描述
Miros 解决了电子商务中的一个关键问题：购物者常常难以表达他们的需求，尤其是在时尚、家具和家居装饰等视觉驱动的类别中。传统的搜索栏、筛选器和聊天机器人需要明确的输入，当购物者找不到想要的东西时，就会导致收入损失。对于越来越倾向于视觉发现平台而非传统搜索引擎的 Z 世代来说，这一点尤其如此。
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Miros 提供了一个智能信息流，作为您发现堆栈的意图层。与其他依赖关键词或明确描述的解决方案不同，Miros 的 AI 分析滚动速度、点击次数、停留时间和忽略的项目等行为信号，为每个访问者构建实时偏好配置文件。这使得平台即使在购物者无法用语言表达意图时也能理解其意图。
该解决方案首先通过 AI 理解产品，该 AI 在无需手动标记的情况下，为每张图像提取数千个视觉和语义属性。然后，它通过实时解释行为信号来解码购物者意图。解决信号冲突以合成连贯的偏好配置文件。最后，这个单一的意图配置文件可同时为网站上的所有发现界面提供支持，包括搜索、浏览、推荐和“搭配购买”功能。
来自六家零售商 A/B 测试的实证数据显示了显著的影响，与 Algolia 相比，转化率最高可提高 296%，GMV 提升 7-19%。其他报告的好处包括更高的平均订单价值 (AOV)、重复购买次数增加以及客户获取成本 (CAC) 降低。
Miros 设计用于轻松集成到现有的电子商务平台中，可与 Algolia 或 Elasticsearch 等解决方案协同工作。该平台最快可在两周内部署，并在承诺前提供基于客户目录的工作演示。它通过 JS 小部件或 GraphQL API 提供灵活性，支持无头和传统设置。AI 直接读取产品图像，无需手动标记，其模块化设计允许企业从一个功能开始，然后逐步扩展。
- 类别AI 购物助手
- 定价模式联系销售
- 部署Live in 2 Weeks
- 平台网页版
Miros AI的核心功能
基于行为信号的 AI 驱动的购物者意图分析
实时访客偏好画像
从产品图像中自动提取视觉和语义属性
用于搜索、浏览、推荐和搭配购买的统一意图配置文件
与现有发现堆栈集成（Algolia、Elasticsearch 等）
两周内完成部署，并提供工作演示
无需手动产品标记
用于灵活集成的 JS 小部件和 GraphQL API
支持无头和传统电子商务设置
模块化设计，支持分阶段实施
高速响应时间（50-300ms）
支持超过 10 亿件商品
每月处理超过 5 亿个信号
拥有 5 项专利
如何使用 Miros AI？
配置：定义与现有电子商务平台的集成点和数据流。
集成：部署 JS 小部件或通过 GraphQL API 连接。
训练 AI：让 Miros AI 处理您的产品目录和初始行为数据。
激活：在您的网站上启动 Miros 驱动的发现界面。
监控：跟踪绩效指标和 A/B 测试结果。
优化：根据持续分析优化 AI 模型和发现策略。
Miros AI的使用案例
- 视觉搜索增强
- 个性化推荐
- 优化浏览体验
- 搭配购买功能
- 减少购物车放弃率
- 提高转化率
- 增强移动购物体验
