4 metoder for bruk av omvendt bildesøk og maskinlæring i e-handel

E-handel er en verden som stadig er i utvikling, og teknologien utvikler seg i samme takt. Derfor er det nødvendig å kjenne til nye og eksisterende teknologier som kan hjelpe din virksomhet med å holde seg oppdatert. Det er så klart lettere sagt enn gjort, og vi ønsker dermed å hjelpe deg med to teknologier du kanskje har hørt om, men ikke har direkte erfaring med.

Omvendt bildesøk og maskinlæring er to teknologier som revolusjonerer måten vi driver vår e-handel på. Disse kraftige verktøyene hjelper forhandlere med produktsøk og produktanbefalinger samtidig som varemerket og immaterielle rettigheter beskyttes.

La oss se på hvordan omvendt bildesøk og maskinlæring kan transformere din e-handel.

INNHOLDSFORTEGNELSE

• Maskinlæring i e-handel
• Kraften i personalisering
  • 1. Produktoppdagelse og søkeoptimalisering
  • 2. Produktanbefalinger
  • 3. Beskyttelse av immaterielle rettigheter
  • 4. Kvalitetskontroll
• Hvordan Vaimo kan hjelpe deg

Maskinlæring i e-handel

Maskinlæring stammer fra kunstig intelligens (AI) og har vært rundt lengre enn du tror. Det har vært et konsept siden 1950-tallet, men det er ikke før de siste årene at det har tatt av.¹ Selv om det ikke er merkbart, er maskinlæring overalt, fra anbefalinger på Netflix til innhold på din Instagram-feed. Det forventes at innen 2025, så kommer nesten alle selskaper til å implementere en form for kunstig intelligens..²

I motsetning til tradisjonelle systemer som krever kodearbeid, lærer maskinlæring fra tidligere data og forbedrer prosessene og beslutninger over tid. Det kan håndtere flere scenarioer lynraskt samtidig, uten behovet for millioner av kodelinjer.

Maskinlæring har flere fordeler for din virksomhet. Det kan redusere kostnader, øke effektiviteten og drive vekst. Samtidig kan man møte på en rekke utfordringer. Ifølge Forbes, er den største hindringen virksomheter møter på at de mangler intern datakompetanse for å jobbe med distribusjon og vedlikehold. Mangelen på standardisering og tilpasning av endringer i prosesser, forsterker disse problemene.

Maskinlæring og personalisering

En av de mest verdifulle anvendelsene av maskinlæring i e-handel er personalisering. Maskinlæring transformerer store mengder data til innsikt med handlingspotensial, slik at det blir mulig å skape mer skreddersydde opplevelser for den enkelte kunden. McKinsey fremhever potensialet i personalisering, og peker ut at det kan øke inntekter med 5% til 15% og effektivisere markedsføring med 10% til 30 %. Personalisering vil spille en nøkkelrolle i tre store overganger: digitalisering av fysiske steder, skalering av empati og bruk av økosystemer til å skreddersy kundereisen.

La oss se nærmere på fire måter omvendt bildesøk og maskinlæring kan brukes i e-handel:

1. Produktoppdagelse og søkeoptimalisering

Forbrukere bombarderes stadig med informasjon, så det er viktig med en enkel og hjelpsom søkeopplevelse. Omvendt bildesøk kombinert med maskinlæring kan matche bilder som har blitt lastet opp av kunder med produkter fra en nettbutikk. Det gjør det enklere for kunder å finne produkter som samsvarer med deres preferanser og tillater forhandlere til å forbedre deres søkefunskjonalitet.

2. Produktanbefalinger

Maskinlæring kan sette seg inn i kunders nettleserhistorikk og kjøpshistorikk, og dermed tilby personaliserte produktanbefalinger. Dette gir en forbedret handleopplevelse ved å fremme produkter som passer til kundenes preferanser. Dermed er det større sjanse for at de legger merke til et produkt som de kanskje har oversett.

3. Beskyttelse av immaterielle rettigheter

Omvendt bildesøk er også verdifullt mot krenkelser av varemerket. Forhandlere kan identifisere selgere som bruker deres produktbilder og eventuelt ta handling.

4. Kvalitetskontroll

Maskinlæring kan utpeke og markere problematiske produktbilder som bilder med dårlig oppløsning eller som ikke møter standarder. Det sørger for at kvaliteten på alle produktbilder forblir det samme og at opplevelsen i nettbutikken er visuelt behagelig.

Omvendt bildesøk og maskinlæring er verktøy som setter nye standarder for produktoppdagelse, produktanbefaling, varemerkebeskyttelse og kvalitetskontroll. Merkevarer som kan dra nytte av slik teknologi, kan gi forbrukere en personalisert og relevant handleopplevelse. Selv om løsningene virker komplekse, er de direkte løsninger til utfordringer som alltid har oppstått i e-handel.

Maskinlæring kan hjelpe virksomheter med å forutse kundebehov og skreddersy tilbudet sitt for en sømløs handleopplevelse. Samtidig er omvendt bildesøk en bro mellom produktet kunden er ute etter og de relaterte produktene som er tilgjengelige. Disse teknologiene kommer til å sette en ny standard for effektivitet, personalisering og kundetilfredshet. Forhandlere som velger å investere i disse verktøyene får ikke bare en konkurransefordel, men vil også bane vei for en handelsverden som er mer intuitiv, responsiv og brukersentrert.

Hvordan Vaimo kan hjelpe deg

Vaimo optimaliserer din e-handel sammen med Algolia, en AI-drevet søketjeneste. Agolia tilbyr lynraskt søk, indeksering i sanntid og flerspråklig støtte, som bidrar til enestående brukeropplevelse og økt konverteringer. Ta kontakt med våre eksperter for å finne ut hvordan Algolia kan ta din e-handel til nye høyder.
Ta kontakt med våre eksperter for å finne ut hvordan Algolia kan ta din e-handel til nye høyder.

Kilder

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