Bildersuche für E-Commerce: Steigern Sie Umsatz und Zufriedenheit

Sie suchen nach etwas Einzigartigem und können es sich in Ihrem Kopf vorstellen, haben aber kein Glück, es online zu finden. Klingt bekannt? Sie sind nicht allein – und deshalb entwickelt sich die Bildersuche für den E-Commerce zu einem Must-Have für Einzelhändler.

Kunden haben beim Online-Einkauf nicht viel Geduld, daher ist es nicht unbedingt sinnvoll, wenn E-Commerce-Unternehmen einen Katalog mit Tausenden von Produkten anbieten. Online-Shops, die es Menschen ermöglichen, in ihren Katalogen und auf Websites (oder Online-Shops) nach Modeartikeln zu suchen, indem sie nur textbasierte Suchen anbieten, verpassen das Boot, wenn es um das Kundenerlebnis geht.

Kunden verwenden die textbasierte Suche, um zu versuchen, die Produkte zu beschreiben, die ihnen gefallen, können aber selten die richtigen Artikel in den Suchergebnissen finden. Es ist nicht einfach, eine Jacke mit einer bestimmten Textur oder eine Sonnenbrille mit einem einzigartigen Muster zu beschreiben, und es ist notwendig, sie in Worte zu fassen.

Sowohl das Filtern nach Produktkategorien als auch die manuelle Suche sind sehr zeitaufwändig und manchmal nicht erfolgreich. Nach mehreren gescheiterten Erfahrungen geben Kunden oft auf, was sich negativ auf die Konversionsrate und den Umsatz auswirkt.

Visuals sind leistungsstarke Ressourcen, wenn es um die Fähigkeit eines Käufers geht, Produkte zu identifizieren und Entscheidungen zu treffen.

Tatsächlich wird geschätzt, dass das menschliche Gehirn ein ganzes Bild in nur 13 Millisekunden verarbeiten kann, was bedeutet, dass es 6- bis 600-mal schneller verarbeitet wird als Text.

Bildsuche für E-Commerce: Visuelle Suchoptimierung steigert Engagement und Konversion

Wenn E-Commerce-Websites ihre Plattform und Suchstrategien aktualisieren würden, um eine bildbasierte Suche zu unterstützen, bei der Benutzer Bilder, einschließlich Produkte, verwenden könnten, um nach anderen ähnlichen Produkten zu suchen, würde das Kundenerlebnis erheblich verbessert.

Bildersuche für E-Commerce würde sich deutlich verbessern:

• Konversionsraten, da Kunden die gesuchten Artikel schnell und interaktiv finden können
• Interaktion mit dem Kunden
• Das Einkaufserlebnis des Kunden
• Verkaufs- und Cross-Selling-Möglichkeiten

Um eine effiziente Suche zu ermöglichen, müssen automatisierte Methoden zum Erlernen von Bildmerkmalen entwickelt werden. Ein maschineller Lernansatz ist eine mögliche Lösung.

Mit Hilfe von Algorithmen kann maschinelles Lernen das System aus historischen Daten trainieren, um eine intelligente Plattform zu entwickeln, die Entscheidungen treffen kann. Dann sagt es basierend auf trainierten Daten die nächsten Schritte voraus.

E-Commerce und Bildsuche können maschinelles Lernen nutzen und Kunden ein wertvolles und personalisiertes Erlebnis bieten. Maschinelles Lernen macht Suchmaschinen intelligenter, und Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der für die Bildsuche nützlich ist.

KI und maschinelles Lernen in der visuellen Suche: So funktioniert es

Für Computer sind Bilder Daten, die eine 2D-Matrix darstellen und Hunderttausende von Pixeln enthalten. Inzwischen ist ein Bild eine Anordnung von semantischen Mustern, Linien, Kurven, Texturen und Farben.

Es gibt verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen für die Bildsuche. Hier sprechen wir über zwei beliebte Algorithmen: Convolutional Neural Network (CNN) und k-Nearest Neighbors (k-NN).

Wir haben zwei Phasen, die im obigen Diagramm dargestellt sind: Offline und Online.

Während der Offline-Phase trainieren wir den Katalog eines E-Commerce-Shops per CNN-Algorithmus. Ein CNN ist eine Folge von Schichten; Die Eingabe jeder Schicht ist die Ausgabe der vorherigen Schicht. Ein Bild wird in die erste Schicht eingegeben, die ersten Schichten extrahieren Merkmale auf niedriger Ebene, wie Kanten. Sinnvolle Merkmale werden am Ende extrahiert. Die Ausgabe ist eine Liste von Merkmalsvektoren.

In der Online-Phase haben wir bereits die vektorielle Darstellung jedes Bildes in E-Commerce-Shop-Katalogen. Die gespeicherten Vektoren enthalten eine aussagekräftige Beschreibung, die verwendet werden kann, um eine Verbindung zwischen einem Bild und dem anderen herzustellen. Mithilfe von CNN extrahieren wir latente Bedeutungen aus hochgeladenen Bildern nach Kunden und es wird einfacher, Bild-zu-Bild-Vergleiche durchzuführen, um die visuell ähnlichsten Übereinstimmungen zu finden.

Wir benötigen jedoch noch einen weiteren Schritt, um die extrahierten Merkmalsvektoren auf Ähnlichkeit zu vergleichen. K-NN ist einer der Klassifizierungsalgorithmen für überwachtes Lernen. Das Ziel ist die Suche nach der größten Übereinstimmung des hochgeladenen Bildes in Merkmalsvektoren.

Die folgenden Schritte fassen zusammen, wie die Bildsuche mit maschinellem Lernen funktioniert:

1. Der Client lädt das Bild hoch
2. Vorverarbeitung eines Eingangsbildes
3. Extrahieren Sie die visuellen Merkmale des hochgeladenen Bildes
4. Berechnen Sie die Ähnlichkeit zwischen extrahierten Merkmalen und trainierten Daten

Was maschinelles Lernen für Ihr E-Commerce-Geschäft leisten kann

Mit einer Bildsuche, die auf maschinellen Lerntechnologien basiert, hat Ihr E-Commerce-Geschäft eine Vielzahl von Vorteilen.

Mit leistungsstarkem maschinellem Lernen in der Engine kann Ihr Unternehmen Folgendes genießen:

• Schnellere Entscheidungen: Algorithmen für maschinelles Lernen können die Entscheidungsfindung priorisieren und automatisieren. Sie können auch Gelegenheiten und intelligente Maßnahmen kennzeichnen, die sofort ergriffen werden sollten – damit Sie die besten Ergebnisse erzielen können.
• Anpassungsfähigkeit: Künstliche Intelligenz betrachtet nicht nur die historischen Daten eines Kunden. Es kann Eingaben in Echtzeit verarbeiten, sodass sich Ihre Website-Empfehlungen im Handumdrehen anpassen können. Stellen Sie sich einen Kunden vor, der gerade eine Jacke im Zug gesehen hat, die ihm gefällt, und er betritt Ihre Website, um danach zu suchen. Mit ein paar Eingaben zu Funktionen wäre Ihre E-Commerce-Website in der Lage, relevante Produkte anzubieten.
• Tiefere Einblicke: Maschinelles Lernen kann große, komplexe und Streaming-Daten analysieren und Erkenntnisse – einschließlich prädiktiver Erkenntnisse – gewinnen, die die menschlichen Fähigkeiten übersteigen. Ein Kunde durchläuft mehrere Websites und Plattformen, die verschiedene Formen von Medien/Inhalten enthalten. Oft wird diese Reise über mehrere Geräte durchgeführt. Machine Learning kann all diese Berührungspunkte analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und dann basierend auf diesen Erkenntnissen Aktionen auszulösen.
• Bessere Ergebnisse: Von der Auslösung intelligenter Aktionen auf der Grundlage neuer Chancen und Risiken bis hin zur genauen Vorhersage der Ergebnisse einer Entscheidung, bevor sie getroffen wird, kann maschinelles Lernen Ihnen helfen, bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Die Zukunft ist jetzt.
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