに十分な柔軟性です」とブラックマンは言いました。 「検索ランキングをライブビジネスメトリックに結び付けることの美しさは、これらのメトリックが変化するにつれてシステムが自然に適応することです。新しい傾向が出現したり、季節的な需要が変化すると、コンバージョン率や在庫レベルなどの基礎となるデータがこれらの変更を反映し、検索結果が自動的に調整されます。」

たとえば、ホリデーシーズン中に、小売業者が「在庫内と速い出荷」アイテムに優先順位を付ける可能性があり、シーズンが経過すると、それらのブーストルールをダイヤルダウンまたは次の優先順位にリターゲットすることができます。

「最新のマーチャンダイジングツールは、ブーストルールやキャンペーンのスケジューリングを可能にし、春のプロモーション中に季節の製品が昇格し、販売後に自動的に戻ることを保証します」とブラックマンは付け加えました。

多くの小売業者は、継続的なフィードバックループを活用していると彼は説明しました。ここでは、システムが結果を監視し、メトリックの重み付けを微調整するために提案が行われます。時間が経つにつれて、これは、検索結果が顧客が望むものとビジネスに必要なものに一貫してマークを獲得するため、長期的なパフォーマンスが強くなります。

「影響は高潔なサイクルです」とブラックマンは指摘しました。 「より良い検索関連性はより多くの購入を促進します。これにより、より多くのデータがより多くのデータを提供し、関連性をさらに向上させ、収益を着実に持ち上げ、顧客満足度をタンデムにします。」

企業は、AIを介して検索結果を強化し、パーソナライズしたいと考えています。

によると PYMNTSインテリジェンス 報告、 “AIが小売業界のために用意しているもの、」 企業の92％ AI駆動型のパーソナライズを使用して、成長を促進します。さらに、ビジネスリーダーの77％が生成AIを最も影響力のある新興技術としてランク付けしています。

メトリックベースのブーストを既存の検索エンジンに統合する際に、企業はどのような課題に遭遇する可能性がありますか？

「主要な統合の課題には、データサイロ、データ品質の問題、スケーラビリティの制約、組織内の専門知識のギャップが含まれます」とブラックマンは説明しました。 「これらの課題を克服するには、高品質のデータを準備し、適切なツールを活用し、展開を段階的に行い、継続的に最適化する慎重な戦略が必要です。一度設置されると、メトリック駆動型のAI駆動の検索は自己改善資産になり、絶えずあなたを調整します 製品の発見 買い物客の好みと進化するビジネス目標の両方を経験しています。」