Lucidworks kündigt optimierte Integration mit commercetools an

Heute veröffentlichen wir die optimierte Lucidworks-Integration mit commercetools, einem der führenden Anbieter von Cloud-nativen, Headless-E-Commerce-Lösungen, die erstklassige Erlebnisse für B2C- und B2C-Organisationen der Fortune 1000 und aufstrebende digital native Marken bieten. Die Integration ermöglicht die Extraktion von Katalogdaten aus commercetools in Fusion und bietet so eine dynamischere Such- und Entdeckungsoption für die Benutzer.

Die sofort einsatzbereiten Funktionen für maschinelles Lernen und KI ermöglichen Fusion:

  • KI-gesteuerte Relevanz und Empfehlungen: Verwenden Sie KI-Algorithmen, um die Suchrelevanz und Empfehlungen auf der Grundlage der vorhandenen Nutzersignale zu steuern.
  • Fein abgestimmte Kontrolle: Wenden Sie während der Indizierung oder Abfrage Logik an und erstellen Sie Geschäftsregeln, um Relevanzfälle für einzelne Suchvorgänge außer Kraft zu setzen.
  • Cloud-nativer Indizierungscode: Indizieren Sie Inhalte von CommerceTools bei Bedarf mit skalierbaren Lambda- oder GCP-Funktionen

image1 1

Sobald die Daten indiziert sind, können sie von einer commercetools Anwendung aus über die Lucidworks Fusion API abgefragt und durchsucht werden. Fusion-sdk kann so geplant werden, dass die Daten rechtzeitig extrahiert werden, um die Indizierung des Katalogs zu automatisieren, wenn Änderungen am commercetools Store vorgenommen werden.

image2 1

Lucidworks hat eine modifizierte Version der einseitigen Anwendung commercetools Sunrise als Beispiel für die Integration mit Fusion auf dem Frontend bereitgestellt. Der Code zur Abfrage von Fusion kann in der Cloud oder direkt über den JavaScript-Code im Browser des Käufers bereitgestellt werden.

Bringen Sie Ihr eigenes Modell mit

Für Unternehmen, die über Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen und Daten verfügen. Mit Fusion sind Datenwissenschaftler nicht mehr darauf angewiesen, dass Entwickler Algorithmen in produktive Systemsprachen (wie Java) übersetzen und umcodieren, bevor sie für die Indizierung und Abfrage bereitgestellt werden können. Fusion-Kunden mit kommerziellen Tools können „ihren eigenen Algorithmus mitbringen“ und bevorzugte Tools wie scikit-learn, spaCy und TensorFlow verwenden, um die Modelle zu entwickeln, die für ihr Unternehmen am besten geeignet sind.

Weitere Informationen finden Sie hier: commercetools.com

You Might Also Like

Jenseits der Ladenfront: Wie ACP die Rolle des Händlers erweitert

Seit Jahrzehnten dreht sich das Merchandising um eine einfache Frage: Wie findet...

Read More

Neue Umfrage: 67% der Käufer wollen, dass KI Produkte erklärt, nicht kauft

Verbraucherzentrierte Daten zeigen, dass Kunden nicht wollen, dass die KI für sie...

Read More

Die 5 wichtigsten Anwendungsfälle für ACP im B2B-Handel

Der Aufstieg des agentenbasierten Handels eröffnet B2B-Unternehmen ganz neue Möglichkeiten.

Read More

Quick Links