En esta página se explica cómo implementar el filtrado de productos conversacional en Vertex AI Search para el sector del comercio. En este documento se ofrecen prácticas recomendadas basadas en datos para garantizar que las empresas minoristas medianas y grandes implementen correctamente el filtrado de productos conversacional.
El filtrado de productos conversacional de Vertex AI Search para el sector del comercio es una herramienta basada en IA que transforma la búsqueda en una experiencia guiada para acompañar a los compradores cuando interactúan con catálogos de productos grandes. Cuando un usuario de un sitio hace una búsqueda amplia (como mesa de centro o vestido rojo) que devuelve miles de resultados, el filtrado de productos conversacional le hace preguntas de seguimiento de forma inteligente para que pueda acotar sus opciones rápidamente.
Caso práctico empresarial
La función de filtrado de productos conversacional de la búsqueda guiada se ha diseñado específicamente para responder a consultas de búsqueda amplias, ambiguas o muy matizadas. Aplicar filtros para acotar los resultados aumenta significativamente tanto los ingresos como la interacción de los usuarios.
El objetivo principal del filtrado de productos conversacional es ayudar a los clientes a encontrar los artículos adecuados de forma rápida e intuitiva.
Las empresas usan el filtrado conversacional para lo siguiente:
- Acelerar el descubrimiento de productos: ayuda a los clientes a acotar rápidamente las amplias selecciones de productos (por ejemplo,de 5000 alfombras a unos cientos de resultados específicos) haciéndoles preguntas pertinentes.
- Afinar la personalización: las preguntas y las opciones de respuesta son personalizadas para cada consulta, en función del historial de uso de filtros de esa consulta específica (por ejemplo, mesa de centro se suele filtrar por color más que por tamaño, por lo que se puede preguntar primero por el color).
- Simplificar la implementación: las preguntas se preasignan a atributos de producto, como el color y la anchura, con una pregunta por atributo.
Conversación unidireccional
El filtrado de productos conversacional funciona como una conversación unidireccional que acompaña al comprador durante su búsqueda en un sitio de comercio electrónico. El modelo de IA le hace una pregunta al comprador y este responde.
El comprador inicia una consulta de búsqueda. Ejemplo: alfombras
El sitio web de comercio devuelve más de 80 páginas de resultados de productos.
Vertex AI Search para el sector del comercio hace una pregunta al comprador en el sitio para ayudarle a acotar su búsqueda. Ejemplo: ¿Qué color buscas?
El comprador selecciona una respuesta de una lista de opciones. Ejemplo: azul
Los resultados de producto de la página se filtran inmediatamente en función de la selección del comprador.
A continuación, la Búsqueda muestra la siguiente pregunta de seguimiento más relevante. Ejemplo: ¿Qué forma buscas?
Imagen 1. Recorrido de usuario de filtrado conversacional.
Mejora iterativa con pruebas
El filtrado de productos conversacional es una optimización que requiere un perfeccionamiento continuo y decisiones basadas en datos. El objetivo es maximizar la capacidad de la función para recoger estadísticas de los usuarios. Para ello, se analiza el comportamiento de los compradores y se adapta el diseño para fomentar la interacción de los usuarios.
Los comportamientos de los compradores son dinámicos y evolucionan con el tiempo, ya que se ven influidos por varios factores, como las tendencias del mercado, las ofertas de la competencia y los cambios en las preferencias personales. Es importante que sigas experimentando y mejorando tu diseño, así como probando nuevos enfoques a medida que recojas más datos y observes cómo interactúan los clientes con las funciones de IA. Este ciclo continuo de experimentación, análisis de datos y optimización ayuda a asegurar que las funciones de IA sigan siendo relevantes, eficaces y optimizadas para tu base de usuarios en constante evolución.
Revisa periódicamente las métricas de rendimiento, realiza encuestas a los usuarios y analiza los comentarios para identificar áreas de mejora y nuevas oportunidades de innovación. Este compromiso con la mejora continua es fundamental para tener éxito a largo plazo en el despliegue de funciones de IA.
Conclusiones extraídas
Las siguientes conclusiones se obtienen después de realizar varias pruebas:
- Experimenta continuamente: el resultado óptimo no suele ser el primer diseño que pruebas.
- Itera y adáptate: el comportamiento de los usuarios cambia. Sigue iterando tus diseños y probando nuevos enfoques a medida que recojas más datos y observes cómo interactúan los compradores con la función.
- Más allá de las pruebas A/B: no te limites a las pruebas A/B, que comparan dos versiones. En su lugar, haz muchas pruebas A/B/C/D/E/F para explorar una gama más amplia de diseños de interfaz de usuario y opciones de colocación.
Métricas clave para la optimización
Para optimizar de forma eficaz Vertex AI Search para el comercio, es fundamental definir y monitorizar métricas relevantes que proporcionen información valiosa sobre la interacción y la satisfacción de los usuarios, así como sobre el impacto general de las funciones. Estas son algunas de las métricas clave que debes tener en cuenta:
- Tasa de conversión: el porcentaje de usuarios que completan la acción objetivo, como hacer una compra.
- Puntuaciones de satisfacción de los usuarios (como NPS y CSAT): comentarios directos de los usuarios sobre sus experiencias con la función de IA que proporcionan información cualitativa sobre la usabilidad y el valor percibido.
- Tasa de adopción: porcentaje de compradores que usan activamente el filtrado de productos conversacional, lo que indica su visibilidad y utilidad percibida.
Preguntas relacionadas en la búsqueda
Si el filtrado de productos conversacional está habilitado, las preguntas de seguimiento en el sitio inician una conversación que continúa hasta que se produce uno de los tres escenarios siguientes:
- Se alcanza un número mínimo de productos preconfigurado (una conversación no es útil si solo se muestran dos productos).
- El usuario hace clic en un producto y lo añade al carrito (el objetivo).
- El filtrado de productos conversacional se queda sin preguntas generadas por IA.
Usar como alternativa a las facetas dinámicas
Las facetas dinámicas se asocian a consultas amplias y a un gran número de resultados de búsqueda, lo que conlleva unos ingresos por consulta bajos. Los usuarios finales pueden sentirse abrumados cuando ven decenas de miles de resultados y abandonan la búsqueda. La búsqueda conversacional puede acotar consultas y se puede usar con facetas dinámicas. El filtrado de productos conversacional ofrece algunas ventajas con respecto a las facetas dinámicas, ya que es más humano e interactivo y ocupa menos espacio en la página.
Para obtener más información, consulta la página Facetas.
Editar preguntas generativas
El filtrado de productos conversacional fomenta la interacción humana con las preguntas de la IA generativa, ya que permite a los comercios editar, sobrescribir o desmarcar preliminarmente las preguntas generadas por la IA según sus preferencias, en función del catálogo subido. Las preguntas se pueden editar o inhabilitar de forma individual o en bloque en la consola de búsqueda de comercio o en la API para adaptar las preguntas que quieren que aparezcan en la búsqueda.
Conclusión
La integración del filtrado de productos conversacional en tu plataforma de comercio ofrece una forma de mejorar significativamente la experiencia de usuario y aumentar considerablemente las tasas de conversión de los usuarios. Esto ocurre con las consultas de categorías amplias, en las que los usuarios suelen enfrentarse a una gran variedad de opciones y tienen dificultades para acotar rápidamente sus preferencias.