La optimización de merchandising por categoría (CMO, por sus siglas en inglés) no es, en absoluto, un descubrimiento nuevo. Las tiendas minoristas físicas la usan desde hace años. Los supermercados aplican CMO cuando colocan de forma selectiva los artículos de alta demanda a la altura de los ojos en los estantes y en las exhibiciones de cabecera de los pasillos correspondientes. CMO es la razón por la que productos básicos como el pan, la leche y los huevos están al fondo del supermercado, lo que obliga a los consumidores a pasar junto a todos los demás productos que podrían tentarlos o recordarles que deben comprarlos. Se ha aplicado en casi todas las tiendas minoristas, donde los productos premium se exhiben al frente de la tienda, mientras que los artículos en liquidación suelen encontrarse al fondo. Un buen responsable de merchandising estudia manualmente los patrones de compra de sus clientes para optimizar la distribución de la tienda y la estrategia de ubicación de los artículos. Durante muchos años esto se ha considerado un requisito de la estrategia en tienda, y recientemente se desarrolló la tecnología adecuada para aplicar un proceso de priorización similar en el eCommerce mediante la visualización programática.
Sin CMO, comprar en línea puede parecerse mucho a un cajón de ropa en liquidación, con artículos mezclados al azar. El equivalente en eCommerce es desplazarse por varias páginas de productos en un intento inútil de encontrar un artículo específico. Normalmente es aquí donde entran en juego las categorías de productos. Los sitios de eCommerce suelen tener categorías, subcategorías e incluso subdivisiones adicionales para organizar los artículos que busca tu cliente. Sin embargo, muchas veces un producto pertenece a varias categorías, lo que da una idea poco realista de su demanda. Por ejemplo, al buscar un artículo como libros para colorear con el método de orden “más populares”, como explica Linda Bustos, los lápices de colores pueden aparecer antes que el propio libro para colorear debido a otras categorías relevantes en las que pueden estar incluidos, como regreso a clases, materiales de arte, artículos infantiles, etc. Bustos explica además que algunos artículos pueden aparecer con más frecuencia por un sesgo de autoselección. Los artículos categorizados de forma vaga aparecen más a menudo, lo que genera más clics, y eso a su vez sigue dándoles prioridad dentro de “más populares”, aunque quizá no fueran relevantes desde el principio. Esto se entiende con el ejemplo del cajón de liquidación mencionado antes. Los artículos que están arriba del cajón pueden probarse muchas veces (el equivalente a muchos clics), lo que los vuelve muy “populares”; sin embargo, cada vez se devuelven al cajón (nunca se agregan al carrito), así que en realidad no se están vendiendo bien en absoluto.
La optimización de merchandising por categoría (CMO) es el enfoque estratégico, categoría por categoría, para organizar las páginas de listado de productos. Esto permite que los resultados de búsqueda de productos se ordenen con un algoritmo similar al proceso con el que Google ordena sus resultados de búsqueda. Ahora se puede aplicar un algoritmo de priorización intuitivo a las páginas de resultados de productos a nivel de cada tienda en línea. Así tus productos se ordenan de forma programática según el contexto de compra por categoría, los factores de impulso y hundimiento (boost and bury) y los factores de personalización, como las categorías y marcas que el usuario ya exploró. CMO combina la optimización de la tasa de conversión, la comparación eficiente de las pruebas A/B, con los algoritmos de priorización del SEO para garantizar que tus consumidores vean los productos más relevantes para su búsqueda.
Contexto de compra por categoría
Los productos perennes, en comparación con los productos de temporada, son excepcionalmente sensibles a la categoría a la que pertenecen. Poder priorizar automáticamente los productos que tienen picos en temporadas específicas probablemente impulsará las conversiones en tiempo real, según el número de búsquedas que detecte el algoritmo.
El grado de reflexión que un consumidor dedica a la compra de un producto depende mucho de la categoría en la que se encuentra. Por ejemplo, al comprar bienes consumibles de un solo uso, el consumidor analiza menos las fortalezas y debilidades del producto que en el caso de un producto de uso continuo, que exige una gran reflexión.
Ciertas categorías deberían priorizar algunos factores de ranking por encima de otros. Esto es especialmente cierto en productos donde el impacto de la prueba social (mejor valorados, más vendidos) pesa más que los factores definidos por la empresa, como el precio o la propuesta de valor de las características promocionadas. Por ejemplo, al comprar un nuevo par de zapatos, la comodidad solo puede expresarse con honestidad por consumidores que ya los compraron y los usaron para probarlos. Esto supera con creces a las características promocionadas, porque ninguna empresa te dirá a propósito que el producto que intenta venderte causa ampollas o no tiene buen soporte para el arco del pie.
Factores de impulso y hundimiento
Las reglas de impulso y hundimiento (boost and bury) son factores que un algoritmo de CMO puede analizar para aumentar o disminuir la presencia de productos individuales en los resultados de búsqueda de tu sitio. Un algoritmo capaz de reconocer un producto que se vende bien impulsará su posición hasta los resultados de la primera página. Por ejemplo, si una celebridad menciona tu producto, quizá notes que el tráfico se dispara rápidamente. Una regla de impulso del algoritmo lo detecta y promociona el producto por sí sola en tiempo real. En cambio, si estás muy cerca de agotar un producto, la regla de hundimiento del algoritmo reducirá la visibilidad de ese artículo para no decepcionar a tus clientes cuando lo busquen y descubran que no está disponible o que solo puede comprarse en una talla o un color poco populares.
Las reglas de impulso y hundimiento pueden verse afectadas por factores como los ingresos por visitante y la tasa de venta (sell-through). Ambos merecen mayor prioridad y requieren más estrategia para optimizarse con eficacia. Si quieres aumentar la frecuencia con la que se muestra tu marca propia frente al resto de tu inventario, puedes aplicar una regla de impulso/hundimiento para asegurar que tu producto domine sobre los demás. En teoría, estos cambios pueden hacerse manualmente; sin embargo, es un trabajo extremadamente exigente que muchas veces llega demasiado tarde, sobre todo con tendencias de la cultura pop que quizá no sigues. Un algoritmo aplicado gestiona la priorización de tus artículos sin que tengas que ajustar activamente la configuración de búsqueda.
Factores de personalización
Personalizar la experiencia de compra de tus clientes depende en gran medida de cookies rastreables que permiten a un algoritmo de CMO construir perfiles de metadatos en torno a la dirección IP única de cada cliente. Este perfil se crea a partir de las categorías y marcas que el cliente ya exploró. Las compras anteriores, los productos que agregó antes al carrito y los artículos que tiene actualmente en él también contribuyen a su perfil. Los factores de personalización pueden ajustar el contenido de tu sitio según cómo llegó el visitante, ya sea desde un motor de búsqueda, un sitio de referencia o un anuncio o campaña específicos. Esto es especialmente útil junto con la publicidad: el artículo que aparece en el material promocional puede destacarse al instante cuando el visitante llega a tu sitio.
Al estudiar y adaptarte activamente a las tendencias en tiempo real y a la disponibilidad de productos, puedes optimizar las tasas de conversión de tus productos y llevar tus ventas a niveles sin precedentes. Además de impulsar las tasas de conversión, CMO creará una experiencia de compra más intuitiva y satisfactoria para tus clientes. El merchandising por categoría también puede hacerse manualmente, sin algoritmos automatizados, como demostró Jirafe (adquirida recientemente por SAP Hybris), que registró un aumento del 40% en las conversiones gracias a un trabajo serio de merchandising por categoría. Sin embargo, como esta tendencia automatizada del eCommerce acaba de surgir, hay muy pocas empresas que ofrezcan herramientas de optimización programática de categorías y merchandising. Si quieres saber más, revisa la herramienta de merchandising de SAP Hybris, Nextopia, Bloomreach y sigue visitando el blog de 1Digital, donde analizaremos casos de estudio de CMO a medida que se publiquen para mantenerte al día con las últimas novedades de este nuevo y emocionante campo.
Fuente:
Category and Merchandising Optimization [webinar]. Dir. Linda Bustos. Pres. Linda Bustos. The Future of Customer Engagement and Commerce. SAP Hybris, 30 de mayo de 2016. Web. 2 de junio de 2016. <http://www.the-future-of-commerce.com/2016/05/30/category-merchandising-e-commerce-optimization/>.