La implementación exitosa del filtrado de productos conversacional se basa en un diseño de experiencia del usuario bien pensado.
Elementos de visualización
La ubicación y la apariencia del filtro conversacional influyen significativamente en su eficacia.
Diseño vertical versus horizontal
Estas son algunas consideraciones para decidir si diseñar un diseño vertical u horizontal:
Recomendación: Prioriza un diseño orientado horizontalmente y compacto verticalmente. Esto minimiza el riesgo de que los resultados de productos se muestren sin necesidad de desplazarse.
Justificación: Si el filtro se muestra horizontalmente en la parte superior, puede desplazar los resultados de productos hacia la parte inferior de la página, lo que aumenta el costo de la función, ya que reduce la visibilidad inmediata de los productos. Además, minimizar el espacio en blanco entre los elementos puede agregar espacio principal en la página web para mostrar mosaicos de productos adicionales.
Controla atributos largos
Si las opciones de respuesta múltiple son largas (como los nombres de marcas), no las envuelvas en líneas nuevas, ya que esto agrega altura a los elementos. En cambio, permite que se extiendan horizontalmente fuera de la página y habilita el desplazamiento lateral.
A continuación, se incluye un ejemplo de implementación de desplazamiento horizontal:
Ubicación óptima
Considera colocar el filtro conversacional después de 3 a 5 filas de productos. Este enfoque evita que el elemento conversacional desplace la lista inicial de productos.
Una conclusión clave para esta posición es que la barra de filtros de conversación debe ser lo más compacta posible verticalmente. Cuando la función de filtrado de productos conversacional se posiciona de forma destacada, puede desplazar las pantallas de productos más abajo en la página, fuera de la vista inmediata. Esto puede ser una desventaja, 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): Considera colocar el filtro conversacional después de 3 a 5 filas de productos. Este enfoque evita que el elemento conversacional desplace la lista inicial de productos.
Consideración sólida: Si el filtrado de productos conversacional se convierte en tu método principal para reducir las selecciones de productos, considera minimizar o reemplazar por completo la barra de filtros manual. Esto te permite agregar otra columna de elementos de productos.
Computadoras de escritorio y dispositivos móviles
Si bien las implementaciones en computadoras demostraron ser exitosas, los resultados en dispositivos móviles fueron menos coherentes y mostraron ganancias de rendimiento generales más bajas. El tamaño de pantalla limitado en dispositivos móviles requiere un enfoque más creativo y deliberado para la colocación.
Recomendación: Al principio, prioriza las implementaciones para computadoras sobre las de dispositivos móviles. El mayor tamaño de pantalla en computadoras de escritorio permite una mayor flexibilidad en los diseños creativos. La pantalla más pequeña de los dispositivos móviles obliga a los desarrolladores a priorizar ciertos elementos.
Evita: Interfaces de ventanas de chat. No implementes el filtro conversacional como una ventana de chat. Esto aleja a los usuarios de la interfaz web principal y puede interrumpir el diseño previsto del flujo de confirmación de compra web que los desarrolladores suelen dedicar mucho tiempo a optimizar.
Consideraciones adicionales para dispositivos móviles
Las apps y la Web móvil también deben tratarse de forma independiente cuando se trata de realizar pruebas. Las pruebas de aplicaciones para dispositivos móviles son inherentemente difíciles de realizar, pero ofrecen mayor flexibilidad. A menudo, la Web para dispositivos móviles es más rápida de probar, pero tiene diferentes desventajas para los distintos navegadores web para dispositivos móviles.
Interacción del usuario con los filtros
En esta sección, se describe cómo configurar el filtrado de productos conversacional. Se recomienda reemplazar los elementos de filtro estáticos codificados con un filtrado conversacional dinámico para liberar espacio en la pantalla y mostrar productos más segmentados. 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, lo que ofrece opciones de opción múltiple.
Filtros globales unificados
Los compradores pueden interactuar con los filtros conversacionales y con los elementos de filtro restantes que se hayan aplicado. Tu implementación de frontend debe poder controlar esta situación.
Los filtros globales unificados tienen las siguientes características:
- Aplicación global: Cuando un usuario realiza una selección en cualquier 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 ve el usuario debe ser pertinente según el conjunto completo de filtros aplicados, independientemente del elemento que seleccione el usuario. Por ejemplo, si un comprador selecciona un filtro
colordel elemento conversacional y un filtrosizedel elemento de filtro clásico, la siguiente pregunta conversacional no debe preguntarle al comprador qué tamaño desea.
Filtrar tipos
El filtrado de productos conversacional permite usar selecciones de opción múltiple en el sitio.
Opción múltiple
Vertex AI Search for Commerce puede presentar hasta 20 opciones de respuesta múltiple, según 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 marcas largos, ayudan a garantizar que los usuarios puedan desplazarse lateralmente en lugar de pasar a líneas nuevas, lo que mantiene la compacidad vertical.
Reemplaza los elementos codificados
Muchos desarrolladores de sitios de búsqueda de comercio electrónico tienen componentes de filtro de categorías manuales prediseñados en su interfaz web que están destinados a las búsquedas que generan más ingresos. Por lo general, estos componentes de filtro son costosos, requieren mucho tiempo para producirse y no son muy interactivos con el usuario.
Figura 2: Ejemplo de visualización de elementos codificados.
- Recomendación: La idea principal detrás del filtrado conversacional te permite implementar rápidamente experiencias dinámicas como estas en todos tus productos, no solo para las pocas búsquedas principales para las que se diseñaron los elementos visuales. Por lo tanto, identifica y quita los elementos que el filtrado conversacional está diseñado para reemplazar. Evita tener dos conjuntos de elementos de filtro que compitan entre sí y que realicen funciones similares. Esto libera espacio en la pantalla para mostrar productos más segmentados.
Ideas para experimentar
Estas son algunas ideas para experimentar:
- Colocación entre filas de productos: Inserta el componente a mitad de la página, después de tres a cinco filas de productos. Este enfoque evita que el elemento conversacional desplace significativamente las pantallas iniciales de los productos.
- Menú desplegable o emergente: Usa un botón que active un diálogo o un menú desplegable que contenga las preguntas del filtro. Esto se puede integrar con las ventanas emergentes de filtros existentes, o bien la ventana desplegable puede ser un elemento independiente.
- Barra fija: Una barra persistente en la pantalla presenta las preguntas y las opciones. Se ubica delante de los productos en lugar de desplazarlos hacia abajo.
- Consideraciones para las pruebas: Cuando realices pruebas en dispositivos móviles y computadoras de escritorio, 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 podrían no funcionar en otro.
Calidad y transferencia de datos
La inteligencia del modelo de Vertex AI se basa en los datos de interacción del usuario. El proceso de incorporación usa un enfoque de dos fases para la transferencia de datos.
Fase 1: Inicio inicial con eventos históricos
El modelo se puede entrenar con datos históricos de eventos. Inicialmente, los datos históricos de eventos se transfieren al entorno de Google, lo que permite que el modelo reconozca incluso los proyectos nuevos sin datos de interacción en vivo.
Fase 2: Transición a los datos de consultas en vivo
Una vez que la función esté disponible y comience a recopilar datos históricos, Vertex AI usará el flujo de datos de consultas en tiempo real para perfeccionar el modelo de entrega. Por lo general, los datos de las búsquedas en tiempo real son de mayor calidad que los datos de eventos capturados históricamente, ya que, a veces, los eventos históricos pueden omitir información clave. Esto hace que los datos de las consultas en vivo sean más eficaces para la optimización continua.