На простые вопросы, такие как «Сейчас погода для свитеров?», «Изюм, чернослив?» Или «Сколько лет Илону Маску?», Очень легко ответить (соответственно, да; нет; 47). В век смартфонов и помощников на базе искусственного интеллекта можно представить, что простые запросы всегда приводят к простым ответам, особенно когда дело касается бизнеса.
В идеале, когда потенциальный покупатель посещает свой любимый веб-сайт электронной розничной торговли, происходит следующее:
- Они ищут предмет;
- Результаты полностью соответствуют их поиску;
- Они покупают товар.
Такой результат идеален для каждой стороны: розничный торговец получает доход, а покупатель доволен.
Но так ли происходит в реальном мире?
Давайте все скажем это на 3, 2, 1…
Слишком часто происходит следующее:
- Покупатель ищет товар;
- Результаты не полностью соответствуют их поиску;
- Они покидают сайт, не совершив покупки.
Это наихудший из возможных исходов: розничный торговец теряет покупателя и прибыль, в то время как покупатель недоволен и с меньшей вероятностью вернется на веб-сайт для своего следующего приключения за покупками в Интернете.
Позвольте мне проиллюстрировать это на реальном примере.
Я зашел в технологичный интернет-магазин, созданный для миллениалов, чтобы протестировать их панель поиска. Вот результаты, которые я обнаружила, когда искала «красное платье без бретелек»:
Первые два результата совершенно не важны. Нерелевантные элементы во второй строке выделены красным цветом ... но я бы не стал утверждать, что элементы соответствуют моему запросу.
Давай попробуем что-нибудь еще. Теперь я открою свой поиск по всем предметам, которые квалифицируются как «красное платье».
Сюрприз! Некоторые из этих вещей на самом деле не платья (у нас есть красный кардиган и красная юбка). Но что меня больше всего поражает, так это то, что теперь в результатах поиска появляется все больше красных платьев без бретелек. Почему они не появились, когда я специально их искал?
Любой пользователь может назвать хотя бы один пример отличного интернет-магазина с плохим поиском. Если даже технически подготовленные миллениалы ошибаются, вы знаете, что существует реальная систематическая проблема.
Розничные продажи электронной коммерции в 2017 году составили 2,3 трлн долларов США и только увеличиваются (источник). Пора переключиться и позволить пользователям найти то, что они ищут.
Так как же решить эту проблему?
РОБОТЫ. 🤖
В частности, машинное обучение.
Основная идея заключается в следующем: если покупатели не могут найти товары розничных продавцов, это означает, что их данные о товарах неверны. (Это печально, потому что это правда).
Чтобы это исправить, необходимо прочесать весь каталог.
Каждый продукт должен быть перемаркирован.
Каждый ярлык необходимо проверить, чтобы он соответствовал тому, что на самом деле ищут пользователи (например, «сапоги на меху» ищут гораздо реже, чем «угги»).
И когда появляются новые продукты, каждый новый товар также должен иметь идеальные этикетки, чтобы пользователи могли их найти.
Это то, что предлагает Similar.ai. Благодаря глубокому обучению наше программное обеспечение работает с коллекциями из миллионов элементов, распознавая и классифицируя их, чтобы пользователи могли (наконец) найти то, что им нужно .
Узнайте больше на нашем сайте, а давайте подключимся к Facebook и Twitter!
