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AI・機械学習
AI搭載の検索・発見体験を構築する
「1988年式デッキロッカーのヒンジ」を理解するカタログ。自分の6,000 SKUへの意味検索、名前のない部品の写真検索、出荷前の適合確認まで。
テキスト ボックスにアイデアを入力するだけで、AIがそれを構築します。
部品番号検索は売上を逃す
船舶金物店のカウンターで、SKU 4471-Bをくださいと言う人はいません。「88年式Meridianのデッキロッカーについている、固着するヒンジ」と聞きます。カウンターの人は、その文を部品に変えます。Webサイトの検索ボックスは変えません。入力した顧客は2分後、マーケットプレイスで違うヒンジを買っています。
Klivは、カウンターでの会話をカタログに組み込みます。検索は自分の行、6,000 SKU、適合メモ、写真の上で走ります。だから「ステンレスのピアノヒンジ、デッキロッカー、80年代後半のMeridian」は、商品タイトルにその言葉がなくても部品を見つけます。発見体験は文字列一致の箱ではなく、自分の在庫をどれだけよく知っているかの性質になります。
検索ボックスの下にあるカタログ
よい発見体験は、よい記録の下流にあります。この5つが働きます。
SKU記録
寸法、材質、ねじピッチ、メーカーが印刷しなかった適合メモ。検索品質はこの行の性質であり、あなたが厚くできます。
適合マップ
船のメーカー、モデル、年式を、適合する部品へ結びます。「1988年式Meridian 32に合う」は商品説明内の推測ではなく、データベースのjoinです。
写真索引
すべての商品画像はアップロード時に説明され、索引されます。顧客の手元にある腐食した元部品を、写真で棚の交換部品に合わせられます。
質問ログ
すべての検索語がここに入ります。見つかったものも、外れたものもです。外れは商品企画レポートです。顧客が自分の言葉で欲しがったが、在庫がないもの、または違う言葉で置いているものです。
船プロフィール
サインイン中の顧客が持つ船を、自分の記録として持ちます。結果と適合確認がそれを読みます。そして読めるのはその顧客だけです。データベースが行ごとに強制します。
桟橋のそば、腐食したヒンジ1つ
土曜の朝。船上の顧客、手には固着したヒンジ。以前なら逃げていた販売を見てください。
名前ではなく写真
彼女はヒンジを撮影してアップロードします。画像検索は自分のカタログから3つの候補を返します。インターネットが考えるヒンジではなく、あなたの棚です。
適合確認で1つに絞る
プロフィールには1988年式Meridian 32とあります。適合マップは候補2つを消し、3つ目を指定交換部品として示し、理由も言います。
同じ息でチェックアウト
4,800円のヒンジは、システムを変えずに検索結果から支払い済み注文へ進みます。自分のStripeアカウントでカード決済し、検索が読んだ同じデータベースに注文行が入ります。
失敗は月曜の判断になる
その午後、誰かが「チーク栓 12mm」を検索して何も出ません。質問ログが保持し、週次ダイジェストが仕入れ判断に変えます。なければ知ることもなかった判断です。
エージェントが夜番を受ける
23時。「このヒンジは#10ファスナーを受けますか？」店舗エージェントはSKU記録とアップロード済み取付メモから答えます。やり取りは翌朝カウンタースタッフが読めるよう保存されます。
棚を説明する
船舶金物検索
部品カタログ向けの適合対応検索。
“船舶金物店を作りたい。自分のカタログへの意味検索、船のメーカーとモデルから互換部品へつなぐ適合マップ、顧客の写真を商品に照合する写真アップロードを入れて。”
説明で探す生地
コレクション名を知らなくても「錆色の厚手リネン」を見つける。
“顧客が重さ、織り、色を普通の言葉で説明して検索でき、結果は自分の在庫への意味検索から返り、結果ページから生地見本を注文できる生地店を作りたい。”
部品写真検索
壊れた部品を交換品に合わせる。
“家電部品店向けに、顧客が壊れた部品の写真をアップロードし、画像検索が自分のカタログから候補を出し、一致しない検索はスタッフ確認キューへ入るスペアパーツ検索を作りたい。”
データベース機能としての検索
投入する第二システムはありません。 Klivの意味検索は、すでにある行とファイルの上で動きます。外部検索クラスターも、同期パイプラインも、見守る再索引ジョブもありません。SKU記録を改善すれば、次の検索はもうそれを知っています。
写真は一級のデータです。 アップロード画像は自動で説明され、索引されます。だから写真入力から商品を返す検索が可能になります。しかも汎用的なヒンジ像ではなく、あなたの商品写真で動きます。
スキーマは一文の速さで育ちます。 カウンタースタッフがねじピッチ欄を欲しいと言えば、会話で伝えます。AIがマイグレーションを管理し、適合マップに列が増えます。データが賢くなるから、検索も賢くなります。
失敗は捨てずに回します。 定期ジョブが1週間分の失敗検索を月曜メールに変え、質問した顧客はサポートスレッドへ引き継がれます。
上のすべては同じ床に立っています。行ごとのアクセスルールを持つ実データベース、型付きサーバー側関数、説明対象の行の横にあるファイルです。バックエンドがその基礎を案内します。
カウンター越しに聞かれること
検索のためにカタログを別の場所へ置く必要がありますか？
ありません。カタログはアプリ自身のデータベース内の行で、写真はその横のファイルです。意味検索はデータがある場所で動きます。エクスポートも外部索引もずれもありません。
検索で何も見つからないときは？
クエリは結果ゼロとして質問ログに記録され、顧客にはサポートスレッドを開く依頼フォームが提示されます。週次ダイジェストは失敗を順位付けします。失敗は行き止まりではなく、在庫知識として扱います。
写真検索は実際にどう部品を合わせますか？
カタログ内のすべての画像はアップロード時に機械的に説明され、索引されます。顧客の写真も同じように説明され、自分の索引と比較されます。だから商品写真が良くなるほどマッチも良くなり、他人のカタログに依存しません。
エージェントが違う部品へ誘導することはありますか？
SKU記録と適合マップから答え、根拠にした行へリンクします。データで決着しないときはそう言い、人間向けのサポートスレッドを開きます。間違った推測は、与えられていない動きです。
クリエイターが構築
可能性を探る
世界中の開発者とクリエイターが Kliv で構築した実際のアプリをご覧ください
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部品番号ではなく、説明に売る
顧客はすでに聞き方を知っています。カタログに答える方法を渡してください。検索、適合確認、チェックアウトがひとつの構築で届きます。
