In un flagship store fisico sulla Fifth Avenue, il Visual Merchandiser è un dio. Arrivano alle 6 del mattino. Guardano il tempo (pioggia). Spostano i trench davanti alla finestra. Spostano le camicie di lino sul retro. Notano che la “Sciarpa di seta blu” è esaurita, quindi rimuovono il manichino che la indossa. Il negozio fisico è Dinamico.

Nell’e-commerce, la maggior parte dei marchi sono Statici. Impostano l’ordinamento predefinito su “I più venduti (di tutti i tempi)”. L’algoritmo promuove ciecamente una maglietta che ha venduto 5.000 unità nel 2023 ma che ora è esaurita nelle taglie S, M e L. Seppellisce il nuovo cappotto ad alto margine da € 2.000 a pagina 3 perché non ha uno storico delle vendite. Questo non è merchandising. Questa è Negligenza. Questo articolo spiega come passare dal “Flat Sorting” al “Merchandising Algoritmico”.

Perché Maison Code ne parla

In Maison Code Paris, operiamo all’intersezione tra Lusso e Tecnologia. Abbiamo visto troppi marchi investire milioni nella “Trasformazione Digitale” solo per vedere una crescita piatta.

Discutiamo di questo perché il ROI di questa strategia è spesso frainteso. Non si tratta solo di “modernizzazione”; si tratta di massimizzare il Lifetime Value (LTV) di ogni interazione digitale.

Perché Maison Code parla della logica di ordinamento

Integriamo motori di ricerca e merchandising (Algolia, Bloomreach, Searchspring). Vediamo la logica dietro il cofano. Vediamo clienti che spendono € 50.000 al mese sul traffico, solo per indirizzare quel traffico su una pagina di raccolta ordinata per “Data di creazione: dal più vecchio al più recente”. L’utente vede i prodotti del 2021. Rimbalzano. Ne discutiamo perché l’ordinamento è la variabile con la leva più alta nell’ottimizzazione del tasso di conversione (CRO).

1. La metrica principale: entrate per visitatore (RPV)

Interrompi l’ottimizzazione per il “Tasso di conversione”. Se vendi calzini da € 1, avrai un tasso di conversione elevato (10%). Ma andrai in bancarotta per le spese di spedizione. L’obiettivo è Entrate per visitatore (RPV). O ancora meglio: Margine per visitatore (MPV).

Il lavoro dell’algoritmo: Per ogni pixel sullo schermo, mostra il prodotto che ha la più alta probabilità di generare il margine massimo per questo specifico utente in questo specifico momento.

La Formula: Punteggio = (Punteggio_Popolarità * Fattore_Margine * Fattore_Salute_Inventario) + Incremento_Personalizzazione

2. Rompere la trappola del “best seller”.

“Best Selling” è un indicatore ritardato. Ti dice cosa era popolare. Crea un ciclo di feedback.

Il prodotto A è in alto.
Gli utenti vedono il Prodotto A.
Gli utenti acquistano il prodotto A.
Il prodotto A rimane in cima. I nuovi prodotti (prodotto B) non vengono mai visti, quindi non vengono mai venduti, quindi non aumentano mai. Questo è il problema dell’avvio a freddo.

Strategia: la “spinta della novità”. Configura il tuo algoritmo per aumentare artificialmente i nuovi prodotti del 20% per i primi 14 giorni. Questo dà loro “Quota impressioni”. Se si convertono, restano in piedi. In caso contrario, affondano naturalmente.

3. Il fattore di salute dell’inventario (dimensioni interrotte)

Questo è il più grande killer di entrate nell’e-commerce di moda. Scenario:

Il “vestito nero” è il tuo venditore numero 1.
Ma oggi lo hai solo nella taglia XXS.
La maggior parte degli algoritmi lo classifica ancora al primo posto perché ha “vendite storiche Improve”.
Clic dell’utente. Seleziona “Medio”. Vede “Esaurito”. Foglie.

La soluzione: Ordinamento basato sull’inventario.

Regola 1: Se un prodotto ha < 3 taglie disponibili, retrocedilo in fondo.
Regola 2: Se un prodotto è “Esaurito” (ma visibile per la SEO), spingilo in fondo assoluto (o pagina 2).
Regola 3: potenzia i prodotti con “Settimane di copertura Improve” (scorte eccessive).
- Se hai 5.000 unità del Maglione Rosso, potenzialo.
- Trasforma l’inventario in contanti prima di doverlo scontare.

4. La gerarchia visiva (il modello F)

Gli studi di eye-tracking dimostrano che gli utenti eseguono la scansione secondo un modello F.

Posizione 1 (in alto a sinistra): 30% dei clic.
Posizione 2 (in alto al centro): 15% di clic.
Posizione 3 (in alto a destra): 10% di clic.
Pagina 2: < 5% del traffico.

La strategia: Considera i primi 3 slot come la tua vetrina del negozio. Non lasciare che un algoritmo li decida alla cieca. Utilizza la logica “Bloccata”.

Slot 1: La “vacca da mungere” (conversione elevata, buon inventario).
Slot 2: Il “pezzo di tendenza” (immagine del marchio, prezzo elevato).
Slot 3: Il “Nuovo Arrivo” (Freschezza). Tutto dopo lo Slot 4 può essere algoritmico.

5. Personalizzazione (il livello di contesto)

L’ordinamento generico è morto. Se sono a Miami, non mostrarmi Parkas nello Slot 1. Se sono in Alaska, non mostrarmi i bikini. Geo-Merchandising:

Rileva IP utente.
Abbina all’API Meteo.
Aumenta la categoria “Capispalla” se la temperatura è < 10°C.
Aumenta la categoria “Nuoto” se la temperatura è > 25°C.

Merchandising di affinità: Se un utente ha già acquistato “Scarpe da uomo” e arriva alla pagina “Nuovi arrivi” (genere misto), porta automaticamente i prodotti “Uomo” in cima. Non forzarli a filtrare. Anticipa il filtro.

6. Architettura degli utensili

Non puoi farlo con le impostazioni predefinite di base di Shopify/Magento. Hai bisogno di un motore dedicato.

Livello 1: gli elementi essenziali (Shopify Search & Discovery)

Gratuito.
Consente il blocco.
Consente il “Boost/Bury” di base.
Buono per i marchi < \€5 milioni di GMV.

Livello 2: I giocatori potenti (Searchspring, Klevu, Nosto)

Manuale + AI ibrido.
“Promuovi i prodotti con margine elevato”.
“Seppellisci prodotti con un alto tasso di restituzione”.
Buono per i marchi \€5 milioni - \€50 milioni GMV.

Livello 3: The Enterprise (Algolia, Bloomreach) *Senza testa. In tempo reale.

“Neural Hashing” per la comprensione semantica.
Buono per i marchi da 50 milioni di dollari + GMV.

7. Il punto di vista dello scettico: “Voglio controllare il marchio”

I direttori creativi odiano gli algoritmi. “L’algoritmo ha messo le brutte scarpe verdi accanto al vestito rosa! Mi stona!” Vogliono curare la griglia come il layout di una rivista. Il saldo: Utilizza gli strumenti di Visual Merchandising che consentono l’override del “Drag and Drop”. Lascia che sia il direttore creativo a curare manualmente le prime 2 righe (l’estetica). Lascia che l’algoritmo ottimizzi la riga 3 che è infinito (L’economia). Bellezza al top. Efficienza in fondo.

8. Ricerca semantica (oltre le parole chiave)

L’ordinamento si applica anche ai risultati della ricerca. Vecchia ricerca (parola chiave): l’utente digita “Vestito rosso”. Il motore cerca “Rosso” + “Vestito”. Nuova ricerca (vettore semantico): l’utente digita “Abito per un matrimonio estivo”. L’intelligenza artificiale comprende il concetto di abito per invitati a un matrimonio. Ritornano abiti floreali, completi di lino e tacchi comodi. Non corrisponde solo alle parole; corrisponde a Intento. I brand che utilizzano la ricerca vettoriale (Algolia Neural) registrano un aumento del 15% nella conversione perché gli utenti trovano ciò che intendono, non solo ciò che dicono.

9. La griglia mobile (1 colonna contro 2 colonne)

Il merchandising è specifico del dispositivo.

Desktop: 4 prodotti per riga.
Mobile: 1 prodotto per riga (Immagini grandi) O 2 prodotti per riga (Densità). Testa A/B. Per il lusso ad alto prezzo (Hermès), 1 colonna funziona meglio. L’utente deve vedere la grana della pelle. Per il fast fashion (Zara), 2 colonne funziona meglio. L’utente desidera scansionare velocemente 50 articoli economici. Il tuo algoritmo di ordinamento deve adattarsi. Se utilizzi 1-Column su dispositivi mobili, i primi 3 slot sono CRITICI. Sono l’unica cosa che l’utente vede. Se usi 2 colonne, hai 6 slot “above the fold”.

10. Il Dynamic Bundle (Algoritmo come Stilista)

Il merchandising definitivo non consiste semplicemente nello smistare singoli articoli. Sta creando pacchetti dinamici. “Acquista il look”. Se clicco su un blazer, l’algoritmo dovrebbe immediatamente riordinare i “Prodotti consigliati” per mostrare i pantaloni e la camicia abbinati. Dovrebbe assemblare dinamicamente un “Pacchetto completo di abiti” con un pulsante “Aggiungi tutto al carrello”. Ciò aumenta l’AOV del 40%. Cambia il modello mentale dell’utente da “Acquisto di un oggetto” a “Acquisto di una soluzione”.

11. Conclusione

La pagina della tua raccolta è la pagina più visitata del tuo sito. È il campo di battaglia in cui il visitatore decide di cliccare o rimbalzare. Se lo lasci su “Pilota automatico” (ordinamento predefinito), lascerai il 20% delle tue entrate sul tavolo. La macchina può calcolare il margine, la profondità dell’inventario e le condizioni meteorologiche più velocemente di qualsiasi essere umano. Lascia che la macchina selezioni. Mantieni il profitto.

La logica di ordinamento è danneggiata?

Stai mostrando i prodotti esauriti al primo posto? Implementiamo stack di merchandising AI (Algolia, Klevu, Searchspring) per correggere l’RPV.

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