Moda aramanın bir sorunu var. Geleneksel ürün filtreleri, kullanıcıları tatminsiz bırakıyor: Büyük e-ticaret web sitelerinin yalnızca %16'sı olumlu bir filtreleme deneyimine sahip.
Moda arama ve filtreleme, modayla ilgili doğal sorunlar nedeniyle e-Ticaret için her zaman karmaşık olmuştur: aynı kelimeyi söylemenin birçok farklı yolu, yüksek hacimli ürünler ve değişen kullanıcı arama amacı vardır.
E-Ticaret markaları, ürün arama filtrelerini optimize ederek, alışveriş sepetini terk etme oranları üzerinde gerçek bir etkiye sahip olabilir. "Vasat" ürün listesi kullanılabilirliğine sahip siteler %67-90 oranında terk edilme oranlarına sahipti. Bununla birlikte, ürün listelerini (çok az da olsa) optimize eden siteler, vazgeçme oranlarını %17-33'e yükseltti.
Optimize edilmiş bir ürün filtreleme aracı, hem bulunabilirlik hem de keşfedilebilirlik açısından yüksek puanlar alır - arama kriterlerine göre ürünleri kolayca bulma ve tamamen yeni ürünlerle karşılaşma yeteneği.
Sonuçta, kullanıcılar bir ürün listesine kolayca göz atamazlarsa aradıklarını bulamazlar ve kullanıcılar bir ürünü bulamazlarsa satın alamazlar.
Moda aramanın nihai hedefi, kullanıcıların ürünleri zevkle bulmasına ve keşfetmesine olanak tanıyan yüksek kaliteli bir kullanıcı deneyimi sağlamaktır.
Bugün, yaygın e-ticaret arama sorunlarını çözmek için iki farklı yaklaşımı karşılaştıracağız: geleneksel ürün filtresi ve Stil Filtresi .
Geleneksel ürün filtresi nedir?
Örnek olay incelememiz bağlamında geleneksel bir ürün filtresi, aşağıdaki gibi metin tabanlı ürün filtrelerine atıfta bulunur:
Uyum, stil, uzunluk ve durum gibi ürün özellikleri, açılır filtre seçeneklerine dahildir. Kullanıcı bir kategoriye tıkladığında, ayrıntıları daha fazla filtrelemek için kendisine başka bir metin seçeneği seti sunulur.
Geleneksel ürün filtresi, e-ticaret tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak ne kadar etkilidir? Kendi araştırmamız, kullanıcıların geleneksel arama filtreleriyle giderek daha fazla hayal kırıklığına uğradığını gösteriyor (daha fazlası aşağıda).
LinkedIn'de YesPlz AI'yi takip edin
Geleneksel ürün arama filtreleri, kullanıcılar için sinir bozucu, yavaş ve kafa karıştırıcıdır. Özellikle, bunlarla ilgili 7 sorun belirledik:
1. Web sitelerinde önemli ürün özellikleri eksik
Pek çok sofistike web sitesinin, özellikle modada, temel ürün özelliklerinden yoksun olduğunu düşünmek şaşırtıcı olabilir.
Moda e-ticareti neden ürün özelliklerini güncellemekte zorlanıyor?
Cevap: Her gün eklenen ürünlerin katıksız hızı. Elektronik gibi bir endüstrinin aksine, moda e-ticaretinde her gün yeni ürünler bulunur ve bu ürünlerin her birinin yüzlerce ürün özelliği vardır; bu da her bir ayrıntıyı eklemeyi ve etiketlemeyi zorlaştırır .
Sonuç: Moda e-Ticaret, ürün özelliklerini filtrelere ekleyemiyor ve kullanıcılara göz atacak binlerce yeni ürün bırakıyor.
2. Ürün özellikleri, alışveriş yapanlara genellikle kafa karıştırıcı gelebilir.
Bir "soğuk omuz üstü", alışveriş yapan kişinin moda bilgisine bağlı olarak "omuzsuz" üst anlamına da gelebilir. Kafa karıştırıcı moda jargonu , gezinmesi zor bir alışveriş deneyimi yaratır.
3. Geleneksel ürün filtrelerinde çoklu seçenek desteği yoktur.
Kullanıcılar birden fazla filtre seçeneği seçemezler ve bu da onları tam tercihlerini filtreleme olanağından mahrum bırakır.
4. Moda arama sonuçları anlık değildir.
2022'de kullanıcılar beklemek istemiyor ve yeni bir filtre seçildiğinde, genellikle yeni bir sayfanın yüklenmesini tetikleyerek yavaş bir arama deneyimine yol açıyor.
5. Uzun metin filtresi seçenekleri listeleri, kullanıcılar için bunaltıcıdır.
Çoğu zaman, tüm ürün filtreleme ve arama seçenekleri, kesilmeden, çamaşırhane tarzı bir metin listesinde görüntülenir. Araştırmalar, bir seferde 10'dan fazla seçeneğin kullanıcılar için bunaltıcı olacağını ve dahası, uzun seçenek listelerinin yorgunluk yarattığını gösteriyor.
Moda jargonu da dahil olmak üzere uzun bir filtre seçenekleri listesi örneği.
Bunun gibi metin filtreleri, kullanıcıların okuması için yorucudur ve kullanıcıların geri dönmesine neden olabilir.
6. Geleneksel ürün filtreleri, mobil deneyim için optimize edilmemiştir.
Mobil arama, e-ticaret trafiğinin %50'sini oluşturur. Geleneksel ürün filtreleri, orijinal filtre seçimlerini gizleyen arama sonucu yer paylaşımları gibi sorunlarla birlikte, mobil öncelikli bir deneyim için optimize edilmemiştir.
Kullanıcıların arama sonuçlarına erişmek için filtreden uzaklaşmasını gerektiren, arama ve gezinme sürecini engelleyen bir mobil arama filtresi örneği.
7. Yukarıdaki sorunlardan dolayı moda arama sonuçları hatalıdır.
Hatalı arama sonuçlarının temelinde temel bir sorun vardır: moda e-ticareti ürün etiketlemeye – bir görüntü üzerinde ürün özelliklerini etiketleme süreci – yetişmek için mücadele eder . Tek bir üründe 20 ila 60 etiket olabilir. Bu etiketler yanlış olduğunda, moda arama sonuçlarının doğruluğunu etkileyen yanlış ürün bilgilerine yol açar.
Bonus Problem: YesPlz araştırmasına göre en çok tercih edilen ürün özellikleri fit ve silüet ile ilgilidir.
Kullanıcılar, vücutlarının belirli kısımlarını göstermek veya gizlemek için fit ile ilgili daha fazla filtre seçeneği görmek istiyor.
Örneğin Nordstrom, kullanıcılar için uzun bir metin filtresi seçenekleri listesine sahiptir, ancak bu seçenekler belirli kategoriler için sınırlıdır. Örneğin, "sığdır"a göre filtreleme yalnızca iki seçenek sunar: normal sığdırma veya dar kesim. Uzunluğa göre filtreleme seçeneği yoktur.
Gördüğümüz gibi, geleneksel ürün filtreleriyle ilgili, eksik ürün özelliklerinden mobilde kötü kullanıcı deneyimine kadar pek çok sorun var.
Ancak, hem zayıf kullanılabilirliği hem de kafa karıştırıcı moda jargonunu çözen ürünleri filtrelemenin bir yolu var mı?
Stil Filtresini kullanarak , yukarıdaki sorunlara yaklaşmak için yeni bir yol oluşturabilir ve kullanıcılara keyifli, doğru bir alışveriş deneyimi sağlayabiliriz.
Stil Filtresini Deneyin
Geleneksel ürün arama filtrelerinin sorunlarını çözmek için sanal bir manken ve yapay zeka kullanan görsel bir filtreleme aracı olan Stil Filtresini kullandık.
Amacımız, kullanıcıların kullanıcı dostu ve keyifli ürünlere göre filtrelemeleri için sezgisel bir yol yaratmaktı. Ayrıca, herkesin kullanabileceği sanal bir manken üzerinde ayarlanabilir arama filtreleri oluşturarak metin filtrelerinin ötesine geçen bir filtreleme yöntemi sağlamak istediğimizi de biliyorduk.
Stil Filtresi, Geleneksel Ürün Arama Filtrelerinin Sorunlarını Nasıl Çözer:
Sorun 1: Ürün özelliklerinin eksikliği
Çözüm: Fashion AI, farklı boyun tasarımları, desen tipi, renk ve durum gibi temel ürün özelliklerini otomatik olarak çıkarabilir ve bunları kullanıcılar için filtreleme seçeneklerine dönüştürebilir. Süreci otomatikleştirmek için moda eğitimi almış yapay zekayı kullandık ve ürün özelliklerinin hem doğru hem de filtre seçeneklerine entegre edildiğinden emin olduk.
Problem 2 : Kafa karıştırıcı moda özellikleri.
Kullanıcılar, moda jargonu, bölgeselcilik (belirli coğrafi alanlarda belirli terminoloji kullanılmaktadır) ve arama filtresi dilinin yanlış yorumlanması nedeniyle yanlış arama filtreleri seçmektedir (veya neyi seçeceklerini bilememektedir).
Çözüm: Bir kullanıcının belirli moda terminolojisini bilmesi ihtiyacını ortadan kaldırmak için sanal bir mankeni etkileşimli filtre seçenekleriyle birleştirdik. Kullanıcılar, uzunluk gibi kategorileri güncellemek için sanal manken filtresine tıklayarak filtre tercihlerini seçerler. Kullanıcılar tıkladıkça, arama sonuçları gerçek zamanlı olarak güncellenir.
Sorun 3: Çoklu seçenek desteğinin olmaması
Çözüm: Kullanıcılara sanal bir manken üzerinde veya görsel ipuçlarıyla metin aracılığıyla birden çok ürün filtresi seçme olanağı verdik. Örneğin, bir kullanıcı 'uzun boy' ve 'pilili stil' etek seçebilir. Çok seçenekli destek olmadan, kullanıcı yalnızca uzun etek veya pileli etek sonuçlarını birer birer görebilir, ikisini birden göremez.
Arama ve filtre kullanıcı arayüzünü, birbiri üzerine katmanlı, çok yönlü, karmaşık arama sonuçları oluşturmak için oluşturduk. Bir kullanıcı, tercihlerini yansıtan arama sonuçları oluşturmak için birden çok filtre seçebilir.
Sorun 4: Filtre seçimlerine göre güncellenmeyen statik arama sonuçları
Çözüm: Her filtre seçimi, gerçek zamanlı ve hızlı bir şekilde güncellenen yeni bir arama sonuçları grubu oluşturur.
Problem 5: Tüm ürün filtreleri, metin ağırlıklı listelerde görüntüleniyor.
Ezici sayıda filtre seçeneği yorgunluğa neden olur. Kullanıcıların tercih ettikleri stilleri bulmak için 20'den fazla filtre okuması beklenemez. Alternatif olarak, yalnızca tek seçimli filtrelere izin verilmesi, kullanıcıların seçenekleri yeniden yüklemesi ve yeniden seçmesi gerektiği anlamına gelir ve bu da onların sıçramasına neden olur.
Çözüm: Filtre seçeneklerini “stil” gibi kategorilere göre grupladık; "Uygun"; "yaka"; ve "uzunluk", kullanıcıların tercih ettikleri alanlara gitmesini kolaylaştırır. Ayrıca, her filtrenin yanına, kullanıcının ürünleri sorunsuz bir şekilde bulmasına yardımcı olan bir görsel resim ekledik.
Sorun 6: Kötü mobil deneyim
Çözüm: Mobil filtre deneyimi, masaüstü filtrelerinden farklı olmalıdır. Kullanıcıların mobil gibi daha küçük cihazlarda gezinmeye devam ederken sonuçları görebilmeleri için kullanıcı arayüzünü entegre ettik.
Sorun 7: Hatalı arama sonuçları
Çözüm: Uyum ve siluet gibi en önemli moda özelliklerini anlamak ve tanımak için AI algoritmamızı eğittik.
Perakendeciler tarafından manuel ürün etiketleme, kullanıcılar metin açıklamalarını doğru bir şekilde yorumlamayı başarsalar bile, yine de hatalı arama sonuçlarıyla sonuçlanacakları anlamına gelir. Manuel etiketleme, insan hatası nedeniyle hatalı ürün etiketlerine yol açan yavaş ve sancılı bir süreçtir. Sonuç olarak, kullanıcılara doğru filtreyi seçmelerine rağmen yanlış arama sonuçları gösteriliyor.
Ayrıca ürünleri etiketlemek, görüntü etiketlemede tutarlılık ve doğruluk yaratmak için moda yapay zekasını kullanıyoruz.
Bonus Problem: Kullanıcılar, belirli fit ve silüetleri seçmelerine izin veren filtreler görmek istiyor. Neredeyse hiçbir filtre siluet odaklı değildir veya bu seçenekleri destekleyemez
Çözüm: Stil Filtresini siluet tercihlerini göz önünde bulundurarak tasarladık. Örneğin, bir kullanıcı bacaklarını göstermek ama kollarını gizlemek isterse, Stil Filtresinde tercihlerini kolayca seçebilir. Moda terminolojisiyle ilgili herhangi bir karışıklığı gidermek için her filtre kategorisinin yanında görsel ipuçları da vardır:
Stil Filtresi tasarımımızın merkezinde, manuel etiketleme ve ürün spesifikasyonlarının çıkarılması gibi yukarıda sıralanan sorunlu noktaların çoğunu otomatikleştiren modaya uygun yapay zeka bulunur. Algoritmamızı temel moda özelliklerini tanıyacak şekilde eğiterek, kapsamlı ve kullanıcılar tarafından kolayca anlaşılabilir filtreler oluşturduğumuzdan emin olabiliriz.
Geleneksel ürün arama filtreleri, daha iyi seçeneklerin olmaması nedeniyle moda e-ticaretinde statüko olarak kaldı. Ancak araştırmaların gösterdiği gibi, geleneksel ürün arama filtreleri, kullanıcının beklentilerini karşılamada yetersiz kalıyor. Yavaştırlar, kullanımı zordur ve kullanıcıların istediği çok seçenekli, siluet odaklı arama türünü sağlamazlar.
Stil Filtresi, kullanıcıların tamamen yeni ürünler keşfetmesine olanak tanıyarak, daha yüksek ürün keşfi seviyeleri ve moda aramada daha yüksek memnuniyet seviyeleri sağladı. Ve en önemlisi, arama ve filtrelemeyi kötü bir deneyim olarak görmeye alışmış, hüsrana uğramış kullanıcılar arasında bir zevk duygusu yarattı.
Stil Filtresi tasarım sürecinin en önemli üç unsuru şunları içeriyordu:
Daha fazla bilgi edinmek için ücretsiz danışmanlık randevusu alın
Çevrimiçi moda perakendecileri için yeni nesil görsel arama ve öneriler oluşturuyoruz
26 Temmuz'da Kilise, Meryem Ana'nın ebeveynleri olan Aziz Joachim ve Anne'yi inançları ve azimleri için anıyor. İşte ailemin hikayesi - hayatlarını sadelik içinde yaşayan ve bize yedi çocuğuna yaşam boyu eğitim veren basit bir çift.
Jesenko ve benim 20 yıllık evlilik yolculuğumuza nasıl başladığımıza dair başlangıç hikayemizi pek kimse bilmiyor. Bazılarının, ilk dairemizi birlikte doldurmak için yeterince para kazanmamanın çok erken zamanlarıyla ilgili olabileceğinden eminim.
AI eskiden parti hilesiydi, şimdi etkinlik organizatörü, MC ve baş çekicilik AI'nın akla gelebilecek her ürün ve emtia alanına sıkıca gömülü olduğu çağa doğru ilerlerken, tasarım daha da ön plana çıkıyor. Bu kılavuz yalnızca tasarımcılar için değil, yazılım mühendisleri, ürün yöneticileri ve AI/ML tabanlı yazılım üzerinde çalışan veya üzerinde çalışacak olan herkes için hazırlanmıştır.
Tarih boyunca insanlar yalnızlık veya ilham aramak ya da ruhsal farkındalıklarını derinleştirmek için vahşi doğaya yalnız gittiler. Yerli Amerikalılar genellikle genç erkekleri vizyonlarını aramak için haftalarca vahşi doğaya gönderirdi (Farb 1967).
Abha'da spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlayalım! Programın neredeyse yarısına geldik ve 3. proje zamanı geldi! Yalan söylemeyeceğim bu proje şimdiye kadar yaptığım en bunaltıcı, stresli ama eğlenceli proje olabilir. Başlamak için, güzel Abha şehrinde spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlamak olan meydan okumamızla tanıştık.
Bu gönderi, DFINITY ekibinin merkezi olmayan bulut vizyonunu ve bunun geleneksel blok zinciri ve Amazon Web Servisleri gibi mevcut bulut sağlayıcılarıyla ilişkisini araştırıyor. Büyük ölçekli bir ağ tarafından uygulanan DFINITY teknolojisinin gösterimleri 2017 sonbaharında yapılacak ve bunu, 2018 yazının başlarında piyasaya sürülmesi beklenen “açık bulut” ağıyla kâr amacı gütmeyen vakıf için bir Ana bağış toplama izleyecektir. .