Разработка умной системы предложений спортивной обуви для иностранцев

Технический менеджер по инфраструктуре и объекту: Навид Замани

Менеджер проекта и графический дизайнер: Сохаил Мотагиния.

Умная система предложений для спортивной обуви Он был разработан для бренда Niavaran с целью превратить процесс выбора обуви из простого поиска в персонализированный опыт покупок. На рынке спортивной обуви покупатель обычно сталкивается с большим количеством моделей, цветов, размеров, применений и технических характеристик, и он не всегда знает, какой вариант наиболее подходит для его реальных потребностей. Проблема Ниаварана заключалась не только в том, чтобы представить больше продуктов, но и в том, чтобы найти способ лучше понять потребности клиента и превратить их в понятное и точное предложение. В этом проекте искусственный интеллект был помещен рядом со структурой данных о продукте, пользовательским опытом и автоматизацией продаж. Умная система предложений для спортивной обуви Способен установить связь между характеристиками продукта и реальными потребностями каждого клиента.

«Цель интеллектуальной системы рекомендаций кроссовок не в том, чтобы направить покупателя к конкретному продукту; цель — сделать путь покупателя к нужному продукту короче, точнее и более личным.
— Менеджер проекта Нетаник

Умная система предложений спортивной обуви для тех, кто не пользуется ею.

Главный вопрос в выборе спортивной обуви

Выбор спортивной обуви, в отличие от многих простых покупок, зависит одновременно от нескольких переменных. Тип деятельности, объем использования, ожидаемая форма, бюджет, размер, предпочтения по внешнему виду и даже предыдущий опыт клиентов могут повлиять на окончательный выбор. В такой ситуации демонстрация большого количества продуктов без создания четкого пути принятия решения не обязательно приведет к улучшению покупательского опыта. Умная система предложений спортивной обуви в Ниаваране призвана решить эту проблему, преобразовать сложную информацию о товаре в простые и понятные предложения.

Цель проектирования системы

Целью проекта было создание системы рекомендаций по продуктам, которая могла бы получать информацию о клиентах и ​​сравнивать ее со структурированными данными о продуктах. В этой модели интеллектуальная система рекомендаций спортивной обуви не принимает решения, основываясь исключительно на популярности или порядке показа товаров, а учитывает набор конкретных критериев для каждого покупателя. Информация о продукте включает категорию, применение, технические характеристики, цвет, размер, ценовой диапазон и другие характеристики, которые можно использовать в системе предложений. Конечный результат должен быть понятен клиенту и, помимо представления продукта, также объяснять обоснование предложения.

Архитектура умной системы рекомендаций по спортивной обуви

Уровень данных о продуктах

Первым шагом в разработке интеллектуальной системы предложений для спортивной обуви было создание стандартной структуры данных о продуктах Niavaran. Каждый продукт необходимо преобразовать в набор обрабатываемых функций, чтобы умный движок мог сравнивать разные модели. Эта структура включает в себя такую ​​информацию, как тип использования, категория продукта, технические характеристики, цвет, размер, цена, наличие и внешний вид. Чем более организованы и точны данные о продукте, тем более релевантными будут результаты интеллектуальной системы рекомендаций по спортивной обуви.

Уровень анализа потребностей клиентов

На втором уровне вместо того, чтобы сосредоточиться непосредственно на продукте, система сначала анализирует потребности клиента. Покупатель может объяснить на естественном языке, для какой деятельности ему нужна обувь, какие характеристики для него важны и какой ценовой диапазон он рассматривает. Искусственный интеллект преобразует эту информацию в обрабатываемые параметры, а затем сопоставляет их с характеристиками продукта. Результатом этого процесса является создание разумного пути перехода от «нужного» к «подходящему продукту».

Предлагаемая архитектура системы

Для разработки этой архитектуры путь пользователя от входа на сайт до получения предложения по продукту был разделен на несколько отдельных этапов. Эти шаги должны быть реализованы без создания дополнительной сложности в работе пользователя и дополнять информацию, необходимую системе на каждом этапе.

1. Определение цели покупки клиента

2. Получите желаемые важные функции

3. Нужен анализ с помощью умного двигателя

4. Соответствие потребностей существующим продуктам

5. Генерируйте релевантные предложения

6. Запись поведения клиентов для улучшения системы

Персонализируйте опыт покупки спортивной обуви

Знание цели покупки

Одной из наиболее важных частей умной системы предложений спортивной обуви является определение цели покупки. Покупатель может захотеть обувь для повседневного использования, тренировок, бега, занятий в тренажерном зале или для комбинации различных видов деятельности, и эта разница должна быть учтена в окончательном предложении. По этой причине, вместо того, чтобы задавать множество специализированных вопросов, система пытается определить основную потребность пользователя с помощью нескольких простых вопросов. Затем эта информация становится частью временного профиля клиента, и на ее основе система рекомендаций проверяет подходящие продукты.

Понимание предпочтений клиентов

Помимо цели покупки, очень важны и личные предпочтения. Некоторые клиенты считают цену основным критерием, некоторые отдают предпочтение дизайну и внешнему виду продукта, а третьи больше внимания уделяют техническим характеристикам или комфорту. Интеллектуальная система подсказок спортивной обуви может извлечь эти предпочтения из ответов покупателя и его поведения на сайте. Таким образом, продукт может быть основным предложением для одного пользователя и второстепенным вариантом для другого.

Искусственный интеллект В выборе правильной обуви

Преобразование естественного языка в обрабатываемые данные

Одной из основных возможностей системы является возможность получать запросы на естественном языке. Пользователю не нужно выбирать среди десятков специализированных фильтров, и он может просто объяснить свои потребности; Например, скажите: «Мне нужны легкие кроссовки для тренировок и повседневного использования». ИИ преобразует это предложение в набор обрабатываемых критериев, а затем сопоставляет эти критерии с данными о продукте. Такой подход делает интеллектуальную систему рекомендаций кроссовок больше похожей на цифрового консультанта, чем на простой фильтр магазина.

Объяснение причины предложения

Рекомендация продукта более ценна, когда клиент знает, почему ему рекомендована та или иная модель. В этой системе выходные данные могут содержать несколько конкретных причин для выбора в дополнение к названию продукта; Например, соответствовать области применения, ценовому диапазону или функции, интересующей клиента. Такое объяснение помогает уменьшить двусмысленность в процессе покупки и делает более ясной связь между потребностями пользователя и характеристиками продукта. Поэтому система умных предложений спортивной обуви не только отображает товар, но и понятным языком передает логику предложения.

Двумя ключевыми особенностями системы являются:

• Анализ потребностей клиентов с помощью естественного языка

• Сопоставление потребностей с характеристиками продукта

• Предложите несколько похожих вариантов

• Объяснение причины предложения

• Учитывая цену и наличие

• Обучение на поведении пользователей

Умная система предложений по спортивной обуви и пользовательскому опыту

Разработка пути выбора продукта

При разработке пользовательского опыта Niavaran цель заключалась не в том, чтобы превратить искусственный интеллект в сложный инструмент на странице. Умная система рекомендаций кроссовок должна быть на том этапе пути к покупке, где покупателю действительно нужна помощь. По этой причине предлагаемый опыт начинается с короткого взаимодействия и при необходимости получает дополнительную информацию от пользователя. Такая структура позволяет клиенту выбрать несколько подходящих вариантов без необходимости заполнять длинные формы.

Умное отображение результатов

Результаты предложения также должны быть простыми и сопоставимыми. Вместо отображения большого количества продуктов система может отображать ограниченный набор соответствующих опций вместе с причиной предложения, важными функциями и ключевой информацией о продукте. Такая структура помогает покупателю быстрее понять разницу между вариантами и принять решение о покупке, имея более четкую информацию. В этом разделе дизайн пользовательского интерфейса и логика интеллектуальной системы предложений спортивной обуви должны работать интегрированно.

Данные о продукте и умное SEO Ниаваран

Стандартная структура информации о продукте

Чтобы интеллектуальная система рекомендаций по обуви работала правильно, информация о продукте должна быть не только видна пользователю, но и структурирована. Такая информация, как название продукта, торговая марка, цвет, размер, цена, запасы и другие соответствующие характеристики, должна храниться в упорядоченной структуре. Помимо внутреннего использования системы рекомендаций, эта проблема также может помочь поисковым системам лучше понимать страницы продуктов. Для таких продуктов, как обувь, Google задокументировал использование структур Product и ProductGroup для управления типами продуктов и их атрибутами, такими как размер и цвет.

Соединение SEO с опытом покупок

SEO в этом проекте не рассматривалось отдельно от опыта работы с продуктом. Страницы продукта должны быть понятны поисковой системе и предоставлять интеллектуальному механизму информацию, необходимую системе предложений. Благодаря такому согласованию архитектура контента сайта, данные о продуктах и ​​пользовательский опыт движутся в одном направлении. Для такого специализированного бренда, как Niavaran, этот подход также может стать основой для разработки семантического поиска и покупательского опыта на основе искусственного интеллекта.

Автоматизация продаж и система умных предложений

Связь предложения с процессом продаж

Интеллектуальная система торгов на спортивную обувь показывает свою истинную ценность при подключении к процессу продаж. Предложение продукта может сочетаться с ассортиментом, информацией о заказе, поведением пользователей и другими точками взаимодействия с клиентами и стать частью цикла продаж. В этой структуре система действует не как независимый инструмент, а как интеллектуальный слой в цифровом магазине Niavaran. Эта архитектура также позволяет разрабатывать такие функции, как персонализированные сообщения, предложение дополнительных продуктов и интеллектуальное отслеживание клиентов.

Автоматизация общения с клиентами

После того как клиент взаимодействует с системой, соответствующие данные можно использовать для установления дальнейших связей. Например, клиент, который проверил несколько конкретных моделей, но не купил их, может получить еще одно соответствующее предложение в рамках разрешительного сценария, основанного на удовлетворении. Аналогичным образом, поведение клиентов может помочь команде продаж и маркетинга понять, какие категории продуктов наиболее популярны. Эта связь между искусственным интеллектом и автоматизацией превращает интеллектуальную систему рекомендаций спортивной обуви из демонстрационной функции в операционную инфраструктуру.

Анализ поведения клиентов в Ниаваране

Измеримые показатели

Для оценки производительности системы количество отображаемых предложений само по себе не является хорошим показателем. Следует проверить, как пользователи взаимодействовали с предложениями, какие товары они просматривали и на каком этапе ушли с пути покупки. Эти данные помогают команде Niavaran пересматривать и совершенствовать качество системы рекомендаций по умным кроссовкам с течением времени. Самое главное, что анализ данных должен использоваться для улучшения качества обслуживания клиентов, а не только для создания отчетов.

Некоторые из предлагаемых показателей:

• Уровень вовлеченности благодаря умным предложениям

• Рейтинг кликов по рекомендуемым продуктам

• Скорость добавления товара в корзину

• Коэффициент конверсии пользователей, получивших предложение

• Уровень использования диалогового поиска

• Коэффициент возврата клиентов, чтобы предложить опыт

Постоянное обучение и совершенствование

Ни одну систему рекомендаций по продуктам нельзя рассматривать как полностью статичный проект. Поведение пользователей меняется, в портфолио появляются новые продукты, а предпочтения рынка со временем меняются. По этой причине интеллектуальная система предложений спортивной обуви должна иметь возможность анализировать новые данные и изменять логику предложений. В предлагаемой Ниавараном архитектуре данные о поведении рассматриваются как входные данные для цикла непрерывного совершенствования системы.

Роль искусственного интеллекта в будущем магазинов Ниаварана

От системы предложений до консультанта по покупке

Начальная версия умной системы рекомендаций по спортивной обуви может быть только на Предложение продукта фокус, но его архитектура способна превратиться в интеллектуального помощника по покупкам. На этом этапе клиент может поговорить с системой о разнице между моделями, использовании каждой обуви, особенностях продукта и выборе между несколькими вариантами. Такой опыт может преодолеть разрыв между традиционным поиском клиентов и консалтингом по продажам. В результате ИИ становится частью основного опыта бренда, а не второстепенной функцией.

Разработка умного поиска

Следующим шагом может стать подключение системы к семантическому и визуальному поиску. В дальнейшем, помимо текстового описания, клиент может использовать интересующее его изображение или образец внешнего вида для начала поиска, и система найдет ближайшие варианты среди продукции Niavaran. Этот путь соответствует общей тенденции развития покупательского опыта на основе искусственного интеллекта и персонализированного поиска продуктов. В своей документации и коммерческих продуктах OpenAI также предлагает обнаружение продуктов и персонализированный опыт покупок в качестве одного из развивающихся приложений ИИ.

Результат проекта системы умных предложений для спортивной обуви

Созданная ценность для бренда Niavaran

В этом проекте система интеллектуальных предложений для спортивной обуви не разрабатывалась как независимая функция, а рассматривалась как часть архитектуры цифрового опыта Niavaran. Объединение данных о продуктах, анализа потребностей клиентов, искусственного интеллекта, пользовательского опыта и автоматизации продаж обеспечивает более последовательный путь к поиску продуктов. Эта структура может помочь Niavaran предоставить опыт, основанный на реальных потребностях клиента, а не просто демонстрировать продукты. Ожидаемый результат проекта — создать расширяемую инфраструктуру для персонализации, интеллектуального поиска и улучшения коммуникации с клиентом, а не претендовать на окончательный численный результат.

Роль Нетаника в проекте

Роль Нетаника в этом проекте заключается в разработке интегрированной архитектуры между искусственным интеллектом, цифровым опытом, данными о продуктах и ​​автоматизацией. В таком проекте искусственный интеллект сам по себе не является решением и создает ценность, когда к нему добавляются правильные данные, правильный процесс и правильный пользовательский опыт. С системной точки зрения Нетаник объединяет различные компоненты в единую архитектуру, что делает возможным развитие будущих возможностей. Умная система предложений спортивной обуви Niavaran является примером такого подхода; То есть использовать ИИ для решения реальной бизнес-задачи, а не просто для добавления технологических возможностей.

Будущее умной системы рекомендаций по спортивной обуви

Более глубокая персонализация

Следующий этап разработки системы может перейти к созданию более интеллектуального профиля для клиента. В этой модели история взаимодействия клиента, предпочтения, категории интересов и шаблоны поиска могут использоваться в разрешенных рамках для персонализации опыта. Интеллектуальная система предложений спортивной обуви может предоставить каждому пользователю более подходящие предложения, объединив эти данные. Разумеется, дизайн этого раздела должен быть выполнен с учетом прозрачности, контроля со стороны пользователей и соблюдения требований конфиденциальности.

Ниаварская умная экосистема

Окончательным видением проекта может стать создание интеллектуальной экосистемы для шоппинга в Ниаваране; Экосистема, которая начинается с открытия продукта и продолжается до момента выбора, покупки, послепродажного обслуживания и повторного взаимодействия с клиентом. В такой архитектуре интеллектуальная система рекомендаций кроссовок станет лишь одним из компонентов более крупной платформы для анализа цифровой коммерции. Соединение ИИ с данными о продуктах, CRM, автоматизацией, цифровым контентом и поведенческой аналитикой может создать инфраструктуру, которая будет расти по мере роста бренда. Для Niavaran этот путь означает переход от интернет-магазина, ориентированного на продукты, к интеллектуальному процессу покупок, ориентированному на данные.

резюме

Умная система предложений Niavaran по спортивной обуви начинается с простой, но важной проблемы: как помочь покупателю найти среди множества вариантов продукт, который соответствует его реальным потребностям. Ответом этого проекта является сочетание искусственного интеллекта, структурированных данных, персонализации, пользовательского опыта и автоматизации, объединенных в интегрированную архитектуру. Вместо замены продавца или удаления выбора клиента эта система играет роль интеллектуального уровня, упрощающего процесс принятия решений. Подход Нетаника в этом проекте заключается в создании инфраструктуры, которая сможет решить проблему предложения продуктов сегодня и стать основой для развития полностью интеллектуального покупательского опыта в будущем.