Como o SidelineSwap aumentou as conversões de vendas enriquecendo os dados dos produtos
Sobre
SidelineSwap é o principal mercado para equipamentos esportivos novos e usados nos Estados Unidos. No início de 2024, formamos uma parceria com um foco específico: enriquecer as listagens de equipamentos usados com dados-chave (modelo, ano, tamanho e cor...) para apoiar a tomada de decisão dos clientes.
O enriquecimento impacta diretamente a conversão de vendas.
Problema
Baixa conversão devido à falta de dados de produto e dificuldade em encontrar o produto desejado.
Soluções da Koya
Como usamos aprendizado de máquina para enriquecimento:
01
Extração de atributos do título do produto
Extraímos as informações necessárias, independentemente de como estão escritas, e as categorizamos. Neste exemplo, extraímos as informações do ângulo de loft das madeiras de golfe.
02
Inferência de Cores a partir de Imagens de Produtos
Extraímos as principais cores do equipamento a partir das imagens dos vendedores. No exemplo abaixo, incluímos azul e laranja no atributo de cor.
03
Extração de Atributos de Imagens de Produtos
Através das imagens dos vendedores, podemos determinar se os esquis têm fixações para os pés e incluir essa informação como um atributo do produto. Também podemos extrair o raio de curvatura e categorizá-lo dentro das opções disponíveis.
04
Extração de Atributos de Dados Públicos
Ao pesquisar dados públicos, podemos completar as informações sobre atributos que não estão incluídos nas imagens e títulos fornecidos pelos vendedores.
Resultados
Ao enriquecer os dados, a Koya melhorou a funcionalidade de busca, filtros e a confiança do cliente, reforçando a posição da SidelineSwap como o principal marketplace para equipamentos esportivos usados nos EUA.
48
.000
Melhorias Realizadas
