Двигател за препоръки на продукти
Бързо определение
Двигателят за препоръки на продукти е софтуер, който предлага продуктите, които най-вероятно би искал един купувач. Той разчита на тяхното поведение, атрибути на продуктите, какво са купили или разгледали подобни купувачи или какво питат в разговор.
На тази страница
Основните подходи
Колаборативното филтриране препоръчва какво са купили или разгледали хора с подобно поведение. Колаборативното филтриране на Amazon, описано от Линден, Смит и Йорк през 2003 г., направи модела “клиентите, които купиха това, също купиха” известен. Базираното на съдържание филтриране препоръчва продукти, чиито атрибути наподобяват тези, които купувачът е харесал. Правила и търговия — най-продаваните, маржовете, новите постъпления — се добавят отгоре в повечето магазини.
Всеки подход има известна слабост: колаборативното филтриране се нуждае от много данни за поведение и има трудности с нови продукти и нови посетители, докато базираното на съдържание филтриране се нуждае от чисти, последователни атрибути на продуктите.
Разговорни препоръки
По-нов подход позволява на купувачите да изразят какво им е нужно с думи: “подарък за 10-годишно дете, което обича науката, под 40 евро”, “прахосмукачка за апартамент с домашни любимци”. AI асистент интерпретира заявката, търси в каталога по смисъл и по структурирани филтри — цена, наличност, размер, марка — и обяснява защо всяко предложение е подходящо.
Това работи добре за първоначални посетители без история и за обмислени покупки, при които купувачите имат въпроси. То зависи силно от качеството на данните за продуктите: ако размерите, материалите или съвместимостта липсват от каталога, асистентът не може да ги използва.
Капани
Препоръчването на продукти, които не са налични, продукти, които игнорират посочено ограничение, или същия бестселър на всички, бързо подкопава доверието. Цените, показани в препоръка, трябва да съвпадат с живия каталог. И препоръките трябва да се оценяват на базата на резултата за клиента — намери ли това, от което се нуждаеше? — а не само на кликвания.
Препоръки за продукти в AI SmartTalk
AI SmartTalk индексира продуктови каталози от Shopify, PrestaShop, WooCommerce и Joomla, както и продукти, импортирани чрез своето API. Асистентът ги търси по смисъл и с филтри на ценовия диапазон, наличност, марка, категория и атрибути на варианта, може да изключва термини, които купувачът отхвърля, и показва резултатите като продуктови карти с информация за наличност и отстъпки в чата.
Често задавани въпроси
Каква е разликата между колаборативно и базирано на съдържание филтриране?
Колаборативното филтриране използва поведението на други купувачи (хора, които са купили X, също са купили Y). Филтрирането, базирано на съдържание, използва собствените атрибути на продуктите (този яке е подобно на онова).
Нуждая ли се от много данни за препоръки за продукти?
Препоръките, базирани на поведение, се нуждаят от много данни. Препоръките, базирани на разговори и атрибути, основно се нуждаят от добре описан каталог, което ги прави използваеми от по-малки магазини.
Може ли AI чатбот да препоръчва продукти?
Да, когато е свързан с живия каталог. Той трябва да филтрира на базата на реални данни като цена и наличност, а не да разчита на паметта на езиковия модел за продукти.