Sklep, który sam decyduje, co pokazać, komu i za ile
Algorytm układa listing według sprzedaży, konwersji i marży. Rekomendacje dobierają się do koszyka i historii klienta, wyszukiwarka rozumie zarówno kod produktu, jak i opis potrzeby, a ceny liczą się pod klienta bez schodzenia poniżej marży. Do tego struktura, którą rozumie Google.
Zanim to zmienicie
Ten sam katalog, o połowę mniej wykorzystany
Dwa sklepy z identycznym asortymentem potrafią sprzedawać zupełnie inaczej. Różnica nie siedzi w produktach, tylko w tym, co klient widzi jako pierwsze, czy znajduje to, czego szuka, i czy w ogóle trafia na stronę z wyszukiwarki.
Kiedy listing i rekomendacje są ustawiane ręcznie, szybko rozjeżdżają się z rzeczywistością. Na górze zostaje to, co ktoś kiedyś wpisał, a nie to, co się teraz sprzedaje. Klient przewija, nie znajduje i wychodzi z przekonaniem, że „nie mają”.
Podobnie z cenami. Rabat dla jednego klienta, próg ilościowy dla drugiego, promocja na kategorię. Liczone ręcznie szybko przestają się sumować i dopiero na koniec miesiąca widać, ile marży zjadły.
Bestsellery, których nie widać
Produkt, który sprzedawałby się sam, przegrywa z własnym miejscem na liście.
Koszyk mniejszy, niż mógłby być
Bez trafnych poleceń klient kupuje jedną rzecz zamiast dwóch, które i tak by mu się przydały.
Ruch, który idzie do konkurencji
Brak widoczności w Google to nie zero kosztu, tylko klienci, którzy trafiają gdzie indziej.
- 01
Sekcja „polecane” jest ustawiona ręcznie i nikt jej nie aktualizuje
- 02
Bestsellery giną w środku listingu, a martwe produkty są na górze
- 03
Rabaty liczone są ręcznie i nikt nie wie, ile zostaje na marży
Co dostajesz
Ranking produktów pod sprzedaż i marżę
Kolejność na listingu liczona z realnych danych: sprzedaży, zamówień, konwersji i marży. Bestsellery idą w górę, martwe pozycje schodzą z pierwszego ekranu, a wybrane produkty podbijecie ręcznie jednym kliknięciem.
Rekomendacje pod koszyk i klienta
„Kupujący wzięli też”, zestawy i produkty uzupełniające dobierane z zachowań klientów i historii zakupów, a nie ustawiane ręcznie raz na kwartał.
Wyszukiwarka klasyczna i AI
Klasyczna radzi sobie z kodami, literówkami i synonimami. Semantyczna rozumie opis potrzeby. Klient znajduje produkt niezależnie od tego, czy zna jego nazwę.
Dynamiczne ceny i ochrona marży
Ceny per klient i grupa, progi ilościowe, rabaty od wartości koszyka. Każda kombinacja przechodzi przez kalkulator marży, więc promocja nigdy nie sprzedaje poniżej kosztu.
Techniczne SEO sklepu
Poprawna struktura adresów, dane strukturalne, mapa strony i szybkość ładowania, żeby katalog rozumiał Google i asystenci AI.
Treść pod realne zapytania
Kategorie i opisy ułożone wokół tego, jak klienci faktycznie szukają, a nie wokół wewnętrznej nomenklatury.
Jak to robimy
- Etap 01
Dane i punkt wyjścia
Sprawdzamy, skąd przychodzi ruch, co się sprzedaje, co tylko zajmuje miejsce, ile zostaje na marży i gdzie klienci się gubią.
- Etap 02
Algorytmy i ceny
Wdrażamy ranking, rekomendacje, wyszukiwarkę i reguły cenowe dopasowane do Waszego asortymentu i marż.
- Etap 03
SEO i obserwacja
Porządkujemy stronę techniczną, treść i strukturę, a potem pilnujemy, jak zmienia się ruch, konwersja i marża.
Wyciśnijmy więcej z tego samego katalogu
Umów bezpłatną rozmowęPokażcie sklep, a my wskażemy, gdzie tracicie ruch, konwersję i marżę. Zwykle da się to poprawić bez wymiany asortymentu, samym lepszym ułożeniem.
Nasze case study w tym temacie
Wszystkie case studies →
