Questa pagina è stata tradotta dall’inglese.
AI e machine learning
Costruisci un'esperienza di ricerca e scoperta basata su IA
Kliv è un generatore di app IA. Descrivi il tuo catalogo, le regole di ricerca, la ricerca per foto, i controlli di compatibilità e il flusso di cassa, e costruirà attorno a essi la ricerca e scoperta basata su IA.
Inserisci semplicemente la tua idea nella casella di testo e l’AI la realizzerà per te
Cos'è Kliv?
Kliv non è una casella di ricerca ospitata da collegare al tuo sito, ma un generatore di app IA che scrive il software al posto tuo.
Descrivi a parole semplici l'app di cui hai bisogno, e Kliv la costruisce: database, schermate prodotto, logica di ricerca, gestione dei file, cassa e flussi di lavoro per l'amministrazione. Il risultato è un'app web vera, tua, online sul tuo dominio, che puoi continuare a modificare semplicemente chiedendo delle modifiche.
In questa pagina, quell'app è un sistema di ricerca e scoperta basato su IA per un catalogo prodotti. Kliv costruisce ogni tipo di app web; la ricerca in catalogo è solo un esempio.
Perché costruire un sistema di ricerca e scoperta tutto tuo?
Spesso i clienti non conoscono il nome esatto del prodotto o il codice del ricambio. Descrivono il problema: una cerniera per un vecchio gavone di coperta, un tessuto per peso e colore, un pezzo di elettrodomestico rotto fotografato con il telefono.
Kliv costruisce il catalogo attorno a queste ricerche. La ricerca lavora sulle tue righe di prodotto, sulle note e sulle foto, così le parole di un cliente possono trovare l'articolo anche quando nessun titolo di prodotto usa la stessa espressione.
Il catalogo dietro la barra di ricerca
Una buona scoperta parte da buoni dati. Ecco gli elementi attorno ai quali Kliv può costruire.
La scheda del codice prodotto (SKU)
Dimensioni, materiale, passo della filettatura e note di compatibilità. La qualità della ricerca dipende da questi dati, e puoi continuare ad arricchirli.
La mappa di compatibilità
Marca dell'imbarcazione, anno, dettagli dello scafo e ricambi compatibili. «Compatibile con un Meridian 32 del 1988» è un dato strutturato, non un'informazione persa nel testo di una descrizione prodotto.
L'indice fotografico
Le immagini dei prodotti vengono descritte e indicizzate al momento del caricamento, così la foto di un cliente può essere confrontata con i prodotti sullo scaffale.
Il registro delle richieste
Ogni ricerca finisce qui, che trovi un riscontro o no. Le ricerche senza risultato diventano un report di merchandising: cosa chiedono i clienti, con le loro parole.
Il profilo dell'imbarcazione
Le imbarcazioni di un cliente registrato sono associate alla sua scheda cliente. Risultati e controlli di compatibilità possono leggerla, e solo quel cliente può vederla.
Un esempio: il negozio di ricambi nautici di Giulia
Ecco come potrebbe usarlo un negozio. È solo un esempio: tu descriveresti il tuo catalogo, le tue schede cliente e le tue regole di cassa.
Una foto al posto del nome del pezzo
Una cliente, a bordo della sua barca, carica la foto di una cerniera corrosa. La ricerca per immagini restituisce tre candidati dal catalogo di Giulia, non un risultato generico preso da internet.
Il controllo di compatibilità restringe il risultato
Il profilo della cliente indica un Meridian 32 del 1988. La mappa di compatibilità scarta due candidati, segnala il ricambio corretto e ne spiega il motivo.
La cassa resta nella stessa app
La cerniera da 29 € passa da risultato di ricerca a ordine pagato senza cambiare sistema. La cassa gira sull'account Stripe di Giulia, e la riga d'ordine finisce nello stesso database appena consultato dalla ricerca.
Una ricerca senza risultato diventa una decisione di magazzino
Qualcuno cerca «tappo in teak da 12 mm» e non trova nulla. Il registro delle richieste lo conserva, e il riepilogo settimanale lo trasforma in una decisione d'acquisto del lunedì.
L'agente risponde fuori orario
Una cliente, tardi la sera, chiede se la cerniera richiede una vite M5. L'agente del negozio risponde basandosi sulla scheda prodotto e sulle note di installazione, e la conversazione viene salvata per la revisione del personale al banco.
Descrivi cosa vuoi costruire
Kliv costruisce a partire dalla tua descrizione: più dettagli fornisci, più la prima versione sarà vicina a quello che vuoi. Descrivi i campi del catalogo, la ricerca per foto, il contesto cliente, la gestione delle ricerche senza risultato e la cassa. Ecco tre esempi da cui partire:
Ricerca ricambi nautici
Ricerca sensibile alla compatibilità per un catalogo ricambi.
“Costruisci una ricerca basata su IA per il mio negozio di ricambi nautici. Indicizza 6.000 codici prodotto con dimensioni, materiale, passo della filettatura, foto e note di compatibilità con le imbarcazioni; lascia che i clienti cerchino a parole o carichino una foto; usa il profilo barca salvato di ogni cliente per i controlli di compatibilità; e vendi i ricambi con una cassa collegata al mio account Stripe.”
Tessuti a partire dalla descrizione
Ricerca per peso, tessitura e colore.
“Costruisci un negozio di tessuti in cui i clienti cercano descrivendo peso, tessitura, colore, elasticità e uso previsto. I risultati devono arrivare da una ricerca semantica sul mio magazzino, i campioni devono essere ordinabili direttamente dalla pagina dei risultati, e le ricerche senza esito devono essere registrate per una revisione settimanale.”
Ricerca ricambi per foto
Abbina un pezzo rotto al suo ricambio.
“Costruisci un motore di ricerca ricambi per il mio negozio di pezzi di elettrodomestici. I clienti caricano la foto del pezzo rotto, la ricerca per immagini suggerisce corrispondenze dal mio catalogo, il personale può rivedere le ricerche senza corrispondenza, e i clienti possono aprire una richiesta di assistenza quando non si trova nulla.”
La ricerca come funzione del database
Nessun secondo sistema da alimentare. La ricerca semantica di Kliv lavora sulle righe e sui file che hai già. Migliora una scheda prodotto, e la ricerca successiva può usare dati migliori.
Le foto sono cittadine di prima classe. Le immagini caricate vengono descritte e indicizzate automaticamente. È questo che rende possibile cercare con una foto e ottenere un prodotto, e funziona con le tue fotografie di prodotto.
Lo schema cresce quando il catalogo ne ha bisogno. Se il personale al banco ha bisogno di un campo per il passo della filettatura, basta chiederlo. Kliv aggiorna l'app perché quel campo esista, e la ricerca migliora perché i dati sono migliori.
Le ricerche senza esito vengono instradate, non scartate. Un'attività pianificata può trasformare le ricerche senza risultato in un'email settimanale, e una richiesta di assistenza può far seguire il cliente che ha chiesto.
Tutto quanto sopra poggia sulla stessa base: un database vero con regole di accesso per singola riga, funzioni tipizzate lato server, e file che vivono accanto alle righe che descrivono. La pagina del backend è il tour di questa base.
Domande frequenti
Cos'è esattamente Kliv?
Kliv è un generatore di app IA che crea app web su misura a partire da una descrizione. Per la ricerca e la scoperta, costruisce il database del catalogo, l'indice di ricerca, la ricerca per foto, i profili cliente, il flusso di cassa, il registro delle ricerche senza esito e le schermate di amministrazione.
Ottengo un'app vera o un template?
Un'app vera. Kliv costruisce attorno ai campi del tuo catalogo, ai dati prodotto, alle foto, alle schede cliente e alle regole di cassa.
Posso modificarla dopo che è stata costruita?
Sì. Puoi aggiungere campi al catalogo, modificare il comportamento della ricerca, aggiungere code di revisione o rivedere la cassa in un secondo momento, semplicemente chiedendo delle modifiche.
Il mio catalogo deve trovarsi altrove?
No. Il catalogo è composto da righe nel database della tua stessa app, e le foto sono file accanto a esse. La ricerca gira dove vivono i dati.
Cosa succede quando la ricerca non trova nulla?
La richiesta viene registrata nel registro delle richieste, il cliente può aprire una richiesta di assistenza, e un riepilogo settimanale può classificare le ricerche senza esito per la revisione del personale.
Come fa la ricerca per foto ad abbinare i ricambi?
Le immagini dei tuoi prodotti vengono descritte e indicizzate al momento del caricamento. La foto di un cliente viene descritta allo stesso modo e confrontata con il tuo indice prodotti.
L'agente può indirizzare qualcuno verso il ricambio sbagliato?
È costruito per rispondere basandosi sulle tue schede prodotto, sulla mappa di compatibilità e sulle note. Quando questi dati non risolvono la domanda, deve dirlo apertamente e aprire una richiesta di assistenza.
I clienti possono acquistare dalla pagina dei risultati?
Sì. Se vendi prodotti, la cassa può girare nella stessa app sul tuo account Stripe, con l'ordine memorizzato accanto ai dati del catalogo.
I miei clienti hanno bisogno di un proprio account Stripe?
No. I clienti pagano semplicemente con carta. I pagamenti passano attraverso il tuo account Stripe.
Posso usare il mio dominio?
Sì. Il negozio o l'app di ricerca possono girare sul tuo dominio e andare online non appena li costruisci.
Posso lasciare Kliv in seguito?
Sì. Il codice si sincronizza con il tuo repository Git, quindi andarsene significa fare un git pull, non ricostruire tutto da zero.
Le pagine prodotto compariranno nei motori di ricerca?
Sì. Le pagine pubbliche vengono prerenderizzate per i motori di ricerca e per gli assistenti IA, e la sitemap viene generata automaticamente.
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