Motor za preporuke proizvoda
Brza definicija
Motor za preporuke proizvoda je softver koji sugerira proizvode koje bi kupac najvjerojatnije želio. Oslanja se na njihovo ponašanje, atribute proizvoda, što su slični kupci kupili ili što traže u razgovoru.
Na ovoj stranici
Glavni pristupi
Kolaborativno filtriranje preporučuje što su ljudi sličnog ponašanja kupili ili pregledali. Amazonovo kolaborativno filtriranje od stavke do stavke, koje su opisali Linden, Smith i York 2003. godine, učinilo je obrazac "kupci koji su kupili ovo također su kupili" poznatim. Filtriranje temeljeno na sadržaju preporučuje proizvode čiji atributi nalikuju onima koje je kupac volio. Pravila i trgovina — najprodavaniji, marže, noviteti — dodaju se na vrh u većini trgovina.
Svaki pristup ima poznatu slabost: kolaborativno filtriranje treba puno podataka o ponašanju i ima problema s novim proizvodima i novim posjetiteljima, dok filtriranje temeljeno na sadržaju treba čiste, dosljedne atribute proizvoda.
Konverzacijske preporuke
Noviji pristup omogućuje kupcima da iznesu što im treba riječima: "poklon za 10-godišnjaka koji voli znanost, ispod 40 eura", "usisavač za stan s kućnim ljubimcima". AI asistent tumači zahtjev, pretražuje katalog prema značenju i strukturiranim filtrima — cijena, zaliha, veličina, marka — i objašnjava zašto svaka preporuka odgovara.
Ovo dobro funkcionira za posjetitelje prvi put bez povijesti i za promišljene kupnje gdje kupci imaju pitanja. Oslanja se na kvalitetu podataka o proizvodima: ako nedostaju veličine, materijali ili kompatibilnost iz kataloga, asistent ih ne može koristiti.
Zamke
Preporučivanje proizvoda koji nisu na skladištu, proizvoda koji ignoriraju navedena ograničenja ili iste najprodavanije svima brzo erodira povjerenje. Cijene prikazane u preporuci moraju odgovarati živom katalogu. A preporuke bi trebale biti ocjenjivane prema ishodu kupca — jesu li pronašli što su trebali? — a ne samo prema klikovima.
Preporuke proizvoda u AI SmartTalk
AI SmartTalk indeksira kataloge proizvoda iz Shopifyja, PrestaShopa, WooCommercea i Joomle, kao i proizvode uvezene putem svog API-ja. Asistent ih pretražuje prema značenju i s filtrima na raspon cijena, zalihe, marke, kategorije i atribute varijante, može isključiti pojmove koje kupac isključuje, i prikazuje rezultate kao kartice proizvoda s informacijama o zalihama i popustima u chatu.
Često postavljana pitanja
Koja je razlika između kolaborativnog i filtriranja temeljenog na sadržaju?
Kolaborativno filtriranje koristi ponašanje drugih kupaca (ljudi koji su kupili X također su kupili Y). Filtriranje temeljenog na sadržaju koristi vlastite atribute proizvoda (ova jakna je slična onoj).
Trebam li puno podataka za preporuke proizvoda?
Preporuke temeljene na ponašanju to zahtijevaju. Preporuke temeljene na razgovoru i atributima uglavnom trebaju dobro opisani katalog, što ih čini upotrebljivima za manje trgovine.
Može li AI chatbot preporučiti proizvode?
Da, kada je povezan s aktivnim katalogom. Trebao bi filtrirati na temelju stvarnih podataka kao što su cijena i zalihe, umjesto da se oslanja na memoriju jezičnog modela o proizvodima.