生成发现：解决搜索放弃的新方法

[Arzina222]

但是，在产品搜索过程中发生的默默放弃怎么办？如果购物者甚至无法将商品添加到购物车中，那么世界上最好的结账渠道也无济于事。现实情况是，如果不解决搜索放弃问题，许多企业就会陷入一场必败之战。如果购物者找不到他们想要的产品，他们就不会将商品添加到购物车中，当然也不会发现可以增加其总支出的互补产品。

生成式发现通过超越简单的关键字搜索来解决这一隐藏问题。传统搜索引擎（甚至 AI 搜索）严重依赖精确匹配术语。如果购物者输入错误或不知道确切的产品名称，他们就会看到令人沮丧的“无结果”页面或不完整的结果列表。在产品目录庞大或复杂的网站上，购物者很难找到他们需要的东西，这个问题会变得更加严重。

生成式发现利用人工智能和机器学习来理解搜索查询背后的意图，即使这些查询不完整或不清楚。它还会提取历史数据并记住购物者在之前访问时的偏好，然后学习并适应这些偏好（与 Netflix 的电影推荐方式非常相似，但现在是针对在线购物！）。这将购物体验转变为不仅仅是找到特定产品，还包括发现符合购物者意图的新产品。

例如：

如果客户搜索“冬季跑鞋”，Generative Discovery 不仅会显示相关产品，还会推荐互补商品，例如性能袜或保暖层，从而提高转化率和AOV。
它通过学习客户行为（例如过去的搜索和购买）并调整结果以更好地匹配每个购物者的独特偏好来实现这一点。购物者不会看到与其他人相同的产品列表，而是在搜索、类别和登录页面上看到高度个性化的推荐。

增强产品捆绑和追加销售的力量
因此，正如您所看到的，放弃搜索不仅仅意味着失 阿联酋 WhatsApp 号码 去一笔销售，还意味着错失交叉销售或追加销售的机会。即使客户找到了他们正在搜索的主要产品，他们仍可能错过可以捆绑销售或追加销售的相关或互补产品。

借助预测产品捆绑等解决方案，零售商可以根据实际购物行为自动实时推荐互补产品。这可以提高 AOV 并创造更具吸引力、个性化的购物体验。

例如：

寻找相机的购物者可能会看到相机套装的建议，其中包括存储卡、镜头清洁器和保护套。如果没有有效的搜索功能，这个机会就会消失。
或者，当客户浏览您的网站时，他们会收到根据他们的偏好定制的“您可能还喜欢”的推荐，从而推动更多的冲动购买并提高整体销售额。
利用动态自定义配置文件提高销量
推动销售和创造个性化购物体验的最明智方法之一是利用动态自定义配置文件。与依赖预配置过滤器和排序的静态配置文件不同，动态配置文件提供实时灵活性。它们会根据特定客户行为、搜索词或过滤器动态调整产品推荐，从而提供更相关、更个性化的体验。