Томас Джон (Thomas John) — старший директор и руководитель практики коммерции в Rightpoint. Свяжитесь с Томасом в Twitter и LinkedIn.
В течение нескольких лет использование искусственного интеллекта и машинного обучения в онлайн-торговле неуклонно растет. Первые пользователи и крупные игроки розничной торговли в первую очередь лидировали в этой области из-за высокой стоимости. 2018 год может стать годом, когда это начнет меняться. Машинное обучение становится все более доступным и широко доступным для компаний за пределами коммерческих гигантов, и этот сдвиг повлияет на будущее коммерческого поиска.
На недавней конференции Coveo Impact 2018 возникло почти осязаемое ощущение, что будущее поиска должно также включать в себя искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Это тесно связанные темы, которые получают более широкое признание в ряде областей, включая поисковый контекст, персонализацию и маркетинговые технологии. В ближайшее время на рынок будет выпущено так много интересных разработок, в том числе последняя разработка от Coveo. Мне очень не терпится увидеть, как они обретут форму и конкретно повлияют на будущее Commerce Search.
Влияние искусственного интеллекта на мерчендайзеров и контент-менеджеров
Бизнес-инструменты, дополненные искусственным интеллектом, могут помочь коммерческим командам (торговцам, менеджерам по линейке продуктов) заставить огромные объемы данных на их платформе работать на них, тем самым превращая их в ценный ресурс. Задача оптимизации поиска в сценариях Commerce обычно выполняется вручную. Например, создание словарей синонимов обычно включает анализ длинных журналов поиска и отчетов о результатах поиска для определения условий поиска. Бизнес-инструменты с улучшенным ИИ могут выявить эти термины без длительного анализа и предложить, в какой именно словарь синонимов их следует добавить. Продавцы и менеджеры продуктовой линейки видят немедленную выгоду, а пользователь сайта в конечном итоге видит гораздо лучшие результаты поиска с меньшим количеством страниц «нет результатов».
Поиск и рекомендации с использованием искусственного интеллекта
Ожидания потребителей от поиска в сфере коммерции меняются. Значение панели поиска изменилось. Сейчас важнее представить покупателю нужный товар в нужное время, независимо от того, как происходит поиск. Эта концепция транзакционного опыта смешивает функциональность поиска с контекстным представлением. Поисковые решения, такие как Coveo, принимают это изменение близко к сердцу и позиционируют свою платформу для использования ИИ и машинного обучения. Поисковые платформы больше не используются только для сканирования контента и представления релевантных результатов поиска. Они позиционируются как важная часть предприятия, которая может получать данные из нескольких источников и предоставлять рекомендации и инструменты для принятия решений.
Предприятия могут использовать AI и ML, чтобы сделать поиск еще лучше, используя его для предоставления персонализированных и контекстных рекомендаций для покупателя. Основываясь на осведомленности о сайте, прежде чем покупатель начнет вводить одну букву в строку поиска, ему могут быть представлены поисковые рекомендации или создан виджет в презентации, который предлагает персонализированные рекомендации на основе предыдущей активности. По мере того, как уровень ожиданий от покупателей возрастает, предприятия будут вынуждены адаптироваться и должны будут использовать больше ИИ и машинного обучения для реагирования.
Подведение итогов
По мере того, как поисковые платформы адаптируют свое мышление и предложения, чтобы отражать «больше, чем поиск», мы начнем замечать влияние на все предприятие. Технологии поиска будут использоваться для добычи и обработки данных из различных источников. AI и ML станут двигателем, который будет управлять обработкой и интерпретацией данных. Мы уже видим некоторые результаты в этой области благодаря достижениям в области автоматизированных ботов в торговых витринах. Эти боты получают информацию на основе данных, которые были собраны и обработаны на поисковых платформах. Вскоре такие же изменения коснутся приложений AR/VR и IoT для сценариев Commerce. Я воодушевлен будущим коммерческого поиска, поскольку мы начинаем видеть расширенное применение ИИ и машинного обучения в традиционном пространстве поиска.
