無限スクロールはしばらく前から出回っていますが、成功した、またはよく知られたeコマースサイトに無限スクロールが実装されているのを見たことはありません。
誰もがそれを使用するeコマースサイトを知っていますか。また、このトピックでテストが行われたことを誰かが見たことがありますか?
例えばページネーションから無限スクロールに切り替えると、変換が増加または減少しました。
私は個人的には、無限スクロールはeコマースに適していると思います。
Etsy 検索リストの無限スクロールの開発とテストにかなりの時間を費やしました。結果のクリック数が少なくなり、無限の結果ページからお気に入りに追加されたアイテムが少なくなったことに気づき、ユーザーは検索インターフェイスを使用して製品を見つけるのをやめました。彼らは伝統的な改ページに戻りました。それについての良い記事がここにあります: http://danwin.com/2013/01/infinite-scroll-fail-etsy/
Nielsen Norman Groupは最近、記事( Infinite Scrolling Is Not For Every Website )を掲載しています。これは、無限スクロールはいくつかのコンテキストで利点があると主張しますが、ユーザーが特定の情報をすばやくバックトラックまたは検索したい場合はおそらく適切ではありません。 。
Eコマースサイトの場合、目的のアイテムを分離するための並べ替えやその他のフィルタリングまたはナビゲーション技術を使用せずに、すべての製品が終わらないページに直線的に表示される場合、機能による製品の検索は迅速に実行することが難しい場合があります。さらに、以前に見つかったアイテムを非常に長いページに配置することは、特にそのアイテムが多くのスクロールセグメントを下に配置している場合は非効率的です。非常に長いページのどこにアイテムが配置されているかを判断するよりも、アイテムが3ページ目にあることを覚える方がはるかに簡単です。
この記事では、クリックとコンバージョンを減らして、無限スクロールがEtsyが発見したような動作にどのようにつながるかについても説明しています。
無限に長いページでは、人々はコンテンツの膨大な量や選択肢の数によって麻痺し、何もクリックしないと感じるかもしれません。人々は見ることはできますが行動はしません。無限スクロールはブラウジング動作をサポートしているかもしれませんが、ほとんどのWebサイトメーカーが望んでいるのとは反対の無反応(およびコンバージョンの低下)を引き起こす可能性があります。
Booking.comはそれを試してみましたが、コンバージョンは大幅に減少しました。彼らがそこで行うことはすべて、A/Bテスト済みです。統計を共有したいのですが、それらは内部で文書化されているので、それが何であるかについてのこの逸話的な証拠を取る必要があります:インターネット上の男が投稿したもの。
とは言っても、大きなeコマースWebサイトがそれを使用しない理由は、それが機能しないことを意味します現在。すべてのイノベーションと同様に、ユーザーがそれに慣れるまで、物事は有効になりません。
さらに、無限スクロールにはいくつかの問題があります。
言い換えれば、Matt Obeeがリンクした記事は、かなり注目されています。私は、世界中の何百万ものユーザーに対してテストされた、大規模な商用Webサイトから個別にテストされた結果を確認しています。
無限スクロールは、ユーザーがページをブックマークしたり、離脱して戻ってきたときに中断した場所を保存したりできないため、一般にeコマースサイトには適していません。基本的に、ユーザーがサイトを離れると、進行状況が失われ、顧客がすべての製品を見たかどうかわからないため、顧客が最高の製品を得ているかどうかを知ることは困難です。ほとんどのお客様は、可能なすべての製品オプションを知り、そこから購入を決定したいと考えています。無限スクロールは、ユーザーの製品オプションを隠します。このUXの記事では、これについて詳しく説明しています: ページングの痛みを避ける
他にも有効なケーススタディがいくつかありますが、これは各サイトで実験する必要があるものだと思います。それの有用性は、私の心の中で、主に3つの要因に大きく依存しています。
これらの要因を念頭に置いてテストを実行し、何が起こるかを確認します。それが失敗したとしても、それはあなたの問題を引き起こしている品揃えに過ぎないかもしれません。ページネーションの後ろにそれを隠すことはバンドエイドかもしれません。
もう1つの重要な要素は、ユーザーがカートに追加するだけでなく閲覧するときに、何らかの保存や比較を行えるようにすることです。
無限スクロールの最も明確な理由は、クイックバウンスで帯域幅を節約することだと思いましたか?
たとえば、ユーザーが滞在していない場合は、ユーザーとの対話にリソースを割り当てます。