Oggi, i consumatori si aspettano risultati di ricerca più pertinenti e personalizzati quando fanno acquisti online. Sfruttare la ricerca basata sull’IA con strategie tradizionali aiuta le aziende a utilizzare dati come recensioni di prodotti, livelli di inventario e ricavi per ottimizzare i risultati di ricerca per assistere i consumatori e raggiungere gli obiettivi aziendali.
Nel frattempo, le aziende di eCommerce vogliono migliorare i risultati di ricerca e i tassi di conversione, spesso utilizzando la ricerca basata sull’intelligenza artificiale. Se combinati con strategie tradizionali come il boosting basato sulle metriche, le aziende possono sfruttare i dati esistenti per allineare meglio i risultati di ricerca alle esigenze dei clienti e agli obiettivi.
Di cosa si tratta in particolare? Il boosting basato sulle metriche, una tecnica radicata nel search merchandising, è efficace se abbinata a strumenti di intelligenza artificiale. Utilizza metriche aziendali chiave per dare priorità a determinati prodotti nei risultati di ricerca, aiutando le aziende a massimizzare le vendite e raggiungere i propri obiettivi, come si legge su pymnts.com.
Ad esempio, se un rivenditore desidera evidenziare prodotti con valutazioni elevate o spostare rapidamente l’inventario in eccesso, può modificare di conseguenza le classifiche di ricerca. Man mano che le vendite, le valutazioni dei prodotti e i livelli di inventario cambiano, il boosting basato sulle metriche si adatta in tempo reale, guidando costantemente gli obiettivi aziendali e migliorando al contempo l’esperienza di acquisto del cliente.
Secondo Eric Brackmann, vicepresidente di Commerce Media presso Koddi, il potenziamento basato sulle metriche funziona in tandem con la ricerca basata sull’intelligenza artificiale per migliorare sia la pertinenza del prodotto sia l’interazione digitale.
Con l’evoluzione degli obiettivi aziendali e delle condizioni di mercato, il potenziamento basato su parametri può adattarsi per soddisfare le mutevoli priorità.
