엔데카를 배포했을 때 시장에서 최고의 전자 상거래 검색 플랫폼이었습니다. 최첨단 관련성,패싯 검색 및 고객 경험 도구를 통해 대부분의 대형 전자 상거래 사이트를 검색했습니다. 하지만 그 다음이었다. 주요 새로 고침 이후 년,엔데카는 오늘 고객의 기대를 충족하지 못합니다.이제 엔데카 교체 옵션을 평가하여 검색에서 가장 많은 가치를 얻을 수 있게 되었습니다. 엔데카 교체 프로젝트의 수십에서,우리는 고려 사항의 체크리스트를 함께 넣어했습니다. 다음은 엔데 카를 대체 할 10 가지 이유,당신은 전자 상거래에 대한 루시드 웍스 퓨전을 고려해야하는 이유.
인공지능 기반 개인화를 통해 더 많은 브라우저를 구매자로 전환
인공지능 기반 기술은 오늘날 기업들에게 경쟁 우위를 제공하고 있습니다. 불행하게도,엔데카는 인공지능을 활용할 수 있는 능력 없이 건설되었다. 아마존과 구글 시대에 고객은 사이트를 사용하는 방법을 배우기를 기대하지 않습니다. 고객 신호와 인공지능 기반 검색을 활용하여 의도를 파악하고 고객이 원하는 제품과 콘텐츠를 추천하는 동시에 인수 및 전환을 유도할 수 있습니다.
소비자의 91%는 자신과 관련된 제안 및 권장 사항을 제공하는 브랜드와 80%는 개인화 된 경험을 제공하는 브랜드로 쇼핑 할 가능성이 있다고 답했습니다.
개인화의 상위 5 가지 혜택으로는 방문자 참여도 증가(55%),고객 경험 개선(55%),브랜드 인식 개선(39%),전환율 증가(51%),리드 생성 및 고객 확보 증가 등이 있습니다(46%)
“우리는 전환율에 극적인 충돌을 보았고 전반적으로 마이그레이션 이후 50%증가한 거래 수익에 대한 주요 성공 지표 중 일부를 보았습니다.”
–마크 데소르모,디지털 고객 경험 수석 매니저,레노버
회화 검색
그 어느 때보다 오늘날 고객들은 검색이 자연어로 이해하기를 기대하며 간단한 키워드를 사용해야 합니다. 음성 기반 조수,챗봇 및 음성 검색의 광범위한 채택은 이러한 기대에 크게 기여했습니다. 기계 학습 기반 쿼리 재 작성,동의어 학습 및 벡터 검색은 모두 엔데 카와 같은 플랫폼에서 필요한 수동 동의어,리디렉션,중지 단어가 거의 필요하지 않은 규모로 자동으로 지원합니다. 지식 그래프 및 신호를 통합하는 다른 융합 기능과 결합하면 예를 들어 컨텍스트 및 동작을 기반으로 이러한 결과의 적응 및 개인화를 지원함으로써 한 단계 더 나아갑니다.
헤드 앤 테일 분석을 통해 고객의 의도를 더 잘 이해
고객이 항상 사이트의 용어와 동일한 용어로 사물을 설명하지는 않습니다. “헤드 앤 테일 분석”이라는 인공 지능 기술은 맞춤법 오류,단어 순서,동의어 및 기타 유형의 일반적인 불일치를 기반으로 검색 키워드를 자동으로 수정합니다. 엔 데카에서이 기능의 부족은 검색 팀에 엄청난 부담을 넣습니다.
도메인 특정 지식 그래프로 쿼리 이해 향상
도메인 특정 지식 그래프는 엔터티와 개념 간의 연결을 관리하여 엔데카의 사전 기능 및 쿼리 의도를 뛰어넘습니다. 이렇게하면 쿼리 의도 유추의 성능이 크게 향상됩니다. 이 구글과 아마존에 의해 사용되는 동일한 기술이다. 데이터 과학 및 기계 학습을 통해 기존 데이터 및 분류를 크게 향상시킬 수 있습니다. 지식 그래프는 구매자가 실제로 단지 제품 자체 속성 대 예를 들어 제품을 사용하는 방법에 결과를 정렬하여 검색 결과 및 검색 엔진 최적화를 향상시킬 수 있습니다. 이는 내부 및 외부에서 공급되는 컨텍스트 및 기타 메타데이터와 결합된 머신러닝 기반 온톨로지 학습을 통합하여 제품 데이터를 보강하고 예측된 의도를 더욱 구체화하며 리콜 및 관련성을 크게 향상시킵니다.
시맨틱 벡터 검색으로 더욱 직관적으로 검색하기
엔데카는 어휘 검색을 사용하며,이는 전통적으로 기본 소스 데이터의 언어 격차,어휘 격차,데이터 및 콘텐츠 격차와 같은 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 관련없는 결과 외에도 검색 결과 없음,낮은 검색 결과 등의 문제 조건이 발생합니다. 신호,지식 그래프 및 컨텍스트를 포함하는 조밀 한 벡터의 사용을 통해 퓨전은 결과 상황을 극적으로 줄일 수 없으며 바운스를 줄이면서 변환을 향상시키는 낮은 결과 쿼리를 확장합니다. 시맨틱 벡터 검색은 결과 검색의 90%이상을 제거하는 동시에 이러한 쿼리의 변환을 34%증가시키는 것으로 나타났습니다.
데이터 과학 툴킷을 사용하여 사용자의 요구에 맞게 조정
엔데카와 같은 플랫폼은 결과 생성 시 외부 데이터 과학 모델의 통합을 제한합니다. 반면에 퓨전은 선택할 수있는 표준 모델의 라이브러리를 제공 할뿐만 아니라 자신의 데이터 과학에 투자 한 조직에 특히 가치있는 자신의 모델 지원을 제공 할뿐만 아니라.
엔데카는 완전히 규칙에 의존하여 예측 능력을 향상시킵니다. 규칙은 훌륭하지만 일꾼이되어서는 안됩니다. 그들은 유지 보수의 악몽으로 바뀔 수 있습니다. 대신 인공 지능 기반 검색을 사용하여 통계에 의존하고 규칙을 줄입니다. 계절 상품,새로운 트렌드를 높일 수있는 규칙을 저장-또는 때마다 당신의 상품 전문 지식은 당신이해야한다고 말한다.
강력한 분석으로 더 나은 비즈니스 의사 결정
검색 전략이 전환 및 수익에 미치는 영향을 이해하는 것은 정보에 입각 한 의사 결정을 내리고 기회 및 개선 영역을 파악하는 데 중요합니다. 곧 인수 후,오라클은 대체 솔루션을 추구하는 고객을 떠나,엔데카 분석을 중단했다. 거기에 가장 강력한 분석 프레임 워크 중 하나를 제공하는 아파치 스파크와 퓨전 배송. 통조림 보고서의 광범위한 라이브러리를 제공하는 동안,퓨전은 또한 설계하고 새로운 분석 및 보고서를 구축 할 수 있습니다. 여기에는 수익/검색,검색 전환,기여 보고서 및 실험 보고서와 같은 통계 기반 보고서가 포함됩니다. 또한 통합 및 교차 엔터프라이즈 보고 시나리오를 지원하기 위해 기존 양방향 및 분석 패키지에 유연한 통합 인터페이스를 제공합니다.
더 빠른 인덱싱 및 증분 업데이트 지원으로 검색 성능 향상
제공할 수 없는 것을 판매할 수 없으므로 더 빠른 인덱싱을 통해 머천다이징에 보다 민첩하게 대응할 수 있습니다. 휘발성 카탈로그,재고 및 가격을 가진 기업은 오래된 결과를 가질 여유가 없습니다. 그들은 엔데 카가 지원할 수없는 거의 실시간 업데이트가 필요합니다. 또한 공급망 및 공급망 시스템의 보조 비즈니스 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 하여 검색 결과 및 권장 사항을 유도하십시오.
배포,유지 관리 및 인프라 비용 절감
엔데카는 소수의 레거시 커넥터와 함께 제공되므로 고객은 수많은 맞춤형 통합을 구축하고 지속적으로 유지해야 합니다. 반면에 퓨전은 여러 소스의 데이터를 통합하는 데있어 지속적인 노력과 유지 보수를 사실상 제거하도록 설계되었습니다. 동시에 이는 사용자 경험에 사용 가능한 콘텐츠 및 데이터의 양을 크게 증가시킵니다. 기업 상거래에서 사용되는 가장 일반적인 데이터 소스에 40 개 이상의 커넥터로,퓨전,콘텐츠를 풍부하게 결과를 개선하고,검색 엔진 최적화 및 변환을 구동하기 위해 정보의 무한한 소스에 문을 열어 1400 미디어 유형의 인덱싱에 대한 지원이 포함되어 있습니다. 개방형 플랫폼이기 때문에 퓨전은 전체 플랫폼에서 통합 및 확장 성을 지원합니다. 이를 통해 혁신을 주도하고 최첨단 기술을 원활하게 활용할 수 있습니다.
자세히 알아보기
- 웨비나 등록”선셋 엔데카 및 고객 기대치를 뛰어넘는 인공지능 채택”
- 엔데카 대체 솔루션
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