ファインダビリティの最適化

商品のファインダビリティ（買い手がどれだけ見つけやすい状態にあるか）の改善には、既存のデータの初期レビュー、顧客と競合他社の好みの調査、最適化する必要のあるものとその方法を知ることが必要です。

売り手が直面するEコマースの問題のひとつに、商品のファインダビリティがあります。ファインダビリティとは、買い手がウェブ検索やサイト内のナビゲーション検索を使用してどれだけ早く効率的に商品を見つけられるかどうかを意味します。技術的または組織的な面などを持つこのファインダビリティですが、一番の目的は無駄のないナビゲーションで顧客をスムーズに目的の商品へと結び付けることです。サイトのパフォーマンスを上げるためには、ファインダビリティの向上が近道となるのです。

高いファインダビリティを持った商品は、閲覧数や転換率、売り上げも高い上に、サイトへの顧客ロイヤルティも高めてくれます。あらゆるチャネルにおけるパフォーマンスの向上以外にも、ストアでの買い物体験も向上させます。顧客の情報が効率的にシェアされるため、さらに個人個人にフォーカスしカスタマイズされた買い物体験を作ることができるのです。

顧客から得た情報（検索クエリ、ロケーション、好みの傾向、購入の履歴など）と、ECストアの商品情報を合わせてファインダビリティは変動します。これらの情報をどうやって集めるか、そしてそれをどう使うか知るところから始めましょう。

商品データの最適化

急成長をとげるEコマースにおいて、売り手はつねにECサイトの商品データを最適化し続けなければなりません。売り手は商品説明、商品タイトル、画像、検索キーワードを見直して、買い手が求めるその一歩先を行くことが重要です。具体的には、高レベルなサイトナビゲーションや属性のタグ付けなどが、より良い買い物体験とファインダビリティの向上に欠かせません。

カテゴリごとのファインダビリティ

商品データの最適化において、全ての商品、そして全ての顧客に同じソリューションが通用するわけではありません。例えばブランド腕時計やサウンドシステムなどの高額商品を購入しようとしている買い手は、通常何百もある検索結果を眺めたりはしません。目当ての商品の条件をもとに絞り込み検索ができる属性ナビゲーションのほうが役に立つでしょう。

属性による絞り込みナビゲーションは、ただサイトを眺めてウィンドウショッピングがしたいタイプの買い手にも役立ちます。色々な属性を組み合わせて検索することで、何千もある商品から興味のあるものを選びやすくなるからです。また別のカテゴリや別の顧客にとっては、値段による比較など違ったアプローチが役立つ場合もあります。

Mコマースのファインダビリティ

日々増えていくセールスチャネルの中でも、Mコマース（モバイル端末による買い物）は高い需要を保っています。ところが、多くの売り手がMコマースに必要な調整を見落としているため結果としてPCからのEコマースの転換率が上回り、Mコマースにおける売上機会を大きく損失しています。  

Mコマースの大きな違いのひとつに、モバイル端末での検索のしにくさがあります。サイトの機能をモバイル端末にむけて最適化するには、PCの画面と比べたサイズ感の違いや、縦横の画面比、一度に見られる商品の数などを考慮しましょう。

Mコマースの最適化は、ページのどこに検索バーを置くかを考慮したり、絞り込み検索の属性を折り畳みのサイドバーに設置したりなど、様々な工夫を組み合わせてより快適に買い物できるよう調節しなくてはなりません。

商品のファインダビリティを上げるためにはやるべきことがたくさんあります。例えば顧客情報を見直して、より個人個人に合わせたパーソナルな買い物体験のための機能を追加するなどです。しかしそのためには多くのリソースが必要となります。既存のデータの見直しや、顧客の好みや競合他社のリサーチ、何をどう最適化すべきかよく知らなくてはできません。 

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