Búsqueda de imágenes para comercio electrónico: observe cómo se disparan los ingresos y la satisfacción

Estás buscando algo único y puedes imaginarlo en tu cabeza, pero no tienes suerte para encontrarlo en línea. ¿Suena familiar? No está solo, y es por eso que la búsqueda de imágenes para el comercio electrónico se está convirtiendo en una herramienta imprescindible para los minoristas.

Los clientes no tienen mucha paciencia cuando se trata de comprar en línea, por lo que las empresas de comercio electrónico que ofrecen un catálogo de miles de productos no son necesariamente útiles. Las tiendas en línea que permiten a las personas buscar artículos de moda en sus catálogos y en sitios web (o tiendas en línea) proporcionando solo búsquedas basadas en texto están perdiendo el tren cuando se trata de la experiencia del cliente.

Los clientes utilizan la búsqueda basada en texto para tratar de describir los productos que les gustan, pero rara vez pueden encontrar los artículos correctos en los resultados de la búsqueda. No es fácil describir una chaqueta con una textura específica o unas gafas de sol con un patrón único, y es necesario explicarlo con palabras.

El filtrado por categoría de producto y la búsqueda manual requieren mucho tiempo y, a veces, no tienen éxito. Después de fallar en varias experiencias, los clientes suelen darse por vencidos, lo que produce un efecto negativo en la tasa de conversión y los ingresos.

Las imágenes son recursos poderosos cuando se trata de la capacidad de un comprador para identificar productos y tomar decisiones.

De hecho, se estima que el cerebro humano puede procesar una imagen completa en solo 13 milisegundos, lo que significa que se procesan de 6 a 600 veces más rápido que el texto.

Búsqueda de imágenes para comercio electrónico: la optimización de búsqueda visual aumenta el compromiso y la conversión

Si los sitios web de comercio electrónico actualizaran su plataforma y estrategias de búsqueda para respaldar la búsqueda basada en imágenes donde los usuarios pudieran usar imágenes, incluidos productos para buscar otros productos similares, la experiencia del cliente mejoraría enormemente.

La búsqueda de imágenes para comercio electrónico mejoraría significativamente:

• Tasas de conversión, ya que los clientes pueden encontrar de forma rápida e interactiva los artículos que buscan
• Interacción con el cliente
• Experiencia de compra del cliente
• Ventas y oportunidades de venta cruzada

Para tener una búsqueda eficiente, es necesario desarrollar formas automatizadas de aprender las características de la imagen. Un enfoque de aprendizaje automático es una posible solución.

Con la ayuda de algoritmos, el aprendizaje automático puede entrenar el sistema a partir de datos históricos para desarrollar una plataforma inteligente que pueda tomar decisiones. Luego, predice los próximos pasos en función de los datos entrenados.

El comercio electrónico y la búsqueda de imágenes pueden aprovechar el aprendizaje automático, proporcionando una experiencia valiosa y personalizada para los clientes. El aprendizaje automático está haciendo que los motores de búsqueda sean más inteligentes y el aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que es útil para la búsqueda de imágenes.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático en la búsqueda visual: cómo funciona

Para las computadoras, una imagen son datos que representan una matriz 2D e incluyen cientos de miles de píxeles. Mientras tanto, una imagen es un arreglo de patrones semánticos, líneas, curvas, texturas y colores.

Existen diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático para la búsqueda de imágenes. Aquí, estamos hablando de dos algoritmos populares: red neuronal convolucional (CNN) y k-vecinos más cercanos (k-NN).

Tenemos dos fases que se muestran en el diagrama de arriba: fuera de línea y en línea.

Durante la fase offline , entrenamos el catálogo de una tienda de comercio electrónico mediante el algoritmo CNN. Una CNN es una secuencia de capas; la entrada de cada capa es la salida de la capa anterior. Se ingresa una imagen en la primera capa, las primeras capas extraen características de bajo nivel, como bordes. Las características significativas se extraen al final. La salida es una lista de vectores de características.

Durante la fase online, ya disponemos de la representación vectorial de cada imagen en catálogos de tiendas de comercio electrónico. Los vectores almacenados incluyen una descripción significativa que se puede usar para captar el vínculo entre una imagen y la otra. Con la ayuda de CNN, extraemos el significado latente de la imagen cargada por el cliente y se vuelve más fácil hacer comparaciones de imagen a imagen para encontrar las coincidencias más similares visualmente.

Sin embargo, todavía necesitamos otro paso para comparar la similitud de los vectores de características extraídos. K-NN es uno de los algoritmos de clasificación para el aprendizaje supervisado. El objetivo es buscar la coincidencia más cercana de la imagen cargada en los vectores de características.

Los siguientes pasos resumen cómo funciona la búsqueda de imágenes con aprendizaje automático:

1. El cliente sube la imagen.
2. Preprocesamiento de una imagen de entrada
3. Extraiga las características visuales de la imagen cargada
4. Calcule la similitud entre las características extraídas y los datos entrenados

Qué puede hacer el aprendizaje automático por su negocio de comercio electrónico

Con la búsqueda de imágenes impulsada por tecnologías de aprendizaje automático, su negocio de comercio electrónico tendrá una gran cantidad de beneficios.

Con un potente aprendizaje automático en el motor, su empresa puede disfrutar de:

• Decisiones más rápidas: los algoritmos de aprendizaje automático pueden priorizar y automatizar la toma de decisiones. También pueden señalar oportunidades y acciones inteligentes que deben tomarse de inmediato, para que pueda lograr los mejores resultados.
• Adaptabilidad: la inteligencia artificial no solo analiza los datos históricos de un cliente. Puede procesar entradas en tiempo real, por lo que las recomendaciones de su sitio pueden ajustarse sobre la marcha. Imagine un cliente que acaba de ver una chaqueta en el tren que le gusta y entra en su sitio para buscarla. Con algunas entradas de características, su sitio de comercio electrónico podría ofrecer productos relevantes.
• Información más profunda: el aprendizaje automático puede analizar datos grandes, complejos y de transmisión, y encontrar información, incluida información predictiva, que está más allá de las capacidades humanas. Un cliente pasa por múltiples sitios web y plataformas que contienen diferentes formas de medios/contenido. A menudo, ese viaje se realiza a través de múltiples dispositivos. Machine Learning puede analizar todos estos puntos de contacto para encontrar información y luego desencadenar acciones basadas en esa información.
• Mejores resultados: desde desencadenar acciones inteligentes basadas en nuevas oportunidades y riesgos hasta predecir con precisión los resultados de una decisión antes de que se tome, el aprendizaje automático puede ayudarlo a obtener mejores resultados comerciales.

El futuro es ahora.
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