Best 2 Tìm kiếm AI tools for Thương mại điện tử

Một nhà bán lẻ thời trang trực tuyến muốn giúp khách hàng tìm sản phẩm bằng ngôn ngữ tự nhiên, hàng ngày. Thay vì khách hàng tìm kiếm "áo thun cotton xanh cổ chữ V", họ có thể tìm kiếm "áo sơ mi thường ngày cho cuối tuần mùa hè". Công cụ Tìm kiếm AI sử dụng NLP để hiểu ý định—'thường ngày', 'mùa hè', 'cuối tuần'—và hiển thị các loại áo thun, áo polo và áo sơ mi vải lanh có liên quan, ngay cả khi những từ khóa chính xác đó không có trong mô tả sản phẩm. Điều này giúp tăng 15% thời lượng phiên và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn bằng cách giảm bớt khó khăn khi tìm kiếm.

Một sàn thương mại điện tử về trang trí nhà cửa cho phép người dùng tải lên ảnh từ mạng xã hội hoặc tạp chí. Một khách hàng tải lên hình ảnh của một phòng khách được trang trí đẹp mắt. Công cụ tìm kiếm bằng hình ảnh AI xác định nhiều sản phẩm trong ảnh—một chiếc ghế sofa cụ thể, một cây đèn sàn và một chiếc bàn cà phê. Sau đó, nó hiển thị các mặt hàng tương tự về mặt hình ảnh có sẵn để mua từ danh mục của họ. Điều này không chỉ tạo ra một hành trình người dùng liền mạch từ nguồn cảm hứng đến việc mua hàng mà còn tăng đáng kể giá trị đơn hàng trung bình bằng cách quảng bá các sản phẩm bổ sung.

Một nhà bán lẻ điện tử lớn sử dụng công cụ tìm kiếm AI theo dõi hành vi người dùng. Một khách hàng quay lại trước đây đã xem các máy tính xách tay chơi game cao cấp tìm kiếm "máy tính xách tay". Thay vì hiển thị các sản phẩm bán chạy chung chung, thuật toán AI ưu tiên và hiển thị các máy tính xách tay chơi game cao cấp ở đầu kết quả. Đối với một người dùng khác trước đây đã mua các phụ kiện giá rẻ, cùng một tìm kiếm sẽ xếp hạng các máy tính xách tay giá cả phải chăng, dùng cho mục đích chung cao hơn. Sự cá nhân hóa này làm cho người dùng cảm thấy được thấu hiểu và cải thiện đáng kể khả năng mua hàng.

Một nhà cung cấp B2B các bộ phận công nghiệp có một danh mục với tên sản phẩm và số hiệu mẫu mã phức tạp. Khách hàng thường xuyên gõ sai, chẳng hạn như tìm kiếm "giá đỡ nhôm" thay vì "giá đỡ nhôm". Một tìm kiếm tiêu chuẩn sẽ trả về không có kết quả, dẫn đến mất doanh thu. Tính năng chịu lỗi gõ sai của công cụ tìm kiếm AI tự động sửa lỗi chính tả và hiểu ý định của người dùng, trình bày trang sản phẩm chính xác. Tính năng đơn giản này giảm đáng kể tỷ lệ rời bỏ trang web và cải thiện trải nghiệm người dùng cho những người mua không chuyên.

Một cửa hàng phụ tùng ô tô trực tuyến có hàng trăm nghìn SKU, mỗi SKU có hàng chục thuộc tính (thương hiệu, kiểu máy, năm, loại động cơ). Việc tạo bộ lọc thủ công là không thể. Một công cụ tìm kiếm AI phân tích dữ liệu sản phẩm và các truy vấn tìm kiếm của người dùng để tự động tạo ra các bộ lọc có liên quan. Sau khi người dùng tìm kiếm "má phanh cho xe Ford F-150 đời 2020", AI sẽ tự động hiển thị các phân loại như 'Chất liệu Má phanh' (Gốm, Bán kim loại) và 'Vị trí' (Trước, Sau). Điều hướng có hướng dẫn này giúp người dùng nhanh chóng thu hẹp danh mục rộng lớn để tìm chính xác bộ phận họ cần.

Một dịch vụ giao hàng tạp hóa muốn nắm bắt các đơn đặt hàng từ người dùng loa thông minh và trợ lý giọng nói. Các truy vấn bằng giọng nói dài hơn và mang tính hội thoại hơn, chẳng hạn như "tìm cho tôi một loại mì ống không chứa gluten có thể được giao vào ngày mai." Một công cụ tìm kiếm AI được cấu hình để hiểu các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên, đuôi dài này. Nó phân tích các thuộc tính chính ('không chứa gluten', 'mì ống') và các ràng buộc ('giao hàng vào ngày mai') để cung cấp kết quả chính xác, sẵn sàng cho giọng nói. Việc tối ưu hóa này mở ra một kênh bán hàng mới và phục vụ cho xu hướng mua sắm kích hoạt bằng giọng nói ngày càng tăng.