在不断发展的电子商务领域，了解生成式发现背后的关键概念并解决搜索放弃问题对于打造无缝购物体验至关重要。本词汇表涵盖了有助于定义这项技术的重要术语，以及您需要熟悉的其他相关术语和主题，以便更好地了解塑造电子商务未来的工具和技术。
一种人工智能电子商务解决方案，可以理解客户的意图，预测他们的需求，并提供精准、个性化的产品发现。该技术通过毫不费力地将购物者与相关产品联系起来，提高了参与度、转化率和平均订单价值 (AOV)。
行为分析：分析过去的客户行为和购买数据以更好地预测未来的行为和偏好的过程。
语义搜索：通过理解用户查询背后的上下文和意图来增强基本的 AI 搜索功能，即使没有使用精确的关键字也能提供更相关的结果。
自然语言处理 (NLP)：使用大型语言模型 (LLM) 分析商家整个目录中的产品描述，通过扩大关键字和同义词覆盖范围来提高产品的可发现性。
个性化推荐
释放人工智能的潜力，根据购物者的行为和偏好提供定制的产品建议。
协同过滤：人工智能算法分析具有相似品味的多个用户的模式，以推荐其他人购买或查看过的产品。
基于内容的过滤：根据个人购物者的互动（例如之前查看过的商品或搜索查询）推荐产品。
混合模型：协作和基于内容的过滤相结合，通过利用个人和集体购物行为提供更准确的建议。
语音搜索
使用人工智能语音搜索提供无缝、免提的购物体验。
语音购物：人工智能驱动的语音助手允许客户使用语音命令搜索和购买产品，与语义搜索结合使用可增强购物体验。
动态定价
根据市场因素进行实时价格控制，保持竞争力。
实时价格调整：人工智能算法根据需求、竞争和客户数据动态调整价格，实现个性化的折扣和交易，有助于减少购物车放弃率。
视觉搜索
利用图像来获得精确的搜索结果并增强产品发现。
图像识别：人工智能图像识别功能让用户可以上传图片并查找类似产品，而商家可以使用它来生成优化的产品标题和类别。在时尚和家居装饰领域尤其有用。
风格搭配：根据视觉相似性推荐互补物品，帮助购物者完成服装或家居装饰方案。
预测性营销
人工智能可以预测顾客可能想要购买什么产品，从而提高整体销售额。
预测捆绑：人工智能预测客户可能添加到购物车中的相关产品，从而增加购物车大小和 AOV。
客户行为预测：人工智能模型评估购买或放弃的可能性并建议及时干预，例如特别优惠或提醒。
增强现实 (AR)
通过虚拟互动让产品栩栩如生，增强购物体验。
虚拟试穿：AR 工具让顾客能够看到衣服、配饰或家具等产品穿在自己身上的效果，从而增强购买信心。
客户细分
每次都用正确的产品瞄准正确的客户。
行为聚类：AI根据客户行为（例如浏览历史和购买模式）对客户进行细分，实现个性化营销和推荐。
实时个性化：不断更新客户细分，以确保建议和消息始终与他们当前的行为相关。
动态自定义配置文件和登录页面
通过实时调整产品推荐和登陆页面来创造个性化的体验。
静态自定义配置文件：这些配置文件使用预配置的过滤器、提升规则和排序来生成一组固定的结果，这些结果会在目录数据发生变化时更新。商家提前设置这些配置文件，并将其与特定页面（例如主页、产品详细信息页面 (PDP) 或购物车）关联。
动态自定义配置文件：这些配置文件通过实时生成产品推荐来提供更大的灵活性，以适应每个客户的互动。动态配置文件不依赖于预设配置，而是根据购物者应用的搜索词或过滤器进行调整。例如，动态配置文件可以在 PDP 上显示产品的所有可用颜色或推荐相关商品，例如同一作者的其他书籍或同一艺术家的作品。
动态配置文件通过根据实时变量选择 乌克兰号码数据 商品来增强个性化，从而提供更具响应能力和吸引力的购物体验。
货架陈列
频繁产品搭配：人工智能识别经常一起购买的产品，并将它们并排排列在商品陈列位中，以鼓励交叉销售和追加销售的机会。
产品发现优化
微调客户查找产品的方式，以改善购物体验并推动更多销售。
分面导航：使客户能够按特定属性（例如尺寸、颜色或品牌）过滤产品，从而有效地优化搜索结果。
自动建议：当客户在搜索栏中输入时，人工智能会建议热门查询或产品，从而帮助缩小搜索结果范围。
预测搜索
让顾客在输入完毕之前就能找到所需内容。