Pesquisa de imagens para e-commerce: veja a receita e a satisfação dispararem
Publicados: 2020-06-22Você está procurando por algo único e pode imaginá-lo em sua cabeça, mas não está tendo sorte em encontrá-lo online. Soa familiar? Você não está sozinho – e é por isso que a busca de imagens para e-commerce está se tornando obrigatória para os varejistas.
Os clientes não têm muita paciência quando se trata de comprar on-line, portanto, as empresas de comércio eletrônico que fornecem um catálogo de milhares de produtos não são necessariamente úteis. Lojas on-line que permitem que as pessoas pesquisem itens de moda em seus catálogos e em sites (ou lojas on-line), fornecendo apenas pesquisas baseadas em texto, estão perdendo o barco quando se trata de experiência do cliente.
Os clientes usam a pesquisa baseada em texto para tentar descrever os produtos de que gostam, mas raramente encontram os itens certos nos resultados da pesquisa. Não é fácil descrever um casaco com uma textura específica ou um óculos de sol com um padrão único, e é necessário explicá-los em palavras.
Filtrar por categoria de produto e pesquisar manualmente são extremamente demorados e, às vezes, não são bem-sucedidos. Depois de falhar em várias experiências, os clientes geralmente desistem, produzindo um efeito negativo na taxa de conversão e na receita.
Os recursos visuais são recursos poderosos quando se trata da capacidade de um comprador de identificar produtos e tomar decisões.
Na verdade, estima-se que o cérebro humano pode processar uma imagem inteira em apenas 13 milissegundos, o que significa que eles são processados de 6 a 600 vezes mais rápido que o texto.
Pesquisa de imagens para e-commerce: a otimização de pesquisa visual aumenta o engajamento e a conversão
Se os sites de comércio eletrônico atualizassem sua plataforma e estratégias de pesquisa para oferecer suporte à pesquisa baseada em imagens, onde os usuários pudessem usar imagens, incluindo produtos para pesquisar outros produtos semelhantes, a experiência do cliente seria muito aprimorada.
A pesquisa de imagens para e-commerce melhoraria significativamente:
- Taxas de conversão, pois os clientes podem encontrar de forma rápida e interativa os itens que procuram
- Interação com o cliente
- Experiência de compra do cliente
- Oportunidades de vendas e vendas cruzadas
Para ter uma busca eficiente, é necessário desenvolver formas automatizadas de aprender os recursos da imagem. Uma abordagem de aprendizado de máquina é uma solução possível.
Com a ajuda de algoritmos, o aprendizado de máquina pode treinar o sistema a partir de dados históricos para desenvolver uma plataforma inteligente que possa tomar decisões. Em seguida, ele prevê os próximos passos com base em dados treinados.
O comércio eletrônico e a pesquisa de imagens podem aproveitar o aprendizado de máquina, proporcionando uma experiência valiosa e personalizada para os clientes. O aprendizado de máquina está tornando os mecanismos de pesquisa mais inteligentes, e o aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina útil para pesquisa de imagens.
IA e aprendizado de máquina na pesquisa visual: como funciona
Para computadores, uma imagem é um dado que representa uma matriz 2D e inclui centenas de milhares de pixels. Enquanto isso, uma imagem é um arranjo de padrões semânticos, linhas, curvas, texturas e cores.
Existem diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina para pesquisa de imagens. Aqui, estamos falando de dois algoritmos populares: Rede Neural Convolucional (CNN) e k-Vizinhos Mais Próximos (k-NN).
Temos duas fases mostradas no diagrama acima: Offline e Online.
Durante a fase offline , treinamos o catálogo de uma loja de e-commerce pelo algoritmo CNN. Uma CNN é uma sequência de camadas; a entrada de cada camada é a saída da camada anterior. Uma imagem é inserida na primeira camada, as primeiras camadas extraem recursos de baixo nível, como bordas. Características significativas são extraídas no final. A saída é uma lista de vetores de recursos.
Durante a fase online, já temos a representação vetorial de cada imagem nos catálogos das lojas de e-commerce. Os vetores armazenados incluem uma descrição significativa que pode ser usada para capturar o link entre uma imagem e outra. Com a ajuda da CNN, extraímos o significado latente da imagem carregada pelo cliente e fica mais fácil fazer comparações de imagem a imagem para encontrar as correspondências visualmente mais semelhantes.
No entanto, ainda precisamos de mais um passo para comparar os vetores de recursos extraídos para similaridade. K-NN é um dos algoritmos de classificação para aprendizado supervisionado. O objetivo é procurar a correspondência mais próxima da imagem carregada em vetores de recursos.
As etapas a seguir resumem como funciona a pesquisa de imagens com aprendizado de máquina:
- O cliente carrega a imagem
- Pré-processamento de uma imagem de entrada
- Extraia os recursos visuais da imagem carregada
- Calcule a semelhança entre os recursos extraídos e os dados treinados
O que o aprendizado de máquina pode fazer pelo seu negócio de comércio eletrônico
Com a pesquisa de imagens alimentada por tecnologias de aprendizado de máquina, seu negócio de comércio eletrônico terá uma infinidade de benefícios.
Com um poderoso aprendizado de máquina no mecanismo, sua empresa pode aproveitar:
- Decisões mais rápidas: algoritmos de aprendizado de máquina podem priorizar e automatizar a tomada de decisões. Eles também podem sinalizar oportunidades e ações inteligentes que devem ser tomadas imediatamente – para que você possa alcançar os melhores resultados.
- Adaptabilidade: A inteligência artificial não analisa apenas os dados históricos de um cliente. Ele pode processar entradas em tempo real – para que as recomendações do seu site possam ser ajustadas em tempo real. Imagine um cliente que acabou de ver uma jaqueta no trem que gosta, e entra no seu site para procurá-la, com algumas entradas de recursos, seu site de e-commerce seria capaz de oferecer produtos relevantes.
- Insights mais profundos: o aprendizado de máquina pode analisar dados grandes, complexos e de streaming e encontrar insights – incluindo insights preditivos – que estão além das capacidades humanas. Um cliente passa por vários sites e plataformas que contêm diferentes formas de mídia/conteúdo. Muitas vezes, essa jornada é feita por meio de vários dispositivos. O Machine Learning pode analisar todos esses pontos de contato para encontrar insights e acionar ações com base nesses insights.
- Melhores resultados: desde desencadear ações inteligentes com base em novas oportunidades e riscos até prever com precisão os resultados de uma decisão antes que ela seja tomada, o aprendizado de máquina pode ajudá-lo a obter melhores resultados de negócios.