Wyszukiwarka grafiki dla e-commerce: zobacz, jak rosną przychody i satysfakcja
Opublikowany: 2020-06-22Szukasz czegoś wyjątkowego i możesz to sobie wyobrazić, ale nie masz szczęścia znaleźć tego w Internecie. Brzmi znajomo? Nie jesteś sam – dlatego wyszukiwanie obrazów w e-commerce staje się koniecznością dla sprzedawców.
Klienci nie mają dużo cierpliwości, jeśli chodzi o zakupy online, więc firmy e-commerce udostępniające katalog tysięcy produktów niekoniecznie są przydatne. Sklepy internetowe, które pozwalają ludziom na wyszukiwanie artykułów modowych w swoich katalogach i na stronach internetowych (lub w sklepach internetowych) tylko poprzez wyszukiwanie tekstowe, nie mają szans, jeśli chodzi o wrażenia klientów.
Klienci korzystają z wyszukiwania tekstowego, aby opisać produkty, które im się podobają, ale rzadko mogą znaleźć odpowiednie pozycje w wynikach wyszukiwania. Nie jest łatwo opisać kurtkę o konkretnej fakturze czy okulary przeciwsłoneczne z niepowtarzalnym wzorem i trzeba je tłumaczyć słowami.
Filtrowanie według kategorii produktów i ręczne wyszukiwanie są niezwykle czasochłonne, a czasem nieskuteczne. Po nieudanych kilku doświadczeniach klienci często rezygnują, co ma negatywny wpływ na współczynnik konwersji i przychody.
Elementy wizualne to potężne zasoby, jeśli chodzi o zdolność kupującego do identyfikowania produktów i podejmowania decyzji.
W rzeczywistości szacuje się, że ludzki mózg może przetworzyć cały obraz w zaledwie 13 milisekund, co oznacza, że jest przetwarzany od 6 do 600 razy szybciej niż tekst.
Wyszukiwanie grafiki dla e-commerce: Optymalizacja wyszukiwania wizualnego zwiększa zaangażowanie i konwersję
Gdyby witryny handlu elektronicznego zaktualizowały swoją platformę i strategie wyszukiwania w celu obsługi wyszukiwania opartego na obrazach, w którym użytkownicy mogliby używać obrazów, w tym produktów do wyszukiwania innych podobnych produktów, wrażenia klientów byłyby znacznie lepsze.
Wyszukiwanie obrazów dla e-commerce znacznie poprawiłoby:
- Współczynniki konwersji, ponieważ klienci mogą szybko i interaktywnie znaleźć produkty, których szukają
- Interakcja z klientem
- Doświadczenie zakupowe klienta
- Możliwości sprzedaży i cross-sellingu
Aby zapewnić wydajne wyszukiwanie, istnieje potrzeba opracowania zautomatyzowanych sposobów uczenia się funkcji obrazu. Jednym z możliwych rozwiązań jest podejście do uczenia maszynowego.
Za pomocą algorytmów uczenie maszynowe może uczyć system na podstawie danych historycznych, aby opracować inteligentną platformę, która może podejmować decyzje. Następnie na podstawie przeszkolonych danych przewiduje kolejne kroki.
E-commerce i wyszukiwanie obrazów mogą korzystać z uczenia maszynowego, zapewniając klientom cenne i spersonalizowane wrażenia. Uczenie maszynowe sprawia, że wyszukiwarki stają się inteligentniejsze, a uczenie głębokie to gałąź uczenia maszynowego przydatna przy wyszukiwaniu obrazów.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w wyszukiwaniu wizualnym: jak to działa
W przypadku komputerów obraz to dane reprezentujące macierz 2D i zawiera setki tysięcy pikseli. Tymczasem obraz jest układem wzorów semantycznych, linii, krzywych, tekstur i kolorów.
Istnieją różne typy algorytmów uczenia maszynowego do wyszukiwania obrazów. Tutaj mówimy o dwóch popularnych algorytmach: Convolutional Neural Network (CNN) i k-Nearest Neighbors (k-NN).
Mamy dwie fazy pokazane na powyższym schemacie: Offline i Online.
W fazie offline szkolimy katalog sklepu internetowego według algorytmu CNN. CNN to sekwencja warstw; dane wejściowe każdej warstwy są danymi wyjściowymi poprzedniej warstwy. Obraz jest wprowadzany do pierwszej warstwy, pierwsze warstwy wydobywają cechy niskiego poziomu, takie jak krawędzie. Na końcu wyodrębniono znaczące cechy. Wynikiem jest lista wektorów cech.
W fazie online mamy już wektorową reprezentację każdego obrazu w katalogach sklepów e-commerce. Przechowywane wektory zawierają znaczący opis, który można wykorzystać do wyłapania powiązania między jednym obrazem a drugim. Z pomocą CNN wydobywamy ukryte znaczenie z obrazu przesłanego przez klienta i łatwiej jest porównywać obraz do obrazu, aby znaleźć najbardziej podobne wizualnie dopasowania.
Jednak nadal potrzebujemy kolejnego kroku, aby porównać wyodrębnione wektory cech pod kątem podobieństwa. K-NN to jeden z algorytmów klasyfikujących do nadzorowanego uczenia się. Celem jest wyszukanie najlepszego dopasowania przesłanego obrazu w wektorach cech.
Poniższe kroki podsumowują, jak działa wyszukiwanie grafiki z uczeniem maszynowym:
- Klient przesyła obraz
- Wstępne przetwarzanie obrazu wejściowego
- Wyodrębnij wizualne cechy przesłanego obrazu
- Oblicz podobieństwo między wyodrębnionymi funkcjami a wytrenowanymi danymi
Co uczenie maszynowe może zrobić dla Twojego biznesu e-commerce
Dzięki wyszukiwarce grafiki opartej na technologiach uczenia maszynowego Twój biznes e-commerce przyniesie wiele korzyści.
Dzięki potężnemu uczeniu maszynowemu w silniku Twoja firma może cieszyć się:
- Szybsze decyzje: Algorytmy uczenia maszynowego mogą ustalać priorytety i automatyzować podejmowanie decyzji. Mogą również wskazywać możliwości i inteligentne działania, które należy podjąć natychmiast – abyś mógł osiągnąć najlepsze wyniki.
- Adaptacyjność: Sztuczna inteligencja nie tylko patrzy na dane historyczne klienta. Może przetwarzać dane wejściowe w czasie rzeczywistym – dzięki czemu rekomendacje witryny mogą być dostosowywane w locie. Wyobraź sobie klienta, który właśnie zobaczył kurtkę w pociągu, którą lubi, i wchodzi do Twojej witryny, aby jej poszukać. Dzięki kilku wprowadzonym funkcjom Twoja witryna e-commerce będzie w stanie oferować odpowiednie produkty.
- Głębsze spostrzeżenia: uczenie maszynowe może analizować duże, złożone i przesyłane strumieniowo dane oraz znajdować spostrzeżenia — w tym spostrzeżenia predykcyjne — wykraczające poza ludzkie możliwości. Klient przechodzi przez wiele stron internetowych i platform, które zawierają różne formy mediów/treści. Często ta podróż odbywa się za pośrednictwem wielu urządzeń. Uczenie maszynowe może analizować wszystkie te punkty styku, aby znaleźć szczegółowe informacje, a następnie uruchomić działania na podstawie tych wniosków.
- Lepsze wyniki: od wyzwalania inteligentnych działań w oparciu o nowe możliwości i zagrożenia po dokładne przewidywanie wyników decyzji przed jej podjęciem, uczenie maszynowe może pomóc w osiągnięciu lepszych wyników biznesowych.