Recherche et personnalisation du commerce électronique

Points clés

• Un moteur de recherche de commerce électronique sonore est crucial pour le succès des magasins en ligne. Les caractéristiques clés incluent la navigation au fil du fil, les critères de filtrage pour affiner les résultats de recherche, les options de tri et les suggestions automatiques. Ces fonctionnalités aident les clients à trouver des produits rapidement et efficacement, améliorant ainsi leur expérience d'achat.
• Il existe une variété de produits techniques qui peuvent être utilisés pour implémenter les moteurs de recherche, y compris les bases de données conventionnelles (telles que MySQL, PostgreSQL, MongoDB), Sphinx, Apache Solr, Elasticsearch et les services ES d'Amazon et CloudSearch. Le choix dépend de l'application de commerce électronique et de la langue dans laquelle il se trouve.
• Sur le marché numérique d'aujourd'hui, la personnalisation de la recherche de commerce électronique est cruciale. En collectant et en analysant des données sur le comportement en ligne des clients, les entreprises peuvent fournir des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi la satisfaction des clients, les taux de conversion et la valeur moyenne des commandes. Cependant, des défis tels que les problèmes de confidentialité des données et la complexité de l'analyse des données doivent être soigneusement gérés.

Cet article a été écrit en collaboration avec Ktree. Merci de soutenir les partenaires qui ont rendu le point de point possible.

Cet article traite de diverses fonctionnalités essentielles des moteurs de recherche de magasins de commerce électronique. Si votre expérience de recherche de magasin est mauvaise, vos clients peuvent se rendre sur le prochain site Web pour effectuer un achat.

Si vous avez un énorme catalogue de produits, l'optimisation et l'organisation de votre catalogue de produits et l'amélioration de votre expérience de recherche sont la clé du succès de votre magasin et du travail le plus important pour un gestionnaire de commerce électronique. Avant une discussion plus approfondie, passons en revue certains termes clés qui nous aideront à mieux comprendre cet article:

• Page de liste de catégorie ou Page de liste de catalogue : une liste d'éléments basés sur la segmentation des catégories, affichant généralement des filtres / filtres à gauche.
• Page de résultats de recherche : Ceci est similaire à la page de liste des catégories. La seule différence est que la liste de produits peut provenir de différentes catégories.
• Client : Les personnes qui visitent le site Web pour acheter des articles dans votre magasin de commerce électronique.
• Filtres / filtres : Ces options sont généralement affichées sur la gauche ou en haut pour réduire la liste des produits.
• admin : Vous ou votre gestionnaire de commerce électronique de magasin.

Exigences fonctionnelles minimales pour les moteurs de recherche de commerce électronique

Navigation du pain

La navigation au pain aide les utilisateurs à revenir à leur catégorie ou à leur page précédente. Ceci est généralement disponible dans les applications de commerce électronique ou de CMS.

Critères de filtrage

Les filtres permettent aux utilisateurs d'affiner ou d'étendre leurs résultats de recherche et finalement d'aider les utilisateurs à parcourir rapidement la liste des produits qu'il souhaite. Ce filtrage est désormais généralement effectué par Ajax ou en utilisant une seule application de page pour accélérer le chargement des résultats.

1. Affiner ou développer les résultats
2. Afficher les comptes pour chaque option de filtre
3. Afficher uniquement les options de filtre courantes - pour le reste, fournissez des liens "plus".
4. Afficher certaines options de filtre comme une série de valeurs

1. Ces filtres / filtres sont des propriétés de produit, elles doivent être configurables, ce qui signifie que les propriétés du produit doivent avoir des paramètres de configuration qui les rendent consultables et apparaissent sous forme de filtres ou de filtres dans la vue de la liste des répertoires.

tri

L'utilisateur doit pouvoir trier les résultats de recherche. Par exemple, le tri par prix (de bas à haut) aide les utilisateurs à trouver des produits qui correspondent à leur portée budgétaire.

diverses options de "tri" se trouvent généralement dans les moteurs de recherche de commerce électronique:

• Prix (de bas à haut)
• marque (A-Z)
• Meilleur match
• Temps de création
• catégorie
• Les options de tri, telles que les derniers produits ajoutés sont préférés
• trié par évaluation
• trié par des produits les plus vendus
• Produits recommandés
• Produits spéciaux

Fonction des suggestions automatiques

Ceci est popularisé par le moteur de recherche de Google, qui aide les utilisateurs à choisir des produits en fonction des quelques lettres saisies. Cela aide les clients à rechercher des produits à l'aide de mots clés ou de mots clés ou d'autres attributs du produit. Habituellement, c'est l'une des fonctionnalités les plus couramment utilisées que les clients utilisent pour rechercher des produits.

Dans les suggestions automatiques, les éléments suivants peuvent être affichés:

• Termes de recherche: ce sont des mots que d'autres utilisateurs ont recherchés sur votre site Web. Ceux-ci peuvent être créés par l'administrateur du magasin et, si nécessaire, ajouter des synonymes aux termes de recherche. Voir l'image suivante.
• Produits réels.
• Propriétés telles que la couleur ou la taille.
• S'il n'y a pas de résultats ou qu'il y a trop peu de résultats, nous pouvons utiliser le "voulez-vous trouver" ou la fonction de correction automatique pour corriger l'utilisateur.

Autres fonctionnalités de recherche de commerce électronique avancées:

• Recherche dans les résultats
• Améliorer la recherche avec un résumé et des faits saillants
• Améliorer la recherche en utilisant la redirection vers une page spécifique

Quels produits techniques sont les plus adaptés aux moteurs de recherche?

Il existe de nombreuses options pour implémenter les moteurs de recherche, qui dépend à nouveau de votre application de commerce électronique et du langage qu'il utilise. D'une manière générale, voici quelques bonnes suggestions:

• Bases de données générales (MySQL, PostgreSQL, MongoDB).
• sphinx: Sphinx est un moteur de recherche en texte intégral qui fournit des capacités de recherche de texte pour les applications clients.
• Apache Solr: Apache Open Source SOLR est le résultat de la fusion de l'ancien Solr et Lucene. C'est aussi un choix populaire.
• Elasticsearch: Elasticsearch est actuellement un leader sur le marché de la recherche. Le produit est également open source et est une branche de Lucene.
  • Cluster intégré.
  • a de nombreuses fonctionnalités prêtes à l'emploi.
  • Les plugins sont généralement fournis pour les principales plates-formes de commerce électronique telles que Magento et OpenCart.
• Service Amazon ES: Service Elasticsearch fourni par Amazon AWS.
• Amazon Cloudsearch: produit Amazon AWS, qui peut être utilisé comme solution pour les moteurs de recherche de commerce électronique.

Des questions fréquemment posées sur la personnalisation de la recherche de commerce électronique

Quelle est l'importance de la personnalisation de la recherche de commerce électronique?

La personnalisation de la recherche de commerce électronique est cruciale sur le marché numérique d'aujourd'hui. Il améliore l'expérience d'achat en fournissant des recommandations de produits personnalisées en fonction de l'historique, des préférences et des comportements des clients. Cela améliore non seulement la satisfaction des clients, mais améliore également le taux de conversion et la valeur moyenne de la commande. Il aide également les entreprises à mieux comprendre leurs clients, leur permettant d'ajuster leurs stratégies de marketing plus efficacement.

Comment fonctionne la personnalisation de la recherche du commerce électronique?

La personnalisation de recherche de commerce électronique fonctionne en collectant et en analysant des données sur le comportement en ligne des clients, tels que leurs requêtes de recherche, l'historique de la navigation et l'historique d'achat. Ces données sont ensuite utilisées pour créer une expérience d'achat personnalisée qui montre aux clients les produits les plus pertinents pour leurs intérêts et leurs besoins.

Quels sont les avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la recherche personnalisée de commerce électronique?

L'intelligence artificielle peut analyser rapidement et avec précision de grandes quantités de données, ce qui en fait un outil précieux pour la recherche personnalisée de commerce électronique. Il peut identifier les modèles et les tendances du comportement des clients, prédire les comportements futurs et fournir des recommandations de produits personnalisés. Cela peut améliorer considérablement l'expérience d'achat, augmentant ainsi la satisfaction et les ventes des clients.

Comment implémenter la personnalisation de la recherche de commerce électronique sur mon site Web?

La mise en œuvre de la personnalisation de recherche de commerce électronique nécessite de combiner la collecte, l'analyse et l'application des données. Vous devez collecter des données sur le comportement en ligne des clients, analyser ces données pour identifier les modèles et les tendances, puis utiliser ces informations pour personnaliser votre expérience d'achat. Cela peut être fait en utilisant une variété d'outils et de technologies, notamment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Quels sont les défis communs dans la mise en œuvre de la personnalisation de la recherche de commerce électronique?

Certains défis courants incluent les problèmes de confidentialité des données, la complexité de l'analyse des données et la nécessité d'une optimisation continue. Assurez-vous de traiter les données des clients de manière responsable et de respecter toutes les lois pertinentes de confidentialité. De plus, l'analyse des données des clients et l'utiliser pour des expériences d'achat personnalisées peuvent être complexes et nécessitent des compétences et des techniques spécialisées.

Comment surmonter ces défis?

surmonter ces défis nécessite une combinaison de planification minutieuse, de technologie appropriée et d'optimisation continue. Vous devez développer des stratégies claires pour collecter et analyser les données des clients, sélectionner les technologies qui répondent à vos besoins et capacités et à surveiller et optimiser en continu vos efforts personnalisés en fonction des commentaires des clients et des données de performance.

Quelles sont les meilleures pratiques pour la personnalisation de la recherche de commerce électronique?

Certaines meilleures pratiques incluent la combinaison de données explicites et implicites, la personnalisation de l'ensemble du parcours client et les tests et optimiser en permanence votre travail personnalisé. Il est également important d'équilibrer la personnalisation et la confidentialité, en vous assurant de ne pas enfreindre la vie privée de vos clients tout en offrant une expérience personnalisée.

Comment la personnalisation de la recherche de commerce électronique affecte-t-elle le référencement?

La personnalisation de la recherche de commerce électronique peut avoir un impact positif sur le référencement en améliorant l'expérience utilisateur et en augmentant l'engagement. En montrant aux clients des produits liés à leurs intérêts et besoins, vous pouvez augmenter le temps qu'ils consacrent sur votre site Web et la probabilité qu'ils effectuent des achats, qui peuvent tous deux améliorer votre classement SEO.

Les petites entreprises peuvent-elles bénéficier de la personnalisation de la recherche de commerce électronique?

Absolument. Même les petites entreprises peuvent bénéficier de la personnalisation des recherches de commerce électronique. En offrant une expérience d'achat personnalisée, les petites entreprises peuvent se distinguer de leurs concurrents, établir des relations plus solides avec leurs clients et augmenter les ventes.

Quel est l'avenir de la personnalisation pour la recherche de commerce électronique?

L'avenir de la personnalisation des recherches de commerce électronique peut être motivé par les avancées technologiques, en particulier l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Ces technologies permettront une personnalisation plus précise et plus complexe, améliorant l'expérience d'achat et stimulant la croissance des ventes. De plus, les entreprises qui ne mettent pas en œuvre la personnalisation peuvent se retrouver dans un désavantage concurrentielle, car les clients s'attendent de plus en plus à une expérience plus personnalisée.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!