전자 상거래 검색 및 개인화

키 포인트

사운드 전자 상거래 검색 엔진은 온라인 상점의 성공에 중요합니다. 주요 기능에는 Breadcrumb Navigation, 정개 검색 결과를위한 필터 기준, 정렬 옵션 및 자동 제안이 포함됩니다. 이러한 기능은 고객이 제품을 빠르고 효과적으로 찾아 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다. 기존 데이터베이스 (예 : MySQL, PostgreSQL, MongoDB), Sphinx, Apache Solr, Elasticsearch 및 Amazon의 ES 서비스 및 클라우드 검색을 포함하여 검색 엔진을 구현하는 데 사용할 수있는 다양한 기술 제품이 있습니다. 선택은 전자 상거래 응용 프로그램과 그 언어에 따라 다릅니다.

오늘날의 디지털 시장에서 전자 상거래 검색의 개인화가 중요합니다. 비즈니스는 고객 온라인 행동에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 개인화 된 제품 권장 사항을 제공하여 고객 만족, 전환율 및 평균 주문 가치를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호 문제 및 데이터 분석의 복잡성과 같은 문제는 신중하게 관리되어야합니다.

• 이 기사는 Ktree와 공동으로 작성되었습니다. Sitepoint를 가능하게 한 파트너를 지원해 주셔서 감사합니다.
이 기사에서는 전자 상거래 상점 검색 엔진의 다양한 필수 기능에 대해 설명합니다. 상점 검색 경험이 나쁘면 고객은 다음 웹 사이트로 이동하여 구매할 수 있습니다.
• 대량의 제품 카탈로그가있는 경우 제품 카탈로그를 최적화하고 구성하고 검색 경험을 향상시키는 것이 매장의 성공의 열쇠이며 전자 상거래 관리자의 가장 중요한 작업입니다. 추가 논의 전에이 기사를 더 잘 이해하는 데 도움이되는 몇 가지 주요 용어를 검토해 봅시다.
카테고리 목록 페이지
• 또는
카탈로그 목록 페이지 : 범주 분할을 기반으로 한 항목 목록, 일반적으로 왼쪽에 필터/필터가 표시됩니다.

검색 결과 페이지 : 이것은 카테고리 목록 페이지와 유사합니다. 유일한 차이점은 제품 목록이 다른 범주에서 나올 수 있다는 것입니다.

고객 : 웹 사이트를 방문하여 전자 상거래 상점에서 품목을 구매하는 사람들. 필터/필터 :이 옵션은 일반적으로 제품 목록을 좁히기 위해 왼쪽 또는 상단에 표시됩니다.

관리자 : 귀하 또는 귀하의 상점 전자 상거래 관리자.

전자 상거래 검색 엔진에 대한 최소 기능 요구 사항

• Breadcrumb Navigation
  Breadcrumb Navigation은 사용자가 이전 범주 나 페이지로 돌아 오는 데 도움이됩니다. 일반적으로 전자 상거래 또는 CMS 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
  필터 기준
필터를 사용하면 사용자가 검색 결과를 반복적으로 개선하거나 확장 할 수 있으며 궁극적으로 사용자가 원하는 제품 목록을 빠르게 탐색 할 수 있도록 도와줍니다. 이 필터링은 일반적으로 Ajax에 의해 수행되거나 단일 페이지 응용 프로그램을 사용하여 결과 로딩 속도를 높이십시오.
• 결과를 ​​개선하거나 확장하십시오 각 필터 옵션 에 대한 시음을 보여줍니다 공통 필터 옵션 만 표시 - 나머지는 "더 많은"링크를 제공하십시오.
  1. 특정 필터 옵션을 일련의 값으로 표시
  >이 필터/필터는 제품 속성이므로 구성 가능해야하므로 제품 속성에는 검색 가능하고 디렉토리 목록보기에서 필터 또는 필터로 표시되는 구성 설정이 있어야합니다.
  정렬

  사용자는 검색 결과를 정렬 할 수 있어야합니다. 예를 들어, 가격별로 정렬 (낮은 곳에서 높음)을 통해 사용자는 예산 범위와 일치하는 제품을 찾는 데 도움이됩니다.

  다양한 "정렬"옵션은 일반적으로 전자 상거래 검색 엔진에서 찾을 수 있습니다.
  1. 가격 (낮은 곳에서 높음) 브랜드 (a-z)
  최고 일치 생성 시간
  카테고리 최신 추가 된 제품과 같은 정렬 옵션이 선호됩니다. 평가 에 의해 정렬되었습니다 베스트셀러 제품으로 분류 권장 제품 특수 제품 자동 제안 함수

  이것은 Google의 검색 엔진에 의해 대중화되며, 이는 사용자가 입력 한 소수의 문자를 기반으로 제품을 선택할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 고객은 키워드 또는 일부 키워드 또는 제품의 기타 속성을 사용하여 제품을 검색 할 수 있습니다. 일반적으로 이것은 고객이 제품을 검색하는 데 사용하는 가장 일반적으로 사용되는 기능 중 하나입니다.

  자동 제안에서 다음을 표시 할 수 있습니다

  검색어 : 다른 사용자가 귀하의 웹 사이트에서 검색 한 단어입니다. 이들은 상점 관리자가 만들 수 있으며 필요한 경우 검색어에 동의어를 추가 할 수 있습니다. 다음 이미지를 참조하십시오. 실제 제품.

  색상 또는 크기와 같은 특성.

  결과가 없거나 결과가 너무 적은 경우 "찾으려면"또는 자동 고정 기능을 사용하여 사용자를 수정할 수 있습니다.

  기타 고급 전자 상거래 검색 기능 :
  결과 내에서 검색하십시오 요약 및 강조 표시로 검색을 향상시킵니다 특정 페이지 로 리디렉션을 사용하여 검색을 향상시킵니다
  • 검색 엔진에 가장 적합한 기술 제품은 무엇입니까?
  검색 엔진을 구현할 수있는 많은 옵션이 있으며, 이는 전자 상거래 응용 프로그램과 사용하는 언어에 따라 다릅니다. 일반적으로 다음은 좋은 제안이 있습니다 :
  • 일반 데이터베이스 (MySQL, PostgreSQL, MongoDB).
    • SPHINX : SPHINX는 클라이언트 애플리케이션에 텍스트 검색 기능을 제공하는 전체 텍스트 검색 엔진입니다.
    Apache Solr : Apache Open Source Solr은 이전 Solr과 Lucene의 합병의 결과입니다. 이것은 또한 인기있는 선택입니다.
    • elasticsearch : Elasticsearch는 현재 검색 시장의 리더입니다. 이 제품은 또한 오픈 소스이며 루센의 지점입니다.
    내장 클러스터.
    • 에는 많은 상자 외 기능이 있습니다.
    > 플러그인은 일반적으로 Magento 및 OpenCart와 같은 주요 전자 상거래 플랫폼에 제공됩니다.
    • • Amazon ES 서비스 : Amazon AWS에서 제공하는 Elasticsearch Service.
      Amazon Cloudsearch : 전자 상거래 검색 엔진의 솔루션으로 사용할 수있는 Amazon AWS 제품.
      • 전자 상거래 검색의 개인화에 대한 질문
      전자 상거래 검색의 개인화의 중요성은 무엇입니까?
      전자 상거래 검색 개인화는 오늘날의 디지털 시장에서 중요합니다. 고객의 탐색 내역, 선호도 및 행동을 기반으로 개인화 된 제품 권장 사항을 제공하여 쇼핑 경험을 향상시킵니다. 이는 고객 만족도를 향상시킬뿐만 아니라 전환율과 평균 주문 가치를 향상시킵니다. 또한 비즈니스가 고객을 더 잘 이해하여 마케팅 전략을보다 효과적으로 조정할 수 있도록 도와줍니다.
    전자 상거래 검색 개인화는 어떻게 작동합니까?
    • e- 컨퍼런스 검색 개인화는 검색 쿼리, 탐색 기록 및 구매 기록과 같은 고객의 온라인 동작에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 작동합니다. 그런 다음이 데이터는 고객에게 관심사 및 요구와 가장 관련이있는 제품을 보여주는 개인화 된 쇼핑 경험을 만드는 데 사용됩니다.
    개인화 된 전자 상거래 검색에서 인공 지능을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
    • 인공 지능은 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석 할 수 있으므로 개인화 된 전자 상거래 검색을위한 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 고객 행동의 패턴과 트렌드를 식별하고 미래의 행동을 예측하며 개인화 된 제품 권장 사항을 제공 할 수 있습니다. 이는 쇼핑 경험을 크게 향상시켜 고객 만족도와 판매가 증가 할 수 있습니다.
    내 웹 사이트에서 전자 상거래 검색 개인화를 어떻게 구현합니까?
    전자 상거래 검색 개인화 구현하려면 데이터 수집, 분석 및 응용 프로그램을 결합해야합니다. 고객의 온라인 행동에 대한 데이터를 수집 하고이 데이터를 분석하여 패턴 및 트렌드를 식별 한 다음 이러한 통찰력을 사용하여 쇼핑 경험을 개인화해야합니다. 이것은 인공 지능 및 기계 학습을 포함한 다양한 도구 및 기술을 사용하여 수행 할 수 있습니다.

    전자 상거래 검색의 개인화를 구현할 때 몇 가지 일반적인 과제는 무엇입니까? 몇 가지 일반적인 과제에는 데이터 개인 정보 보호 문제, 데이터 분석의 복잡성 및 지속적인 최적화의 필요성이 포함됩니다. 고객 데이터를 책임감있게 처리하고 모든 관련 개인 정보 보호법을 준수해야합니다. 또한 고객 데이터를 분석하고 개인화 된 쇼핑 경험을 위해 사용하는 것은 복잡 할 수 있으며 전문화 된 기술과 기술이 필요합니다. 이러한 도전을 어떻게 극복합니까?

    이러한 과제를 극복하려면 신중한 계획, 적절한 기술 및 지속적인 최적화의 조합이 필요합니다. 고객 데이터를 수집 및 분석하기위한 명확한 전략을 개발하고, 요구 및 기능에 적합한 기술을 선택하고, 고객 피드백 및 성능 데이터를 기반으로 개인화 된 노력을 지속적으로 모니터링하고 최적화해야합니다.

    전자 상거래 검색의 개인화를위한 몇 가지 모범 사례는 무엇입니까?

    일부 모범 사례에는 명시 적 및 암시 적 데이터를 결합하고 전체 고객 여정을 개인화하며 개인화 된 작업을 지속적으로 테스트하고 최적화하는 것이 포함됩니다. 또한 개인화 및 개인 정보 균형을 유지하여 개인화 된 경험을 제공하면서 고객의 개인 정보를 침해하지 않도록하는 것이 중요합니다.

    전자 상거래 검색 개인화는 SEO에 어떤 영향을 미칩니 까?

    전자 상거래 검색 개인화는 사용자 경험을 향상시키고 참여를 증가시킴으로써 SEO에 긍정적 인 영향을 줄 수 있습니다. 고객의 관심사 및 요구와 관련된 제품을 보여 주면 웹 사이트에서 소비하는 시간과 구매 가능성을 높일 수 있으며, 둘 다 SEO 순위를 향상시킬 수 있습니다.

    소기업이 전자 상거래 검색의 개인화로부터 이익을 얻을 수 있습니까?
    절대적으로. 소기업조차도 전자 상거래 검색의 개인화로부터 혜택을 볼 수 있습니다. 소기업은 개인화 된 쇼핑 경험을 제공함으로써 경쟁 업체와 구별하고 고객과 더 강한 관계를 구축하며 판매를 늘릴 수 있습니다.

    전자 상거래 검색을위한 개인화의 미래는 무엇입니까?

    전자 상거래 검색의 개인화의 미래는 기술 발전, 특히 인공 지능 및 기계 학습에 의해 주도 될 수 있습니다. 이러한 기술은보다 정확하고 복잡한 개인화를 가능하게하여 쇼핑 경험을 향상시키고 판매 성장을 주도합니다. 또한, 개인화를 구현하지 못한 비즈니스는 고객이 점점 더 개인화 된 경험을 기대함에 따라 경쟁력있는 단점을 발견 할 수 있습니다.

위 내용은 전자 상거래 검색 및 개인화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!