Рост социальных сетей заставил нас лучше осознать силу изображений в нашей повседневной жизни и то, как они влияют на поведение. Недавно ученые измерили работу нашего мозга, когда мы ценим что-то красивое. Их результаты предполагают, что эстетическая оценка может представлять собой гедонистическую обратную связь с прогрессом в обучении, мотивируя человека подавлять моторные рутины в поисках дальнейшего приобретения знаний. ! Итак, как сегодня платформы электронной коммерции включают визуальные рекомендации? Ниже мы рассмотрим 5 способов:
1. Спуститься в кроличью нору
Трудно не заметить рост социальных сетей как способа совершения покупок. Pinterest, Instagram, Alibaba, Google Shopping, Snapchat и другие предлагают визуальный опыт, встроенный в нашу повседневную жизнь. Он существует как место и форум вдохновения для покупателей. Предлагая пользователям возможность публиковать, делиться и искать с помощью изображений, клиенты будут вовлечены на более глубоком уровне и имитируют опыт канала социальных сетей. Когда вы показываете покупателю визуально похожие товары, вы можете предложить ему заманчивые варианты, позволяющие им легко следовать своим интересам, как если бы они были в обычном магазине. В конце концов, они попадут в кроличью нору к более интригующим и заманчивым продуктам.
2. Трудности перевода
Мир полон множества языков, на которых мы выражаем наши желания и потребности, но даже для большинства глобальных компаний доступно лишь ограниченное количество языков. Визуальные рекомендации открывают наш мир для продуктов со всего мира. Не знаешь кимчи из нашей кхимы? С компьютерным зрением в этом нет необходимости. Многие китайские интернет-магазины начали использовать модели компьютерного зрения для маркировки и отображения продуктов, которые они продают. Используя эти инструменты, а также стандартизированные кассы и корзины, они, не говоря ни слова, сделали огромные успехи в зарубежных странах.
3. Современный или современный?
Когда вам нужно упорядочить свои продукты по категориям, мы обращаемся к извлечению атрибутов; какой стиль и категория лучше всего соответствуют продукту. Часто текстовые данные могут быть зашумлены, и таксономия продуктов изменится. С практической точки зрения, для просмотра редактором или стилистом будет создана грубая группа изображений. Сокращая изображения низкого качества, редактор может получить более точно идентифицируемые и управляемые наборы изображений, а просто проверив да / нет и используя тонкие навыки стилиста, можно создать уникальную библиотеку стилей.
Технически модель будет обучаться на двух метках каждого изображения: категория и стиль. Предварительно обученная модель может использоваться для создания вложений, и на ее основе вы можете построить два классификатора. На последнем шаге вы можете объединить целевую функцию в одну. Это может быть похоже на модель K-NN, использующую визуальное встраивание и модель голосования для повышения точности.
Из приведенной выше таблицы видно, что наилучшая точность стиля обеспечивается моделью, которая изучает как категорию, так и стиль, и, таким образом, обучение различению категорий помогает изучить стиль.
4. Ты меня ищешь?
У большинства клиентов есть очень подробные предпочтения в отношении характеристик продукта, который они ищут. Эти потребности часто очень трудно описать словами. Предложение функций визуального ИИ позволит покупателю искать рекомендации и фильтровать продукты на основе своих предпочтений. Модель компьютерного зрения будет изо всех сил пытаться найти незначительные различия, но сможет предоставить покупателю только правильную комбинацию похожих элементов, чтобы показать точно то, что они хотят, посредством итеративного процесса. Покупатель сможет создавать свой собственный персонализированный опыт каждый раз, когда совершает покупку.
5. Закрой глаза!
Некоторые магазины электронной коммерции похожи на торговые центры, которые мы посещаем в автономном режиме. Они предлагают относительно открытые платформы, на которых третьи стороны управляют магазинами и публикуют изображения своих продуктов или услуг. Что происходит, когда на вашем сайте публикуются оскорбительные изображения? Как вы сортируете миллионы изображений, чтобы выяснить, какие из них соответствуют ценностям вашего бренда? Машинное обучение поможет защитить ваш бренд. Узнав, какие логотипы и бренды неприемлемы, и отсеяв неприемлемые изображения и контент, рекомендуемые продукты будут более точно соответствовать ценностям вашего бренда.
С учетом вышеизложенного внедрение визуальных рекомендаций на вашу платформу электронной коммерции поможет повысить конверсию и повысить лояльность клиентов к бренду. Презентация релевантных и подходящих продуктов клиентам точно определит их желания и повысит доверие к вашему бизнесу.
Готовы узнать больше?
Свяжитесь с нашей командой экспертов, чтобы узнать, как мы можем помочь вам внедрить решения для визуальных рекомендаций для вашего бизнеса.
