Digital aktivering, Knowledge, Kundeoplevelse

4 måder at bruge omvendt billedsøgning og machine learning på i e-commerce

Commercial Director, USA

Opdateretapril 23, 2024
Læsetid: 5 min

image of abstract head on black background

E-commerce er en verden i konstant udvikling, og det samme er teknologien bag. Det kan være en udfordring at forstå nye og eksisterende teknologier, og hvordan de kan hjælpe din virksomhed, og derfor vil vi gerne fortælle dig om to teknologier, som du sikkert har hørt om, men ikke er helt sikker på, hvordan du bruger.

Omvendt billedsøgning og machine learning er to teknologier, der er ved at ændre e-commerce-landskabet. Disse kraftfulde værktøjer hjælper detailhandlere med at forbedre deres produktsøgning og produktanbefalinger, samtidig med at de beskytter deres brand og intellektuelle ejendom.

Lad os se nærmere på omvendt billedsøgning og machine learning, og hvordan de kan hjælpe din virksomhed.

INDHOLD

Forstå machine learning i e-commerce
Personaliseringens kraft
Hvordan kan Vaimo hjælpe

Forstå machine learning i e-commerce

Machine learning (ML), en del af kunstig intelligens (AI), er en game-changer. Du bliver måske overrasket over at høre, at det slet ikke er en ny teknologi – den har eksisteret siden 1950’erne, men det er først inden for de sidste par årtier, at vi har set dens udbredelse tage fart.¹ Vi er måske ikke klar over det, men ML er overalt, fra Netflix-forslag til det, der vises i dine feeds på de sociale medier. Det er estimeret til at næsten alle virksomheder i 2025 vil implementere en eller anden form for AI.²

I modsætning til traditionelle systemer, der kræver omfattende kodning, lærer ML af tidligere data og forfiner sine processer og løsninger over tid. Det betyder, at det kan håndtere flere scenarier lynhurtigt uden behov for millioner af kodelinjer.

Machine learning har mange forretningsmæssige fordele. Det kan reducere omkostningerne, øge effektiviteten og fremme væksten. Men det er ikke uden udfordringer. Ifølge Forbes, den primære forhindring, som virksomheder står over for med ML, er manglen på dygtige data scientists inden for ML til at arbejde med implementering og vedligeholdelse. Manglen på standardisering og tilpasning til ændringer i ledelse og processer forværrer disse udfordringer yderligere.

Relateret læsning: Ecommerce personalization: Benefits, tactics, and best practices

Personaliseringens kraft

En af de mest lovende anvendelser af machine learning inden for e-commerce er personalisering. Med ML kan detailhandlere hurtigt omdanne store mængder data til brugbare indsigter og skræddersy oplevelser til individuelle kunder. McKinsey fremhæver potentialet i personalisering og bemærker, at det kan øge omsætningen med 5% til 15% og forbedre markedsføringseffektiviteten med 10% til 30%.⁴ Fremtidens personalisering vil være præget af tre store skift: digitalisering af fysiske rum, skalering af empati og udnyttelse af økosystemer til at tilpasse kunderejsen.

Lad os se på fire måder, hvorpå omvendt billedsøgning og machine learning kan bruges i e-commerce:

1. Opdagelse af produkter og søgeoptimering

Forbrugerne bliver konstant bombarderet med information, så en brugervenlig og hjælpsom søgeoplevelse er altafgørende. Kombineret med maskinlæringsalgoritmer kan omvendt billedsøgning matche kunde-uploadede fotos med produkter i en webshop. Det hjælper kunderne med at finde produkter, der falder i deres smag, og giver forhandlerne mulighed for at forbedre deres søgefunktionalitet, så det bliver endnu nemmere for dem at finde det, de leder efter.

2. Produktanbefalinger

Machine learning kan dykke ned i en kundes browsing- og købshistorik og tilbyde personlige produktforslag. Dette forbedrer shoppingoplevelsen ved at præsentere produkter, der er skræddersyet til kundens præferencer, og potentielt sætte fokus på varer, de måske har overset.

3. Beskyttelse af intellektuel ejendom

Omvendt billedsøgning er også et nyttigt værktøj mod krænkelse af brands. Forhandlere kan hurtigt identificere uautoriserede sælgere, der måske bruger deres produktbilleder, hvilket kan være med til at sikre, at deres brand og intellektuelle ejendom forbliver beskyttet. Det hjælper også detailhandlere med at gribe ind over for uautoriseret brug.

4. Kvalitetskontrol

Machine learning kan udpege og markere produktbilleder, der kan være problematiske, f.eks. billeder i lav opløsning eller billeder, der ikke lever op til de fastsatte standarder. Det sikrer en ensartet kvalitet på tværs af produktfortegnelser og forbedrer den visuelle appel i en webshop.

Relateret læsning: AI i e-commerce: Eksempler på brug og hvordan man kommer i gang

Omvendt billedsøgning og machine learning er værktøjer, der ikke bare forbedrer shoppingoplevelsen; de sætter nye standarder for produktopdagelse, anbefalingssystemer, brandbeskyttelse og kvalitetskontrol. Brands, der udnytter disse teknologier, kan tilbyde deres kunder en personlig og relevant shoppingoplevelse. Selvom disse værktøjer virker komplekse, tilbyder de enkle løsninger på ældgamle udfordringer inden for e-commerce, lige fra produktopdagelse til brandbeskyttelse.

Ved at udnytte machine learning kan virksomheder forudse kundernes behov, skræddersy deres tilbud og sikre en seamless shoppingoplevelse. I mellemtiden fungerer omvendt billedsøgning som en bro mellem kundens hensigt og produkttilgængelighed, hvilket forenkler søgeprocessen. Efterhånden som vi bevæger os fremad, vil disse teknologier sætte nye standarder for effektivitet, personalisering og kundetilfredshed. Detailhandlere, der er villige til at omfavne og investere i disse værktøjer, vil ikke kun få en konkurrencemæssig fordel, men også bane vejen for en fremtid, hvor shopping er mere intuitiv, responsiv og brugercentreret.

Hvordan kan Vaimo hjælpe

Vaimo, førende inden for digital handel og kundeoplevelser, arbejder sammen med Algolia, en AI-drevet søgeløsning, for at forbedre e-commerce websites. Algolia tilbyder ultrahurtig søgning, indeksering i realtid og flersproget support, hvilket giver fordele som overlegen brugeroplevelse og øget konvertering. Kom i kontakt med en af vores eksperter for at udforske Algolias muligheder og andre tjenester, der kan forbedre din digitale platform.