Рекомендательные системы визуального поиска
Рынок товарных рекомендаций обогатился в последнее время интересной новинкой.
Если провести краткий обзор рекомендательных сервисов для электронной коммерции, которые работали ранее и работают сейчас на Западе, то можно обратить внимание на следующие успешные проекты. Визуальный поисковик для электронной коммерции like.com –система подбора товаров и персональных рекомендаций, подбирала товары не только по параметрам, но и по внешнему виду. Like.com автоматически распознавал цветовые гаммы товаров, а также с помощью системы тегирования и некоторых инструментов распознавания образов определял стилистическую принадлежность товаров. В 2010 проект был куплен компанией Google (сайт нарушает закон РФ), стремящейся к расширению и модернизации своих технологий визуального поиска. Сегодня за рубежом наиболее эффективные системы визуальных рекомендаций предлагают компания Superfish.com и канадская компания Idee Inc., разработавшая сервис цветового поиска MulticolorEngine. Посетители интернет-магазинов с помощью этого сервиса могут осуществлять подбор товаров по цвету.
В 2013 году в России наконец-то появилась система поиска похожих товаров — Similar4.ru от компании «Кузнеч». Она работает по похожему принципу с западными рекомендательными системами, по модели SaaS. При внедрении она подключается через API к каталогу интернет-магазина, на сайте магазина появляется рекомендательный виджет с выборкой похожих товаров по, форме, цвету, текстуре материала и еще 150 параметрам.
Пример:
Ещё пример:
Для проектов, каталог которых содержит десятки, а то и сотни тысяч товаров, визуальная рекомендательная система является не просто «дополнительной опцией», а в первую очередь удобной навигацией по магазину. В каталоге, который содержит более 20 000 товаров уже тяжело сориентироваться, покупателя утомляет просмотр многочисленных страниц. В этом случае, система поиска визуально похожих товаров – это практически единственный и самый понятный способ навигации. Similar4 может быть основой рекомендаций и сопутствующих товаров, так как она позволяет настраивать кросс-категорийный поиск. Клиенту магазина приятно, выбрав туфли, подобрать к нему еще сумку.
Уже многие интернет-магазины внедрили виджеты подбора товаров, формируемые вручную, понимая то, что рекомендации похожих товаров увеличивают число просмотров продуктовых страниц, что неминуемо увеличивают конверсию в заказы. Но у тех, которые подключены к Similar4 этот подбор происходит автоматически, а это значит, происходит еще и экономия ресурсов на создание товарных рекомендаций.
Подробнее о системе поиска похожих товаров — Similar4.ru
