Para implementar correctamente el filtrado de productos conversacional, es necesario diseñar una experiencia de usuario bien pensada.
Elementos de visualización
La colocación y la apariencia del filtro de conversación influyen significativamente en su eficacia.
Diseño vertical frente a horizontal
Estas son algunas de las consideraciones que debes tener en cuenta a la hora de diseñar un diseño vertical u horizontal:
Recomendación: Prioriza un diseño horizontal y verticalmente compacto. De esta forma, se minimiza el riesgo de que los resultados de los productos se muestren en la parte inferior de la página.
Motivo: Si el filtro se muestra horizontalmente en la parte superior, puede desplazar los resultados de los productos hacia abajo en la página, lo que aumenta el coste de la función al reducir la visibilidad inmediata de los productos. Además, si minimiza el espacio en blanco entre los elementos, podrá añadir más recuadros de productos en la página web.
Gestionar atributos largos
Si las opciones de respuesta múltiple son largas (como nombres de marca), no las envuelvas en líneas nuevas, ya que esto aumenta la altura de los elementos. En su lugar, permite que se extiendan horizontalmente fuera de la página y habilita el desplazamiento lateral.
Aquí tienes un ejemplo de implementación de desplazamiento horizontal:
Emplazamiento óptimo
Coloque el filtro conversacional después de 3-5 filas de productos. De esta forma, el elemento conversacional no desplaza la lista inicial de productos.
Una de las conclusiones clave de esta colocación es que la barra de filtrado de conversaciones debe ser lo más compacta posible en vertical. Si la función de filtrado de productos conversacional se coloca en un lugar destacado, puede desplazar los productos hacia abajo en la página, fuera de la vista inmediata. Esto puede ser un inconveniente, ya que los compradores ven menos productos. Por lo tanto, los productos que se muestran deben ser lo más relevantes posible.
Lateral (vertical) frente a superior (horizontal): plantéate colocar el filtro conversacional después de 3-5 filas de productos. De esta forma, el elemento conversacional no desplaza la lista inicial de productos.
Consideración importante: Si el filtrado de productos conversacional se convierte en tu método principal para acotar las selecciones de productos, plantéate minimizar o sustituir por completo la barra de filtros manual. De esta forma, puede añadir otra columna de productos.
Ordenadores y dispositivos móviles
Aunque las implementaciones en ordenadores han dado buenos resultados, en móviles no han sido tan coherentes y han mostrado ganancias de rendimiento generales más bajas. El tamaño de pantalla limitado de los móviles requiere un enfoque más creativo y deliberado para los emplazamientos.
Recomendación: Al principio, prioriza las implementaciones para ordenadores sobre las de móviles. El mayor tamaño de pantalla en ordenadores permite una mayor flexibilidad en los diseños de las creatividades. La pantalla más pequeña de los móviles obliga a los desarrolladores a priorizar determinados elementos.
Evita: interfaces de ventanas de chat. No implementes el filtro conversacional como una ventana de chat. Esto saca a los usuarios de la interfaz web principal y puede interrumpir el diseño del flujo de compra web previsto, que los desarrolladores suelen optimizar durante mucho tiempo.
Consideraciones adicionales para móviles
También se deben tratar de forma independiente la Web para móviles y las aplicaciones móviles a la hora de hacer pruebas. Las pruebas de aplicaciones móviles son intrínsecamente difíciles de llevar a cabo, pero ofrecen una mayor flexibilidad. Suele ser más rápido probar la Web móvil, pero tiene diferentes ventajas e inconvenientes en función del navegador web móvil.
Interacción de los usuarios con los filtros
En esta sección se describe cómo configurar el filtrado de productos conversacional. Te recomendamos que sustituyas los elementos de filtro estáticos codificados por filtros conversacionales dinámicos para liberar espacio en la pantalla y mostrar productos más específicos. Todos los filtros aplicados, independientemente de su origen, pueden actualizar la cuadrícula de productos de forma global.
Las preguntas conversacionales posteriores se adaptan al conjunto completo de filtros aplicados, que ofrece ambas opciones de respuesta.
Filtros globales unificados
Los compradores pueden interactuar tanto con los filtros conversacionales como con los elementos de filtro que queden. Tu implementación de frontend debe poder gestionar esta situación.
Los filtros globales unificados tienen estas características:
- Aplicación global: cuando un usuario selecciona un elemento de filtro de la página, ya sea un filtro de producto conversacional o un elemento de filtro estático, la cuadrícula de productos debe actualizarse para mostrar los resultados con todos los filtros globales aplicados.
- Seguimiento inteligente: la siguiente pregunta conversacional que vea el usuario debe ser pertinente en función del conjunto completo de filtros aplicados, independientemente del elemento que seleccione. Por ejemplo, si un cliente selecciona un filtro
colordel elemento conversacional y un filtrosizedel elemento de filtro clásico, la pregunta conversacional posterior no debe preguntar al cliente qué talla quiere.
Tipos de filtro
El filtrado de productos conversacional permite usar varias opciones en el sitio.
Varias opciones
Vertex AI Search para el sector del comercio puede presentar hasta 20 opciones de respuesta múltiple, en función de los nombres de los valores del catálogo de productos. Las opciones aparecen en una lista ordenada de las opciones más relevantes. Las opciones largas, como los nombres de marca largos, ayudan a que los usuarios puedan desplazarse horizontalmente en lugar de pasar a nuevas líneas, lo que mantiene la compacidad vertical.
Sustituir elementos codificados
Muchos desarrolladores de sitios de búsqueda de comercio tienen componentes de filtro de categorías manuales prediseñados en su interfaz web que están pensados para las consultas que generan más ingresos. Estos componentes de filtro suelen ser caros, requieren mucho tiempo para producirse y no son muy interactivos con el usuario.
Imagen 2. Ejemplo de visualización de elementos codificados.
- Recomendación: La idea principal del filtrado conversacional es que puedas implementar rápidamente experiencias dinámicas como estas en todos tus productos, no solo en las principales consultas para las que se diseñaron los elementos visuales. Por lo tanto, identifique y elimine los elementos que el filtro conversacional está diseñado para sustituir. No uses dos conjuntos de elementos de filtro que realicen funciones similares. De esta forma, se libera espacio en la pantalla para mostrar productos más segmentados.
Ideas para experimentar
Algunas ideas para experimentar:
- Colocación entre filas de productos: inserte el componente a mitad de la página, después de tres o cinco filas de productos. De esta forma, se evita que el elemento conversacional desplace significativamente las pantallas de producto iniciales.
- Menú desplegable o ventana emergente: usa un botón que active un cuadro de diálogo o un menú desplegable que contenga las preguntas del filtro. Se puede integrar con las ventanas emergentes de filtro que ya tengas o bien se puede crear como un elemento independiente.
- Barra fija: una barra persistente en la pantalla presenta las preguntas y las opciones. Se coloca delante de los productos en lugar de desplazarlos hacia abajo.
- Consideraciones sobre las pruebas: cuando hagas pruebas en móviles y ordenadores, asegúrate de que estos experimentos se lleven a cabo de forma independiente. Los comportamientos de compra de cada dispositivo varían mucho, y los componentes visuales que funcionan en un dispositivo pueden no hacerlo en otro.
Ingestión y calidad de los datos
La inteligencia del modelo de Vertex AI se basa en los datos de interacción de los usuarios. El proceso de incorporación utiliza un enfoque de dos fases para la ingesta de datos.
Fase 1: Inicio inicial con eventos históricos
El modelo se puede entrenar con el historial de datos de eventos. Los datos de eventos históricos se ingieren inicialmente en el entorno de Google, lo que permite que el modelo reconozca incluso los proyectos nuevos que no tienen datos de interacción en directo.
Fase 2: Transición a datos de consultas activas
Una vez que la función esté activa y empiece a recoger datos históricos, Vertex AI usará el flujo de datos de las consultas activas para perfeccionar el modelo de servicio. Por lo general, los datos de las consultas activas son de mayor calidad que los datos de eventos registrados históricamente, ya que a veces los eventos históricos no incluyen información clave. De esta forma, los datos de las consultas activas son más eficaces para la optimización continua.