Toote soovituste mootor

Koostööfiltreerimine soovitab, mida inimesed sarnase käitumisega ostsid või vaatasid. Amazoni ese-ese koostööfiltreerimine, mille kirjeldasid Linden, Smith ja York 2003. aastal, tegi kuulsaks mustri „kliendid, kes ostsid seda, ostsid ka”. Sisu põhine filtreerimine soovitab tooteid, mille omadused sarnanevad ostjale meeldivatega. Reeglid ja kaubandustooted — parimad müüjad, marginaalid, uued tulijad — on enamikes poodides kihiti peale.

Igal lähenemisviisil on teadaolev nõrkus: koostööfiltreerimine vajab palju käitumisandmeid ja tal on raskusi uute toodete ja uute külastajatega, samas kui sisu põhine filtreerimine vajab puhtaid, järjepidevaid toote omadusi.

Uuem lähenemisviis võimaldab ostjatel väljendada, mida nad sõnades vajavad: „kingitus 10-aastasele, kes armastab teadust, alla 40 euro”, „tolmuimeja korterisse, kus on lemmikloomad”. AI assistent tõlgendab soovi, otsib kataloogist tähenduse ja struktureeritud filtrite abil — hind, laoseis, suurus, bränd — ning selgitab, miks iga soovitus sobib.

See töötab hästi esmakordsete külastajate jaoks, kellel pole ajalugu, ja kaalutud ostude jaoks, kus ostjatel on küsimusi. See sõltub tugevalt tooteandmete kvaliteedist: kui suurused, materjalid või ühilduvus puuduvad kataloogist, ei saa assistent neid kasutada.

Laost puuduvate toodete, toodete, mis ignoreerivad väljendatud piiranguid, või sama parima müüja soovitamine kõigile vähendab kiiresti usaldust. Soovitustes näidatud hinnad peavad vastama reaalajas kataloogile. Ja soovitusi tuleks hinnata kliendi tulemuse põhjal — kas nad leidsid, mida nad vajasid? — mitte ainult klikkide põhjal.

AI SmartTalk indekseerib tootekatalooge Shopify'st, PrestaShopist, WooCommerce'ist ja Joomla'st, samuti tooteid, mis on imporditud läbi oma API. Assistent otsib neid tähenduse ja hindade, laoseisu, brändi, kategooria ja variandi omaduste filtrite abil, saab välistada tingimused, mida ostja välistab, ja kuvab tulemused toote kaartidena, kus on laoseisu ja allahindluse teave vestluses.