Благодаря развитию технологий появляется все больше и больше новых способов упростить и сделать продуктивнее работу. К примеру, Amazon и его супермаркеты без касс, или патент на доставку при помощи беспилотников. Другие известные компании, вроде Google создают технологии, которые определяют и описывают содержимое картинок. Нейронные сети становятся все популярнее и им находят новое применение, каждая компания показывает свое видение на внедрение новых технологий в свою работу.
4 технологии, которые навсегда изменят e-commerce:
1. NLP — обработка естественного языка
Возможности NLP были прекрасно показаны еще в 2008 году благодаря работе стартапа Pluribo — они создали расширение для Firefox, которое позволяло анализировать отзывы о продукте и автоматически генерировало резюме для него. После технологию использовал Amazon, чтобы облегчить для своих пользователей работу с сервисом: вместо прочтения кучи комментариев было достаточно прочесть один общий. К сожалению, проект был закрыт в 2009, но это не последнее его появление. В будущем NLP могут использовать для поиска товара по голосовой команде и уточнения деталей покупки, вроде высоты, ширины предмета и так далее. Возможно, ИИ будет различать и эмоции покупателя, что также будет влиять на выбор товара.
2. Компьютерное зрение
Известные и популярные компании используют нейронные сети для работы с изображениями, к примеру Google, Facebook и Pinterest. Facebook благодаря использованию технологии распознавания лиц предлагает пользователям отметить друзей на фото, а Google позволяет искать картинки. Для e-commerce будет полезна технология, похожая на ту, которую сейчас использует Pinterest — поиск по предметам на картинке.
В e-commerce есть необходимость смотреть на фотографию глазами продавца и описывать товар характеристиками, которые важны покупателю. Для этой цели существует множество пакетных решений, которые позволяют онлайн-магазинам сортировать товары по фото, но большинство из них находятся на стадии разработки.
3. Персонализация
Простота и персонализация сейчас на первом месте. NLP, глубокое обучение, распознавание образов направлены на то, чтобы более разумно использовать данные о покупателе. Стоит использовать технологии нейросетей, способны сделать рекомендации товаров максимально релевантными интересам пользователя. Сеть сможет проанализировать историю пользователя, определить его вкусы и предлагать товары исходя из этого.
4. Модерация и безопасность
Для того, чтобы упростить анализ всей информации и подключать к этому модератов, можно просто использовать нейросеть и автоматизировать процесс проверки контента и избавиться от человеческого фактора. Анализируя профили пользователей и выявляя закономерности, нейросети могут также выявлять мошенников. Оценку и фильтрацию пользовательского контента с помощью нейросетей практикуют Disqus, Pinterest, Google Photos и другие.
Многие из рассмотренных решений сегодня находятся на стадии разработки, но уже в ближайшем будущем каждое из них может стать неоспоримым конкурентным преимуществом для e-сommerce бизнеса.
