Pesquisa com IA e Recomendações de Produtos

IA e automatização Escalável Seguro Desempenho Fiável Suporte a longo prazo

IA e automatização

A pesquisa por palavras-chave falha assim que um cliente descreve o que precisa em vez de lhe dar o nome - um sinónimo, um erro de escrita ou uma frase como "cadeira de escritório para dores de costas". A pesquisa com IA lê a intenção por trás da consulta e cruza-a com os seus dados de produto, atributos e categorias.

As recomendações funcionam da mesma forma: são construídas a partir do seu catálogo, das relações entre os seus produtos e do seu histórico de encomendas, e não de um modelo genérico, e combinadas com regras de merchandising para que seja a sua equipa a decidir o que é promovido.

Quando a pesquisa com IA é a escolha certa

Isto compensa quando o catálogo é grande ao ponto de encontrar alguma coisa ser realmente difícil e quando tem a matéria-prima - atributos de produto e histórico de encomendas real - para a alimentar.

Vale a pena

Os casos em que compensa:

Um catálogo grande ao ponto de os clientes desistirem antes de encontrar o produto certo
Registos de pesquisa cheios de consultas que não devolvem nada
Clientes que descrevem uma necessidade em vez de nomear um produto
Vários idiomas, sinónimos e terminologia de fornecedor para o mesmo artigo
Histórico de encomendas suficiente para aprender o que se vende mesmo em conjunto
Merchandising que tem de influenciar a ordenação - promoções, prioridades de stock, linhas principais

Não vale a pena

Se for este o seu caso, vamos dizê-lo:

Um catálogo pequeno, em que melhores categorias e filtros resolveriam o problema mais barato
Dados de produto demasiado pobres para ordenar seja o que for - sem atributos, nada que valha a pena indexar
Histórico de encomendas insuficiente para as recomendações serem mais do que adivinhação
A pesquisa está bem e o verdadeiro problema está noutro ponto do percurso

O que recebe

Pesquisa semântica que lida com linguagem natural, sinónimos, erros de escrita e atributos de produto
Sugestões preditivas, filtros por facetas e suporte multi-idioma
Ordenação por relevância que a sua equipa pode influenciar com regras de merchandising
Recomendações escolhidas para cada ponto de contacto - página de produto, carrinho, checkout, página inicial, e-mail
Indexação que acompanha as alterações de catálogo, de preços e de stock
Análise das pesquisas: o que os clientes procuram e o que não devolve nada
O repositório, o alojamento e as contas de serviço - em seu nome, documentados

A que a ligamos

Os resultados só são tão atuais quanto os dados que estão por trás deles. Integramos com Shopify, Shopify Plus, nopCommerce e plataformas de comércio à medida, e com os sistemas de ERP, PIM, CRM, stock, automatização de marketing e análise que guardam a verdade sobre preços, stock e detalhe de produto - através das suas API e feeds de produtos.

Como a construímos

Começamos por ver o que os clientes procuram hoje e o que os seus dados de produto conseguem mesmo suportar
A arquitetura de pesquisa, a indexação, a estratégia de recomendação e as regras de negócio são acordadas à partida
Construída dentro da sua plataforma de comércio e ligada aos sistemas que guardam os dados atuais
Testada com consultas reais e falhas reais, não com um conjunto de dados de demonstração
Lançada com monitorização e depois afinada à medida que chegam os dados de análise das pesquisas

Perguntas frequentes

O que é a pesquisa de produtos com IA?

Pesquisa que usa correspondência semântica e processamento de linguagem natural para perceber o que o cliente quer dizer, e não apenas as palavras que escreveu - por isso sinónimos, frases coloquiais e erros de escrita continuam a encontrar os produtos certos.

Como são geradas as recomendações de produtos?

A partir dos seus próprios dados: atributos e relações entre produtos, comportamento de navegação, histórico de compras, segmentos de clientes, conteúdo do carrinho e regras de negócio. Quais deles contam depende do seu catálogo.

A pesquisa com IA funciona com a minha plataforma de comércio eletrónico atual?

Sim - Shopify, nopCommerce e sistemas de comércio à medida, integrados através das suas API e das fontes de dados que já tem.

As recomendações podem apoiar a nossa estratégia de merchandising?

Sim. As regras de negócio funcionam a par da ordenação feita pela IA, por isso promoções, produtos em destaque, níveis de stock e campanhas sazonais continuam sob controlo da sua equipa.

A pesquisa com IA aguenta catálogos de produtos grandes?

Sim, desde que haja indexação escalável, dados de produto estruturados e um modelo de relevância bem desenhado. O tamanho do catálogo é uma questão de arquitetura, não um impedimento.

A solução integra com o nosso ERP, PIM ou CRM?

Sim, e normalmente é o que deve acontecer. São esses sistemas que guardam os preços, a disponibilidade e o detalhe de produto atuais, e é isso que mantém os resultados e as recomendações honestos.

Quanto tempo demora normalmente a implementação?

Depende do tamanho do catálogo, da qualidade dos dados, das integrações envolvidas e de quanta personalização é precisa, por isso é definido projeto a projeto e não orçamentado a partir de um modelo.

Como é que a qualidade das recomendações melhora com o tempo?

As pesquisas, as interações e os dados de compra mostram o que está a funcionar. Com o seu feedback à mistura, as regras de ordenação e de recomendação vão sendo afinadas à medida que o catálogo e os clientes mudam.

Fale com a Emporica sobre a sua estratégia de pesquisa com IA

Diga-nos qual o tamanho do catálogo, o que os clientes procuram e que sistema guarda hoje os dados dos seus produtos. Vai falar diretamente com o programador que a iria construir.

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