Tại sao chúng ta nên dùng Google Cloud Retail Search?

Trong thời buổi công nghệ hiện đại ngày nay, chỉ cần với một thiết bị có kết nối với internet là bạn có thể tìm kiếm được mọi thông tin. Google cũng là một Search Engine giúp bạn tìm kiếm ra được hàng triệu kết quả. Vậy Search Engine là gì?

1. Search Engine là gì?

Search Engine (Web Search Engine) – trong tiếng Việt thường gọi là Công cụ tìm kiếm. Đây là một hệ thống phổ biến được dùng để tra cứu, tìm hiểu các thông tin trên mạng internet. Hiểu theo cách đơn giản thì Search Engine chính là một trang web mà tại đó, người dùng sẽ gõ những từ hoặc cụm từ muốn tìm hiểu vào khung tìm kiếm để nhận được các kết quả trả về là những website, hình ảnh, video, bản đồ, địa chỉ,… có thông tin chi tiết liên quan đến điều mà họ đang cần tìm.

Chắc hẳn nhiều người trong chúng ta đã biết về Google Search, công cụ cung cấp kết quả tìm kiếm phù hợp với độ trễ thấp, đồng thời đáp ứng sở thích và lịch sử cá nhân của người dùng. Kết quả tìm kiếm rất phù hợp với từng cá nhân, đến mức họ hiếm khi phải chuyển sang trang kết quả tiếp theo. Retail Search là một dịch vụ do Google Cloud cung cấp cho các nhà bán lẻ, cho phép họ sử dụng các khả năng tương tự như Google Search nhưng với các sản phẩm của riêng họ.

2. Tầm quan trọng của hệ thống tìm kiếm đối với thương mại điện tử

Chúng ta hãy thử trả lời một câu hỏi đơn giản. Hệ thống tìm kiếm quan trọng như thế nào đối với các nhà bán lẻ thương mại điện tử? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần biết những trang nào trên trang web của nhà bán lẻ được hỗ trợ bởi hệ thống tìm kiếm và tầm quan trọng của chúng đối với tỷ lệ chuyển đổi.

I. Sales funnel

Thông thường, nhiều nhà bán lẻ thương mại điện tử phân loại phễu bán hàng thành ba loại:

1. Top of the funnel (TOF): Home page, landing pages, category pages, search pages, product detail pages.

2. Bottom of the funnel (BOF): Cart page, checkout pages, order confirmation page.

3. Post purchase: Order management, order cancellation, account pages.

(Nguồn: Google)

II.Tích hợp dữ liệu sản phẩm

Nhà bán lẻ xây dựng một loại đường dẫn nào đó để đưa dữ liệu sản phẩm nguồn vào công cụ tìm kiếm đã chọn. Họ bắt đầu thử nghiệm công cụ tìm kiếm bằng cách nhập hàng loạt tất cả dữ liệu sản phẩm. Trong quá trình này, họ nhận ra rằng dữ liệu nguồn sẽ phải được điều chỉnh để tuân thủ theo cấu trúc được quy định bởi công cụ tìm kiếm đã chọn.

(Nguồn: Google)

III. Chúng ta có thể tinh chỉnh kết quả tìm kiếm theo cách thủ công

Người bán hàng bắt đầu định cấu hình công cụ tìm kiếm theo cách thủ công để phù hợp với mức độ liên quan mà họ muốn. Trong quá trình này, họ thêm các quy tắc liên quan đến từ đồng nghĩa, kiểm tra chính tả, chuyển hướng, tăng cường và chôn vùi, v.v. Lưu ý rằng Google khuyên bạn nên sử dụng các quy tắc bán hàng một cách thận trọng và tiết kiệm, vì việc soạn thảo quá nhiều được coi là một phản mẫu.

(Nguồn: Google)

IV. Hiệu suất sản phẩm

Để tự động hóa và tối ưu hóa mức độ liên quan, các nhà bán lẻ sẽ xây dựng các quy trình khác để thêm các thuộc tính liên quan đến hiệu suất sản phẩm vào công cụ tìm kiếm.

Sau khi chúng được lập chỉ mục như một phần của danh mục sản phẩm, nhiều quy tắc tìm kiếm hơn sẽ được thêm vào để che phủ thêm tác động của việc tăng/chôn dựa trên hiệu suất sản phẩm.

Điều này cung cấp cho các nhà bán lẻ khả năng tối ưu hóa mức độ liên quan một cách tự động thay vì thủ công. Tuy nhiên, trước tiên họ phải tích hợp dữ liệu hiệu suất vào chỉ mục tìm kiếm để tận dụng khả năng này.

(Nguồn: Google)

V. Machine learning

Ở giai đoạn này, các từ khóa đơn giản như đồng hồ, trang phục, v.v., hoạt động khá tốt cho nhà bán lẻ.

Tuy nhiên, mục đích của người dùng với các từ khóa nhiều cụm từ như váy halloween, áo sơ mi xanh dành cho nam vẫn chưa đạt yêu cầu. Chỉ kết hợp các từ khóa – thậm chí với tất cả các quy tắc tìm kiếm được soạn thảo – không mang lại kết quả tối ưu.

Ví dụ: tìm kiếm bốn cụm từ như áo sơ mi xanh cho nam mang lại kết quả khác với tìm kiếm áo sơ mi trong danh mục quần áo, được lọc theo các thuộc tính tương ứng như màu sắc và giới tính của màu xanh lam và nam giới. Để đạt được điều này, nhà bán lẻ phải xây dựng mô hình máy học. để phân tích các truy vấn và phân tích mục đích của người dùng, đồng thời xây dựng các truy vấn tìm kiếm tương ứng.

(Nguồn: Google)

Kết luận

Tóm lại, đây là những gì chúng ta đã học được ngày hôm nay:

1. Các trang đầu kênh rất quan trọng đối với các nhà bán lẻ thương mại điện tử vì đó là nơi khách hàng dành phần lớn thời gian để duyệt qua.

2. Hầu hết các trang TOF cho nhiều trang web thương mại điện tử đều có thể được cung cấp bởi công cụ tìm kiếm.

3. Hệ thống tìm kiếm là một trong những thành phần quan trọng nhất trong một trang web thương mại điện tử.

4. Nỗ lực cần thiết để thực hiện một hệ thống tìm kiếm tốt là khá lớn.

5. Ngay cả sau khi áp dụng phương pháp xây dựng hệ thống tìm kiếm theo nhiều giai đoạn, sản phẩm cuối cùng vẫn có thể thiếu sót về mặt cá nhân hóa, truy vấn cuối cùng, mức độ liên quan hoặc mục đích của khách hàng.

6. Mặc dù một số nhà bán lẻ có thể xây dựng hệ thống tìm kiếm tốt cho trang web thương mại điện tử của họ nhưng không phải tất cả họ đều có thể đạt được thành công như nhau.

Trịnh Minh Tài Developer