Motor za priporočila izdelkov
Hitro definicija
Motor za priporočila izdelkov je programska oprema, ki predlaga izdelke, ki bi jih kupec verjetno želel. Zanaša se na njihovo vedenje, lastnosti izdelkov, kaj so kupili podobni kupci ali kaj vprašajo v pogovoru.
Na tej strani
Glavni pristopi
Kolaborativno filtriranje priporoča, kaj so kupili ali si ogledali ljudje s podobnim vedenjem. Filtriranje po predmetih, ki ga je opisal Linden, Smith in York leta 2003, je naredilo vzorec "stranke, ki so kupile to, so tudi kupile" znan. Filtriranje na osnovi vsebine priporoča izdelke, katerih lastnosti so podobne tistim, ki so se kupcu zdeli všeč. Pravila in prodaja — najbolje prodajani, marže, novi prihodki — so v večini trgovin dodana na vrh.
Vsak pristop ima znano slabost: kolaborativno filtriranje potrebuje veliko podatkov o vedenju in se težko spopada z novimi izdelki in novimi obiskovalci, medtem ko filtriranje na osnovi vsebine potrebuje čiste, dosledne lastnosti izdelkov.
Pogovorna priporočila
Novjši pristop omogoča kupcem, da v besedah izrazijo, kaj potrebujejo: "darilo za 10-letnika, ki ima rad znanost, pod 40 evri", "sesalnik za stanovanje z živalmi". AI pomočnik interpretira zahtevo, išče v katalogu po pomenu in po strukturiranih filtrih — cena, zaloga, velikost, blagovna znamka — in pojasni, zakaj vsak predlog ustreza.
To dobro deluje za prve obiskovalce brez zgodovine in za premišljene nakupe, kjer imajo kupci vprašanja. Močno je odvisno od kakovosti podatkov o izdelkih: če manjkajo velikosti, materiali ali združljivost iz kataloga, jih pomočnik ne more uporabiti.
Past
Priporočanje izdelkov, ki niso na voljo, izdelkov, ki ignorirajo navedeno omejitev, ali istega najbolje prodajanega izdelka vsem hitro zmanjšuje zaupanje. Cene, prikazane v priporočilu, morajo ustrezati trenutnemu katalogu. In priporočila bi morala biti ocenjena na podlagi izida stranke — ali so našli, kar so potrebovali? — ne le na podlagi klikov.
Priporočila izdelkov v AI SmartTalk
AI SmartTalk indeksira kataloge izdelkov iz Shopify, PrestaShop, WooCommerce in Joomla, pa tudi izdelke, uvožene preko svoje API. Pomočnik jih išče po pomenu in s filtri na cenovnem razponu, zalogi, blagovni znamki, kategoriji in lastnostih variant, lahko izključi izraze, ki jih kupec izključi, in prikaže rezultate kot kartice izdelkov s podatki o zalogi in popustu v klepetu.
Pogosto zastavljena vprašanja
Kakšna je razlika med sodelovalnim in vsebinskim filtriranjem?
Sodelovalno filtriranje uporablja vedenje drugih kupcev (ljudje, ki so kupili X, so tudi kupili Y). Vsebinsko filtriranje uporablja lastnosti izdelkov (ta jakna je podobna tisti).
Ali potrebujem veliko podatkov za priporočila izdelkov?
Priporočila, ki temeljijo na vedenju, to potrebujejo. Priporočila, ki temeljijo na pogovorih in lastnostih, predvsem potrebujejo dobro opisan katalog, kar jih naredi uporabne za manjše trgovine.
Ali lahko AI klepetalnik priporoča izdelke?
Da, ko je povezan z živim katalogom. Filtrirati bi moral na podlagi realnih podatkov, kot so cena in zaloga, namesto da bi se zanašal na spomin jezikovnega modela o izdelkih.