Diseño de un sistema inteligente de sugerencias de calzado deportivo para no nativos

Responsable técnico de infraestructura y obra: Navid Zamani

Responsable de proyecto y diseñador gráfico: Sohail Motaghinia

Sistema inteligente de sugerencias para calzado deportivo. Fue diseñado para la marca Niavaran con el objetivo de transformar el proceso de selección de calzado de una simple búsqueda a una experiencia de compra personalizada. En el mercado del calzado deportivo, el cliente suele encontrarse ante una gran cantidad de modelos, colores, tallas, aplicaciones y especificaciones técnicas, y no siempre sabe qué opción es la más adecuada a sus necesidades reales. El problema de Niavaran no era sólo introducir más productos, sino encontrar una manera de comprender mejor la necesidad del cliente y convertirla en una oferta comprensible y precisa. En este proyecto, la inteligencia artificial se colocó junto a la estructura de datos del producto, la experiencia del usuario y la automatización de ventas. Sistema inteligente de sugerencias para calzado deportivo. Capaz de establecer una relación entre las características del producto y las necesidades reales de cada cliente.

“El propósito del sistema de recomendación de zapatillas inteligentes no es dirigir al cliente a un producto específico; el objetivo es hacer que el camino del cliente hacia el producto correcto sea más corto, más preciso y más personal.
— Gerente de proyecto de Netanik

Sistema inteligente de sugerencia de calzado deportivo para no usuarios

La principal cuestión a la hora de elegir calzado deportivo.

La elección del calzado deportivo, a diferencia de muchas compras sencillas, depende de varias variables al mismo tiempo. El tipo de actividad, la cantidad de uso, la forma esperada, el presupuesto, el tamaño, la preferencia de apariencia e incluso la experiencia previa del cliente pueden afectar la elección final. En tal situación, mostrar una gran cantidad de productos sin crear una ruta de decisión clara no necesariamente crea una mejor experiencia de compra. El sistema de oferta inteligente de calzado deportivo en Niavaran fue diseñado para resolver este problema, para convertir información compleja del producto en ofertas simples y comprensibles.

El objetivo del diseño del sistema.

El objetivo del proyecto era crear un motor de recomendación de productos que pudiera recibir información del cliente y compararla con datos estructurados del producto. En este modelo, el sistema inteligente de recomendación de calzado deportivo no toma decisiones basadas únicamente en la popularidad o el orden de visualización de los productos, sino que considera un conjunto de criterios específicos para cada cliente. La información del producto incluye categoría, aplicación, características técnicas, color, tamaño, rango de precios y otras especificaciones que se pueden utilizar en el motor de ofertas. El resultado final debe ser comprensible para el cliente y, además de presentar el producto, también explicar la justificación de la oferta.

La arquitectura del sistema de recomendación inteligente para calzado deportivo.

Capa de datos de productos

El primer paso en el diseño del sistema de sugerencias inteligente para calzado deportivo fue crear una estructura estándar para los datos de productos de Niavaran. Cada producto debe convertirse en un conjunto de características procesables para que el motor inteligente pueda comparar diferentes modelos. Esta estructura incluye información como tipo de uso, categoría de producto, características técnicas, color, tamaño, precio, inventario y apariencia. Cuanto más organizados y precisos sean los datos del producto, más relevante será el resultado del sistema inteligente de recomendación de calzado deportivo.

Capa de análisis de las necesidades del cliente

En la segunda capa, en lugar de centrarse directamente en el producto, el sistema primero analiza las necesidades del cliente. El cliente puede explicar en lenguaje natural para qué actividad quiere zapatos, qué características son importantes para él y qué rango de precios está considerando. La inteligencia artificial convierte esta información en parámetros procesables y luego los relaciona con las características del producto. El resultado de este proceso es crear un camino inteligente para pasar de la "necesidad" al "producto adecuado".

Arquitectura del sistema propuesta

Para diseñar esta arquitectura, el camino del usuario desde que ingresa al sitio hasta que recibe la propuesta de producto se dividió en varias etapas distintas. Estos pasos deben implementarse sin crear complejidad adicional en la experiencia del usuario y completar la información requerida por el sistema en cada paso.

1. Determinar el propósito de la compra del cliente.

2. Obtenga las características importantes deseadas

3. Análisis de necesidades mediante motor inteligente

4. Adaptar las necesidades a los productos existentes

5. Generar ofertas relevantes

6. Registrar el comportamiento del cliente para mejorar el sistema.

Personaliza la experiencia de comprar calzado deportivo

Conocer el propósito de la compra.

Una de las partes más importantes del sistema de sugerencias inteligente para calzado deportivo es la detección del objetivo de compra. El cliente puede querer el calzado para uso diario, entrenamiento, carrera, gimnasio o una combinación de diferentes actividades y esta diferencia debe tenerse en cuenta en la oferta final. Por este motivo, en lugar de realizar muchas preguntas especializadas, el sistema intenta determinar la principal necesidad del usuario con unas sencillas preguntas. Luego, esta información pasa a formar parte del perfil temporal del cliente y el motor de recomendaciones busca productos adecuados basándose en eso.

Comprender las preferencias del cliente

Además del motivo de la compra, las preferencias personales también son muy importantes. Algunos clientes consideran el precio como el criterio principal, otros priorizan el diseño y la apariencia del producto y otros prestan más atención a las características técnicas o la comodidad. El sistema inteligente de sugerencias de calzado deportivo puede extraer estas preferencias de las respuestas del cliente y de su comportamiento en el sitio. De esta forma, un producto puede ser la oferta principal para un usuario y una opción secundaria para otro.

inteligencia artificial Al elegir los zapatos adecuados

Convertir el lenguaje natural en datos procesables

Una de las principales capacidades del sistema es la posibilidad de recibir solicitudes en lenguaje natural. El usuario no tiene que elegir entre decenas de filtros especializados y puede explicar sus necesidades de forma sencilla; Por ejemplo, di "Quiero un zapato ligero para entrenar y para uso diario". La IA convierte esta oración en un conjunto de criterios procesables y luego los relaciona con los datos del producto. Este enfoque hace que el sistema inteligente de recomendación de zapatillas funcione más como un asesor digital que como un simple filtro de tienda.

Explicación del motivo de la propuesta.

La recomendación de producto tiene más valor cuando el cliente sabe por qué se le recomienda un modelo. En este sistema, el resultado puede proporcionar varias razones específicas para elegirlo además del nombre del producto; Por ejemplo, que se ajuste a la aplicación, rango de precio o característica de interés para el cliente. Esta explicación ayuda a reducir la ambigüedad en el proceso de compra y aclara la conexión entre la necesidad del usuario y las especificaciones del producto. Por tanto, el sistema de oferta inteligente de calzado deportivo no sólo muestra el producto, sino que también transmite la lógica de la oferta en un lenguaje comprensible.

Las dos características clave del sistema son:

• Análisis de las necesidades del cliente con lenguaje natural

• Adaptar las necesidades a las características del producto

• Sugerir algunas opciones relacionadas

• Explicación del motivo de la propuesta.

• Teniendo en cuenta el precio y el inventario

• Aprender del comportamiento del usuario

Sistema inteligente de sugerencias para calzado deportivo y experiencia de usuario

Diseñar la ruta de selección de productos.

Al diseñar la experiencia del usuario de Niavaran, el objetivo no era convertir la inteligencia artificial en una herramienta compleja en la página. Un sistema inteligente de recomendación de zapatillas debería estar en el punto del proceso de compra en el que el cliente realmente necesita ayuda. Por este motivo, la experiencia propuesta parte de una breve interacción y recibe más información del usuario si es necesario. Esta estructura permite al cliente llegar a varias opciones relevantes sin pasar por formularios largos.

Visualización inteligente de resultados

Los resultados de la propuesta también deberían ser sencillos y comparables. En lugar de mostrar una gran cantidad de productos, el sistema puede mostrar un conjunto limitado de opciones relevantes junto con el motivo de la oferta, características importantes e información clave del producto. Esta estructura ayuda al cliente a comprender la diferencia entre las opciones más rápidamente y a tomar una decisión de compra con información más clara. En este apartado, el diseño de la interfaz de usuario y la lógica del sistema de sugerencia inteligente de calzado deportivo deben funcionar de forma integrada.

Datos de producto y SEO inteligente niavarano

Estructura estándar de información del producto.

Para que un sistema de recomendación de calzado inteligente funcione correctamente, la información del producto no sólo debe ser visible para el usuario, sino también estructurada. Información como el nombre del producto, la marca, el color, el tamaño, el precio, el inventario y otras características relacionadas deben gestionarse en una estructura ordenada. Además del uso interno del motor de recomendaciones, este problema también puede ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor las páginas de productos. Para productos como zapatos, Google ha documentado el uso de estructuras relacionadas con Producto y Grupo de productos para gestionar tipos de productos y atributos como tamaño y color.

Conectando el SEO con la experiencia de compra

El SEO en este proyecto no se consideró por separado de la experiencia del producto. Las páginas de productos deben ser comprensibles para el motor de búsqueda y proporcionar la información requerida por el sistema de ofertas al motor inteligente. Esta alineación hace que la arquitectura del contenido del sitio, los datos del producto y la experiencia del usuario avancen en una dirección común. Para una marca especializada como Niavaran, este enfoque también puede ser la base para desarrollar una búsqueda semántica y una experiencia de compra basada en IA.

Automatización de ventas y sistema de ofertas inteligentes.

Conectando la oferta al proceso de venta

Un sistema inteligente de subasta de calzado deportivo muestra su verdadero valor cuando se conecta con el proceso de ventas. La oferta de un producto puede coexistir con el inventario, la información de los pedidos, el comportamiento del usuario y otros puntos de contacto con el cliente y convertirse en parte del ciclo de ventas. En esta estructura, en lugar de ser una herramienta independiente, el sistema actúa como una capa inteligente en la tienda digital de Niavaran. Esta arquitectura también permite desarrollar funcionalidades como mensajes personalizados, oferta de productos complementarios y seguimiento inteligente del cliente.

Automatización de la comunicación con el cliente.

Después de que el cliente interactúa con el sistema, los datos relacionados se pueden utilizar para realizar más conexiones. Por ejemplo, un cliente que revisó algunos modelos específicos pero no los compró podría recibir otra oferta relacionada en un escenario permisivo basado en la satisfacción. Asimismo, el comportamiento del cliente puede ayudar al equipo de ventas y marketing a comprender qué categorías de productos son las más populares. Esta conexión entre la IA y la automatización hace que el sistema inteligente de recomendación de calzado deportivo pase de ser una función de demostración a una infraestructura operativa.

Análisis del comportamiento del cliente en Niavaran.

Indicadores medibles

Para evaluar el rendimiento del sistema, el número de ofertas mostradas por sí solo no es una buena medida. Se debe comprobar cómo han interactuado los usuarios con las ofertas, qué productos han visualizado y en qué fase han abandonado la ruta de compra. Estos datos ayudan al equipo de Niavaran a revisar y perfeccionar la calidad del sistema de recomendación de zapatillas inteligentes a lo largo del tiempo. Lo más importante es que el análisis de datos debe utilizarse para mejorar la experiencia del cliente, no sólo para generar informes.

Algunos de los indicadores sugeridos son:

• Tasa de participación con ofertas inteligentes

• Tasa de clics en productos recomendados

• La tasa de adición del producto a la cesta.

• Tasa de conversión de usuarios que reciben la oferta

• Tasa de uso de la búsqueda conversacional

• Tasa de retorno del cliente para ofrecer experiencia.

Aprendizaje y mejora continua.

Ningún sistema de recomendación de productos debe considerarse un proyecto completamente estático. El comportamiento del usuario cambia, nuevos productos ingresan al portafolio y las preferencias del mercado cambian con el tiempo. Por este motivo, el sistema de sugerencia inteligente del calzado deportivo debería ser capaz de analizar nuevos datos y modificar la lógica de la sugerencia. En la arquitectura propuesta por Niavaran, los datos de comportamiento se consideran entradas al ciclo de mejora continua del sistema.

El papel de la IA en el futuro de las tiendas Niavaran

De motor de sugerencias a asesor de compras

La versión inicial del sistema de recomendación inteligente para calzado deportivo sólo puede estar en Propuesta de producto enfoque, pero su arquitectura tiene la capacidad de convertirse en un asistente de compras inteligente. En esta etapa el cliente puede hablar con el sistema sobre la diferencia entre los modelos, el uso de cada zapato, las características del producto y elegir entre varias opciones. Esta experiencia puede cerrar la brecha entre la prospección tradicional y la consultoría de ventas. Como resultado, la IA se convierte en parte de la experiencia central de la marca en lugar de una característica periférica.

Desarrollo de búsqueda inteligente

El siguiente paso podría ser conectar el sistema a la búsqueda semántica y visual. En el futuro, además de la descripción textual, el cliente podrá utilizar la imagen o la muestra de apariencia de su interés para iniciar la búsqueda y el sistema encontrará opciones cercanas entre los productos Niavaran. Este camino está en línea con la tendencia general de desarrollar experiencias de compra basadas en inteligencia artificial y descubrimiento personalizado de productos. En su documentación y productos comerciales, OpenAI también ha propuesto el descubrimiento de productos y la experiencia de compra personalizada como una de las aplicaciones en desarrollo de la IA.

El resultado del proyecto del sistema de sugerencias inteligentes para calzado deportivo

Valor creado para la marca Niavaran

En este proyecto, el sistema de sugerencias inteligentes para calzado deportivo no se diseñó como una característica independiente, sino que se consideró parte de la arquitectura de experiencia digital de Niavaran. La combinación de datos de productos, análisis de las necesidades del cliente, inteligencia artificial, experiencia del usuario y automatización de ventas permite un camino más coherente hacia el descubrimiento de productos. Esta estructura puede ayudar a Niavaran a brindar una experiencia basada en las necesidades reales del cliente en lugar de simplemente mostrar los productos. El resultado esperado del proyecto es crear una infraestructura extensible para la personalización, la búsqueda inteligente y una mejor comunicación con el cliente, y no pretender un resultado numérico definitivo.

El papel de Netanik en el proyecto

El papel de Netanik en este proyecto es diseñar una arquitectura integrada entre IA, experiencia digital, datos de productos y automatización. En un proyecto de este tipo, la inteligencia artificial por sí sola no es la solución y crea valor cuando se le asignan los datos correctos, el proceso correcto y la experiencia de usuario adecuada. Con una visión sistémica, Netanik reúne diferentes componentes en una única arquitectura para que el desarrollo de capacidades futuras también sea posible. El sistema de sugerencia de calzado deportivo inteligente de Niavaran es un ejemplo de este enfoque; Es decir, utilizar la IA para resolver un problema empresarial real y no sólo añadir una capacidad tecnológica.

El futuro del sistema de recomendación inteligente para calzado deportivo

Personalización más profunda

La siguiente etapa del desarrollo del sistema puede avanzar hacia la creación de un perfil más inteligente para el cliente. En este modelo, el historial de interacción, las preferencias, las categorías de intereses y los patrones de búsqueda del cliente se pueden utilizar dentro de marcos autorizados para personalizar la experiencia. El sistema inteligente de sugerencias de calzado deportivo puede ofrecer sugerencias más adecuadas a cada usuario combinando estos datos. Por supuesto, el diseño de esta sección debe realizarse con transparencia, control del usuario y cumplimiento de los requisitos de privacidad.

Ecosistema inteligente niavarano

La visión final del proyecto puede ser la creación de un ecosistema inteligente para la experiencia de compra de Niavaran; Un ecosistema que comienza con el descubrimiento del producto y continúa hasta la selección, compra, servicio postventa y reinteracción con el cliente. En dicha arquitectura, el sistema de recomendación de zapatillas inteligentes será sólo un componente de una plataforma más grande para la inteligencia del comercio digital. Conectar la IA a los datos de productos, CRM, automatización, contenido digital y análisis de comportamiento puede crear una infraestructura que crezca a medida que crece la marca. Para Niavaran, este camino significa pasar de una tienda en línea orientada a productos a una experiencia de compra inteligente y orientada a datos.

resumen

El sistema inteligente de sugerencias de calzado deportivo de Niavaran comienza con un problema simple pero importante: cómo ayudar al cliente a encontrar un producto que se ajuste a sus necesidades reales entre muchas opciones. La respuesta de este proyecto es una combinación de inteligencia artificial, datos estructurados, personalización, experiencia de usuario y automatización que se colocan en una arquitectura integrada. En lugar de sustituir al vendedor o eliminar la elección del cliente, este sistema desempeña el papel de una capa inteligente para simplificar el proceso de toma de decisiones. El enfoque de Netanik en este proyecto es construir una infraestructura que pueda resolver el problema de la oferta de productos actual y convertirse en la base para desarrollar una experiencia de compra totalmente inteligente en el futuro.