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サイズレコメンドで、買い物客にあったサイズの商品を提示~サイズの在庫がないためのサイト離脱を防止


 

 

アパレルのEコマースサイトを運営する事業者であれば、売れ筋の商品を在庫切れによって売り逃すことのないように、商品の仕入れ・在庫の管理についてはとてもきめ細やかな運用をされていることでしょう。

もちろん売れ筋の商品だけでなく サンポール[PA-114B-F01]「直送」【代引不可・他メーカー同梱不可】 ピラー 車止めPA114BF01【送料無料】、全体として販売の機会損失を低減するためにも、できるだけ欠品のないように運用されていると思いますが、まだまだ、個別のユーザーが個々の訪問にて「在庫がなくて買えなかった(すなわち、サイトとしては「売れなかった」)というケースを改善できる機会があるのではないかと思います。

BLOOD SPORTS BLOOD SPORTS 純正パネル CIVIC EK9 リアピラーバー 19インチ

多くのアパレル系Eコマースサイトでは、詳細ページからカートに商品を投入する際に、ユーザーがサイズの選択を行う流れになっています。

ユーザーは 、それまでの過程で、商品のデザインやテイストを確認しながら、「あれがいい、これもいい」とひとしきりウィンドウショッピングを楽しみ、手間をかけて気に入った商品を見つけています。それはEコマース事業者が、TOPページからカテゴリTOP、検索、詳細ページへと、適切なナビゲーションを設計し、コンテンツを配置された結果でもあるでしょう。

そして、ユーザーが「さあ、買おう」と思った時に行うのが、サイズ選択です。

ユーザーが「買おう」と思ったその時に、自分に合ったサイズがなくて買えないということは、実はそれなりの頻度で起こっています。事業者としては 【メーカー在庫あり】 (株)山下工業研究所 コーケン スピンナハンドル 8768 HD、すべてのユーザーに合ったサイズを在庫に揃えておきたいところではありますが、実際すべての商品において全サイズを在庫として十分に揃えておくことは、不可能に近いです。ユーザーが買いたいときに、合ったサイズがなく購買の機会損失が発生したというのは、Eコマースサイトの運営において、決して無視できないものです。

 


ユーザーがその商品をどうしても欲しいと思っていれば、その場で買えなくても、入荷お知らせメールの受信登録をしてくれるかもしれません。または、どうしてもその場で何かを買いたいと思っているユーザーであれば 【イベント開催中!】 SUNSTAR サンスター フロント・リアスプロケット&チェーン・カシメジョイントセット チェーン銘柄:EK製BKGP530ZVX3(ブラックチェーン) CB750F、別の商品をサイトの中で探し始めるかもしれません。しかしながら、ユーザーが「今、その商品を買いたい」と思っており、せっかく購入寸前までにすっかり買う気になっていた場合、

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、その気持ちにその場で応えられなければ、ユーザーはそのまま何も買わずに、もちろん入荷お知らせメールも登録せずに、サイトを離れてしまうようなことは十分に起こり得ます。そして、それはできるだけ避けたいものです。

サイズレコメンドが解決すること

サイズレコメンドとは、あるサイズの在庫がないときに、当該サイズの中で在庫がある「別の商品」をおすすめするレコメンドのことです。在庫がないサイズの横に、そのユーザーのサイズの在庫があるおすすめ商品ページヘのリンクを設置することで 【送料無料】 245/35R19 19インチ WORK ワーク グノーシスGR 205 8J 8.00-19 DELINTE デリンテ D7 サンダー(限定) サマータイヤ ホイール4本セット フジコーポレーション、ユーザーに別の選択肢を提示することができます。

もちろん、そこでおすすめするのは、レコメンドアルゴリズムによって、その前に見ていた商品に負けないくらい、そのユーザーにとって魅力的な商品の数々。「こっちもいいな」「こんな商品もあったんだ」と思ってもらえる商品をサイト側からおすすめでき、ユーザーもサイズに合ったものがないという不安なしに買い物を続けることができます。

まとめ

「サイズが合う商品がなかった」ので買い物をしなかったという経験をできるだけさせないことで、ユーザー体験の質も向上し、サイトにとっても販売機会損失を低減することが可能になります。

「最初に欲しかった商品とはちょっと違うけれど、良い買いものができた」「自分のサイズがなかったらどうしようという不安がなくなった」「すぐに買えるサイズの中から探すことができた」そんなユーザー目線に立ったユーザー体験を提供できるのが、サイズレコメンドです。

 

・サイズ選択のとき、ユーザーの「買いたい」気持ちは高まっています

・サイズ在庫がないときは、そのサイズで今買える商品をレコメンドしましょう

・「良い買い物ができた」と思ってもらえるようなユーザー体験の機会をつくりましょう

 



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