Tìm kiếm sản phẩm bằng AI: giúp khách hàng tìm đúng thứ họ cần

Tìm kiếm hiệu quả giúp khách hàng nhanh chóng tiếp cận sản phẩm phù hợp. Cách tìm chỉ dựa vào từ khóa có thể bỏ lỡ nhu cầu mà người dùng diễn đạt bằng ngôn ngữ đời thường. Bài viết lưu trữ năm 2023 này xem xét vai trò của AI tạo sinh và các kỹ thuật AI liên quan trong thương mại điện tử. Những khả năng dưới đây cần được thiết kế và đánh giá thực tế; AI tạo sinh không tự thay thế toàn bộ công cụ tìm kiếm, nhận diện hình ảnh hay dự báo.

Từ khớp từ khóa đến hiểu nhu cầu

Thay vì chỉ tìm các từ xuất hiện trong mô tả sản phẩm, hệ thống có thể kết hợp xử lý ngôn ngữ, tìm kiếm theo ngữ nghĩa và AI tạo sinh để làm rõ ý định và ngữ cảnh. Danh mục sản phẩm vẫn cần là nguồn thông tin chính xác; câu trả lời không được tự tạo ra sản phẩm hay thuộc tính không có thật.

Dữ liệu về lịch sử tìm kiếm, sở thích và tương tác được phép sử dụng có thể giúp sắp xếp kết quả phù hợp hơn. Tác động đến trải nghiệm và tỷ lệ quay lại cần được đo, không phải mặc định sẽ tăng.

Ví dụ, truy vấn 'điện thoại thông minh' có thể trả về một danh sách dài. Khi người dùng cho biết thương hiệu, kích thước màn hình hoặc khoảng giá mong muốn, hệ thống có thể thu hẹp và ưu tiên lựa chọn đáp ứng những điều kiện đó. Lịch sử sử dụng chỉ nên bổ sung cho nhu cầu hiện tại, không áp đặt sở thích mà người dùng chưa xác nhận.

Làm giàu thông tin để sản phẩm dễ được tìm thấy

Gắn nhãn và viết mô tả thủ công có thể tốn thời gian và thiếu nhất quán. AI có thể hỗ trợ đề xuất mô tả, nhãn và metadata để danh mục dễ tra cứu hơn, trong khi đội ngũ quản lý vẫn cần kiểm tra nội dung.

Ảnh sản phẩm, đánh giá của khách hàng và dữ liệu liên quan có thể cung cấp thêm dấu hiệu mô tả. Tuy nhiên, thông số và đặc tính phải được đối chiếu với nguồn được xác nhận; không nên biến suy đoán từ hình ảnh hoặc nhận xét thành thông tin chính thức.

Ngôn ngữ tự nhiên và quản lý danh mục

Người dùng có thể mô tả nhu cầu bằng lời của mình thay vì đoán đúng từ khóa. Xử lý ngôn ngữ hỗ trợ hiểu yêu cầu và lựa chọn kết quả liên quan. Ví dụ, người tìm giày chạy bộ có thể được gợi ý thêm trang phục tập luyện khi phù hợp, nhưng gợi ý bổ sung không được lấn át sản phẩm họ đang tìm.

Quản lý danh mục ảnh hưởng đến cách sản phẩm được tổ chức và hiển thị. Phân tích ảnh, mô tả và dữ liệu khác có thể hỗ trợ đề xuất nhãn và phân loại, giảm thao tác thủ công. Cần đánh giá sai nhãn, duy trì cấu trúc phân loại và kiểm tra các ngoại lệ thay vì cho rằng tự động hóa luôn chính xác.

Dữ liệu tìm kiếm hỗ trợ dự báo và tồn kho

Dự báo nhu cầu và quản lý tồn kho ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng đáp ứng đơn hàng. Mục tiêu là giảm thiếu hàng hoặc tồn dư, nhưng không có công cụ nào bảo đảm dự báo đúng mọi lúc.

Xu hướng tìm kiếm và hành vi sử dụng có thể bổ sung tín hiệu về sản phẩm được quan tâm. Đội ngũ có thể kết hợp những tín hiệu này với dữ liệu bán hàng để ra quyết định; mô hình dự báo chuyên dụng thường có vai trò riêng, không nên đồng nhất với AI tạo sinh.

Khi dữ liệu dự báo được kết nối hợp lý với quản lý hàng hóa, khách hàng có cơ hội tìm thấy sản phẩm còn bán và có thể giao. Hiệu quả cần được kiểm tra qua độ chính xác, mức tồn và khả năng thực hiện đơn hàng.

Tìm kiếm bằng giọng nói và hội thoại

Bài gốc nhắc Siri, Google Assistant và Alexa như những ví dụ quen thuộc của tương tác giọng nói ở thời điểm năm 2023. Đối với cửa hàng, nhập yêu cầu bằng giọng nói có thể giảm thao tác, nhưng cần tích hợp nhận dạng tiếng nói, xử lý ngôn ngữ và công cụ tìm kiếm phù hợp.

Độ chính xác: hệ thống cần được thử với giọng địa phương, cách diễn đạt và môi trường âm thanh thực tế, thay vì giả định luôn nhận đúng.

Ngữ cảnh: các lượt trao đổi trước có thể giúp làm rõ yêu cầu hiện tại, với cơ chế tránh giữ lại thông tin không còn phù hợp.

Hội thoại tiếp nối: khách hàng có thể hỏi thêm hoặc thay đổi điều kiện tìm kiếm mà không phải nhập lại toàn bộ yêu cầu.

Cá nhân hóa: khi được phép, lịch sử quan tâm như giày chạy bộ có thể hỗ trợ xếp hạng kết quả, nhưng phải tôn trọng lựa chọn mới và quyền riêng tư.

Tìm sản phẩm bằng hình ảnh

Tìm kiếm trực quan cho phép tải ảnh thay vì chỉ nhập văn bản. Cách này hữu ích khi khách hàng có ảnh món đồ nhưng không biết tên hoặc cách mô tả, chẳng hạn quần áo hay đồ nội thất.

Nhận diện hình ảnh: các kỹ thuật thị giác máy tính có thể trích xuất vật thể, mẫu hình và thuộc tính để hỗ trợ tìm kiếm. Không phải mọi mô hình tạo sinh đều có năng lực này.

Khám phá sản phẩm: hệ thống đối chiếu ảnh với danh mục để tìm món tương tự về hình thức. Tương tự hình ảnh không đồng nghĩa với cùng chất liệu, chất lượng hay công năng.

Tích hợp trải nghiệm: ứng dụng hoặc website cần có thao tác tải ảnh, hiển thị kết quả và điều chỉnh tìm kiếm rõ ràng. Tính thuận tiện là kết quả của thiết kế và tích hợp, không phải khả năng tự có của mô hình.

Xây dựng trải nghiệm tìm kiếm có thể kiểm chứng

AI có thể giúp thương mại điện tử đáp ứng nhu cầu tìm kiếm phong phú hơn, nhưng cần kết nối danh mục, dữ liệu, công cụ truy xuất và trải nghiệm người dùng một cách có kiểm soát. Độ liên quan, tốc độ, độ đúng của thông tin và tác động kinh doanh đều cần được đánh giá.

DION hỗ trợ doanh nghiệp lựa chọn và tích hợp những thành phần phù hợp với nền tảng thương mại điện tử, hướng tới việc khách hàng tìm được sản phẩm thực sự đáp ứng nhu cầu, thay vì chỉ nhận một câu trả lời nghe thuyết phục.