البحث عن الصور للتجارة الإلكترونية: شاهد ارتفاع الإيرادات والرضا

أنت تبحث عن شيء فريد ويمكن أن تتخيله في رأسك ، لكن لا يحالفك الحظ في العثور عليه عبر الإنترنت. تبدو مألوفة؟ لست وحدك - ولهذا السبب أصبح البحث عن الصور للتجارة الإلكترونية أمرًا ضروريًا لتجار التجزئة.

لا يتحلى العملاء بالكثير من الصبر عندما يتعلق الأمر بالشراء عبر الإنترنت ، لذا فإن شركات التجارة الإلكترونية التي تقدم كتالوجًا بآلاف المنتجات ليست مفيدة بالضرورة. المتاجر عبر الإنترنت التي تسمح للأشخاص بالبحث عن عناصر الموضة في كتالوجاتهم وعلى مواقع الويب (أو المتاجر عبر الإنترنت) من خلال توفير عمليات بحث تستند إلى النص فقط ، تفتقد القارب عندما يتعلق الأمر بتجربة العملاء.

يستخدم العملاء البحث المستند إلى النص لمحاولة وصف المنتجات التي يحبونها ، ولكن نادرًا ما يمكنهم العثور على العناصر المناسبة في نتائج البحث. ليس من السهل وصف سترة ذات ملمس معين أو عدسة مكبرة بنمط فريد ، وهناك حاجة لشرحها بالكلمات.

التصفية حسب فئة المنتج والبحث يدويًا تستغرق وقتًا طويلاً للغاية ، وأحيانًا لا تنجح. بعد فشل العديد من التجارب ، غالبًا ما يستسلم العملاء ، مما يؤدي إلى تأثير سلبي على معدل التحويل والإيرادات.

تعد العناصر المرئية موارد قوية عندما يتعلق الأمر بقدرة المتسوق على تحديد المنتجات واتخاذ القرارات.

في الواقع ، تشير التقديرات إلى أن الدماغ البشري يمكنه معالجة صورة كاملة في 13 مللي ثانية فقط ، مما يعني أنه تتم معالجتها بمعدل 6 إلى 600 مرة أسرع من النص.

البحث عن الصور للتجارة الإلكترونية: تحسين البحث المرئي يعزز المشاركة والتحويل

إذا قامت مواقع التجارة الإلكترونية بترقية نظامها الأساسي واستراتيجيات البحث الخاصة بها لدعم البحث المستند إلى الصور حيث يمكن للمستخدمين استخدام الصور ، بما في ذلك المنتجات للبحث عن منتجات أخرى مماثلة ، فسيتم تحسين تجربة العميل بشكل كبير.

سيحسن البحث عن الصور في التجارة الإلكترونية بشكل كبير:

• معدلات التحويل ، حيث يمكن للعملاء العثور بسرعة وتفاعلية على العناصر التي يبحثون عنها
• التفاعل مع العملاء
• تجربة تسوق العميل
• فرص البيع والبيع العابر

من أجل الحصول على بحث فعال ، هناك حاجة لتطوير طرق آلية لتعلم ميزات الصورة. نهج التعلم الآلي هو أحد الحلول الممكنة.

بمساعدة الخوارزميات ، يمكن للتعلم الآلي تدريب النظام من البيانات التاريخية لتطوير نظام أساسي ذكي يمكنه اتخاذ القرارات. بعد ذلك ، يتنبأ بالخطوات التالية بناءً على البيانات المدربة.

يمكن أن تستفيد التجارة الإلكترونية والبحث عن الصور من التعلم الآلي ، مما يوفر تجربة قيمة وشخصية للعملاء. يجعل التعلم الآلي محركات البحث أكثر ذكاءً ، والتعلم العميق هو فرع من التعلم الآلي مفيد للبحث عن الصور.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في البحث المرئي: كيف يعمل

بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر ، الصورة عبارة عن بيانات تمثل مصفوفة ثنائية الأبعاد ، وتتضمن مئات الآلاف من وحدات البكسل. في غضون ذلك ، الصورة عبارة عن ترتيب للأنماط الدلالية والخطوط والمنحنيات والأنسجة والألوان.

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي للبحث عن الصور. هنا ، نتحدث عن خوارزميتين شائعتين: الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) و k-Nearest Neighbours (k-NN).

لدينا مرحلتان موضحتان في الرسم البياني أعلاه: غير متصل بالإنترنت.

خلال مرحلة عدم الاتصال بالإنترنت ، نقوم بتدريب كتالوج متجر التجارة الإلكترونية بواسطة خوارزمية CNN. سي إن إن هي سلسلة من الطبقات ؛ مدخل كل طبقة هو ناتج الطبقة السابقة. يتم إدخال صورة في الطبقة الأولى ، وتستخرج الطبقات الأولى معالم منخفضة المستوى ، مثل الحواف. يتم استخراج ميزات ذات مغزى في النهاية. الإخراج عبارة عن قائمة من نواقل الميزات.

خلال مرحلة الإنترنت ، لدينا بالفعل تمثيل متجه لكل صورة في كتالوجات متجر التجارة الإلكترونية. تتضمن المتجهات المخزنة وصفًا ذا مغزى يمكن استخدامه لالتقاط الارتباط بين صورة وأخرى. بمساعدة CNN ، نستخرج المعنى الكامن من الصورة التي تم تحميلها بواسطة العميل ، ويصبح من الأسهل إجراء مقارنات بين الصورة للعثور على أكثر التطابقات المرئية تشابهًا.

ومع ذلك ، ما زلنا بحاجة إلى خطوة أخرى لمقارنة متجهات الميزات المستخرجة للتشابه. K-NN هي إحدى خوارزميات التصنيف للتعلم الخاضع للإشراف. الهدف هو البحث عن أقرب تطابق للصورة التي تم تحميلها في ناقلات الميزة.

تلخص الخطوات التالية كيفية عمل البحث عن الصور باستخدام التعلم الآلي:

1. يقوم العميل بتحميل الصورة
2. المعالجة المسبقة لصورة الإدخال
3. استخرج الميزات المرئية للصورة التي تم تحميلها
4. احسب التشابه بين الميزات المستخرجة والبيانات المدربة

ما الذي يمكن أن يفعله التعلم الآلي لأعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك

من خلال البحث عن الصور المدعوم بتقنيات التعلم الآلي ، سيكون لأعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك عددًا كبيرًا من الفوائد.

مع التعلم الآلي القوي في المحرك ، يمكن لشركتك الاستمتاع بما يلي:

• قرارات أسرع: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد أولويات اتخاذ القرار وأتمتة. يمكنهم أيضًا تحديد الفرص والإجراءات الذكية التي يجب اتخاذها على الفور - حتى تتمكن من تحقيق أفضل النتائج.
• القدرة على التكيف: الذكاء الاصطناعي لا ينظر فقط إلى البيانات التاريخية للعميل. يمكنه معالجة المدخلات في الوقت الفعلي - بحيث يمكن تعديل توصيات موقعك بسرعة. تخيل عميلاً رأى للتو سترة في القطار الذي يحبه / تحبها ، ودخلوا موقعك للبحث عنها ، مع بعض المدخلات المميزة ، سيكون موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك قادرًا على تقديم منتجات ذات صلة.
• رؤى أعمق: يمكن للتعلم الآلي تحليل البيانات الكبيرة والمعقدة والمتدفقة ، والعثور على رؤى - بما في ذلك الرؤى التنبؤية - التي تتجاوز القدرات البشرية. يمر العميل عبر العديد من مواقع الويب والأنظمة الأساسية التي تحتوي على أشكال مختلفة من الوسائط / المحتوى. غالبًا ما تتم هذه الرحلة عبر أجهزة متعددة. يمكن للتعلم الآلي تحليل كل نقاط الاتصال هذه للعثور على رؤى ثم إطلاق الإجراءات بناءً على تلك الأفكار.
• نتائج أفضل: من بدء الإجراءات الذكية بناءً على الفرص والمخاطر الجديدة ، إلى التنبؤ بدقة بنتائج القرار قبل اتخاذه ، يمكن أن يساعدك التعلم الآلي في تحقيق نتائج أعمال أفضل.

المستقبل الآن.
تعلم كيفية الاستفادة القصوى من
تعلم الآلة لعملك هنا.