サイト内検索・EC商品検索エンジン ZETA SEARCHが選ばれる理由
ソフトウェアとしての性能だけでなく、システム環境・スタッフの技術力・知見・
サイトに合った機能の提案力など、すべての要素が高い水準で提供されています。
『アパレル』『家電』『食品』『CD/DVD・書籍』『家具・オフィス用品』『百貨店・ブランド』『レジャー・エンタメ予約』『ニュース・メディア』など、さまざまな業界における大手ECサイトへの実績によりサイトや取り扱うサービスに合わせた機能の提案や運用を実現します。
冗長化構成による安定稼働を実現。また、スケーラビリティ・パフォーマンス・並列処理・リアルタイム性・マッチングロジック・大規模計算など膨大なデータを高速に処理する優れたインフラ力を備えています。
検索している瞬間は購買意欲が非常に高まっている瞬間であり、コンバージョンに繋がりやすい瞬間でもあります。
商品数が多くユーザー数も多い膨大な情報量を持つ大規模サイトにおいては、個々のユーザーにとって最適な検索結果を待たせることなく表示することは非常に重要であると同時に高い技術を必要とします。
ECサイト内で検索によるマーケティングを実現するということは、ユーザーにとって最もふさわしいと思われる商品を表示することであり、入力された検索クエリに合致する結果を表示することが必ずしも正しいと言えない場合があります。
例えばユーザーがキーワードの入力ミスをしている場合や検索条件が厳しすぎる場合に0件と表示するなど、入力情報に従うことは必ずしもユーザーの満足する結果になるとは限りません。
また、たとえどんなに良い結果を表示できる場合でも非常に時間がかかるようでは意味がなく、ユーザーは数秒であっても待たずに離脱してしまいます。
もう一つ検索が難しい理由として、そのサイトのユーザーがどのような検索をするかは動かしてみないとわからない部分があるため、事前にシステム要件を決めることができないということです。それゆえ導入後に細やかなチューニングが必要となります。
検索条件が厳く0件ヒットになる場合に一部条件を緩めた結果を表示する、近い条件の結果を表示する、行動履歴を織り込んだおすすめ順を表示するなど、検索とは様々なデータを駆使して瞬時に最適な結果を表示する高度な技術が必要な機能なのです。
検索とは取り扱う商品、サービスにより様々な検索方法があります。
本・DVDなどキーワード入力の頻度が高い商品、アパレルや家電などカテゴリ検索や人気順の並べ替えなどが活用されやすい商品、予約や不動産など複数条件を組み合わせて絞り込みをしたいサービスなど、検索に対するニーズは様々です。
また、そのサイトのユーザー層によりサイト内検索の使いやすさを考慮しなくてはなりません。
タイプミスを防止する画像付きのサジェストやもしかして検索、事前に検索結果件数がわかるファセットカウントなど、最小のアクションで検索結果に到達させて、かつ最適な結果を表示することで離脱を防ぐことが可能となります。
大規模なサイトになるほどユーザーは商品検索が困難になるため、サイトに合わせて様々なサイト内検索を提供できるフルカスタマイズ型の製品が非常に有効なのです。
そしてカスタマイズされたサイト内検索の精度を継続して上げていくためには、知見を持ったエンジニアによる運用が必要となるのです。
サイト内検索に必要な機能を全て備えた多機能サイト内検索エンジン
※下記は一部機能です、詳細はお問い合わせください。
フルカスタマイズ型のサイト内検索だからこそ実現できる検索
データの入出力を担うAPI部分について、導入側の仕様要望に合わせて実装します。
サービス側は、従来の入出力形式を保ちながら実装できるため、導入の工数を削減し、改修リスクを軽減することができます。
サイト内検索の効果を最大化する非常に重要な要素がロジックですが、サイトや商材の特性によってロジックが全く異なります。ZETA SEARCHでは、長年蓄積してきたノウハウで、それぞれのサービスに最適化したロジックを実装します。
設計、性能、仕様面において検索処理の高速化を実現。30倍以上の高速化の実績もあります。
高速処理が可能なので、サーバー台数の削減にもつながります。
更新ファイル取り込み部分の「Importer」と検索クエリを返却する「API」の
二点の連結箇所は実装するサービス仕様に合わせて改修を行います。
サイト内検索・EC商品検索エンジン ZETA SEARCH の導入事例
株式会社ゴルフダイジェスト・オンライン様
【MarkeZineインタビュー記事】
予約サービスの根幹を担うのは検索～GDOがゼロスタートの検索エンジン導入で目指すゴールとは
加茂商事株式会社様
【ITproインタビュー記事】
『W杯機に一般顧客の定着へ、サッカーショップのKAMOがECリニューアル』
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