Мотор за препораки на производи
Брза дефиниција
Моторот за препораки на производи е софтвер кој предлага производи што купувачот најверојатно ќе сака. Тој се потпира на нивното однесување, атрибути на производите, што слични купувачи купиле или што бараат во разговор.
На оваа страница
Главните пристапи
Колаборативното филтрирање препорачува што купиле или гледале луѓе со слично однесување. Колаборативното филтрирање од предмет до предмет на Amazon, опишано од Линден, Смит и Јорк во 2003 година, го направи популарен образецот “клиентите кои ја купиле оваа, исто така, ја купиле”. Филтрирањето базирано на содржина препорачува производи чии атрибути се слични на оние што купувачот ги сакаше. Правила и трговија — најпродавани, маржи, нови пристигнувања — се поставуваат надвор во повеќето продавници.
Секој пристап има позната слабост: колаборативното филтрирање бара многу податоци за однесувањето и се бори со нови производи и нови посетители, додека филтрирањето базирано на содржина бара чисти, конзистентни атрибути на производите.
Разговорни препораки
Постои нов пристап кој им дозволува на купувачите да изразат што им е потребно со зборови: “подарок за 10-годишно дете кое сака наука, под 40 евра”, “вакуум за стан со домашни миленици”. AI асистентот ја интерпретира побарувачката, бара во каталогот по значење и со структурирани филтри — цена, залиха, големина, бренд — и објаснува зошто секоја препорака одговара.
Ова добро функционира за посетители кои првпат доаѓаат без историја и за внимателни купувања каде купувачите имаат прашања. Тоа силно зависи од квалитетот на податоците за производите: ако големините, материјалите или компатибилноста недостасуваат од каталогот, асистентот не може да ги користи.
Замки
Препораките на производи кои не се на залиха, производи кои игнорираат изразена ограниченост, или ист најпродаван производ за сите брзо ја еродираат довербата. Цените прикажани во препораката мора да одговараат на живиот каталог. И препораките треба да се оценуваат според резултатот на клиентот — дали ја најдоа она што им беше потребно? — а не само според кликнувањата.
Препораки на производи во AI SmartTalk
AI SmartTalk индексира каталози на производи од Shopify, PrestaShop, WooCommerce и Joomla, како и производи увезени преку неговото API. Асистентот ги пребарува по значење и со филтри на ценовен опсег, залиха, бренд, категорија и атрибути на варијанти, може да исклучи термини кои купувачот ги исклучува, и ги прикажува резултатите како картички на производи со информации за залиха и попуст во разговорот.
Често поставувани прашања
Која е разликата помеѓу колаборативно и содржинско филтрирање?
Колаборативното филтрирање ги користи однесувањето на другите купувачи (луѓето кои купиле X исто така купиле Y). Содржинското филтрирање ги користи сопствените атрибути на производите (оваа јакна е слична на онаа).
Дали ми треба многу податоци за препораки за производи?
Препораките базирани на однесување бараат. Разговорните и атрибутно-базираните препораки главно треба добро опишан каталог, што ги прави употребливи за помали продавници.
Може ли AI чатбот да препорачува производи?
Да, кога е поврзан со живиот каталог. Треба да филтрира врз основа на реални податоци како што се цена и залиха, а не да се потпира на меморијата на јазичниот модел за производи.