Поиск на сайтах интернет-магазинов порой не дает нужных результатов. Подключение к процессу ИИ и нейросетей способно решить эту проблему и даже повысить шансы в конкурентной борьбе с маркетплейсами.
Продажи через интернет уже не первый год активно растут.
Количество заказов, по данным Data Insight, в этом сегменте по России с 2020 по 2022 увеличилось с 830 млн до 2,9 млрд. И порядка 71% из них приходится на маркетплейсы.
Подобная популярность крупных торговых порталов, как отмечают эксперты, привела к интересному эффекту: потенциальные покупатели почти перестали пользоваться каталогами, отдавая предпочтение поиску. Оно и понятно: перечень товаров на маркетплейсах крайне широк, и в нем легко потеряться. Куда продуктивнее вбить запрос в поисковую строку и изучать уже то, что выдала система под твои желания.
— Все бы ничего, но такая модель покупательского поведения не всегда работает на сайтах интернет-магазинов, поисковики которых зачастую оставляют желать лучшего. В результате человек заходит, вбивает запрос, а сайт его не понимает, ничего не выдает (или выдает не то), и человек уходит, а значит, компания теряет деньги, — рассказывает Алексей Герасименко, руководитель отдела проектов IT-ритейлера «Техномакс».
Ситуация усугубляется еще и тем, что запрос может быть написан с ошибкой (мало какой сайт покажет лестницы в ответ на запрос «лесница») или с использованием жаргонизмов (не «видеокарта», а «видюха»). А бывает, что и вовсе общепринятое название не совпадает с употребляемым в номенклатуре (так бывает с метизами, где обычный для человека болт на самом деле винт). Эта проблема решается путем описания всевозможных синонимов, но их может быть так много, что это при работе вручную отнимет массу времени и потребует выделить под это отдельного специалиста.
— Куда проще и эффективнее в этой ситуации работает искусственный интеллект на базе набирающих сегодня популярность нейросетей. Он сам способен проанализировать и подобрать самые употребляемые синонимы к названиям тех или иных товаров, — говорит Герасименко.
По этому пути и решили пойти в «Техномаксе», создав свой сервис для поиска товаров в интернет-магазинах. Принцип его работы в том, что весь каталог товаров загружается в нейросеть (в «Техномаксе» используют GPT-4), она подбирает синонимы и загружает их в программу, которая является, по сути, сердцем сервиса.
— Первые пробы нас порадовали, и мы решили предложить этот продукт рынку. Для этого создали отдельный бренд SoftIQ. Далее написали виджет, который встраивается в сайт интернет-магазина, собирает запросы и передает их на сервер «Техномакса», где они обрабатываются, и покупатель получает подборку товаров, актуальную своему запросу, — рассказывает Герасименко.
Сейчас этот сервис тестируется на реально действующих интернет-магазинах (всего их около десятка) и дорабатывается под их нужды, за счет чего увеличивается функционал. Так, его научили подбирать не только товары, которые жестко отвечают запросу покупателя, но и идентичные — способные выступить аналогом.
— Плюс к этому наш сервис еще и собирает все запросы покупателей, аккумулируя их в личном кабинете, что делает его эффективным инструментом анализа твоей товарной матрицы и ее соответствия потребностям клиентов. А это путь к расширению предложения и, соответственно, к увеличению продаж. Мы, к примеру, выяснили, что у нас на сайте очень часто ищут холодильники. Теперь подумываем, не добавить ли их в ассортимент, — рассказывает Алексей Герасименко.
Вообще, по его словам, практика оптимизации поисковых процессов показывает, что одно это способно повысить выручку продавца на 20…30% за счет роста конверсии. А с учетом дополнительных функций, которыми обладает сервис «Техномакса», эффект может оказаться даже больше.