Étude de cas client : Correspondance des éléments de requête pour la gestion de base de données

Remarque : Nous prenons très au sérieux la confidentialité des clients. Notre client nous a gentiment demandé de ne pas être nommé dans cette étude de cas, mais a approuvé le contenu ci-dessous.

Correspondance des éléments de requête

Des résultats de recherche non pertinents frustrent les clients de commerce électronique. Selon Forrester Research, près de 50 % des achats potentiels sur les sites de commerce électronique sont perdus parce que les utilisateurs ne peuvent pas trouver ce qu'ils recherchent.

Idée

Les développeurs ont conçu un classificateur pour augmenter la précision des résultats fournis par le moteur de recherche aux requêtes des clients et ainsi améliorer la pertinence des recherches tout en réduisant les points de friction dans le parcours client en commerce électronique.

Difficultés / Défis

Les requêtes des clients et les informations sur les produits indexés sont souvent mal assorties. Par exemple, un client peut rechercher "déboucheur" lorsque le détaillant étiquette le produit comme "auger de drainage". De plus, de légères différences de vocabulaire changent également l'intention de recherche.

Solution : Entraînement du modèle de recherche de produits

Notre équipe s'est concentrée sur l'entraînement du modèle pour identifier les incohérences entre les requêtes et le modèle. L'annotateur reçoit une requête client et des résultats connexes fournis par le moteur de recherche. La qualité de la correspondance entre la requête et ses résultats est évaluée et jugée si la requête et les résultats correspondent exactement ou non. L'annotateur marque "Autre" lorsqu'il y a des doutes dans la décision.

Résultats

26% F-Score

17% Aire sous la courbe PR

40% Augmentation de l'engagement des clients

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