Ricerca di immagini per l'e-commerce: guarda le entrate e la soddisfazione aumentare

Stai cercando qualcosa di unico e puoi immaginarlo nella tua testa, ma non hai fortuna a trovarlo online. Suona familiare? Non sei solo, ed è per questo che la ricerca di immagini per l'e-commerce sta diventando un must per i rivenditori.

I clienti non hanno molta pazienza quando si tratta di acquistare online, quindi le attività di e-commerce che forniscono un catalogo di migliaia di prodotti non sono necessariamente utili. I negozi online che consentono alle persone di cercare articoli di moda nei loro cataloghi e su siti Web (o negozi online) fornendo solo ricerche basate su testo mancano di vantaggio quando si tratta di esperienza del cliente.

I clienti utilizzano la ricerca basata su testo per provare a descrivere i prodotti che preferiscono, ma raramente riescono a trovare gli articoli giusti nei risultati della ricerca. Non è facile descrivere una giacca con una trama specifica o un occhiale da sole con un motivo unico, e c'è bisogno di spiegarli a parole.

Il filtraggio per categoria di prodotto e la ricerca manuale richiedono molto tempo e talvolta non hanno successo. Dopo aver fallito diverse esperienze, i clienti spesso si arrendono, producendo un effetto negativo sul tasso di conversione e sui ricavi.

Gli elementi visivi sono risorse potenti quando si tratta della capacità di un acquirente di identificare i prodotti e prendere decisioni.

In effetti, si stima che il cervello umano possa elaborare un'intera immagine in soli 13 millisecondi, il che significa che vengono elaborati da 6 a 600 volte più velocemente del testo.

Ricerca di immagini per l'e-commerce: l'ottimizzazione della ricerca visiva aumenta il coinvolgimento e la conversione

Se i siti di e-commerce aggiornassero la loro piattaforma e le strategie di ricerca per supportare la ricerca basata su immagini in cui gli utenti potrebbero utilizzare le immagini, compresi i prodotti per cercare altri prodotti simili, l'esperienza del cliente sarebbe notevolmente migliorata.

La ricerca di immagini per l'e-commerce migliorerebbe notevolmente:

• Tassi di conversione, poiché i clienti possono trovare in modo rapido e interattivo gli articoli che stanno cercando
• Interazione con il cliente
• Esperienza di acquisto del cliente
• Opportunità di vendita e cross-selling

Per avere una ricerca efficiente, è necessario sviluppare metodi automatizzati per apprendere le funzionalità dell'immagine. Un approccio di apprendimento automatico è una possibile soluzione.

Con l'aiuto di algoritmi, l'apprendimento automatico può addestrare il sistema dai dati storici per sviluppare una piattaforma intelligente in grado di prendere decisioni. Quindi, prevede i passaggi successivi in ​​base ai dati addestrati.

L'e-commerce e la ricerca di immagini possono sfruttare l'apprendimento automatico, fornendo un'esperienza preziosa e personalizzata ai clienti. Il machine learning sta rendendo i motori di ricerca più intelligenti e il deep learning è una branca del machine learning utile per la ricerca di immagini.

Intelligenza artificiale e machine learning nella ricerca visiva: come funziona

Per i computer, un'immagine è un dato che rappresenta una matrice 2D e include centinaia di migliaia di pixel. Nel frattempo, un'immagine è una disposizione di modelli semantici, linee, curve, trame e colori.

Esistono diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico per la ricerca di immagini. Qui stiamo parlando di due algoritmi popolari: Convolutional Neural Network (CNN) e k-Nearest Neighbors (k-NN).

Abbiamo due fasi mostrate nel diagramma sopra: offline e online.

Durante la fase offline , formiamo il catalogo di un negozio e-commerce tramite algoritmo CNN. Una CNN è una sequenza di livelli; l'input di ogni livello è l'output del livello precedente. Un'immagine viene inserita nel primo livello, i primi livelli estraggono le caratteristiche di basso livello, come i bordi. Le caratteristiche significative vengono estratte alla fine. L'output è un elenco di vettori di funzionalità.

Durante la fase online, abbiamo già la rappresentazione vettoriale di ogni immagine nei cataloghi degli e-commerce. I vettori memorizzati includono una descrizione significativa che può essere utilizzata per catturare il collegamento tra un'immagine e l'altra. Con l'aiuto della CNN, estraiamo il significato latente dall'immagine caricata dal cliente e diventa più facile effettuare confronti da immagine a immagine per trovare le corrispondenze visivamente più simili.

Tuttavia, abbiamo ancora bisogno di un altro passaggio per confrontare i vettori delle caratteristiche estratti per la somiglianza. K-NN è uno degli algoritmi di classificazione per l'apprendimento supervisionato. L'obiettivo è cercare la corrispondenza più vicina all'immagine caricata nei vettori di funzionalità.

I passaggi seguenti riepilogano il funzionamento della ricerca di immagini con l'apprendimento automatico:

1. Il client carica l'immagine
2. Preelaborazione di un'immagine di input
3. Estrarre le caratteristiche visive dell'immagine caricata
4. Calcola la somiglianza tra le funzionalità estratte e i dati addestrati

Cosa può fare l'apprendimento automatico per la tua attività di e-commerce

Con la ricerca di immagini basata sulle tecnologie di apprendimento automatico, la tua attività di e-commerce avrà una miriade di vantaggi.

Con il potente machine learning al motore, la tua azienda può godere di:

• Decisioni più rapide: gli algoritmi di apprendimento automatico possono stabilire le priorità e automatizzare il processo decisionale. Possono anche segnalare opportunità e azioni intelligenti che dovrebbero essere intraprese immediatamente, in modo da poter ottenere i migliori risultati.
• Adattabilità: l'intelligenza artificiale non si limita a guardare i dati storici di un cliente. Può elaborare input in tempo reale, in modo che i consigli del tuo sito possano adattarsi al volo. Immagina un cliente che ha appena visto una giacca sul treno che gli piace ed entra nel tuo sito per cercarla, con pochi input di funzionalità, il tuo sito di e-commerce sarebbe in grado di offrire prodotti pertinenti.
• Approfondimenti più approfonditi: il machine learning può analizzare dati grandi, complessi e in streaming e trovare insight, inclusi insight predittivi, che vanno oltre le capacità umane. Un cliente passa attraverso più siti Web e piattaforme che contengono diverse forme di media/contenuto. Spesso quel viaggio viene effettuato tramite più dispositivi. Machine Learning può analizzare tutti questi punti di contatto per trovare informazioni dettagliate e quindi attivare azioni basate su tali informazioni.
• Risultati migliori: dall'attivazione di azioni intelligenti basate su nuove opportunità e rischi, alla previsione accurata dei risultati di una decisione prima che venga presa, l'apprendimento automatico può aiutarti a ottenere risultati aziendali migliori.

Il futuro è ora.
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