ค่าเริ่มต้นการจัดเรียงหน้าหมวดหมู่ที่สมดุลระหว่างสินค้ามาใหม่และสินค้ายอดนิยม พร้อมแนวทางการทดสอบ A/B สำหรับแคตาล็อกแฟชั่น ความงาม และอิเล็กทรอนิกส์

การจัดเรียงเริ่มต้นเป็นตัวกำหนดสิ่งที่ผู้ช้อปเห็นก่อน ดังนั้นมันจึงเปลี่ยนคลิก การเพิ่มลงตะกร้า และการสั่งซื้อ หากหน้าจอแรกดูมีความเสี่ยงเกินไป (สินค้าที่ไม่คุ้นเคย) หรือเก่าเกินไป (สินค้าที่ชนะเดิม ๆ ซ้ำๆ) ผู้คนจะออกหรือหยุดสำรวจหน้า\n\nค่าเริ่มต้นที่ดีช่วยลดความพยายามในการตัดสินใจสำหรับผู้ที่ยังไม่แน่ใจ และทำให้หมวดหมู่ดู “เหมาะสม” กับสิ่งที่พวกเขาตั้งใจจะซื้อ
ใช้ New arrivals เมื่อหมวดหมู่ขับเคลื่อนด้วยความสดใหม่และการกลับมาซื้อซ้ำ (เช่น การปล่อยแฟชั่นตามเทรนด์หรือการเปิดตัวแบรนด์) ใช้ Bestsellers/Popular เมื่อผู้ช้อปต้องการตัวเลือกที่ปลอดภัยและพิสูจน์แล้ว (เช่น ผลิตภัณฑ์ความงามที่ซื้อซ้ำหรืออุปกรณ์เสริมที่มีความเสี่ยงต่ำ)\n\nถ้าไม่แน่ใจ ให้เริ่มด้วย Bestsellers พร้อมการเพิ่มน้ำหนักเล็กน้อยให้สินค้ามาใหม่ เพื่อให้หน้าร้านรู้สึกสดใหม่โดยไม่เสียความน่าเชื่อถือ
กำหนดครั้งเดียวแล้วอย่าปล่อยให้ความหมายเปลี่ยนโดยไม่ตั้งใจ\n\n- New: โดยทั่วไปคือ วันแรกที่สต็อกพร้อม (ครั้งแรกที่สามารถซื้อได้จริง)\n- Bestseller: เลือกเมตริกหลักหนึ่งตัว (หน่วยที่ขายได้, คำสั่งซื้อ, หรือ รายได้) และกำหนดหน้าต่างย้อนหลังที่คงที่\n\nจากนั้นรีเฟรชตามรอบที่กำหนด (มักจะรายวัน) เพื่อให้ “ใหม่” และ “ยอดนิยม” ยังคงเป็นความจริง
เริ่มด้วยหน้าต่างย้อนหลังที่สอดคล้องกับความเร็วในการซื้อ:\n\n- แฟชั่น: 14 วัน (มักจะ 14–28)\n- ความงาม: 30 วัน\n- อิเล็กทรอนิกส์: 7–14 วัน\n\nเก็บหน้าต่างให้สม่ำเสมอในการทดสอบเพื่อให้เปรียบเทียบการจัดเรียงได้เป็นธรรม ไม่ใช่การเปรียบเทียบ “ล่าสุด” กับ “ตลอดกาล”
ใช้เกราะป้องกันเพื่อไม่ให้ SKU เดียวครอบงำหน้าจอแรก:\n\n- จำกัดการทำซ้ำของตัวแปรที่เกือบเหมือนกัน (สี ขนาด ความจุ)\n- จำกัดการครอบงำของแบรนด์ในแถวแรก\n- แสดงความหลากหลายทั้งช่วงราคาและสไตล์\n- ยกเว้นหรือดรอปอันดับสินค้าที่หมดสต็อกหรือใช้เวลาจัดส่งนาน\n\nคิดแบบ แถว: “แถวนี้ควรดูหลากหลาย” ทำได้ง่ายกว่าการตั้งกฎจุดต่อจุดให้สมบูรณ์แบบ
เพิ่มน้ำหนักเฉพาะสินค้ามาใหม่ที่ซื้อได้จริงตอนนี้เท่านั้น\n\n- แฟชั่น: ต้องมีสัดส่วนขนาดที่เพียงพอ (เช่น ขนาดหลักๆ มีในสต็อก)\n- ความงาม: หลีกเลี่ยงการผลักไสสินค้าที่เหลือแค่อีกหนึ่งเฉดที่ไม่เป็นที่นิยม\n- อิเล็กทรอนิกส์: ดรอปอันดับรายการที่รอสินค้าหรือเวลาจัดส่งนาน\n\nถ้าผู้ช้อปคลิก “ใหม่” แล้วเจอหน้าสินค้าหมดบ่อยๆ ความเชื่อมั่นจะลดลงอย่างรวดเร็ว
ใช้ Top rated ก็ต่อเมื่อตัวชี้วัดรีวิวมีความหมายจริง\n\nกฎปฏิบัติ: กำหนด จำนวนรีวิวขั้นต่ำ (เพื่อไม่ให้สินค้าที่มีรีวิว 5 ดาวแค่สามรายการแซงสินค้าที่พิสูจน์ได้) แล้วใช้ระดับคะแนนขั้นต่ำ (เช่น 4.2+) เมื่อผสมสัญญาณ “bestseller” และ “top rated”\n\nถ้ารีวิวน้อย ให้เลือก Bestsellers พร้อมเกราะป้องกันความพร้อมขาย
ถ้าทุกเฉดเป็น SKU แยก รีวิวและการขายจะแยกกัน ทำให้การจัดอันดับสับสน แก้โดย รวมตัวแปรไว้ภายใต้การ์ดสินค้าเดียว และเลือกตัวแปรเริ่มต้นที่จะแสดง (มักเป็นตัวที่ขายดีและมีอัตราการคืนต่ำ)\n\nวิธีนี้ช่วยให้หน้าจอแรกไม่กลายเป็นสินค้าที่แทบจะเหมือนกัน 8 ชิ้น และทำให้คะแนนรีวิวเชื่อถือได้มากขึ้น
รันการทดสอบทีละอย่างและวัดผลลัพธ์ไม่กี่ตัว\n\nตัวอย่าง A/B เริ่มต้นที่ดี:\n\n- Pure Bestsellers vs Bestsellers + การเพิ่มน้ำหนักสินค้ามาใหม่\n- สัดส่วนสินค้ามาใหม่ในหน้า 1: 10% vs 20% vs 30%\n- หน้าต่างความสดสำหรับบูสต์: 7 vs 14 vs 30 วัน\n- ระดับคะแนนขั้นต่ำสำหรับ bestsellers: ไม่มี vs 4.0+ vs 4.3+\n\nวัด รายได้ต่อผู้เข้าชม, , และ เพื่อไม่ให้ชนะเรื่องการแปลงแต่เสียเงินคืน
เก็บกฎไว้ศูนย์กลางและมีเวอร์ชัน พร้อมบันทึกเหตุผลว่าทำไมสินค้าจึงได้อันดับนั้น (อินพุต + ตัวทำลายเสมอ) จะช่วยให้การดีบัก การทดสอบ และการย้อนกลับง่ายขึ้น\n\nใน Koder.ai คุณสามารถสร้างต้นแบบเวิร์กโฟลว์ได้เร็ว (UI ผู้ดูแล, การเก็บกฎ, การมอบหมาย) และใช้ snapshot/rollback เพื่อให้การทดลองไม่กลายเป็นการแก้ไขที่ยุ่งเหยิงถาวร