En el vertiginoso mundo del comercio electrónico, es fundamental comprender cómo las marcas y los retailers gestionan su presencia en línea. Trabajemos sobre una página correspondiente a una ficha de producto (PDP - Product Detail Page) en la web de Casa del Libro.
Definición de Product Detail Page (PDP)
Una ficha de producto en un ecommerce tendrá una serie de elementos comunes independientemente de la tienda como por ejemplo el nombre del producto, el precio al que se ofrece, una categoría de producto (jerarquía de producto) o la referencia (SKU).
De manera estandarizada, es decir sin que tengamos que hacer nada especial por nuestra parte en la implementación de Google Analytics, nuestra herramienta de analítica web es capaz de capturar una buena cantidad de información del navegador del usuario incluyendo la URL de la página, la versión del navegador, el Sistema Operativo del dispositivo, el lenguaje en el que está configurado, su resolución de pantalla…
Supongamos que el producto que ha visitado el usuario es un libro, “Los Relatos del Padre Brown” del gran G. K. Chesterton.
La importancia de la visibilidad
En un entorno digital saturado, la visibilidad es clave. Tener una presencia efectiva en el “Digital Shelf” significa asegurarse de que los productos de una marca sean atractivos y fáciles de encontrar.
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Esto no solo implica aparecer en las primeras páginas de resultados de búsqueda, sino también conseguir que tus productos destaquen por encima de los de la competencia. Para ello, será necesario que el contenido llame la atención. Algunas de las técnicas que puedes utilizar para conseguirlo son:
- Asegurarte de que los títulos de los productos tengan las palabras clave y la longitud adecuadas.
- Tener imágenes de calidad, que demuestren lo atractivo de tu producto.
- Personalizar la descripción del producto, para que ayude al comprador a resolver sus dudas y entender los beneficios que le aportará.
- No dejar por completar ninguna de las secciones de contenido que permita la web o el e-commerce.
- Optimizar el contenido para todos los canales y dispositivos posibles.
- Tener una voz de marca unificada a través de todos los canales y productos.
Recuerda esta frase clave: El consumidor no puede comprar lo que no encuentra.
Optimización para motores de búsqueda (SEO)
El SEO desempeña un papel crucial en la visibilidad en línea de los productos. La optimización adecuada de palabras clave relevantes en las descripciones de productos, títulos y etiquetas ayuda a mejorar el ranking en los resultados de búsqueda, lo que aumenta las posibilidades de que los clientes encuentren los productos de una marca mientras navegan por internet.
Experiencia del cliente
En el entorno online en el que radica el “Digital Shelf” no se trata solo de vender productos, sino también de ofrecer una experiencia de compra satisfactoria.
El abanico de canales disponibles en el “Digital Shelf” es extenso, al igual que las opciones para combinarlos y diseñar la estrategia omnicanal más efectiva para una empresa. Cada vez es más frecuente que los consumidores utilicen varios canales durante su customer journey, mezclando touch points en tiendas físicas o puntos de venta con interacciones en el entorno digital.
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El “Digital Shelf” facilita experiencias de compra variadas, y la responsabilidad principal de marcas y vendedores radica en garantizar que estas sean excelentes para todos los clientes, sin importar los canales que utilicen durante su viaje del comprador, desde la selección de producto hasta el pago y la entrega.
Además, algo a considerar también por las marcas, es el aprovechamiento del alcance e influencia que pueden conseguir en el mundo online a través del “Digital Shelf”, para fortalecer su marca y hacerla más reconocible en el mundo físico. Y es que, según un estudio realizado por Google, el 82% de los consumidores buscan en su smartphone información sobre el producto que están a punto de comprar en la tienda. Esto otorga al “Digital Shelf” un enorme poder en la toma de decisiones que no deberíamos desestimar.
Gestión de contenido
La gestión eficaz del contenido es fundamental para mantener un “Digital Shelf” efectivo. Esto implica actualizar regularmente la información del producto, agregar nuevas imágenes y descripciones, responder a las reseñas de los clientes y mantener la coherencia de la marca en todos los canales de venta en línea.
De acuerdo a un reporte de Salsify, un 87% de los consumidores considera importante o muy importante el contenido que aparece en la página del producto a la hora de realizar la compra. Además, la “regla de los tres” es el estándar mínimo que se fijan para comprar un artículo: el 70% de los consumidores necesitan ver por lo menos 3 imágenes de alta calidad del producto. Por otro lado, a un 86% de los encuestados les gusta leer al menos 3 reseñas antes de decidirse a realizar la compra.
Personalización y recomendaciones
El “Digital Shelf” también permite la personalización de la experiencia de compra en línea. Mediante el análisis de datos y el seguimiento del comportamiento del cliente, las marcas pueden ofrecer recomendaciones de productos personalizadas, sugerencias de compra complementarias y ofertas exclusivas. Esto mejorará la relevancia de sus productos y la satisfacción del cliente.
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Monitoreo y análisis del rendimiento
Por último el éxito en el “Digital Shelf” depende de la capacidad de las marcas para monitorear y analizar el rendimiento de sus productos en línea. Esto implica rastrear métricas como las tasas de conversión, el tráfico web, las ventas por producto y la satisfacción del cliente. Con estas métricas identificaremos áreas de mejora y ajustaremos las estrategias en consecuencia.
En resumen, el Digital Shelf es mucho más que una simple exhibición de productos en línea; es un componente no solo crucial para la estrategia de comercio electrónico de cualquier marca o retailer, sino también para su estrategia de marca global.
Herramientas para el Ecommerce basadas en Inteligencia Artificial
Las herramientas para el ecommerce basadas en inteligencia artificial son muy útiles para los responsables de comercialización y permiten adaptar las experiencias de compra a medida que se van desarrollando. Las funciones con IA ahorran tiempo y recursos, ya que reducen las tareas manuales, crean nuevas agrupaciones de productos, actualizan los segmentos de clientes y optimizan las reglas de clasificación.
La inteligencia artificial puede ayudarle a automatizar más aspectos de su negocio y a mejorar la productividad. Ya sea para ofrecer recomendaciones de productos generativas y personalizadas o para extraer información basada en datos, la inteligencia artificial puede ayudarle a mejorar la adquisición y la retención de clientes, a implementar automatizaciones y flujos de trabajo comerciales, y a mejorar la eficiencia en los procesos de ventas.
Para ello, las soluciones de IA de ecommerce usan con eficacia agentes de IA que automatizan tareas complejas. Las herramientas basadas en inteligencia artificial pueden ayudar a mejorar la productividad del comercio mediante la automatización de tareas rutinarias, la optimización de los procesos y una búsqueda de productos personalizada.
Las herramientas de ecommerce basadas en inteligencia artificial también ayudan a aumentar las ventas mediante el análisis de perspectivas comerciales y los datos de los clientes, lo cual permite optimizar y personalizar la experiencia de compra de principio a fin.
Para determinar si una solución para comercio electrónico basada en inteligencia artificial es adecuada para su negocio, en primer lugar, debe tener en cuenta sus objetivos, los casos de uso y la estrategia de datos.
Ejemplo de Data Layer
Veamos un ejemplo sencillo de data layer en el que incluyamos datos de identificación de un usuario (uid), el nombre del producto (productName) y el valor del producto (productPrice).
Acabamos de definir un objeto JavaScript que se llama ‘dataLayer‘ que contiene tres variables ‘userId’, ‘productName‘ y ‘productPrice‘ cuyos valores se han fijado a ‘1234‘ y ‘Xbox One‘ y ‘449.99‘ respectivamente.
Se puede observar que el ‘userId‘ y ‘productName‘ se han guardado entre comillas, es decir, como un string de caracteres mientras que el ‘productPrice‘ como un número (sin comillas).
Cuando queremos acceder a los valores tan sólo tenemos que usar la siguiente convención ‘dataLayer.productName‘, el nombre del objeto seguido de un punto y el nombre de la variable. En este caso cuando queramos usar una de las variables anidadas se incluye un punto para cada nivel adicional de la estructura de árbol.
Hay que tener en cuenta que la complejidad de crear un Data Layer no está en la creación del objeto JavaScript, una tarea que cualquier técnico que hable JS con soltura puede hacer sin despeinarse, sino en traer la información de nuestros sistemas (back), recuperarla y “pintarla” en al Data Layer.
Una de las ventajas del data layer es que es un formato estructurado de datos que es agnóstico de la herramienta que estemos utilizando, en otras palabras lo podemos usar en cualquier aplicación a la que necesitemos hacer llegar los datos que contiene el data layer.
Taxonomía para Product Detail Page
El origen de la palabra Taxonomía viene del griego Taxis (orden) y Nomos (ciencia), podíamos decir que hablamos de la ciencia de la ordenación, de la clasificación. Generalmente la relación entre los conceptos de una taxonomía suele ser jerárquica, es decir de padre a hijos. En el mundo de la taxonomía normalmente son entes expertos los que definen los criterios de clasificación.
El ejemplo clásico es el sistema de clasificación usado en las bibliotecas de todo el mundo desarrollado por Melvil Dewey en 1876 con base decimal (10) para clasificar cualquier libro en función de su temática y que perdura hasta nuestros días.
La estructura jerárquica de una taxonomía nos permite obtener capas de agregación y de bajada a detalle en nuestro análisis.
A la hora de generar una taxonomía en muchas ocasiones tendemos a utilizar los conceptos más evidentes, es decir aquellos que de manera lógica describen el objeto. Por ejemplo una página de producto de un libro tendrá asociados una serie de atributos lógicos como el titulo del libro, el precio, el descuento que se le aplique en el momento, el autor o autora del libro, la editorial que publica el libro o el ISBN, por citar algunos ejemplos.
Sin embargo lo que no es tan evidente es otro tipo de atributos que pueden permitir hacer análisis más longitudinales. Por ejemplo en una sitio web podemos usar una codificación para diferenciar los distintos tipos de página, por ejemplo: portada, ficha de producto, listado de productos, checkout y zona privada.
Otro factor que puede ser interesante en un ficha de producto es el número de imágenes que mostramos del producto.
En ocasiones no es tanto la creación de una nueva variables sino el uso de un concepto de agregación por encima de los valores de una variable que ya exista, me explico. Imaginemos que, por ejemplo, queremos clasificar las cestas de la compra por su valor. Lo más probable es que tengamos una variedad muy grande de cestas, desde clientes que sólo han comprado un artículo de bajo importe hasta cestas de varios productos de importes altos. Si incorporamos una variable que use rangos de cesta de la compra podremos hacer análisis de nuestras transacciones según el rango al que pertenezcan.
Como decía al inicio la explotación de los metadatos es el motor de nuestra taxonomía y tenemos que tener eso en mente cuando trabajemos nuestro modelo de datos. Cada vez más con la llegada de los DMPs la capacidad para generar segmentos desde nuestros datos para activar en los DSPs nos obliga a pensar en otro tipo de datos que pueden ser de utilidad y que de manera natural no se recogen.
Por ejemplo si queremos hoy en día crear un segmento de Google Analytics de aquellos usuarios que hayan visto al menos 2 páginas de producto no tenemos una manera de hacerlo, incluso aunque hayamos creado la variable de tipo de página en nuestro data layer.
Dos recomendaciones finales, una sería que antes de crear la taxonomía fijándonos sólo en los elementos sobre los que queremos recoger información, sean estos páginas, productos o cualquier otro tipo de elemento, hagamos un esfuerzo por abstraernos un poco de esa realidad y tratemos de pensar en qué tipo de análisis y explotación de los datos querremos hacer a posteriori.
La segunda sería que tengamos en cuenta que los datos van a ser utilizados por muchas personas y no sólo por los que crearon la taxonomía.
Tenemos que tener en cuenta que las variables no puede tener en su nombre espacios por lo que es necesario una convención de nombrado que haga legible la variable en la medida de lo posible. En mi experiencia, trabajando con grandes profesionales en la parte técnica, es bastante común usar el estándar de nombrado camel case y su variante el lower camel case. Supongamos que la variable que queremos nombrar es nombre del producto, usando el lower camel case podríamos escribirla como nombreDelProducto o simplemente nombreProducto.
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