محرك توصيات المنتجات

التصفية التعاونية توصي بما اشتراه أو شاهده الأشخاص ذوو السلوك المشابه. تصفية العناصر من عنصر إلى عنصر في أمازون، التي وصفها ليندن، سميث ويورك في 2003، جعلت نمط "الزبائن الذين اشتروا هذا أيضاً اشتروا" مشهوراً. التصفية المعتمدة على المحتوى توصي بالمنتجات التي تشبه خصائصها تلك التي أحبها المتسوق. القواعد والتسويق — الأكثر مبيعاً، الهوامش، الوافدين الجدد — تُضاف فوق ذلك في معظم المتاجر.

كل نهج له ضعف معروف: التصفية التعاونية تحتاج إلى الكثير من بيانات السلوك وتواجه صعوبة مع المنتجات الجديدة والزوار الجدد، بينما التصفية المعتمدة على المحتوى تحتاج إلى خصائص منتج نظيفة ومتسقة.

نهج أحدث يسمح للمتسوقين بذكر ما يحتاجونه بالكلمات: "هدية لطفل عمره 10 سنوات يحب العلوم، تحت 40 يورو"، "مكنسة لشقة فيها حيوانات أليفة". مساعد AI يفسر الطلب، يبحث في الكتالوج حسب المعنى والفلاتر المنظمة — السعر، المخزون، الحجم، العلامة التجارية — ويشرح لماذا كل اقتراح يناسب.

توصية بمنتجات غير متوفرة، منتجات تتجاهل قيد معين تم ذكره، أو نفس المنتج الأكثر مبيعاً للجميع تآكل الثقة بسرعة. الأسعار المعروضة في التوصية يجب أن تتطابق مع الكتالوج المباشر. ويجب الحكم على التوصيات بناءً على نتيجة الزبون — هل وجدوا ما يحتاجونه؟ — وليس فقط على النقرات.

AI SmartTalk يقوم بفهرسة كتالوجات المنتجات من Shopify، PrestaShop، WooCommerce وJoomla، بالإضافة إلى المنتجات المستوردة عبر واجهته البرمجية. المساعد يبحث عنها حسب المعنى ومع فلاتر على نطاق السعر، المخزون، العلامة التجارية، الفئة وخصائص المتغيرات، يمكنه استبعاد المصطلحات التي يستبعدها المتسوق، ويعرض النتائج كبطاقات منتجات مع معلومات عن المخزون والخصومات في الدردشة.