محرك توصية المنتجات

توصي التصفية التعاونية بما اشتراه أو شاهده الأشخاص ذوو السلوك المماثل. جعلت التصفية التعاونية من عنصر إلى عنصر في أمازون، كما وصفها ليندن، سميث ويورك في عام 2003، نمط "العملاء الذين اشتروا هذا اشتروا أيضًا" مشهورًا. توصي التصفية المعتمدة على المحتوى بالمنتجات التي تشبه خصائصها تلك التي أحبها المتسوق. يتم إضافة القواعد والتجارة — الأكثر مبيعًا، الهوامش، الوافدين الجدد — فوق ذلك في معظم المتاجر.

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

نهج أحدث يسمح للمتسوقين ببيان ما يحتاجون إليه بالكلمات: "هدية لطفل يبلغ من العمر 10 سنوات يحب العلوم، تحت 40 يورو"، "مكنسة لشقة بها حيوانات أليفة". يفسر مساعد AI الطلب، ويبحث في الكتالوج حسب المعنى ومن خلال الفلاتر المنظمة — السعر، المخزون، الحجم، العلامة التجارية — ويشرح لماذا تناسب كل اقتراح.

يعمل هذا بشكل جيد للزوار الجدد الذين ليس لديهم تاريخ وللشراء المدروس حيث يكون لدى المتسوقين أسئلة. يعتمد بشكل كبير على جودة بيانات المنتجات: إذا كانت الأحجام أو المواد أو التوافق مفقودة من الكتالوج، فلا يمكن للمساعد استخدامها.

توصية بمنتجات غير متوفرة، أو منتجات تتجاهل قيدًا محددًا، أو نفس المنتج الأكثر مبيعًا للجميع تآكل الثقة بسرعة. يجب أن تتطابق الأسعار المعروضة في التوصية مع الكتالوج المباشر. ويجب الحكم على التوصيات بناءً على نتيجة العميل — هل وجدوا ما يحتاجون إليه؟ — وليس فقط على النقرات.

يقوم AI SmartTalk بفهرسة كتالوجات المنتجات من Shopify وPrestaShop وWooCommerce وJoomla، بالإضافة إلى المنتجات المستوردة من خلال واجهته البرمجية. يبحث المساعد فيها حسب المعنى ومع فلاتر على نطاق السعر، والمخزون، والعلامة التجارية، والفئة وخصائص المتغيرات، ويمكنه استبعاد المصطلحات التي يستبعدها المتسوق، ويعرض النتائج كبطاقات منتجات مع معلومات المخزون والخصم في الدردشة.