Поиск по изображениям: новый рубеж в электронной коммерции

[sadiksojib35]

Например, системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта, такие как те, что используют Amazon и Shopify, могут предлагать продукты на основе того, что покупали или просматривали похожие клиенты. Это не только увеличивает вероятность покупки, но и стимулирует перекрестные и дополнительные продажи за счет демонстрации дополнительных продуктов. Примечательным примером является Netflix, который использует передовые алгоритмы для рекомендации контента, успешно удерживая пользователей и стимулируя вовлеченность с помощью персонализированного опыта. Внедрение рекомендаций по продуктам может привести к более высоким средним значениям заказа (AOV) и улучшению показателей удержания, что делает его важнейшей стратегией для любого бизнеса в сфере электронной коммерции.

ИИ расширяет границы того, как клиенты ищут товары с помощью технологии поиска изображений . Вместо того, чтобы полагаться на текстовые запросы, покупатели могут загрузить база данных номеров телеграмм бахрейна изображение понравившегося им товара и мгновенно получить похожие товары, доступные на платформе. Этот инструмент ИИ, работающий на основе компьютерного зрения и глубокого обучения, помогает ритейлерам обслуживать визуальных покупателей, которым может быть сложно описать словами то, что они ищут.

Например, такие платформы, как Google Lens и Pinterest Lens, позволяют пользователям визуально искать и находить продукты без усилий. Поиск на основе изображений также может снизить показатели отказов и повысить вовлеченность за счет упрощения процесса обнаружения продуктов. Представьте, что клиент видит пару обуви в социальных сетях, делает снимок экрана и загружает его в строку поиска платформы электронной коммерции . В течение нескольких секунд ему предлагается множество похожих вариантов, что упрощает его путь к покупке. Этот инструмент также открывает возможности для мерчандайзинга продуктов , помогая розничным продавцам демонстрировать визуально похожие продукты, которые клиент, возможно, не рассматривал.

4. Мерчандайзинг продукции: оптимизация пути клиента
Инструменты мерчандайзинга на основе ИИ революционизируют то, как продукты выставляются и продвигаются на платформах электронной коммерции. Традиционно мерчандайзинг в значительной степени опирался на ручное курирование и базовую аналитику. Однако теперь ИИ позволяет осуществлять динамический мерчандайзинг, где размещение продукта оптимизируется в режиме реального времени на основе поведения пользователя, уровня запасов и даже текущих тенденций.

ИИ может анализировать закономерности, например, какие продукты часто покупаются вместе, какие товары имеют высокие показатели отказа и какие часто добавляются в списки желаний. Это позволяет ритейлерам внедрять более эффективные стратегии для объединения продуктов, демонстрации рекламных товаров или выделения продуктов с высокой вероятностью конверсии. Популярные платформы, такие как Dynamic Yield и Nosto, используют ИИ для автоматизации мерчандайзинга продуктов, гарантируя, что каждый посетитель веб-сайта увидит продукты, которые, скорее всего, найдут у него отклик. Это оптимизирует пользовательский опыт электронной коммерции и повышает эффективность продаж.