Concevoir un système de suggestion intelligent de chaussures de sport pour les non-autochtones

Responsable technique infrastructures et chantier : Navid Zamani

Chef de projet et graphiste : Sohail Motaghinia

Système de suggestion intelligent pour les chaussures de sport Il a été conçu pour la marque Niavaran dans le but de transformer le processus de sélection de chaussures d'une simple recherche à une expérience d'achat personnalisée. Sur le marché des chaussures de sport, le client est généralement confronté à un grand nombre de modèles, de couleurs, de tailles, d'applications et de spécifications techniques, et il ne sait pas toujours quelle option est la plus adaptée à ses besoins réels. Le problème de Niavaran n'était pas seulement d'introduire davantage de produits, mais aussi de trouver un moyen de mieux comprendre les besoins du client et de les transformer en une offre compréhensible et précise. Dans ce projet, l'intelligence artificielle a été placée à côté de la structure des données produit, de l'expérience utilisateur et de l'automatisation des ventes. Système de suggestion intelligent pour les chaussures de sport Capable d'établir une relation entre les caractéristiques du produit et les besoins réels de chaque client.

« Le but du système de recommandation intelligent de baskets n'est pas de diriger le client vers un produit spécifique ; l'objectif est de rendre le parcours du client vers le bon produit plus court, plus précis et plus personnel.
— Chef de projet Netanik

Système de suggestion intelligent de chaussures de sport pour les non-utilisateurs

Le principal problème dans le choix des chaussures de sport

Le choix des chaussures de sport, contrairement à de nombreux achats simples, dépend à la fois de plusieurs variables. Le type d'activité, la quantité d'utilisation, la forme attendue, le budget, la taille, les préférences d'apparence et même l'expérience client antérieure peuvent affecter le choix final. Dans une telle situation, afficher un grand nombre de produits sans créer un chemin de décision clair ne crée pas nécessairement une meilleure expérience d’achat. Le système d'offres intelligentes pour les chaussures de sport de Niavaran a été conçu pour résoudre ce problème, en convertissant des informations complexes sur les produits en offres simples et compréhensibles.

L'objectif de la conception du système

L'objectif du projet était de créer un moteur de recommandation de produits capable de recevoir des informations sur les clients et de les comparer avec des données produit structurées. Dans ce modèle, le système intelligent de recommandation de chaussures de sport ne prend pas de décisions basées uniquement sur la popularité ou l’ordre d’affichage des produits, mais prend en compte un ensemble de critères spécifiques à chaque client. Les informations sur le produit incluent la catégorie, l'application, les caractéristiques techniques, la couleur, la taille, la fourchette de prix et d'autres spécifications pouvant être utilisées dans le moteur d'offre. Le résultat final doit être compréhensible pour le client et, en plus de présenter le produit, il doit également expliquer la justification de l'offre.

L'architecture du système de recommandation intelligent pour les chaussures de sport

Couche de données produits

La première étape dans la conception du système de suggestion intelligent pour les chaussures de sport a été de créer une structure standard pour les données produits de Niavaran. Chaque produit doit être converti en un ensemble de fonctionnalités exploitables afin que le moteur intelligent puisse comparer différents modèles. Cette structure comprend des informations telles que le type d'utilisation, la catégorie de produit, les caractéristiques techniques, la couleur, la taille, le prix, l'inventaire et l'apparence. Plus les données produit sont organisées et précises, plus les résultats du système intelligent de recommandation de chaussures de sport sont pertinents.

Couche d'analyse des besoins des clients

Au deuxième niveau, au lieu de se concentrer directement sur le produit, le système analyse d'abord les besoins du client. Le client peut expliquer en langage naturel pour quelle activité il souhaite des chaussures, quelles caractéristiques sont importantes pour lui et quelle gamme de prix il envisage. L'intelligence artificielle convertit ces informations en paramètres traitables, puis les associe aux fonctionnalités du produit. Le résultat de ce processus est de créer un chemin intelligent pour passer du « besoin » au « produit approprié ».

Architecture système proposée

Pour concevoir cette architecture, le parcours de l'utilisateur depuis l'entrée sur le site jusqu'à la réception de la proposition de produit a été découpé en plusieurs étapes distinctes. Ces étapes doivent être mises en œuvre sans créer de complexité supplémentaire dans l'expérience utilisateur et compléter les informations requises par le système à chaque étape.

1. Déterminer le but de l'achat du client

2. Obtenez les fonctionnalités importantes souhaitées

3. Besoin d'analyse par moteur intelligent

4. Faire correspondre les besoins avec les produits existants

5. Générez des offres pertinentes

6. Enregistrer le comportement des clients pour améliorer le système

Personnalisez l'expérience d'achat de chaussures de sport

Connaître le but de l'achat

L’un des éléments les plus importants du système de suggestion intelligent pour les chaussures de sport est la détection de l’objectif d’achat. Le client peut souhaiter la chaussure pour un usage quotidien, pour l'entraînement, la course, la salle de sport ou une combinaison de différentes activités et cette différence doit être prise en compte dans l'offre finale. Pour cette raison, au lieu de poser de nombreuses questions spécialisées, le système essaie de déterminer le principal besoin de l'utilisateur à l'aide de quelques questions simples. Ces informations font ensuite partie du profil temporaire du client et le moteur de recommandation vérifie les produits appropriés sur cette base.

Comprendre les préférences des clients

Outre le but de l’achat, les préférences personnelles sont également très importantes. Certains clients considèrent le prix comme le critère principal, certains privilégient le design et l'apparence du produit, et d'autres encore accordent plus d'attention aux caractéristiques techniques ou au confort. Le système de suggestion intelligent des chaussures de sport permet d'extraire ces préférences des réponses du client et de son comportement sur le site. De cette manière, un produit peut constituer l’offre principale pour un utilisateur et une option secondaire pour un autre utilisateur.

intelligence artificielle En choisissant les bonnes chaussures

Conversion du langage naturel en données traitables

L'une des principales capacités du système est la possibilité de recevoir des demandes en langage naturel. L'utilisateur n'a pas à choisir parmi des dizaines de filtres spécialisés et peut expliquer ses besoins de manière simple ; Par exemple, dites « Je veux une chaussure légère pour l’entraînement et un usage quotidien ». L'IA convertit cette phrase en un ensemble de critères traitables, puis fait correspondre ces critères aux données du produit. Cette approche fait que le système intelligent de recommandation de baskets fonctionne davantage comme un conseiller numérique que comme un simple filtre de magasin.

Explication du motif de la proposition

La recommandation de produits a plus de valeur lorsque le client sait pourquoi un modèle lui est recommandé. Dans ce système, le résultat peut fournir plusieurs raisons spécifiques pour le choisir en plus du nom du produit ; Par exemple, correspondez à l'application, à la fourchette de prix ou à la fonctionnalité qui intéresse le client. Cette explication permet de réduire l'ambiguïté dans le processus d'achat et de clarifier le lien entre le besoin de l'utilisateur et les spécifications du produit. Par conséquent, le système d'offre intelligent de chaussures de sport affiche non seulement le produit, mais transmet également la logique de l'offre dans un langage compréhensible.

Les deux principales caractéristiques du système sont :

• Analyse des besoins clients avec le langage naturel

• Faire correspondre les besoins avec les fonctionnalités du produit

• Suggérer des options associées

• Explication du motif de la proposition

• Compte tenu du prix et de l'inventaire

• Apprendre du comportement des utilisateurs

Système de suggestions intelligent pour les chaussures de sport et l'expérience utilisateur

Concevoir le parcours de sélection des produits

Lors de la conception de l'expérience utilisateur de Niavaran, l'objectif n'était pas de transformer l'intelligence artificielle en un outil complexe sur la page. Un système intelligent de recommandation de baskets doit être présent au moment du parcours d’achat où le client a réellement besoin d’aide. Pour cette raison, l'expérience proposée part d'une courte interaction et reçoit plus d'informations de la part de l'utilisateur si nécessaire. Cette structure permet au client d'accéder à plusieurs choix pertinents sans passer par de longs formulaires.

Affichage intelligent des résultats

Les résultats de la proposition doivent également être simples et comparables. Au lieu d'afficher un grand nombre de produits, le système peut afficher un ensemble limité d'options pertinentes ainsi que la raison de l'offre, les caractéristiques importantes et les informations clés sur le produit. Une telle structure aide le client à comprendre plus rapidement la différence entre les options et à prendre une décision d'achat avec des informations plus claires. Dans cette section, la conception de l'interface utilisateur et la logique du système de suggestion intelligent des chaussures de sport devraient fonctionner de manière intégrée.

Données produits et référencement intelligent Niavaran

Structure standard des informations sur le produit

Pour qu’un système intelligent de recommandation de chaussures fonctionne correctement, les informations sur les produits doivent non seulement être visibles pour l’utilisateur, mais également structurées. Les informations telles que le nom du produit, la marque, la couleur, la taille, le prix, l'inventaire et d'autres caractéristiques connexes doivent être gérées de manière ordonnée. Outre l’usage interne du moteur de recommandation, ce problème peut également aider les moteurs de recherche à mieux comprendre les pages produits. Pour les produits tels que les chaussures, Google a documenté l'utilisation de structures liées aux produits et aux groupes de produits pour gérer les types de produits et les attributs tels que la taille et la couleur.

Connecter le référencement à l’expérience d’achat

Le référencement dans ce projet n'a pas été considéré séparément de l'expérience produit. Les pages produits doivent être compréhensibles pour le moteur de recherche et fournir au moteur intelligent les informations requises par le système d’offres. Cet alignement fait évoluer l’architecture du contenu du site, les données produit et l’expérience utilisateur dans une direction commune. Pour une marque spécialisée comme Niavaran, cette approche peut également servir de base au développement d’une recherche sémantique et d’une expérience d’achat basée sur l’IA.

Automatisation des ventes et système d'offres intelligentes

Connecter l’offre au processus de vente

Un système d’enchères intelligent pour les chaussures de sport montre sa vraie valeur lorsqu’il est connecté au processus de vente. Une offre de produit peut accompagner l'inventaire, les informations de commande, le comportement des utilisateurs et d'autres points de contact avec les clients et faire partie du cycle de vente. Dans cette structure, au lieu d'être un outil indépendant, le système agit comme une couche intelligente sur la boutique numérique de Niavaran. Cette architecture permet également de développer des fonctionnalités telles que des messages personnalisés, des offres de produits complémentaires et un suivi client intelligent.

Automatisation de la communication client

Une fois que le client a interagi avec le système, les données associées peuvent être utilisées pour établir d'autres connexions. Par exemple, un client qui a vérifié quelques modèles spécifiques mais n'a pas acheté pourrait recevoir une autre offre connexe dans un scénario permissif basé sur la satisfaction. De même, le comportement des clients peut aider l’équipe commerciale et marketing à comprendre quelles catégories de produits sont les plus populaires. Cette connexion entre l’IA et l’automatisation fait passer le système de recommandation intelligent de chaussures de sport d’une fonction de démonstration à une infrastructure opérationnelle.

Analyse du comportement client à Niavaran

Indicateurs mesurables

Pour évaluer les performances du système, le nombre d’offres affichées à lui seul n’est pas une bonne mesure. Il convient de vérifier comment les utilisateurs ont interagi avec les offres, quels produits ils ont consulté et à quelle étape ils ont quitté le parcours d'achat. Ces données aident l'équipe de Niavaran à revoir et à affiner la qualité du système de recommandation de baskets intelligentes au fil du temps. Plus important encore, l’analyse des données doit être utilisée pour améliorer l’expérience client, et pas seulement pour générer des rapports.

Certains des indicateurs suggérés sont :

• Taux d'engagement avec les offres intelligentes

• Taux de clic sur les produits recommandés

• Le taux d'ajout du produit au panier

• Taux de conversion des utilisateurs recevant l'offre

• Taux d'utilisation de la recherche conversationnelle

• Taux de retour client pour offrir une expérience

Apprentissage et amélioration continue

Aucun système de recommandation de produits ne doit être considéré comme un projet complètement statique. Le comportement des utilisateurs change, de nouveaux produits entrent dans le portefeuille et les préférences du marché changent au fil du temps. Pour cette raison, le système de suggestion intelligent des chaussures de sport devrait être capable d'analyser de nouvelles données et de modifier la logique de la suggestion. Dans l'architecture proposée par Niavaran, les données comportementales sont considérées comme des entrées dans le cycle d'amélioration continue du système.

Le rôle de l'IA dans l'avenir des magasins Niavaran

Du moteur de suggestion au conseiller en achat

La version initiale du système de recommandation intelligent pour les chaussures de sport ne peut être disponible Proposition de produit focus, mais son architecture a la capacité d'être développée en un assistant d'achat intelligent. A ce stade, le client peut discuter avec le système de la différence entre les modèles, de l'utilisation de chaque chaussure, des caractéristiques du produit et choisir entre plusieurs options. Une telle expérience peut combler le fossé entre la prospection traditionnelle et le conseil commercial. En conséquence, l’IA devient une partie intégrante de l’expérience de marque plutôt qu’une fonctionnalité périphérique.

Développement de recherche intelligente

La prochaine étape pourrait être de connecter le système à la recherche sémantique et visuelle. À l'avenir, en plus de la description textuelle, le client pourra utiliser l'image ou l'échantillon d'apparence qui l'intéresse pour lancer la recherche et le système trouvera les options à proximité parmi les produits Niavaran. Cette voie s’inscrit dans la tendance générale consistant à développer des expériences d’achat basées sur l’IA et la découverte de produits personnalisés. Dans sa documentation et ses produits commerciaux, OpenAI a également proposé la découverte de produits et l'expérience d'achat personnalisée comme l'une des applications en développement de l'IA.

Le résultat du projet de système de suggestion intelligent pour les chaussures de sport

Valeur créée pour la marque Niavaran

Dans ce projet, le système de suggestions intelligentes pour les chaussures de sport n'a pas été conçu comme une fonctionnalité indépendante, mais a été considéré comme faisant partie de l'architecture de l'expérience numérique de Niavaran. La combinaison des données produits, de l'analyse des besoins des clients, de l'intelligence artificielle, de l'expérience utilisateur et de l'automatisation des ventes permet un parcours plus cohérent vers la découverte de produits. Cette structure peut aider Niavaran à offrir une expérience basée sur les besoins réels du client au lieu de simplement afficher les produits. Le résultat attendu du projet est de créer une infrastructure extensible pour la personnalisation, la recherche intelligente et une meilleure communication avec le client, et non de prétendre à un résultat numérique définitif.

Le rôle de Netanik dans le projet

Le rôle de Netanik dans ce projet est de concevoir une architecture intégrée entre IA, expérience numérique, données produits et automatisation. Dans un tel projet, l’intelligence artificielle à elle seule n’est pas la solution et crée de la valeur lorsque les bonnes données, le bon processus et la bonne expérience utilisateur y sont placés. Avec une vision systémique, Netanik regroupe différents composants dans une seule architecture afin que le développement de capacités futures soit également possible. Le système intelligent de suggestion de chaussures de sport de Niavaran est un exemple de cette approche ; Autrement dit, utiliser l’IA pour résoudre un problème commercial réel et pas seulement ajouter une capacité technologique.

L'avenir du système de recommandation intelligent pour les chaussures de sport

Personnalisation plus approfondie

La prochaine étape du développement du système peut consister à créer un profil plus intelligent pour le client. Dans ce modèle, l'historique des interactions, les préférences, les catégories d'intérêt et les modèles de recherche du client peuvent être utilisés dans des cadres autorisés pour personnaliser l'expérience. Le système de suggestion intelligent des chaussures de sport peut fournir des suggestions plus adaptées à chaque utilisateur en combinant ces données. Bien entendu, la conception de cette section doit être réalisée dans un souci de transparence, de contrôle des utilisateurs et de respect des exigences en matière de confidentialité.

Écosystème intelligent de Niavaran

La vision finale du projet peut être la création d'un écosystème intelligent pour l'expérience d'achat de Niavaran ; Un écosystème qui commence par la découverte du produit et se poursuit jusqu'à la sélection, l'achat, le service après-vente et la réinteraction avec le client. Dans une telle architecture, le système de recommandation de baskets intelligentes ne sera qu’un composant d’une plate-forme plus large d’intelligence commerciale numérique. Connecter l’IA aux données produit, au CRM, à l’automatisation, au contenu numérique et à l’analyse comportementale peut créer une infrastructure qui évolue à mesure que la marque se développe. Pour Niavaran, cette voie signifie passer d’une boutique en ligne orientée produit à une expérience d’achat intelligente et orientée données.

résumé

Le système de suggestion intelligent de Niavaran pour les chaussures de sport commence par un problème simple mais important : comment aider le client à trouver un produit qui correspond à ses besoins réels parmi de nombreuses options. La réponse de ce projet est une combinaison d’intelligence artificielle, de données structurées, de personnalisation, d’expérience utilisateur et d’automatisation placée dans une architecture intégrée. Au lieu de remplacer le vendeur ou de supprimer le choix du client, ce système joue le rôle d'une couche intelligente pour simplifier le processus de prise de décision. L'approche de Netanik dans ce projet consiste à construire une infrastructure capable de résoudre le problème de l'offre de produits aujourd'hui et de devenir la base du développement d'une expérience d'achat entièrement intelligente à l'avenir.