Căutare de imagini pentru comerțul electronic: vezi că veniturile și satisfacția cresc

Căutați ceva unic și vă puteți imagina în cap, dar nu aveți noroc să îl găsiți online. Suna familiar? Nu ești singur – și de aceea căutarea de imagini pentru comerțul electronic devine o necesitate pentru comercianții cu amănuntul.

Clienții nu au prea multă răbdare atunci când vine vorba de achiziții online, așa că companiile de comerț electronic care oferă un catalog de mii de produse nu este neapărat utilă. Magazinele online care permit oamenilor să caute articole de modă în cataloagele lor și pe site-uri web (sau magazine online), oferind doar căutări bazate pe text, lipsesc barca atunci când vine vorba de experiența clienților.

Clienții folosesc căutarea bazată pe text pentru a încerca să descrie produsele care le plac, dar rareori pot găsi articolele potrivite în rezultatele căutării. Nu este ușor să descrii o jachetă cu o anumită textură sau ochelari de soare cu un model unic și este nevoie să le explici în cuvinte.

Filtrarea pe categorii de produse și căutarea manuală sunt ambele extrem de consumatoare de timp și uneori nu reușesc. După ce au eșuat mai multe experiențe, clienții renunță adesea, producând un efect negativ asupra ratei de conversie și a veniturilor.

Imaginile vizuale sunt resurse puternice atunci când vine vorba de capacitatea unui cumpărător de a identifica produsele și de a lua decizii.

De fapt, se estimează că creierul uman poate procesa o imagine întreagă în doar 13 milisecunde, ceea ce înseamnă că sunt procesate de 6 până la 600 de ori mai repede decât textul.

Căutare de imagini pentru comerțul electronic: optimizarea căutării vizuale crește implicarea și conversia

Dacă site-urile web de comerț electronic și-ar îmbunătăți platforma și strategiile de căutare pentru a sprijini căutarea bazată pe imagini, unde utilizatorii ar putea folosi imagini, inclusiv produse pentru a căuta alte produse similare, experiența clienților ar fi mult îmbunătățită.

Căutarea de imagini pentru comerțul electronic s-ar îmbunătăți semnificativ:

• Rate de conversie, deoarece clienții pot găsi rapid și interactiv articolele pe care le caută
• Interacțiunea cu clientul
• Experiența de cumpărături a clientului
• Oportunități de vânzări și vânzări încrucișate

Pentru a avea o căutare eficientă, este necesar să se dezvolte modalități automate de a învăța caracteristicile imaginii. O abordare a învățării automate este o soluție posibilă.

Cu ajutorul algoritmilor, învățarea automată poate antrena sistemul de la date istorice pentru a dezvolta o platformă inteligentă care poate lua decizii. Apoi, prezice următorii pași pe baza datelor instruite.

Comerțul electronic și căutarea de imagini pot profita de învățarea automată, oferind clienților o experiență valoroasă și personalizată. Învățarea automată face motoarele de căutare mai inteligente, iar învățarea profundă este o ramură a învățării automate care este utilă pentru căutarea de imagini.

AI și învățarea automată în căutarea vizuală: cum funcționează

Pentru computere, o imagine reprezintă date care reprezintă o matrice 2D și include sute de mii de pixeli. Între timp, o imagine este un aranjament de modele semantice, linii, curbe, texturi și culori.

Există diferite tipuri de algoritmi de învățare automată pentru căutarea imaginilor. Aici, vorbim despre doi algoritmi populari: Rețeaua neuronală convoluțională (CNN) și k-Nearest Neighbors (k-NN).

Avem două faze prezentate în diagrama de mai sus: Offline și Online.

În faza offline , antrenăm catalogul unui magazin de comerț electronic prin algoritmul CNN. Un CNN este o secvență de straturi; intrarea fiecărui strat este rezultatul stratului anterior. O imagine este introdusă în primul strat, primele straturi extrag caracteristici de nivel scăzut, cum ar fi marginile. Caracteristicile semnificative sunt extrase la sfârșit. Ieșirea este o listă de vectori caracteristici.

În faza online, avem deja reprezentarea vectorială a fiecărei imagini în cataloagele magazinelor de comerț electronic. Vectorii stocați includ o descriere semnificativă care poate fi folosită pentru a prinde legătura dintre o imagine și cealaltă. Cu ajutorul CNN, extragem semnificația latentă din imaginea încărcată de către client și devine mai ușor să facem comparații imagine cu imagine pentru a găsi cele mai asemănătoare potriviri vizual.

Cu toate acestea, mai avem nevoie de încă un pas pentru a compara vectorii de caracteristici extrași pentru similaritate. K-NN este unul dintre algoritmii de clasificare pentru învățarea supravegheată. Scopul este de a căuta cea mai apropiată potrivire a imaginii încărcate în vectori caracteristici.

Următorii pași rezumă modul în care funcționează căutarea de imagini cu învățare automată:

1. Clientul încarcă imaginea
2. Preprocesarea unei imagini de intrare
3. Extrageți caracteristicile vizuale ale imaginii încărcate
4. Calculați asemănarea dintre caracteristicile extrase și datele antrenate

Ce poate face învățarea automată pentru afacerea dvs. de comerț electronic

Cu căutarea de imagini alimentată de tehnologiile de învățare automată, afacerea dvs. de comerț electronic va avea o multitudine de beneficii.

Cu învățare automată puternică la motor, afacerea dvs. se poate bucura de:

• Decizii mai rapide: algoritmii de învățare automată pot prioritiza și automatiza luarea deciziilor. De asemenea, pot semnala oportunități și acțiuni inteligente care ar trebui luate imediat – astfel încât să puteți obține cele mai bune rezultate.
• Adaptabilitate: Inteligența artificială nu se uită doar la datele istorice ale unui client. Poate procesa intrări în timp real – astfel încât recomandările site-ului dvs. se pot ajusta din mers. Imaginați-vă un client care tocmai a văzut o jachetă în trenul care îi place și intră pe site-ul dvs. pentru a o căuta, cu câteva intrări de caracteristici, site-ul dvs. de comerț electronic ar putea oferi produse relevante.
• Informații mai profunde: învățarea automată poate analiza date mari, complexe și în flux și poate găsi informații – inclusiv perspective predictive – care depășesc capacitățile umane. Un client trece prin mai multe site-uri web și platforme care conțin diferite forme de media/conținut. Adesea, această călătorie se face prin mai multe dispozitive. Machine Learning poate analiza toate aceste puncte de contact pentru a găsi informații și apoi declanșa acțiuni bazate pe aceste informații.
• Rezultate mai bune: de la declanșarea acțiunilor inteligente bazate pe noi oportunități și riscuri, până la prezicerea cu precizie a rezultatelor unei decizii înainte de a fi luată, învățarea automată vă poate ajuta să obțineți rezultate mai bune în afaceri.

Viitorul este acum.
Aflați cum să profitați la maximum
machine learning pentru afacerea dvs. AICI.