八个步骤——优化电商客户转化率
- 自然语言处理 为电商客户转化提供助力
人类是有缺陷的——我们都会犯错。下班回家的路上忘记买牛奶,或者着急着去买牛奶的时候不小心把车钥匙锁在了车里。这些都是我们日常生活中很容易犯的错误。
即使是像拼写这样简单的事也会出错。如果在你喜欢的电商网站搜索红色毛衣(red sweater),因为失误输入的是”redswaeter”,那么你可能找不到你想要的产品。最后的结果是,你不会在这个店铺再继续寻找你需要的产品,转而到其他店铺网站。要是你不会出现输入错误该多好,是吧?
作为线上零售商,如果因为拼写错误而阻碍线上搜索产品,这对买家来说很不方便。想象一下如果客户单单因为拼写错误在你的网站搜索结果中找不到他们想要的产品,会减少多少销售量和销售金额!每天你会因为人为失误而造成巨大损失。
自然语言处理
对很多建立了站内搜索功能的店主来说,解决人们失误这一问题需要采取预防措施。可是如何才能预测人类可能犯的错误并解决它呢?甚至具体到某一特定问题又该如何处理呢?
问题的答案是:自然语言处理(NLP)。自然语言处理能对站内搜索内容进行自然预判,例如能够识别”red swaeter”就是红色毛衣(red sweater),就算输入的信息模棱两可搜索出来的结果却正是你想要的,随机询问的结果(其中可能包含大多数人都会犯的错误,比如拼写错误和句子完整性问题)也是客户想要寻找的产品,而不是直接弹出错误代码。
自电子零售商出现之日起,方便的购物环境就是高转化率的绝对优势所在。在电子购物盛行的今天,自然语言处理将购物方便的优势推向一个新的阶段,这绝对是电商客户转化率提升的重要助力。
无缝链接的购物体验
自然语言处理(NLP)运用如此之广的原因有很多,但其中最重要的是它给客户提供了无缝的购物体验。当客户在你的网站购物,NLP会根据客户在搜索框中输入的内容直接链接到想要的产品,这也就意味着NLP是站在全局的角度给客户提供更便捷的购物体验。
相比之下,文本搜索和关键词匹配算法却没有能力处理人类的这些失误。它们得出的结果并不符合语法习惯,只能零星的给出关键词,而这并不符合人们的使用习惯。
即使客户拼写正确,基于文本搜索方式搜索出的产品信息也都是依赖于单个关键词。客户输入红色(“red”)和毛衣(“sweater”),页面显示的结果是与红色和毛衣相关的产品,而这其中可能没有他们想要寻找的产品。如果在搜索页面的第三页才找到红色毛衣产品选项,客户早已离开到其他店铺网站了。NLP建立了客户与产品之间智能化的链接让购物更加便捷,没有比这个更好的体验了。
提高客户转化率,不要感到迷茫
由于拼写错误或未提供大量关键词信息而导致搜索失败,会给客户带来孤立感。但是如果NLP想要通过废除文字搜索的方式来提高电商客户转化率也是不太可能的。
如果你的站内网站没有使用NLP来优化搜索结果,那么你要问自己:如何才能提高客户购物体验呢?除了要面对人们可能出现的拼写错误问题,你的站内搜索可能会给你带来更多的阻碍。
2. 不是所有的网站搜索功能都是一样的
据估算,超过30%的客户登录电商网站后会直接输入所需产品到搜索框寻找产品。
让人感到惊讶的是三分之一的网站访问者都会直接忽略网站首页广告横幅和菜单栏图标,他们一心只想着:描述自己要寻找的产品并从搜索结果中找到它。这也说明了,搜索框功能是你网站最重要的组成部分,你要想方设法让其达到最佳效果。
现在,只要有搜索框能进行搜索客户可能不太会注意到整个搜索过程,但作为零售商你要高度关注搜索功能。搜索功能是否运作的好绝大多数情况下都取决于网站自身运营情况,这与是否有客户没有太多关系。
语法和语义的对比
要理解站内搜索首先要理解的是在学校期间学习的两个概念:语法和语义。
- 语法搜索是指基于关键词,属性,品牌名称以及其他和产品相关词语的搜索。也就是说,当人们输入牛仔靴(“cowboy boots”)搜索出的结果会尽可能都有牛仔(“cowboy”)和靴子(“boots”)的特性。
- 语义搜索是指通过自然语言处理进行搜索。使用人们日常交流的方式并结合搜索提出的问题整体判断客户想要得到的结果,而不是仅仅通过几个孤立的词进行判断。当客户将关键词输入笔记本和平板电脑(“laptop and tablet combo”),即使网站中并没有确切对应的关键词和产品,网站也会自动搜索出相关产品。
从搜索层面来讲,语法和语义搜索都是网站线性增长的一部分:语义搜索的出现弥补了语法搜索的不足之处。
自然语言处理优势点
自然语言处理俨然已成为零售商电商站内搜索重要的功能点,并快速取代传统语法搜索的方式。为什么呢?因为对电商来说弹出的搜索结果不容许他们有太多犯错的机会:要么立刻给客户提供他们想要的产品,要么你只有眼睁睁看着他们离开选择其他的购物平台。
为了在当今数字化浪潮中保持高效,放弃语法搜索的网站比比皆是。语法搜索过于依赖于文字信息而不是深层次了解其中的含义,其之所以在短时间失去大量用户有以下几点原因:
- 如果不能识别关键词和产品或不能识别搜索信息,那么也搜索不到想要的产品;更糟糕的是,出现的搜索结果也并不是客户想要的。
- 根据关键词搜索出的产品数量过于庞大,不能给客户呈现更为精简的产品信息。那么他们更愿意通过分类页面进行查找。
- 错误拼写可能会造成不能识别关键词或给出错误的产品信息等。
语法搜索方式不断给零售商带来问题,而客户也想快速准确搜索到需要的产品。好在语法搜索失效的同时,语义搜索开始快速崛起。比起关键词搜索结果,自然语言处理能够更深层次挖掘搜索内容的含义。根据输入搜索框中的内容理解口语信息,处理拼写错误,排除不必要文字以及关联其他信息,这些都是语义搜索需要进行处理的。
提升客户转化率的跳板
当你电商网站三分之一的访客直接使用搜索框搜索产品,那么你就有必要做到在搜索结果页面第一页就展示出他们想找的产品。如果你的站内搜索还是使用语法算法规则,那么你很有可能会因为这个原因而失去大量的潜在客户。从另一方面,语义搜索可能会帮助你更精准进行判断提高客户转化率。
你愿意拿网站内30%的流量来冒险吗?
3. 网站采取关键词匹配搜索方式作用不大
每个人都是因为自己的喜恶,偏爱甚至是癖好而变得与众不同。这一特点在线上购买产品时表现得尤为明显,你需要从众多产品中寻找到你想要的产品这似乎是一件不太可能的事情。所以,这也是买家转向站内搜索功能来帮助他们搜索产品的原因。
想要从大量产品中找到你理想的产品,可以通过改变变量缩小范围再进一步搜索。通常这都是使用关键词和背后的逻辑所得出的结论:每一个关键词都是变量,都是缩小搜索范围的依据。您还可以参考以下示例:
Jane想要购买中号米黄色羊绒并带有罗纹袖口的水手领毛衣。她访问最喜欢的衣服网站并在搜索框内输入“米黄色羊绒水手领毛衣”(“beige crewneck cashmere sweater”)。
当她点击搜索按钮,网站会根据输入的内容拆分成几个变量进行算法分析——“米黄色”(“beige”),“水手领”(“crewneck”),“羊绒”(“cashmere”)和“毛衣”(“sweater”)——最后得出的结果可能就是Jane感兴趣的产品。
从表面看其中的整个逻辑感觉是这样:将关键词拆分开然后分别理解每个词的含义,搜索功能排除很多与搜索条件不符的产品。
挖掘输入的搜索内容更深层次含义,掩盖文本搜索不足之处。
文本搜索不足之处
文本搜索最大的问题可能在于太依赖于关键词,但实际情况是输入的文字可能并不是客户的真正需求。很少有客户会考虑并精简他们理想产品的描述,用不同词语进行搜索。仅仅这一个因素就能阻碍站内文字搜索功能的运行。
再说回上面列举的事例,Jane输入搜索框中的内容很有可能想表达的是“褐色羊绒的毛衣”(“brown cashmere sweater”),而不是之前出现的关键词或变量,她想的是用最简洁的语言描述找到自己最想要的产品。因为客户的这种习惯给搜索功能增添了沉重的筛选任务。更要考虑到的是文本搜索还可能会产生很多负面问题,比如:“米黄色”(“beige”的含义有米黄色和浅褐色两个意思)可能会被理解成褐色。
对一些关键词缺乏恰当的理解,文本搜索也就无从分析最重要的要素以及对整个关键词的理解。搜索功能不仅会对“毛衣”(“Sweater”),“羊绒”(“cashmere”)和“米黄色”(“beige”)进行重要性排序,还会将他们结合起来分析。过于解析其中一个关键词或与其它关键词脱离开进行分析,结果都会产生误差。
最后,文本搜索只依赖于输入到搜索框中的文字进行判断而不做任何的推断——一旦输入的内容出现语法和拼写错误,该关键词即为无效信息。“米黄色”(“beige”)拼写错误,“水手领”(crew-neck)漏掉连字符这些问题可能都会被排除在搜索的范围之内,因为他们没有办法被电商网站特殊的搜索环境或产品存货功能所识别。
自然语言处理(NLP)弥补不足点
自然语言处理弥补不足点。语义搜索因能满足客户个性化需求而快速成为人们的优先选择项。与单靠客户提供的有限信息搜索不同的是,自然语言处理方式更加强调通过推断获取更多信息的能力。
使用语义搜索,Jane输入的“棕色羊绒毛衣”(“brown cashmere sweater”)被解读的内容远远超过于此:
- 褐色分类在毛衣中的米黄色,红褐色,咖啡色和其他与褐色相关种类之下。
- “羊绒”字样可能不会出现在毛衣名称中,但有可能羊绒只是毛衣中的一种材质。也就是说,搜索页面显示的产品既有100%羊绒毛衣,也有含有羊绒材质的毛衣。
- 根据关键词“毛衣”会排除长袖针织衫选项,其中会尽可能多的包含各种不同风格和类型的毛衣。
综合以上所有因素快速筛选出最优结果,给Jane显示最合她意的产品。自然语言处理过程也是解读客户需求的过程,我们的目标是提供无限接近于客户需求的产品。
语义搜索解决关键词理解难点
通常人们很难说清楚他们到底想要什么,事实上他们也并不知道自己到底对什么感兴趣!语义搜索可以大大缩小选择范围,并提供附上有核心说明的有效产品选项,这都能帮助我们找到最完美的产品。
4.为你的网站建立站内搜索中心
电商网站运营商知道很多吸引客户不断到他们线上店铺购买产品的方式。从醒目的页面、网站广告横幅到推荐使用的功能和弹出窗口,当客户打开你的网页这些都很容易吸引他们的眼球,可能这其中就有他们喜欢的产品。
但是,什么才是客户想要的产品呢?你可以给客户提供上百个产品进行选择,但还是有可能他们对你的这些产品并不感兴趣,找不到想要的东西,长此以往你的销量很可能会逐渐降低。这也是站内搜索如此重要的原因:你的网站有责任给客户直接提供他们最需要的产品。
了解网站搜索以及其所扮演的角色
电商网站站内搜索功能是你最好的销售人员。做一个简单类比:在实体店中,买家会为找到某种产品寻求销售人员帮助,同样的道理他们也会通过搜索的方式在你的网站找到他们想要的产品。销售人员会引导客户找到产品,网站搜索功能也会以同样善意的方式提供产品搜索结果。
同样网站搜索功能如果不能良好或高效运作,这无异于雇佣了游手好闲的员工。正如工作人员可能在面对客户询问的时候回答得模棱两可或者没有耐心,搜索功能平平的网站也有可能得出的结果让买家失望不已。
在雇佣员工后你会对其表现做一定的评价,同样的道理对电商网站搜索功能的评价也相当重要。要确保搜索功能能给客户提供帮助,而且能帮助你业务销量的增长。
解读客户深层次需求
电商网站和实体店零售商争论的焦点在于,电商网站零售商不能和客户进行面对面沟通。你怎么能期望在没有人工服务的条件下能解决问题呢?如果我找不到特定的产品,且需要跟工作人员描述产品又怎么办呢?
曾经这些争论合情合理——因为以前的文本和关键词搜索算法并不能帮助客户真正找到他们中意的产品。但如今我们都要将这些归功于创新的力量——自然语言处理(NLP)。通过使用NLP,站内搜索有能力深层次分析客户需求而不是简单利用关键词和属性进行配对,他们所产生的效果能达到专业工作人员的水平,反馈提供的搜索结果也是客户切实所需的。
NLP作为电商网站搜索功能的核心,它能分析出客户所需产品并发送给客户,这也是优秀的电商网站应有最有价值的特质。
给客户提供购买动力
你的站内搜索是否能让客户很容易找到他们想要的产品?你的搜索结果数据会很直观的告诉你。如果网站访客在搜索了一次或两次后没有再次访问网站,那么说明你的网站搜索功能并没有你预期的那么好:你需要全方位的对该功能的性能进行评估。
在接下来的一个月你可以选择自然语言处理:你只需给它一个机会,评估它是否有能力帮助你提升业务。
5.文本搜索让你错失客户
对电商网站而言客户转化率意味着什么?根据电商行业巨头BigCommerce和Magento数据表明,整个线上零售商客户转化率平均水平大约在3%到5%之间。事实上,即使是销量高峰期也只有极少零售商的客户转化率能达到8%到9%。
对很多线上零售商而言,达到客户转化率平均值都是相当困难的任务:比过去做得更好是不断取得成功的网站不懈追求的。同时很多线上零售商还会持续开拓新市场、寻找机会来提升销量。聪明的电商运营商会更多着力于可持续和更优化的方式来提高客户转化率:语义搜索。
在客户离开前及时抓住客户
零售商们通常都认为是他们自己发掘了新客户提高了客户转化率;但是那些对网站搜索功能已经失望的客户,还有希望可以挽回吗?
大量的客户都乐于使用站内搜索将自己置于销售中。这给他们带来的是:a)直观的产品结果(选项);b)对搜索结果感兴趣,否则你将会面临的是客户转化率降低的风险。
想要通过站内搜索的方式提高客户转化率,我们的注意力就需要从文本和关键词搜索转移开来。在如今急剧变化的线上购物时代,这些搜索方式带来的损害远远大于其优势之处:
- 这些搜索方式的确能利用关键词缩小寻找范围,但要达到客户的需求还不够。
- 一旦出现拼写错误,对文本理解不当以及缺少可用的关键词,文本搜索方式就会变得毫无用处。
- 这些搜索功能并不能提供重要的变量信息,比如显示畅销产品或相关品牌产品。
- 根据关键词搜索得出的结果不会按照优先级层次显示,需要客户不断提供多个关键词信息。
所有这些站内搜索所带来的负面问题都会影响你的客户转化率。搜索的结果范围过于广,过于狭小或者根本不适用,客户都会离开网站寻找更适用的平台。
语义搜索简化了客户转化流程
如果你是成千上万个使用像Magento这样的平台进行电商交易的零售商,显然这些平台已经给你的电商网站提供了大量界面。虽然主页上已经有了搜索框,但这对想要获取更多潜在客户的店铺来说依然不够。首先要意识到的是,不是所有的搜索结果都是一致的,比如文本搜索和语义搜索之间就存在着巨大的差距。
像Magento这样的平台也可以提供很多关于网站测试方面的数据信息:也就是搜索数据。管理控制能查看搜索报告,如果你是数据分析业内人士,还可以将该数据和销售数据以及其他重要的数据信息进行比较分析,从而更多了解客户在你网站中的动态信息。你有必要找到更为有效的搜索功能,销售量的增长也就说明了客户转化率的提升。
用语义搜索代替以前的存货搜索功能可以增强你的站内搜索能力挖掘销售潜力,而这一切使用能力平平的搜索功能是做不到的。
创建可持续使用的搜索方式
优化网站来提升客户转化率的方式多种多样:你要确定的是你没有漏掉建立站内搜索功能最重要的注意要点。如果你现在使用的是基础的电商平台,如Magento,尽快升级你的网站搜索功能也就意味着你能可持续并迅速提高客户转化率。
6. 通过自然语言处理方式来了解你的客户
成功销售的秘诀是你要知道面对的客户是谁。扔掉陈旧的销售说辞,用恰当的方式与客户沟通并强调适时的销售点能够在交易中占据优势地位。电商运营商比任何人都清楚这一点。
为了得到更多销售技巧,占领更多市场份额,线上零售商在了解客户的道路上不断前行。特别是在互联网世界中要实现这一目标,也就意味着人们要在产品样式、流行趋势和客户兴趣点等方面收集大量数据信息,并进行深入研究分析。通过这样的方式,使用自然语言处理(NLP)的站内搜索功能可以帮助你更加了解你的客户需求。
那些写在墙上的内容
你能从客户那得到的最重要的信息是什么?有人可能会说是他们的邮件地址:这样你可以和客户始终保持开放的交流渠道不断进行产品销售。另外一些人则认为最重要的是他们的人口特征:了解他们的年龄结构、性别、不同种族划分以及收入状况,这样才能更好了解他们的购物习惯。
客户数据分析很重要,但更重要的是要知道客户到底想要什么:知道John Doe的邮件地址、年龄都不重要,重要的是你是否知道他想要的是一把黑色皮革制的有可调制扶手并符合人体学的椅子。只用了解这些信息给他提供大量符合条件的产品,这些产品才会以最直接的方式吸引他的注意满足他的需求。
但是,你如何才能得到这么精准有效的信息呢?很简单:从网站搜索收集数据。客户会直接输入他们想要的产品,告诉你他们想在网站消费的产品类型。
数据分析
上面John Doe购买椅子的示例中,客户得到了筛选之后的产品——大多数电商零售商都会用解读的数据信息拓宽提升客户转化率的解决方案。自然语言处理在很多方面都很有用:不管你是针对小众客户还是用于评估你的所有客户群体。你的所有原始数据都来源于你的客户,从中你可以发现客户的购买趋势,比如:
- 高频搜索词和相关搜索内容。比如搜索“无人机”、“遥控直升机”、“飞行器”,直观感受看来这些都是类似的产品,如果使用NLP会给你一个更加完整的产品图,而不只是关注关键词。
- 用关键词搜索解释错误拼写、品牌名称和方言用语的方法会用NLP最直观的方式所取代。
- NLP能识别搜索过的内容,这也意味着你可以就同一个问题、观点或一系列想法以同一种或不同的方式不断呈现给客户。
- NLP会整合单个产品特色,根据客户特点推送不同产品,从而决定他们是否更偏向于某种款式产品。“蓝色毛线衫”的销量可能比“红色羊绒毛衣”更好,但是你的搜索功能显示“蓝色羊绒毛衣”的搜索量最高,这也就表明你需要开始增加“蓝色羊绒毛衣”产品存量,它可能会成为热销产品!
站内搜索可以提供大量的数据,但使用NLP能搜索到的是整合后的分析数据信息。
将数据搜索应用于实际
将站内搜索更新为使用NLP算法以及分析数据了解客户消费趋势都需要大量时间,但这之后你将会有更多机会解决以前回避或单凭猜测做出的销售决策,直击要害解决问题。这样你才能在销售会议之前明白要达成的目标、知道以何种方式告诉他们、知道如何解释正确的销售方向。
你可能会说从NLP收集来的站内搜索数据是取得销售成功的重要法宝。
7. 让客户感受到你的站内搜索功能具有人性化特点
零售商所处的环境会根据新趋势、数据分析以及客户反馈不断变化更新——了解并满足客户所需是长期持续的过程。越是了解客户就越容易满足他们的要求,也越能够增加销量获得更多反馈,通过客户间口口相传的方式带来新的客户。
了解你的客户
了解客户不是那么简单的事情,因为客户经常自己都不知道自己的消费倾向和习惯是什么,这对零售商来说几乎是不可能完成的任务。通常解决办法都是大规模营销:企图采用吸引人的促销方式赢得大量客户。
但人们往往为了了解客户迎合他们的想法而忽视了很重要的一点:语义搜索。站内语义搜索在网站中扮演的是全知的翻译角色,能获得客户第一手资料,同时还有下面两个关键作用:
- 像专业销售一样提供准确的搜索结果。无论搜索框多不显眼多不清晰,客户都寄希望于用搜索框寻找产品,用搜索出的产品帮助他们无缝购物。
- 更正并克服人们可能出现的错误,查找有效产品。即使是在客户都不确定或描述不清楚他们想要产品的情况下,语义搜索可以给他们提供指导方向给出推荐产品信息。
在了解客户方面,上面所提及的语义搜索带来的益处似乎不是那么多。从这个角度来看,站内语义搜索的作用并不大,它只适用于客户使用过程中。
语义搜索在解读客户需求和消费趋势方面还是有积极作用的:提供大量被量化、限制和评定过的数据,然后深入研究不同客户群。
使用语义搜索挖掘数据
你想知道你有多少客户会把产品名称拼写错吗?是否需要对产品进行更新?是否想使用关键词信息支持网站的搜索引擎优化(SEO)?
从你电商网站的语义搜索功能中提取数据进行挖掘和推断,这是零售商直接学习很好的机会。无论客户在搜索框中输入的是术语、短语、产品、使用习惯、品牌还是其他任何信息,这些都为你提供了绝佳的学习机会。
- 你可以就想法和计划对数据进行择优选择,并制定合理的销售计划。
- 当推出新产品时,你可以将与之类似的产品放在一起进行产品搜索评估。产品与产品比较的过程中,你就可以发现新产品是否受欢迎,客户的注意点是否转移到其他产品上,从而后期做出正确的决策。
- 你可以针对客户经常搜索的产品进行页面内容优化——回答客户提出的问题,强调产品某些特性,使用适当的关键词等等。
- 深入分析客户搜索内容信息,能帮助你了解客户在搜索哪些产品时会遇到困难,从而及时调整存货,页面产品放置位置来增加网站销售金额。
- 根据搜索内容全面认知你的客户群体,然后重新组合产品销售方式提升单个订单产品销售金额。
从客户购物细节数据分析入手,你可能会发现重要的客户消费习惯:语义搜索能给你提供相关数据。如何选择和使用这些信息,其中的原理都是一样的:获取客户最新数据信息意味着你可以更加了解你的客户,更有更多机会提高营业额。
8. 选择自然语言处理(NLP)给站内搜索带来的五点优势
如果你有自己的电商网站,特别是有Magento这样的平台的运营商,你可能会听到关于自然语言处理(NLP)的相关报道。与其他类似产品不同的是,NLP在站内搜索领域拥有强大的能力。给那些想要提高自己商业竞争力的企业来说,提高网站搜索功能NLP是相当好的切入点。
NLP究竟能给Magento存货搜索算法或其他关键词和文本搜索带来什么优势呢?下面我们将以示例说明如果没有使用Magento NLP站内搜索算法会在哪五个方面出现问题:
- 搜索的结果可能会更好。关键词匹配和文本式搜索方式得出的结果不是客户想要的,语义搜索却能提供恰当的结果:也就是客户想要的。搜索的结果中不会出现无用产品,不用再浪费精力从结果中再进行筛选:当客户点击“搜索”(“search”)按钮,NLP就能以最快的速度给他们提供最实用的产品结果。
- 客户搜索过程就说明了其真正意图。客户作为人也有犯错的可能性。他们会出现拼写错误、对产品品牌感到疑惑、忘记产品详细信息——当他们犯这些错的时候,就在于你是否有能力帮助他们在站内搜索的时候弥补这些问题所带来错误。NLP可以提供足够多的信息,确保客户在搜索时顺畅找到所需产品,尽可能避免因为失误和不完善的信息给最后结果带来偏差。
- 数据收集得越多,企业发展得越快。对客户搜索内容分析是提高企业效益的关键因素。根据NLP提供的深入分析数据,你可以更全面分析数据,了解客户群体消费习惯和偏好。该数据会从各个方面影响企业发展进程,从销售规划到搜索引擎优化(SEO),从市场营销到产品促销等等。
- 全面的搜索能够筛选掉无效信息。处理搜索信息的过程就是处理客户需求的过程。自然语言处理是站在全局的角度综合各方面因素提供搜索结果,而不是单凭个别搜索关键词来判断。文本和关键词搜索可能会导致搜索结果产生误差或漏掉某些信息。
- 各方面因素综合考量得出结果。如今搜索引擎已经成为了客户寻找问题答案的地方。庆幸的是有NLP可以提供全面搜索功能,你的客户才能随意输入问题,找到想要的产品。文本搜索是基于关键词和关键短语之上寻找特定产品,而不是以问题的形式出现,这也就是文本搜索和NLP的根本不同之处。
关注搜索就是关注网站可持续性
以上8个步骤是电商网站更好服务于客户的有效方法——总之所有这些都可以简单的总结为自然语言处理是实现的最重要方法!
如果你的电商网站还没有使用NLP来优化客户站内搜索功能,你可能就不会享受到以上提出的五点提高客户转化率的优势。你还有什么理由不使用自然语言处理(NLP)呢?
关于Magento Commerce
由全世界25万家企业认证的Magento Commerce是一家全面支持B2C和B2B的领先电子商务提供商,服务于零售商、各大品牌、产品制造商等。另外作为一套专业开源的电子商务系统平台,Magento Commerce还有基于云的全方位解决方案以促进线上线下购物体验的集成。
平台每年的交易总额都超过了500亿美元,Magento Commerce是前1000名互联网零售商和互联网B2B零售商最重要的电子商务提供商,其客户数量是竞争对手的两倍之多。
Magento Commerce有大量的合作伙伴,其中包括全球最大的技术和方案解决方,全球最活跃的开发社群以及最大的电商市场(允许在Magento市场进行下载)。更多详细信息请访问:magento.com