Завдяки розвитку технологій з’являється все більше і більше нових способів спростити і зробити продуктивнішою роботу. Наприклад, Amazon і його супермаркети без кас, або патент на доставку за допомогою безпілотників. Інші відомі компанії, як Google створюють технології, які визначають і описують вміст картинок. Нейронні мережі стають все популярнішими і їм знаходять нове застосування, кожна компанія показує своє бачення на впровадження нових технологій в свою роботу.
4 технології, які назавжди змінять e-commerce:
1. NLP — обробка природної мови
Можливості NLP були прекрасно показані ще в 2008 році завдяки роботі стартапу Pluribo — вони створили розширення для Firefox, яке дозволяло аналізувати відгуки про продукт і автоматично генерував резюме для нього. Після технологію використав Amazon, щоб полегшити для своїх користувачів роботу з сервісом: замість прочитання купи коментарів було досить прочитати один загальний. На жаль, проект був закритий в 2009, але це не остання його поява. В майбутньому NLP можуть використовувати для пошуку товару по голосовій команді і уточнення деталей покупки, на кшталт висоти, ширини предмета і так далі. Можливо, ШІ буде розрізняти і емоції покупця, що також впливатиме на вибір товару.
2. Комп’ютерний зір
Відомі і популярні компанії використовують нейронні мережі для роботи з зображеннями, наприклад Google, Facebook і Pinterest. Facebook завдяки використанню технології розпізнавання осіб пропонує користувачам відзначити друзів на фото, а Google дозволяє шукати картинки. Для e-commerce буде корисна технологія, схожа на ту, яку зараз використовує Pinterest — пошук предметів на зображенні.
В e-commerce є необхідність дивитися на фотографію очима продавця і описувати товар характеристиками, які важливі покупцеві. Для цієї мети існує безліч пакетних рішень, які дозволяють онлайн-магазинам сортувати товари по фото, але більшість з них знаходяться на стадії розробки.
3. Персоналізація
Простота і персоналізація зараз на першому місці. NLP, глибоке навчання, розпізнавання образів спрямовані на те, щоб більш розумно використовувати дані про покупця. Варто використовувати технології нейромереж, здатні зробити рекомендації товарів максимально релевантними інтересам користувача. Мережа зможе проаналізувати історію користувача, визначити його смаки і пропонувати товари виходячи з цього.
4. Модерація та безпека
Для того, щоб спростити аналіз всієї інформації і підключати до цього модератов, можна просто використовувати нейромережу і автоматизувати процес перевірки контенту і позбутися від людського фактора. Аналізуючи профілі користувачів і виявляючи закономірності, нейромережі можуть також виявляти шахраїв. Оцінку і фільтрацію користувацького контенту за допомогою нейромереж практикують Disqus, Pinterest, Google Photos і інші.
Багато з розглянутих рішень сьогодні знаходяться на стадії розробки, але вже в найближчому майбутньому кожне з них може стати незаперечною конкурентною перевагою для e-сommerce бізнесу.
