Google está probando nuevos elementos de descubrimiento de productos diseñados para brindar a los usuarios una experiencia de compra más personalizada, que incluyen:
- Recomendaciones de estilo.
- Preferencias de marca.
- IA generativa para la búsqueda de productos.
- Tecnología de prueba virtual.
Por qué nos importa. Estas características ofrecen nuevas oportunidades para exhibir productos e interactuar con consumidores de alto valor más propensos a realizar compras a través de una experiencia de compra personalizada adaptada a sus preferencias específicas.
Recomendaciones de estilo. Google está probando Recomendaciones de estilo, a las que ahora pueden acceder los compradores estadounidenses registrados a través de navegadores móviles y la aplicación de Google, con el objetivo de ofrecer resultados más personalizados. Por ejemplo, cuando los usuarios buscan prendas específicas, como zapatos, encontrarán la sección Recomendaciones de estilo. Aquí, pueden ofrecer calificaciones con el pulgar hacia arriba o hacia abajo, o deslizar el dedo hacia la derecha o hacia la izquierda para obtener resultados personalizados.
Cómo funciona. Los compradores que no estén satisfechos con los resultados o prefieran seguir navegando pueden calificar más artículos e inmediatamente ver otro conjunto de resultados, un retroceso a los primeros días de Netflix y Amazon. Además, el motor de búsqueda proporcionará recomendaciones de estilo basadas en preferencias e interacciones pasadas.
Gestión de recomendaciones de estilo. Los clientes que hayan calificado artículos incorrectamente o no quieran ver resultados de compras personalizados pueden administrar sus preferencias. Esto se hace tocando los tres puntos al lado de la sección «Obtener recomendaciones de estilo» y eligiendo opciones de personalización en el panel «Acerca de este resultado».
Preferencias de marca. Los compradores estadounidenses que buscan ropa, zapatos o accesorios en navegadores móviles, computadoras de escritorio o la aplicación de Google ahora pueden personalizar su experiencia de compra seleccionando sus marcas preferidas. Una vez elegidas, las opciones de estas marcas aparecerán instantáneamente. Para administrar las preferencias, toque los tres puntos junto a la sección «Popular de sus marcas favoritas» y acceda a las opciones de personalización en el panel «Acerca de este resultado».
Generación de imágenes. Google está poniendo a prueba una herramienta de generación de imágenes de IA para compras, que ahora está disponible para todos los usuarios de EE. UU. que hayan optado por Search Generative Experience (SGE) dentro de Search Labs. Alguien que busque un elemento específico puede tocar «Generar imágenes» después de una búsqueda para ver opciones fotorrealistas que coincidan con sus preferencias.
Prueba virtual. Además, Google está probando una herramienta de prueba virtual en los EE. UU. Al hacer clic en el ícono «probar» en los resultados de compras, se mostrará el producto en un conjunto diverso de modelos reales que varían en tamaño desde XXS hasta 4XL.
Lo que dice Google. Sean Scott, vicepresidente y director general de compras para el consumidor de Google, dijo:
- “La gente compra en Google más de mil millones de veces al día. Y gracias a Shopping Graph, ven miles de millones de productos en sus resultados que se actualizan constantemente. De hecho, cada hora, más de 2 mil millones de listados se actualizan con la información más reciente, incluidos precios, disponibilidad en stock y detalles de envío”.
- “Entonces, ya sea que esté buscando un bloc de notas especial de Japón, un bolso con monograma de París o simplemente un martillo de su ferretería local, Shopping Graph puede ayudarlo a encontrarlo con solo unos pocos clics. Con tantas opciones, estamos enfocados en hacer que sea fácil encontrar exactamente lo que te gusta”.
- «No hay dos compradores iguales, por eso estamos diseñando la experiencia de compra en Google para que se adapte a ti».
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La publicación Herramientas de prueba de Google para brindar experiencias de compra más personalizadas apareció por primera vez en MarTech.