U svijetu internetskih trgovina, gdje konkurencija neprestano raste, pružanje relevantnih preporuka proizvoda postaje važan dio korisničkog iskustva. Ako kupci na stranici proizvoda vide zaista relevantne srodne proizvode, to može dovesti do povećanja prodaje. Pretraga temeljena na sličnosti tekstualnih embeddinga (text embedding similarity search), pokretana AI modelima i integrirana s Magentom putem moćnih pretraživačkih sustava kao što su Elasticsearch (od verzije 8) ili OpenSearch (od verzije 2), donosi stvarne i mjerljive koristi za preporuke proizvoda.
Od ručnog administriranja do pametne automatizacije
Zamislite da imate trgovinu s tisućama proizvoda. Sada razmislite koliko je vremena potrebno da za svaki pojedini proizvod otvorite administratorsko sučelje platforme, odaberete odgovarajuće povezane proizvode, dodatne (cross-sell) i nadogradne (upsell) proizvode, pretražite ih, ručno označite odgovarajuće i spremite promjene. Zatim sve to ponovite za svaki proizvod. Ovisno o veličini kataloga, takav posao mogao bi potrajati tjednima!
A sada zamislite da sve to možete obaviti s tek nekoliko klikova. Zvuči dobro, zar ne?
Relevantne preporuke uz pomoć AI modela
AI text embedding modeli pretvaraju opise proizvoda u vektore, tj. u numeričke prikaze svakog proizvoda u trodimenzionalnom koordinatnom sustavu.
Magento koristi te vektore za pretraživanje sličnosti putem Elasticsearcha ili OpenSearcha, što omogućuje pronalazak i preporuku proizvoda koji su kontekstualno najsličniji onom koji kupac trenutno gleda.
Primjerice, ako je proizvod prozor, sustav bi mogao predložiti zavjese ili sredstva za čišćenje stakla. Ako su u pitanju cipele, može preporučiti dodatne vezice ili komplet za čišćenje obuće. Krajnji rezultat su kontekstualno vrlo relevantne preporuke proizvoda koje povećavaju stopu konverzije i poboljšavaju zadovoljstvo kupaca.
Pretraživanje sličnosti
U eCommerce-u, upravo je tekst najdosljedniji i najskalabilniji izvor metapodataka o proizvodima. AI text embedding modeli pretvaraju tekstualne podatke – poput naslova proizvoda, opisa i drugih atributa – u guste numeričke vektore (embeddings) koji hvataju semantičko značenje, a ne samo ključne riječi.
Zahvaljujući text embeddingu, Elasticsearch ili OpenSearch mogu procijeniti sličnost između tekstova na temelju njihovog stvarnog značenja, umjesto na temelju preciznih podudaranja riječi, što rezultira znatno relevantnijim preporukama proizvoda.
Ključne prednosti u eCommerce preporukama proizvoda
Ova tehnologija donosi niz konkretnih prednosti:
- Bolje razumijevanje konteksta proizvoda
Pretraga temeljena na sličnosti embeddinga „razumije” namjeru iza upita korisnika i opisa proizvoda. Semantičko usklađivanje povećava relevantnost predloženih proizvoda jer ne ovisi isključivo o točnim podudarnostima riječi.
- Skalabilnost za velike kataloge proizvoda
Pretraga temeljena na emdeddingu lako se prilagođava katalozima s milijunima proizvoda – ugradnje se unaprijed izračunavaju prilikom indeksiranja, a brze usporedbe provode se pomoću vektorskih podataka i kosinusne sličnosti. Ovo je posebno korisno za velike Magento kataloge, kod kojih bi ručna obrada zahtijevala iznimno puno vremena.
- Dvosmislenost, tipografske pogreške i višejezični sadržaj
Tekstualni embedding pretraživanje može procesuirati dvosmislene pojmove (npr. „apple” kao voće ili brend), analizirajući širi kontekst. Također, toleriraju se pravopisne pogreške i varijacije jezika jer se temelje na značenju, a ne na točnom tekstualnom podudaranju. Takva fleksibilnost poboljšava točnost preporuka.
- Hibridna pretraga
Kombiniranjem pretrage temeljene na tekst embeddingu s klasičnom pretragom prema ključnim riječima, eCommerce platforme mogu istodobno iskoristiti preciznost leksičke pretrage i fleksibilnost semantičke analize. Ovo osigurava da specifični proizvodi dobiju točne podudarnosti, dok općenitiji pojmovi dobivaju rezultate zahvaljujući semantičkom razumijevanju.
Kako sve funkcionira zajedno: Magento, AI i vektorsko pretraživanje
- Elasticsearch i OpenSearch podržavaju vektorsko pretraživanje, što omogućuje učinkovito pohranjivanje i pretraživanje embeddinga proizvoda pomoću usporedbe sličnosti.
- AI modeli za tekstualni embedding (Sentence Transformers, dostupni putem alata kao što su OpenAI, Google ili kao otvoreni modeli na platformama poput Huggingface) – pretvaraju tekstualne podatke o proizvodima i korisničke upite u semantičke vektore.
- Magento ovdje igra ulogu eCommerce platforme koja upravlja katalogom proizvoda i prikazuje povezane, nadogradne (upsell) i dodatne (cross-sell) preporuke, oslanjajući se na rezultate pretrage temeljene na sličnosti kako bi se povećala relevantnost preporučenih proizvoda.
- Integracijom ovih tehnologija, online trgovine mogu ponuditi brze i precizne preporuke proizvoda koje poboljšavaju korisničko iskustvo i potiču prodaju.
Pretraga sličnosti pomoću tekstualnih embeddinga u eCommerce-u, pogonjena Elasticsearchom ili OpenSearchom i AI modelima, donosi pravu revoluciju u preporukama proizvoda jer razumije semantičko značenje, daje preciznije prijedloge i lako se skalira. U kombinaciji s Magentom, stvara se snažan sustav koji korisnicima nudi relevantnije preporuke. Uz pravilan pristup, ovo zaista može povećati prodaju.
Potencijal, izazovi, rješenje
Nadovezujući se na prethodno opisane koncepte, prepoznali smo ogroman potencijal za transformaciju načina na koji online trgovine upravljaju preporukama proizvoda.
Iako ova tehnologija nudi iznimnu preciznost i mogućnost skaliranja, primjena u stvarnom eCommerce okruženju donijela je niz izazova. Među njima su upravljanje velikim i raznolikim katalozima, razlučivanje različitih vrsta preporuka (povezani proizvodi, upsell, cross-sell) te pritom osiguravanje da sustav ostane jednostavan za trgovce u pogledu konfiguracije i održavanja.
Kako bismo premostili taj jaz, razvili smo Product Recommendation Engine (Sustav preporuka proizvoda): cjelovito i automatizirano rješenje koje kombinira snagu semantičke sličnosti putem umjetne inteligencije s pametnom poslovnom logikom i uvidima temeljenima na podacima.
Sustav preporuka proizvoda
Sustav preporuka proizvoda naš je odgovor na najčešće izazove u eCommerce preporukama proizvoda. Ovaj sveobuhvatni sustav osmišljen je kako bi trgovcima pomogao povećati prodaju, poboljšati korisničko iskustvo i olakšati otkrivanje proizvoda bez potrebe za višesatnim manualnim radom na katalogu.
Ovo rješenje pojednostavljuje cijeli proces preporuka dinamički generirajući relevantne prijedloge pomoću tekstualnih ugradnji (embeddings), podataka o prodaji i prilagodljivih pravila. Trgovci više ne moraju provoditi tjedne ručno uređujući povezane proizvode, jer se sustav automatski prilagođava njihovom katalogu, ažurira preporuke u stvarnom vremenu te omogućava veću konverziju i veće zadovoljstvo kupaca.
Kako funkcionira?
Ova moćna nova funkcionalnost kombinira tri napredne komponente kako bi automatski predlagala povezane, nadogradne (upsell), dodatne (cross-sell) i često zajedno kupljene proizvode na vašoj trgovini:
Automatski povezani proizvodi
Koristi set pametnih poslovnih pravila za dinamičko popunjavanje mjesta za povezane proizvode na stranici proizvoda. Prednost daje ručno odabranim artiklima, a zatim proizvode povlači iz odabrane kategorije, najdubljih kategorija samog proizvoda ili najprodavanijih artikala u posljednjih mjesec dana – čime se osigurava da su povezani proizvodi uvijek relevantni i aktualni.
Često kupljeno zajedno (FBT)
Analizira povijesne podatke o prodaji pomoću Frequent Pattern Growth algoritma kako bi prepoznao proizvode koje kupci najčešće kupuju zajedno. Ovaj pristup temeljen na podacima automatski generira skupove proizvoda i tako stvara dodatne cross-sell prilike. Podaci za FBT održavaju se ažurnima zakazanom ili ručnom reindeksacijom, a sve je konfigurabilno kroz administratorsko sučelje ili CLI naredbe.
AI preporuke proizvoda
Iskorištava snagu umjetne inteligencije i vektorske pretrage (OpenAI, Google Gemini ili LocalAI u kombinaciji s Elasticsearchom ili OpenSearchom) za generiranje visoko personaliziranih preporuka povezanih, nadogradnih (upsell) i dodatnih (cross-sell) proizvoda. Sustav pretvara naslove proizvoda, opise i kategorije u vektorske embeddinge te pronalazi slične proizvode na temelju prilagodljivih metrika i pragova sličnosti. Rezultat je preciznija, kontekstualno relevantna preporuka koja povećava angažman korisnika i potiče prodaju.
Ključne značajke i prednosti
- Fleksibilna konfiguracija – Svaku od tri komponente možete uključiti zasebno ili zajedno, ovisno o vašem katalogu i marketinškim ciljevima.
- Upravljanje prioritetima – Ručno odabrani proizvodi uvijek imaju prednost, dok ugrađena logika osigurava da se preostala mjesta popune inteligentnim prijedlozima.
- Preporuke temeljene na podacima – Prodajni podaci i napredni algoritmi jamče da kupci vide proizvode koji ih zaista zanimaju, što povećava konverzije.
- Snaga umjetne inteligencije – Semantička analiza pruža pametnije, kontekstualno relevantne preporuke koje se razvijaju zajedno s vašim katalogom.
- Prijateljsko administratorsko sučelje – Jednostavno podesite maksimalan broj proizvoda, kategorije, učestalost ažuriranja, AI pružatelje usluga i postavke sličnosti – sve iz administratorske nadzorne ploče.
- Besprijekorna integracija s izlogom – Preporuke se prirodno pojavljuju uz ručno dodane proizvode, bez zbunjujućih oznaka ili pretrpanog sučelja.
Zašto je ovo važno?
U vremenu kada je online kupovina konkurentnija nego ikad, personalizirane preporuke proizvoda dokazano povećavaju prosječnu vrijednost narudžbe i poboljšavaju zadovoljstvo kupaca. Naš sustav preporuka proizvoda automatizira taj proces, štedeći nebrojene sate ručnog uređivanja kataloga, dok istovremeno isporučuje optimizirane preporuke u stvarnom vremenu – uz podršku umjetne inteligencije i analitičkih metoda koje smo razvili.
Bez obzira tražite li jednostavno rješenje za povezane proizvode ili napredan AI sustav za inteligentne preporuke, ova funkcionalnost donosi alate koji vam to omogućuju!
Hootify + AI preporuke za pametnije eCommerce iskustvo
Radujemo se što možemo podijeliti da je sustav preporuka sada integriran u Hootify, našu eCommerce platformu temeljenu na Magento-u. S Hootifyjem dobivate ovaj moćni alat od prvog dana: ugrađen u administraciju, jednostavan za konfiguraciju i spreman za skaliranje.
Saznajte više o našem sustavu preporuka istraživanjem Hootify vodiča za tehničke uvide. Ili zatražite besplatni admin demo da vidite kako funkcionira iz perspektive trgovca.
Započnite već danas
Na temelju višegodišnjeg iskustva u izgradnji i optimizaciji Magento trgovina, razvili smo Sustav za preporuke proizvoda kako bismo odgovorili na stvarne izazove s kojima se trgovci suočavaju. Ako vodite Magento trgovinu i želite pametnije, relevantnije preporuke bez ručnog administriranja – ovo je rješenje stvoreno upravo za vas.
Kontaktirajte nas i istražimo kako AI i automatizacija mogu unaprijediti vašu trgovinu!
