Construye tu primer chatbot de inteligencia artificial para comercio electrónico en 2024

Construye tu primer chatbot de inteligencia artificial para comercio electrónico en 2024

May 6, 2024
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autor: Nick Ning

Tabla de contenidos

1. Introducción

2. Construcción de un sistema de recomendación de productos de comercio electrónico

- 2.1 Comprendiendo el concepto

- 2.2 Ejemplo: Compañía de bolsos

- 2.3 Relevancia impulsada por IA

- 2.4 Reconocimiento de características del producto

- 2.5 Comprendiendo los colores

3. Configuración del sistema

- 3.1 Requisitos: Air Table y Voice Flow

- 3.2 Creando un token de acceso personal

- 3.3 Accediendo a la base de datos de Air Table

- 3.4 Configurando el número de respuestas

- 3.5 Transformando preguntas en fórmulas

- 3.6 Enviando la fórmula a Air Table

- 3.7 Asignando variables con JavaScript

- 3.8 Mostrando detalles del producto

- 3.9 Manejando la falta de productos encontrados

4. Conclusión

5. Pros y contras

6. Destacados

7. Preguntas frecuentes

Introducción

En este artículo, exploraremos el proceso de construcción de un sistema de recomendación de productos de comercio electrónico. Nos sumergiremos en el concepto, entenderemos cómo la IA determina la relevancia y discutiremos la capacidad del sistema para reconocer características específicas del producto y colores. Al final, tendrás una comprensión clara de cómo crear un sistema de recomendación poderoso para tu tienda de comercio electrónico.

Construcción de un sistema de recomendación de productos de comercio electrónico

2.1 Comprendiendo el concepto

Antes de adentrarnos en los detalles técnicos, comprendamos el concepto de un sistema de recomendación de productos de comercio electrónico. Este sistema tiene como objetivo proporcionar a los usuarios sugerencias de productos relevantes basadas en sus consultas. Al aprovechar la IA, podemos hacer coincidir las solicitudes de los usuarios con los productos más adecuados, incluso sin reglas codificadas.

2.2 Ejemplo: Compañía de bolsos

Para ilustrar las capacidades del sistema, consideremos una compañía de bolsos. Imagina que un usuario solicita un bolso para llevar a la playa. El sistema de recomendación debería ser capaz de identificar bolsos que sean perfectos para viajes a la playa. De manera similar, si un usuario solicita un bolso que se ajuste a su botella, el sistema debería reconocer las bolsas mensajeras como opciones adecuadas.

2.3 Relevancia impulsada por IA

El poder de este sistema de recomendación radica en su detección de relevancia impulsada por IA. Al analizar las consultas de los usuarios, el sistema puede hacer coincidirlas con los productos en su base de datos. La IA determina la relevancia sin reglas codificadas, lo que lo convierte en una solución versátil y eficiente para tu tienda de comercio electrónico.

2.4 Reconocimiento de características del producto

Además de la relevancia, el sistema también puede comprender características específicas del producto. Por ejemplo, si un usuario solicita una bolsa de bandolera roja, el sistema puede identificar la preferencia de color y proporcionar el producto exacto que desean. Este nivel de comprensión mejora la experiencia del usuario y aumenta las posibilidades de encontrar el producto perfecto.

2.5 Comprendiendo los colores

Además de reconocer características del producto, el sistema está diseñado para comprender los colores. Al incorporar el reconocimiento de color, los usuarios pueden especificar sus preferencias y recibir productos que coincidan con su color deseado. Esta característica agrega otra capa de personalización al sistema de recomendación.

Configuración del sistema

Para implementar este sistema de recomendación, necesitarás acceso a Air Table y Voice Flow. Sigue estos pasos para configurar el sistema con éxito:

3.1 Requisitos: Air Table y Voice Flow

Antes de comenzar, asegúrate de tener acceso a Air Table y Voice Flow. Estas herramientas serán fundamentales para construir e implementar el sistema de recomendación.

3.2 Creando un token de acceso personal

Para conectarte con Air Table, necesitarás crear un token de acceso personal. Este token permite que el sistema acceda a tu base de datos de Air Table de manera segura. Sigue las instrucciones proporcionadas para generar el token y asegúrate de guardarlo para su uso posterior.

3.3 Accediendo a la base de datos de Air Table

Una vez que tengas el token de acceso, navega hasta tu tabla de Air Table y localiza la URL. Copia la URL hasta el punto justo antes de "/imported". Esta URL se utilizará para obtener los datos del producto de tu base de datos de Air Table.

3.4 Configurando el número de respuestas

Decide cuántas recomendaciones de productos deseas que el sistema muestre a la vez. Ajusta el número de respuestas en consecuencia. Por ejemplo, si deseas que aparezcan cuatro productos, establece el recuento de respuestas en cuatro.

3.5 Transformando preguntas en fórmulas

El siguiente paso crítico implica convertir las consultas de los usuarios en fórmulas de Air Table. Estas fórmulas se enviarán a Air Table para obtener los productos relevantes. Estudia el ejemplo proporcionado y adáptalo a tu base de datos de productos específica. Asegúrate de seguir las pautas y proporcionar suficientes ejemplos para obtener resultados precisos.

3.6 Enviando la fórmula a Air Table

Para obtener los productos, necesitas enviar una solicitud GET a Air Table con la consulta formulada. Incluye tu token de acceso como clave Bearer en la solicitud. Este paso establece la conexión entre el sistema de recomendación y tu base de datos de Air Table.

3.7 Asignando variables con JavaScript

Una vez que se obtienen los datos de Air Table, asigna las variables a cada elemento utilizando JavaScript. Este paso te permite manipular y mostrar los detalles del producto dentro del chatbot de Voice Flow. Sigue el código de JavaScript proporcionado y reemplaza los nombres de columna con los tuyos.

3.8 Mostrando detalles del producto

Después de asignar las variables, puedes mostrar los detalles del producto al usuario. Si no se encuentran productos, maneja el escenario adecuadamente informando al usuario que no se encontraron productos relevantes. De lo contrario, presenta los productos de manera visualmente atractiva.

3.9 Manejando la falta de productos encontrados

En caso de que el sistema no encuentre productos basados en la consulta del usuario, es crucial manejar esta situación con elegancia. Proporciona un mensaje claro al usuario explicando que no se encontraron productos que coincidan con su solicitud. Esto asegura la transparencia y evita la confusión.

Conclusión

La construcción de un sistema de recomendación de productos de comercio electrónico puede mejorar significativamente la experiencia del usuario en tu sitio web. Al aprovechar la IA y comprender las consultas de los usuarios, puedes proporcionar una personalización única.

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