B2B 제품 카탈로그가 많아질수록 홈페이지는 풍성해 보이지만 고객은 더 빨리 포기할 수 있습니다. 제품이 많다면 예쁜 목록보다 spec, 용도, 대체품으로 찾는 검색 구조가 먼저입니다.
B2B 고객은 제품 이미지만 보고 결정하지 않는다. 규격, 소재, 호환 여부, 적용 산업, 납기, MOQ, 인증 정보를 확인해야 한다. 이 정보가 PDF나 표 안에만 있으면 고객은 전화하거나 나간다.
카탈로그 페이지가 실패하는 이유
제품을 카테고리별로 나열하면 처음에는 충분해 보인다. 하지만 품목이 100개, 500개로 늘어나면 고객은 원하는 제품을 찾기 어렵다.
검색창이 있어도 제품명만 검색되면 부족하다. 고객은 정확한 품번을 모를 수 있다. 용도, 문제, spec 일부로 찾아야 할 때가 많다.
자동화해야 할 정보 구조
제품 카탈로그에는 품목명, 모델명, spec, 소재, 크기, 적용 산업, 대체 가능 제품, 관련 문서, 문의 버튼이 구조화되어야 한다.
AI 검색을 붙인다면 고객이 자연어로 물어볼 수 있어야 한다. "고온에서 쓸 수 있는 부품", "소량 주문 가능한 제품", "A 제품 대체품" 같은 질문에 후보를 보여주는 방식이다.
이때 AI가 답만 하면 안 된다. 제품 상세 페이지와 견적 문의로 이어져야 한다.
영업과 연결되어야 한다
카탈로그 검색의 목적은 고객이 제품을 찾고 끝나는 것이 아니다. 문의로 이어져야 한다. 고객이 어떤 키워드로 검색했고, 어떤 제품을 봤고, 어떤 문의를 남겼는지 영업 담당자가 알아야 한다.
P1은 제품 DB 구조화, 검색/필터, 문의 연결, 관리자 업로드 정도로 시작할 수 있다. 이후 AI 자연어 검색과 추천, 대체품 비교로 확장하면 된다.
studio.bth는 B2B 제품 카탈로그를 온라인 브로슈어로 보지 않는다. 고객이 제품을 찾고, 비교하고, 문의하게 만드는 영업 입구로 본다.
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- B2B 홈페이지, 첫 화면에서 문의가 갈리는 이유: 문의 전환 구조다.
- B2B 홈페이지 제작 비용: 홈페이지 비용이 범위에 따라 달라지는 이유다.
- 견적 문의 폼 자동화: 제품 검색 후 문의를 받는 구조다.
- B2B 이메일 견적 요청 자동 분류: 문의 이후 견적 접수 흐름이다.