Поиск изображений для электронной коммерции: наблюдайте за ростом доходов и удовлетворенности клиентов
Опубликовано: 2020-06-22Вы ищете что-то уникальное и можете представить это в своей голове, но никак не можете найти это в Интернете. Звучит знакомо? Вы не одиноки — и именно поэтому поиск изображений для электронной коммерции становится обязательным для розничных продавцов.
У клиентов не хватает терпения, когда дело доходит до покупок в Интернете, поэтому предприятия электронной коммерции, предоставляющие каталог из тысяч продуктов, не всегда полезны. Интернет-магазины, позволяющие людям искать модные вещи в своих каталогах и на веб-сайтах (или в интернет-магазинах), предоставляя только текстовый поиск, упускают возможности, когда дело доходит до обслуживания клиентов.
Клиенты используют текстовый поиск, чтобы попытаться описать продукты, которые им нравятся, но редко могут найти нужные элементы в результатах поиска. Описать куртку с определенной фактурой или солнцезащитные очки с уникальным рисунком непросто, и необходимо объяснить их словами.
Фильтрация по категориям товаров и поиск вручную отнимают много времени, а иногда и не приводят к успеху. После нескольких неудачных опытов клиенты часто сдаются, что отрицательно сказывается на коэффициенте конверсии и доходах.
Визуальные материалы являются мощным ресурсом, когда речь идет о способности покупателя идентифицировать продукты и принимать решения.
На самом деле считается, что человеческий мозг может обработать все изображение всего за 13 миллисекунд, то есть они обрабатываются в 6-600 раз быстрее, чем текст.
Поиск изображений для электронной коммерции: оптимизация визуального поиска повышает вовлеченность и конверсию
Если веб-сайты электронной коммерции модернизируют свою платформу и стратегии поиска для поддержки поиска на основе изображений, где пользователи могут использовать изображения, в том числе продукты для поиска других подобных продуктов, качество обслуживания клиентов будет значительно улучшено.
Поиск изображений для электронной коммерции значительно улучшится:
- Коэффициенты конверсии, так как клиенты могут быстро и интерактивно находить товары, которые они ищут.
- Взаимодействие с клиентами
- Опыт покупок клиента
- Возможности продаж и перекрестных продаж
Чтобы иметь эффективный поиск, необходимо разработать автоматизированные способы изучения характеристик изображения. Одним из возможных решений является подход машинного обучения.
С помощью алгоритмов машинное обучение может обучать систему на основе исторических данных для разработки интеллектуальной платформы, способной принимать решения. Затем он прогнозирует следующие шаги на основе обученных данных.
Электронная коммерция и поиск изображений могут использовать преимущества машинного обучения, обеспечивая ценный и персонализированный опыт для клиентов. Машинное обучение делает поисковые системы умнее, а глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, полезная для поиска изображений.
ИИ и машинное обучение в визуальном поиске: как это работает
Для компьютеров изображение — это данные, представляющие собой двумерную матрицу и включающие в себя сотни тысяч пикселей. Между тем изображение представляет собой набор семантических паттернов, линий, кривых, текстур и цветов.
Существуют различные типы алгоритмов машинного обучения для поиска изображений. Здесь мы говорим о двух популярных алгоритмах: сверточной нейронной сети (CNN) и методе k-ближайших соседей (k-NN).
У нас есть две фазы, показанные на диаграмме выше: Offline и Online.
На офлайн-фазе мы обучаем каталог интернет-магазина по алгоритму CNN. CNN — это последовательность слоев; вход каждого слоя является выходом предыдущего слоя. Изображение вводится в первый слой, первые слои извлекают функции низкого уровня, такие как края. Значимые функции извлекаются в конце. Результатом является список векторов признаков.
На онлайн-фазе у нас уже есть векторное представление каждого изображения в каталогах интернет-магазинов. Сохраненные векторы включают осмысленное описание, которое можно использовать для установления связи между одним изображением и другим. С помощью CNN мы извлекаем скрытое значение из загруженного клиентом изображения, и становится проще сравнивать изображения с изображениями, чтобы найти наиболее визуально похожие совпадения.
Однако нам все еще нужен еще один шаг, чтобы сравнить извлеченные векторы признаков на предмет сходства. K-NN — это один из алгоритмов классификации для обучения с учителем. Цель состоит в том, чтобы найти наиболее близкое соответствие загруженному изображению в векторах признаков.
Следующие шаги обобщают, как работает поиск изображений с помощью машинного обучения:
- Клиент загружает изображение
- Предварительная обработка входного изображения
- Извлеките визуальные особенности загруженного изображения
- Рассчитать сходство между извлеченными функциями и обученными данными
Что машинное обучение может сделать для вашего бизнеса электронной коммерции
Благодаря поиску изображений, основанному на технологиях машинного обучения, ваш бизнес электронной коммерции будет иметь множество преимуществ.
Благодаря мощному машинному обучению ваш бизнес может пользоваться следующими преимуществами:
- Более быстрые решения: алгоритмы машинного обучения могут расставлять приоритеты и автоматизировать процесс принятия решений. Они также могут помечать возможности и умные действия, которые следует предпринять немедленно, чтобы вы могли достичь наилучших результатов.
- Адаптивность: искусственный интеллект не просто просматривает исторические данные клиента. Он может обрабатывать входные данные в режиме реального времени, поэтому рекомендации вашего сайта могут корректироваться на лету. Представьте себе покупателя, который только что увидел куртку в поезде, которая ему нравится, и он входит на ваш сайт, чтобы найти ее. Если ввести несколько функций, ваш сайт электронной коммерции сможет предлагать соответствующие продукты.
- Более глубокое понимание: машинное обучение может анализировать большие, сложные и потоковые данные и находить идеи, в том числе прогнозные, которые выходят за рамки человеческих возможностей. Клиент просматривает несколько веб-сайтов и платформ, которые содержат различные формы мультимедиа/контента. Часто это путешествие осуществляется с помощью нескольких устройств. Машинное обучение может анализировать все эти точки соприкосновения, чтобы найти информацию, а затем инициировать действия на основе этой информации.
- Лучшие результаты: от запуска разумных действий на основе новых возможностей и рисков до точного прогнозирования результатов решения до его принятия — машинное обучение может помочь вам добиться лучших результатов в бизнесе.