Recomaze AI AgentAI poslovni sloj, ki popravlja prepoznavnost kataloga in izvaja pogovorni prodajni agent na vaši trgovini

Recomaze AI Agent je trgovska platforma, osredotočena na to, da postane spletne trgovine odkrivljive in priporočljive za AI pomočnike ter hkrati spodbudi personalizacijo na mestu. Obravnava spremembo, ki jo podjetje izpostavlja: kupci vse bolj prosijo orodja kot ChatGPT, Gemini in Perplexity za priporočila izdelkov, številni prodajni kataloški podatki pa niso strukturirani na način, da jih ti modeli lahko preberejo ali prikazujejo natančno. Izdelek združuje tri glavne faze. Pregled dostopnosti preveri, kako se trgovina odraža na več AI pogonih za poizvedbe z visokim namenom, ter identificira izdelke in kategorije, kjer so priporočeni konkurenti namesto njih. Faza popravka generira AI-pripravljene naslove, opise, Q&A in strukturirane podatke v obsegu po vseh SKU-jih, s čimer izboljša strojno berljivost. Faza prodajnega agenta vpelje pogovorni AI asistent na spletni predel, usposobljen na katalogu trgovine, ki odgovarja na vprašanja kupcev in izpostavlja ustrezne izdelke. Usmerjen je na spletne trgovce v e-trgovini, predvsem tiste z velikimi ali večjezičnimi katalogi, ki želijo tako izboljšano vidnost v iskanju, ki ga poganja AI, kot višjo konverzijo na mestu. Recomaze se predstavi kot enotna podatkovna plast, ki združuje podatke o katalogu, obnašanju obiskovalcev in pogovorne podatke v trajno pomnilnost, ki jo lahko AI agenti berejo in na kateri delujejo. Podjetje navaja uvajanje z Newpharma, ki pokriva več kot 45 000 izdelkov in več kot 1 700 znamk, in poročanja o dodatnih artiklih v košarici ter povečanju prodaje kataloga. Nadzorna plošča prikazuje razvrščene akcije, kot so manjkajoči atributi kataloga, izgubljene poizvedbe, konverzije agenta in omembe konkurentov, poleg referenčnih metrik, kot so ocena vidljivosti, volumen konverzacij in stopnja dodajanja v košarico. Kot pri vseh orodjih, ki jih poroča dobavitelj, izpostavljene statistike in povečanja konverzije izhajajo iz podjetja in izbranih strank, zato se rezultati razlikujejo glede na trgovino, kakovost kataloga in sestavo prometa. Nakupniki bi morali to ocenjevanje primerjati z namenjenimi motorji za priporočanje izdelkov, orodji za iskanje na mestu in razvijajočimi se AI storitvami za optimizacijo iskanja, odvisno od njihovih prioritet.