Reverse image search doet zeker een belletje rinkelen: misschien gebruik je deze functie zelfs vaak in het dagelijkse leven. Maar wist je dat reverse image search en machine learning het leven ook in e-commerce gemakkelijker maken? Deze krachtige tools helpen retailers bij het verbeteren van de zoekfunctionaliteit op hun website of in hun app en helpen hen om inbreuken op hun merkidentiteit en intellectueel eigendom op te sporen.

Laten we reverse image search en machine learning van dichterbij bekijken. Ontdek hoe ze jouw bedrijf vooruit kunnen helpen.

 

INHOUD

 

Machine learning in e-commerce

Machine learning is een onderdeel van AI. Misschien komt het als een verrassing dat machine learning geen nieuwe technologie is: het bestaat al sinds de jaren 50, maar werd pas in de laatste 20 jaar intensief gebruikt.1 Je kunt je waarschijnlijk nauwelijks voorstellen hoe alomtegenwoordig machine learning is, van Netflix-aanbevelingen tot de berichten die op je social feeds verschijnen. Naar verwachting zullen zo goed als alle grote ondernemingen een zekere vorm van AI implementeren tegen 2025.2

In tegenstelling tot traditionele systemen, die heel wat codeerwerk vereisen, leert machine learning van bestaande data. Hoe meer data wordt verwerkt, hoe meer machine learning processen en beslissingen verfijnt. Dit betekent dat het razendsnel kan omgaan met meerdere scenario’s.

Machine learning biedt heel wat voordelen voor bedrijven. Het kan kosten verminderen, de efficiëntie verhogen en groei ondersteunen. De voordelen gaan echter gepaard met nadelen. Volgens Forbes is de grootste hindernis van machine learning een gebrek aan data scientists binnen het gebied van machine learning die aan de implementatie en het onderhoud werken. Bovendien is er niet voldoende standaardisatie.3

 

Het potentieel van personalisatie

Een van de meest beloftevolle toepassingen van machine learning in e-commerce is personalisatie. Dankzij machine learning kunnen retailers een gigantische hoeveelheid data omzetten in bruikbare inzichten en de customer experience afstemmen op individuele bezoekers of klanten. McKinsey legt de nadruk op het potentieel van personalisatie, en merkt op dat personalisatie de omzet met 5 tot 15% kan verhogen en de efficiëntie van marketingactiviteiten met 10 tot 30% kan verbeteren.4 De toekomst van personalisatie wordt gekenmerkt door drie grote verschuivingen: het digitaliseren van fysieke ruimtes, het schalen van empathie en het benutten van ecosystemen om de customer journey aan te passen.

Laten we vier manieren bekijken om reverse image search en machine learning in e-commerce te gebruiken:

1. Het zoeken en vinden van producten optimaliseren

Dag in, dag uit worden consumenten overspoeld met informatie. Je hebt er dus alle belang bij om ze te ondersteunen met een gebruiksvriendelijke zoekervaring wanneer ze iets specifieks willen vinden. Reverse image search, in combinatie met machine learning-algoritmes, kan geüploade foto’s van bezoekers matchen met producten in een webwinkel. Zo vinden consumenten producten die bij hun stijl passen en kunnen retailers hun zoekfunctionaliteit verder verfijnen.

2. Productaanbevelingen

Wanneer machine learning in het zoekgedrag en de aankoopgeschiedenis van een klant duikt, kun je gepersonaliseerde productaanbevelingen bieden. Omdat klanten producten te zien krijgen die bij hun voorkeuren passen, inclusief items die ze misschien over het hoofd hebben gezien, is hun ervaring in je webwinkel een pak beter.

3. Bescherming van intellectueel eigendom

Reverse image search is een handige tool om merkinbreuken te ontdekken. Retailers kunnen eenvoudiger ongeautoriseerde verkopers vinden die hun productafbeeldingen gebruiken. Door snel actie te ondernemen, zorgen ze ervoor dat hun merk en intellectueel eigendom gewaarborgd blijven.

4. Kwaliteitscontrole

Machine learning maakt het eenvoudiger om productafbeeldingen op te sporen die niet aan de standaarden van je bedrijf voldoen of van lage kwaliteit zijn. Dit geeft je een gerust gemoed dat de visuele elementen van je productaanbod hoogwaardig en consistent zijn.

Een intuïtievere en meer responsive toekomst

Reverse image search en machine learning verbeteren niet alleen de winkelervaring, maar maken het ook mogelijk voor consumenten om nieuwe producten te ontdekken. Bovendien helpen deze tools bedrijven om hun merk te beschermen en de kwaliteit van afbeeldingen automatisch te controleren. Hoewel deze tools complex lijken, bieden ze eenvoudige oplossingen voor uitdagingen waarmee e-commercebedrijven al lang mee te maken hebben.

Door gebruik te maken van machine learning kunnen bedrijven anticiperen op de behoeften van de klant, hun aanbod aanpassen en een naadloze winkelervaring bieden. Tegelijkertijd kun je reverse image search beschouwen als een brug tussen de intentie van de klant en het assortiment aan producten door het zoeken te vereenvoudigen. Deze technologieën zullen in de toekomst de basis vormen voor efficiëntie, personalisering en klanttevredenheid. Retailers die bereid zijn om machine learning en reverse image search in hun bedrijf te integreren en erin te investeren, zullen de weg vrijmaken voor een toekomst waarin winkelen intuïtiever, meer responsive en meer gericht is op de gebruiker.

Hoe Vaimo je bedrijf kan ondersteunen

Vaimo, een toonaangevende expert in e-commerce en customer experience, werkt samen met Algolia, een AI-gestuurde zoekoplossing, om e-commercewebsites naar een hoger niveau te tillen. Algolia biedt ultrasnel zoeken, indexering in real time en meertalige ondersteuning, wat resulteert in een superieure gebruikerservaring en meer conversies. Neem contact op met ons team om de mogelijkheden van Algolia en andere diensten voor je digitale platform te verkennen.

 

Bronnen

1 – Machine learning, explained – mitsloan.mit.edu
2 – Why you’re wrong about operationalizing AI – inrule.com
3 – Beyond innovation: Overcoming challenges in developing and deploying AI models – forbes.com
4 – What is personalization? – mckinsey.com