传统采购业B2B转化进程

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楼主 2019-05-19 06:26:20
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唯享客核心提示:近年来互联网+的高速发展,O2O的商业模式让不少传统行业吃到了甜头。在这种大背景下,传统垂直采购业也争相开始转战B2B市场,如
近年来互联网+的高速发展,O2O的商业模式让不少传统行业吃到了甜头。在这种大背景下,传统垂直采购业也争相开始转战B2B市场,如钢材采购垂直平台找钢网。这个过程中,买卖双方的交互模式,成了首当其冲要解决的问题。

交互信息的准确和实时性 直接影响交易进展

买卖双方交互信息的情况,毋庸置疑,直接影响着整个交易的后续进展。在即时聊天工具兴起之前,绝大多数采购是需要人工对接的——比如采购布料、不同纹路的印刷纸张,采购方需要人工去完成查找、筛选、比价的整个过程,效率极低。随着互联网的普及,这种情况得到了一定改善。

笔者曾见过一家布料供应商与客户的对接过程:买卖双方使用QQ等即时聊天工具,彼此发送商品图片交流。人力和时间成本较之前有一定程度的降低。然而拍照设备、现场环境的客观因素,导致商品图片质量或多或少存在偏差,进而影响识别;

另一方面,人工对接,依然不能保证交互的时效性(如客服不在、无法回复等情况)。故而运用图像的即时人工交互依然存在瑕疵,即信息交互的准确性和实时性问题。

图像搜索 逐渐成为采购业的刚需

要提高信息交互的准确性和实时性,图像搜索不失为一个落地可行的办法——在技术层保证信息交互的准确性:精准的图像搜索技术,可以解决不同设备和拍照环境的图像匹配问题;在应用层保证交互的时效性:将这一技术集成在采购平台,无需人工对接,用户直接上传查找该供货商的货物。信息完整、交互流畅、人力成本大幅度降低。

点对点的比对技术线路,不同于现在大热的深度学习技术。后者实现图像搜索的视觉特征,需要通过大量的已知数据,学习得到语义特征表达,更适合用于商品的识别。

而品类高度垂直的采购行业,对商品识别的需求不大;与此同时,企业转型期,由线下转线上,商品图像收录数量处在积累阶段,图像数据量小的客观条件下,更适用图像比对技术。
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