Doofinder 的 AI 搜索和发现平台如何重新定义购物体验。
关于“电子商务中的人工智能”有很多讨论，但它既不是魔法，也不是简单的聊天机器人。
具体来说，如果实施得当，这意味着商店可以真正开始对话。买家用自然语言描述他的需求；商店了解、回应并引导他们购买正确的产品，同时管理与商店政策相关的其他问题、比较和问题，而不会中断购买过程。
这正是 Doofinder 的 AI 搜索和发现平台旨在实现的转变。它不是一组孤立的功能，而是一个统一的平台，其中每个组件（搜索、推荐和对话式人工智能）从客户到达到验证购买的整个过程中都以协调的方式工作。结果是可衡量的：更高的转化率、更大的平均购物篮以及满意离开而不是犹豫不决的买家。
建立购买意向的对话。
人工智能助手是对话式商务在实践中最明显的体现。它不只是显示结果列表并等待，而是了解购买意图 – 客户实际上希望完成什么 – 并像经验丰富的销售顾问一样做出回应。
客户可以打开向导并说： “我每周跑 3 次 10 公里，给我看一双不到 130 欧元的鞋子。” 然后助理会提供相关选项。然后他可以指定： “我是扁平足” 或者 “我正在寻找更轻的东西。” 助理会调整其建议，解释可能的妥协方案，并以流畅自然的方式继续进行交流。
当买家到达产品页面时，他们已经比较了选项，了解了差异，并得到了问题的解答。到达付款阶段时，消息灵通且自信的客户不会犹豫。他采取行动。
消除最后不购买原因的答案。
阻碍转化的问题很少与产品本身有关。相反，它们与退货、交货、付款或库存可用性有关。无法快速找到此信息的购物者通常会放弃购物车或寻求客户服务，这两种情况对企业来说成本高昂。
连接到您控制的知识库（运输规则、退货政策、付款方式、商店常见问题解答）后，人工智能助手可以在同一对话中立即准确地回答这些问题。 “该商品的退货时间是多少？” 或者 “这两款产品哪个更适合旅行？” 直接在聊天中立即获得答案。
结果是：购买过程中的摩擦更少，放弃的理由也更少。更高的转化率，减轻了支持团队的压力，并增加了回头客，因为体验看起来简单而无缝。
推动整个体验的搜索和发现。
人工智能助手的性能依赖于在后台为其提供动力的研究和系统的力量。 Doofinder 平台基于基于意图的搜索，这意味着引擎了解购物者实际搜索的内容，而不仅仅是他们输入的单词。无需完美的措辞即可处理拼写错误、同义词和不精确的查询。
实时信号（点击、添加到购物车、浏览行为）不断地重新排序结果并在整个会话中显示最佳选项，直接输入到助理的建议中。
推荐会适应行为和环境，因此回访者会看到受他们之前互动影响的结果。类别营销允许您直接将业务规则（利润、库存水平、活动优先级）应用于促销的产品以及促销的时间。
整个系统从您的数据中学习，遵循您的规则，并作为单个内聚层而不是一堆独立模块运行。
可见且可操作的结果。
这一切都不需要庞大的技术团队来衡量。 Doofinder 通过清晰的分析仪表板突出显示基本指标，该仪表板是为营销团队而不是数据科学家设计的：搜索后的转化率、平均订单价值、无结果的搜索频率。
除了转化数据之外，与助理的每次对话都会产生有价值的业务见解：客户正在寻找什么，他们没有找到什么，以及追加销售机会在哪里。这些信号会自动反馈，以便您的团队可以根据实际需求而不是假设采取行动。
一个平台。整个客户旅程。
电子商务中最有效的人工智能并不依赖于单一功能，无论它多么创新。它是基于意图的搜索、智能推荐和对话助理在一个系统中协同工作的组合，其共同目标是：将更多访问者转变为买家并增加每次购买的价值。
这正是 Doofinder 的设计初衷：一个人工智能搜索和发现平台，为每个客户从到达到购买提供支持。它与您现有的商店集成，像现在一样与您的目录一起使用，并从第一天起就产生结果，无需重新设计，没有复杂性，也无需对您的团队强加新的工作方式。
感到被理解的买家转化率更高。受到引导的买家花费更多。 Doofinder 可以让您实现这两个目标。
