Визуальный поиск товаров в e-commerce — драйвер роста выручки12.11.2018 13:47

Такие гиганты электронной коммерции как Alibaba, Amazon, eBay, Facebook и Google продолжают развиваться в направлении визуального поиска (по данным исследования Aaron Kessler — ведущего аналитика с Wall Street). Около 21% пользователей Pinterest заявили, что используют текстовый поиск реже, если могут воспользоваться визуальным поиском.

Компьютерное зрение или поиск объектов по изображениям предназначен для обнаружения и сопоставления товаров по фотографиям. В основе лежит глубокое машинное обучение — система алгоритмов, обученная на нескольких миллионах тестовых фотографий с одеждой.

Рис. 1. Пример рекомендаций платьев по анализу фотографии основного товара.

В условиях жесткой конкуренции каждый интернет-магазин заинтересован в том, чтобы посетитель сайта как можно дольше задерживался на нем и его визит заканчивался покупкой. Обе эти задачи решает рекомендательная система, основанная на визуальном поиске. Компьютерное зрение позволяет в реальном времени анализировать фотографии просмотренных пользователем карточек товаров и рекомендовать ему похожие товары из каталога интернет-магазина.

Почему визуальный поиск так важен в онлайн-торговле? В отличие от магазина в офлайн, интернет не дает возможности увидеть весь ассортимент сразу. Когда мы заходим в обычный магазин, то оцениваем весь товар, окинув одним взглядом полки, вешалки, витрину. В интернет-магазине покупателю предоставлен длинный список товаров на странице для его скроллинга. Наше подсознание устроено так, что, чем больший выбор нам предоставлен, тем менее мы его склонны делать. Поэтому задача онлайн-магазина «сузить» ассортимент для каждого покупателя до товаров, которым он отдает предпочтение и сделать процесс выбора легче. Иными словами, персонализировать.

С решением этой задачи визуальный поиск справляется лучше всего. Покупатель заходит на сайт и, зачастую подсознательно, кликает по карточкам с одеждой. Он выбирает товар по принципу «нравится-не нравится». Алгоритмы распознают одежду, которую посмотрел пользователь, и подбирают максимально похожие товары. Дополнительно подключаются системы анализа поведения: сколько времени покупатель провел в карточке, выбирал ли размер, цвет, положил товар в корзину или добавил для сравнения. Каждому действию назначаются баллы. Согласно балльной системе и результатам визуального поиска, товары сортируются внутри каталога и в карточке, а также в разделе «Рекомендуемые». Таким образом посетитель интернет-магазина видит товары, которые соответствуют его вкусам. Выбор становится легче, а путь к корзине — короче.

Согласно исследованию, люди на 48% чаще кликают на товары, подобранные на основе визуального поиска, на 75% чаще делают повторные покупки. А средний чек увеличивается на 11%.

Для самих интернет-магазинов компьютерное зрение дает возможность провести подробное тэгирование большого количества товаров за короткий срок. Так, за один час можно сделать анализ 10 000 фотографий одежды с распознаванием по более 800 атрибутам. Среди них: класс одежды, цвет по шкале CMYK, паттерн (тип окраски), материал, силуэт, тип рукава, стиль, тип выреза горловины, вид воротника и другие.

Визуальный поиск применяют и для увеличения клиентской базы. Самый популярный способ — это загрузка фотографии или скриншота в мобильное приложение онлайн-магазина и поиск такой же одежды в каталоге.

Рис. 2. Подбор юбки из каталога по распознаванию фотографий.

Например, вам понравился готовый образ или отдельный элемент одежды в посте Instagram. Вы делаете его скриншот, заходите в приложение вашего любимого интернет-магазина, загружаете фото и получаете подбор одежды с ценами. При отсутствии точно таких же вариантов, подбираются максимально похожие товары. Таким образом онлайн-магазин получает готового к покупке клиента, а пользователь — быстрый результат.

Как понять, что вам стоит подключить визуальный поиск в интернет-магазине?

Вот восемь основных признаков:

1. Конверсия интернет-магазина составляет 2–4% и вы хотите ее повысить.

2. Вы перепробовали все возможные системы оптимизации и юзабилити сайта, но они не очень помогли.

3. Глубина просмотров более 7 страниц, но люди все равно не покупают. Скорее всего, они ищут и не могут найти то, что хотят.

4. Вы тратите много времени на составление тэгов (описание товаров) и хотите оптимизировать процесс.

5. Вы раздумываете — какие товары добавлять в «Рекомендуемые» в карточке товара и почему именно их.

6. Вы проводите эксперименты с порядком сортировки товаров в каталоге и хотите сделать его более персонализированным для каждого покупателя.

7. Вам важно лучше понимать как делают покупки посетители вашего интернет-магазина.

8. Вы ищете способы увеличить количество клиентов, но так, чтобы они были заинтересованы в вашем товаре.

Полный текст статьи читайте на CMS Magazine