Recherche d'images pour le e-commerce : augmentez votre chiffre d'affaires et votre satisfaction

Vous recherchez quelque chose d'unique et vous pouvez l'imaginer dans votre tête, mais vous n'avez aucune chance de le trouver en ligne. Semble familier? Vous n'êtes pas seul - et c'est pourquoi la recherche d'images pour le commerce électronique devient un incontournable pour les détaillants.

Les clients n'ont pas beaucoup de patience lorsqu'il s'agit d'acheter en ligne, donc les entreprises de commerce électronique fournissant un catalogue de milliers de produits ne sont pas nécessairement utiles. Les boutiques en ligne permettant aux gens de rechercher des articles de mode dans leurs catalogues et sur des sites Web (ou des boutiques en ligne) en ne proposant que des recherches textuelles manquent le bateau en matière d'expérience client.

Les clients utilisent la recherche textuelle pour essayer de décrire les produits qu'ils aiment, mais peuvent rarement trouver les bons articles dans les résultats de la recherche. Il n'est pas facile de décrire une veste avec une texture spécifique ou des lunettes de soleil avec un motif unique, et il est nécessaire de les expliquer avec des mots.

Le filtrage par catégorie de produits et la recherche manuelle sont tous deux extrêmement chronophages et parfois infructueux. Après plusieurs expériences ratées, les clients abandonnent souvent, ce qui a un effet négatif sur le taux de conversion et les revenus.

Les visuels sont des ressources puissantes lorsqu'il s'agit de la capacité d'un acheteur à identifier les produits et à prendre des décisions.

En fait, on estime que le cerveau humain peut traiter une image entière en seulement 13 millisecondes, ce qui signifie qu'elle est traitée 6 à 600 fois plus rapidement que le texte.

Recherche d'images pour le e-commerce : l'optimisation de la recherche visuelle stimule l'engagement et la conversion

Si les sites Web de commerce électronique amélioraient leur plate-forme et leurs stratégies de recherche pour prendre en charge la recherche basée sur des images où les utilisateurs pouvaient utiliser des images, y compris des produits pour rechercher d'autres produits similaires, l'expérience client serait grandement améliorée.

La recherche d'images pour le commerce électronique améliorerait considérablement :

• Taux de conversion, car les clients peuvent trouver rapidement et de manière interactive les articles qu'ils recherchent
• Interaction client
• Expérience d'achat du client
• Opportunités de ventes et de ventes croisées

Afin d'avoir une recherche efficace, il est nécessaire de développer des moyens automatisés pour apprendre les caractéristiques de l'image. Une approche d'apprentissage automatique est une solution possible.

À l'aide d'algorithmes, l'apprentissage automatique peut former le système à partir de données historiques pour développer une plate-forme intelligente capable de prendre des décisions. Ensuite, il prédit les prochaines étapes en fonction des données entraînées.

Le commerce électronique et la recherche d'images peuvent tirer parti de l'apprentissage automatique, offrant une expérience précieuse et personnalisée aux clients. L'apprentissage automatique rend les moteurs de recherche plus intelligents, et l'apprentissage en profondeur est une branche de l'apprentissage automatique qui est utile pour la recherche d'images.

IA et apprentissage automatique dans la recherche visuelle : comment ça marche ?

Pour les ordinateurs, une image est une donnée représentant une matrice 2D, et elle comprend des centaines de milliers de pixels. En attendant, une image est un arrangement de motifs sémantiques, de lignes, de courbes, de textures et de couleurs.

Il existe différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la recherche d'images. Ici, nous parlons de deux algorithmes populaires : Convolutional Neural Network (CNN) et k-Nearest Neighbors (k-NN).

Nous avons deux phases illustrées dans le diagramme ci-dessus : hors ligne et en ligne.

Lors de la phase hors ligne , nous entraînons le catalogue d'une boutique e-commerce par l'algorithme CNN. Un CNN est une séquence de couches ; l'entrée de chaque couche est la sortie de la couche précédente. Une image est entrée dans la première couche, les premières couches extraient des caractéristiques de bas niveau, comme des bords. Les caractéristiques significatives sont extraites à la fin. La sortie est une liste de vecteurs de caractéristiques.

Lors de la phase en ligne, nous avons déjà la représentation vectorielle de chaque image dans les catalogues des boutiques e-commerce. Les vecteurs stockés incluent une description significative qui peut être utilisée pour saisir le lien entre une image et l'autre. Avec l'aide de CNN, nous extrayons la signification latente de l'image téléchargée par le client et il devient plus facile de faire des comparaisons d'image à image pour trouver les correspondances visuellement les plus similaires.

Cependant, nous avons encore besoin d'une autre étape pour comparer les vecteurs de caractéristiques extraits pour la similarité. K-NN est l'un des algorithmes de classification pour l'apprentissage supervisé. L'objectif est de rechercher la correspondance la plus proche de l'image téléchargée dans les vecteurs de caractéristiques.

Les étapes suivantes résument le fonctionnement de la recherche d'images avec le machine learning :

1. Le client télécharge l'image
2. Prétraitement d'une image d'entrée
3. Extraire les caractéristiques visuelles de l'image téléchargée
4. Calculer la similarité entre les fonctionnalités extraites et les données formées

Ce que l'apprentissage automatique peut faire pour votre entreprise de commerce électronique

Avec la recherche d'images optimisée par les technologies d'apprentissage automatique, votre entreprise de commerce électronique bénéficiera d'une pléthore d'avantages.

Avec un puissant apprentissage automatique au niveau du moteur, votre entreprise peut profiter :

• Décisions plus rapides : les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent hiérarchiser et automatiser la prise de décision. Ils peuvent également signaler les opportunités et les actions intelligentes qui doivent être prises immédiatement - afin que vous puissiez obtenir les meilleurs résultats.
• Adaptabilité : l'intelligence artificielle ne se contente pas d'examiner les données historiques d'un client. Il peut traiter les entrées en temps réel - afin que les recommandations de votre site puissent s'ajuster à la volée. Imaginez un client qui vient de voir une veste dans le train qu'il aime et qui entre sur votre site pour la chercher, avec quelques entrées de fonctionnalités, votre site e-commerce serait en mesure de proposer des produits pertinents.
• Des informations plus approfondies : l'apprentissage automatique peut analyser des données volumineuses, complexes et en continu, et trouver des informations, y compris des informations prédictives, qui dépassent les capacités humaines. Un client passe par plusieurs sites Web et plates-formes qui contiennent différentes formes de médias/contenus. Souvent, ce voyage se fait via plusieurs appareils. L'apprentissage automatique peut analyser tous ces points de contact pour trouver des informations, puis déclencher des actions en fonction de ces informations.
• De meilleurs résultats : du déclenchement d'actions intelligentes basées sur de nouvelles opportunités et de nouveaux risques à la prédiction précise des résultats d'une décision avant qu'elle ne soit prise, l'apprentissage automatique peut vous aider à obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Le futur c'est maintenant.
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