Supercharging Ecommerce Sales with Google AI

สงสัยไหมว่าทำไมลูกค้าถึงเลิกค้นหาในเว็บไซต์ของคุณแล้วไปหาข้อมูลที่อื่น? หรือทำไมสินค้าที่ดีของคุณถึงขายไม่ออก ทั้งที่ลูกค้าก็เข้ามาดูเว็บไซต์แล้ว? หนึ่งในปัญหาที่หลายธุรกิจกำลังเผชิญอยู่ นั่นคือผลการค้นหาที่ไม่ตรงใจลูกค้า ลองนึกภาพว่าลูกค้าของคุณกำลังมองหาสินค้า บริการใหม่ ๆ หรือข้อมูลสำคัญในเว็บไซต์ แต่กลับพบกับผลการค้นหาที่ไม่ตรงประเด็นหรือใช้เวลานานในการค้นหา สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ทำให้ลูกค้ารู้สึกหงุดหงิด แต่ยังอาจส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อและภาพลักษณ์ของแบรนด์ของคุณด้วย บทความนี้จะมาแนะนำวิธีการแก้ปัญหาจาก Ecommerce Sales with Google AI ที่จะยกระดับประสบการณ์การค้นหาของลูกค้าของคุณให้ดียิ่งขึ้น

Websites: A Critical Touchpoint Throughout The Consumer Journey

เว็บไซต์เป็นจุดเริ่มต้นสำคัญของการสื่อสารระหว่างแบรนด์และลูกค้า โดยทำหน้าที่เป็นเหมือน “บ้านของแบรนด์” ที่ลูกค้าสามารถเข้ามาค้นหาและรับข้อมูลที่พวกเขาต้องการได้ในทุกขั้นตอน ได้แก่

1. Awareness (การสร้างการรับรู้): ช่วยให้ลูกค้ารู้จักแบรนด์และเข้าใจว่าคุณนำเสนออะไร
2. Discovery (การค้นพบ): ลูกค้าสามารถค้นหาสินค้าและข้อมูลที่ต้องการได้ง่าย
3. Engagement (การมีส่วนร่วม): ทำให้ลูกค้าเข้าใจ เปรียบเทียบสินค้าและบริการได้ชัดเจน
4. Conversion (การตัดสินใจซื้อ): อำนวยความสะดวกให้ลูกค้าซื้อสินค้าและบริการได้ง่าย
5. Retention (การดูแลลูกค้า): ช่วยลูกค้าแก้ไขปัญหาหรือข้อสงสัยได้รวดเร็ว

Problem Statement of Websites

ลูกค้าหลายคนยังคงพบกับปัญหาในกระบวนการใช้งานเว็บไซต์ โดยเฉพาะในส่วนของระบบค้นหา (Search System) ที่ไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้อย่างแม่นยำและครบถ้วน ส่งผลให้เกิดความไม่พอใจและเสียโอกาสทางธุรกิจ โดยปัญหาที่พบ ได้แก่

• ผลลัพธ์การค้นหาที่ไม่ตรงความต้องการ: เมื่อลูกค้าค้นหาแล้วไม่พบสินค้า หรือไม่มีคำแนะนำเพิ่มเติม (เช่น คำแนะนำสินค้าที่ใกล้เคียงหรือสินค้าใหม่) ลูกค้าอาจเกิดความไม่พอใจและเลือกออกจากเว็บไซต์ ทำให้โอกาสในการสร้างยอดขายหลุดลอยไป
• แชทบอทที่ไม่ตอบโจทย์: แม้แชทบอทจะถูกออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือลูกค้าในกรณีที่ต้องการคำตอบหรือข้อมูลเพิ่มเติม แต่หากแชทบอทไม่สามารถตอบคำถามที่ซับซ้อนหรือเจาะจงได้ ลูกค้าหลายกลุ่มอาจเลือกที่จะหันไปใช้บริการของคู่แข่ง
• ขาดความสามารถในการรองรับหลายภาษา: ในยุคที่ธุรกิจเชื่อมโยงกันในระดับสากล การที่ระบบค้นหามีข้อจำกัดในด้านภาษา ทำให้ไม่สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าต่างชาติได้ ซึ่งเป็นการพลาดโอกาสสำคัญในการขยายตลาด

ซึ่งส่งผลเสียตามมาหลายอย่าง ได้แก่

• รายได้ลดลง: การทำงานที่ไม่มีประสิทธิภาพของระบบค้นหา (Search Function) ส่งผลโดยตรงต่อยอดขายและกำไรของธุรกิจยอดขายลดลง เนื่องจากลูกค้าเปลี่ยนไปใช้บริการของคู่แข่งที่ตอบโจทย์ได้ดีกว่า
• ศักยภาพไม่เต็มที่: ระบบค้นหาที่ไม่มีประสิทธิภาพส่งผลให้ไม่สามารถเสนอสินค้าแนะนำ (Recommended Products) หรือสินค้าที่เกี่ยวข้อง (Upsell/Cross-sell) ได้อย่างตรงจุด นี่คือความสูญเสียสำคัญในการเพิ่มมูลค่าการขายต่อหนึ่งลูกค้า (Customer Lifetime Value)
• ความท้าทายในการขยายตัว: โครงสร้างปัจจุบันไม่สามารถรองรับการขยายธุรกิจในระดับนานาชาติได้อย่างยั่งยืน

The Development of Searching and Processing

จากปัญหาเรื่องการเสิร์ชที่ลูกค้าพบเจอทำให้ Google ได้พัฒนาเทคโนโลยีหลายอย่างเพื่อให้ตอบโจทย์การค้นหาของลูกค้ามากยิ่งขึ้น

Vector Technology

เทคโนโลยีเวกเตอร์ (Vector) เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ระบบสามารถเข้าใจความสัมพันธ์และความใกล้เคียงของข้อมูลในมิติต่าง ๆ ได้ดียิ่งขึ้น โดยการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของเวกเตอร์ ที่สามารถจับความหมายและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้มากกว่าการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบปกติ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้การค้นหามีความแม่นยำ รองรับหลายภาษา และสามารถตอบโจทย์คำถามที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้การใช้งานเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันต่าง ๆ ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานได้ดียิ่งขึ้น

• การทำ Vector  ใน 2-Dimensional Analysis
  •   2-Dimensional Analysis คือการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบของตารางที่ประกอบด้วยสองมิติหลัก คือ แถว (rows) และ คอลัมน์ (columns) การใช้เทคโนโลยีเวกเตอร์ในกรณีนี้จะช่วยให้เราสามารถแปลงข้อมูลในรูปแบบตารางไปสู่การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในมิติต่าง ๆ โดยการแทนที่ข้อมูลในแต่ละช่องของตารางด้วยเวกเตอร์ ซึ่งจะช่วยแสดงให้เห็นถึงความใกล้เคียงหรือความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่าง ๆ 
  • เช่น หากเรานำคำว่า “King”, “Queen”, “Man”, “Woman” มาวิเคราะห์ในรูปแบบของเวกเตอร์ เทคโนโลยีเวกเตอร์จะช่วยให้เราเห็นว่า “King” กับ “Queen” และ “Man” กับ “Woman” มีความสัมพันธ์กันตามเพศ โดยเวกเตอร์จะช่วยให้เราเข้าใจได้ลึกซึ้งถึงความหมายที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ดูเหมือนจะเป็นแค่คำทั่วไปในตาราง
• การทำ Vector ใน N-Dimensional Analysis: 
  • N-Dimensional Analysis คือการวิเคราะห์ข้อมูลใน หลายมิติ โดยการใช้เทคโนโลยีเวกเตอร์จะช่วยให้ข้อมูลจากหลากหลายประเภท เช่น ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, และวิดีโอ สามารถถูกแปลงให้อยู่ในมิติเดียวกัน ซึ่งทำให้สามารถเข้าใจและเชื่อมโยงความสัมพันธ์ของข้อมูลที่แตกต่างกันในมุมมองที่ลึกซึ้งขึ้น 
  • เช่น เมื่อเราอัปโหลดรูปภาพของสุนัข เทคโนโลยีเวกเตอร์จะช่วยเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างคำว่า “สุนัข” (Dog), ภาพของสุนัข, เสียงเห่าของสุนัข และข้อความที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในแผนที่เวกเตอร์ (Vector Space) ทำให้ระบบสามารถทำการค้นหาข้อมูลจากทั้งข้อความและภาพในครั้งเดียวได้

การใช้เวกเตอร์ใน N-Dimensional Analysis ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความหลากหลายทั้งในเชิงเนื้อหาภาพ, ข้อความ และเสียงมีความสามารถในการเข้าใจบริบทของข้อมูลได้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น

• การทำ Vector ใน Nutaral Language Processing (NLP): ช่วยให้ระบบสามารถเข้าใจคำที่มีความหมายหรือโครงสร้างคล้ายกัน เช่น “Walking” กับ “Swimming” ที่อยู่ใน tense เดียวกัน หรือคำถามเกี่ยวกับประเทศและเมืองหลวง เช่น “เมืองหลวงของอิตาลีคืออะไร?” ซึ่งระบบสามารถตอบได้อย่างแม่นยำว่า “Rome” เนื่องจากความสัมพันธ์ของข้อมูลถูก Map ไว้อย่างชัดเจน

Embedding Technology

Embedding คือ รูปแบบหนึ่งของเวกเตอร์ที่ใช้แทนข้อมูลในลักษณะที่สามารถจับความหมายเชิงสัญลักษณ์ของข้อมูลได้ โดยการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อสร้างเวกเตอร์เหล่านี้ ซึ่งมักถูกนำไปใช้ในกระบวนการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การค้นหาภาพ และการแนะนำคอนเทนต์

• Dense embeddings: การแทนความหมายเชิงสัญลักษณ์ของข้อความ โดยใช้เวกเตอร์ที่มีค่าเป็นจำนวนมากที่ไม่เป็นศูนย์ (non-zero values) ส่วนใหญ่ ซึ่งทำให้สามารถใช้เวกเตอร์เหล่านี้ในการค้นหาคำที่มีความคล้ายคลึงกันได้ดี เช่น เมื่อเราค้นหาคำที่คล้ายคลึงกันในข้อความ ระบบสามารถส่งคืนผลลัพธ์ที่คล้ายกันจากการเทียบเคียงความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ได้อย่างแม่นยำ

• Sparse embeddings: การแทนโครงสร้างทางไวยากรณ์ของข้อความ โดยใช้เวกเตอร์ที่มีมิติสูงแต่มีค่าที่ไม่เป็นศูนย์น้อยกว่า (มีค่าศูนย์ส่วนใหญ่) ซึ่งมักจะใช้ในการค้นหาคำหลัก (keyword searches) เพราะการที่มีค่าศูนย์มากช่วยให้การค้นหามีความรวดเร็วและเน้นการจับคำสำคัญหรือคำที่ตรงกับคำค้นหาโดยตรง

หลักการทำงานของ Embedding

1. แปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์: ข้อมูลเช่น คำ, ประโยค, หรือแม้กระทั่งภาพและเสียง จะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ที่มีมิติหลายมิติ โดยแต่ละมิติจะมีการแทนค่าของคุณลักษณะเฉพาะของข้อมูลนั้น ๆ เช่น ความหมาย, ลักษณะ หรือความสัมพันธ์
2. เข้าใจความสัมพันธ์: เมื่อข้อมูลถูกแปลงเป็นเวกเตอร์แล้ว ระบบจะสามารถทำการคำนวณหาความใกล้เคียงหรือความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้ เช่น คำที่มีความหมายคล้ายกันจะอยู่ใกล้กันในเวกเตอร์สเปซ

การประยุกต์ใช้งาน: การใช้ embeddings ทำให้ระบบสามารถประมวลผลข้อมูลที่ไม่ใช่แค่ข้อความเท่านั้น แต่รวมถึงข้อมูลประเภทอื่น ๆ เช่น รูปภาพ หรือเสียง และสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ

How do embeddings and vector search work together?

Embeddings และ Vector Search เป็น 2 เทคโนโลยีที่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างประสบการณ์การค้นหาที่มีประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและหลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง การใช้ Embeddings และ Vector Search สามารถค้นหาข้อมูลที่คล้ายคลึงกันได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือเสียง โดยระบบสามารถแนะนำสินค้า บริการ หรือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับความสนใจของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มีมิติสูงได้ เช่น ข้อมูลทางการแพทย์, ข้อมูลทางการเงิน อีกทั้งยังเป็นพื้นฐานสำคัญในการพัฒนาระบบ AI ต่าง ๆ เช่น Chatbot, Machine Translation, และ Computer Vision

ขั้นตอนทำงาน:

1. สร้าง Embeddings: ข้อมูลทั้งหมดในระบบจะถูกแปลงให้เป็นเวกเตอร์ และนำไปจัดเก็บในฐานข้อมูลเวกเตอร์
2. รับ Query: ผู้ใช้ป้อนคำค้นหาหรือข้อมูลที่ต้องการค้นหา
3. แปลง Query เป็น Vector: คำค้นหาของผู้ใช้จะถูกแปลงให้เป็นเวกเตอร์เช่นกัน
4. ค้นหาใน Vector Space: ระบบจะนำเวกเตอร์ของคำค้นหาไปเปรียบเทียบกับเวกเตอร์ทั้งหมดในฐานข้อมูล เพื่อหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงที่สุด
5. แสดงผลลัพธ์: ระบบจะแสดงข้อมูลที่ตรงกับเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงที่สุดออกมาเป็นผลลัพธ์

ตัวอย่างการใช้งานจริง

• ระบบค้นหาภาพ: เมื่อคุณอัปโหลดรูปภาพของสุนัข ระบบจะใช้ Vector Search เพื่อค้นหารูปภาพอื่น ๆ ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน เช่น สุนัขพันธุ์เดียวกัน หรือสุนัขที่อยู่ในท่าทางเดียวกัน
• ระบบแนะนำเพลง: ระบบจะวิเคราะห์เพลงที่คุณชอบ และใช้ Vector Search เพื่อแนะนำเพลงใหม่ ๆ ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน
• แชทบอท: แชทบอทสามารถเข้าใจความหมายของคำถามที่ซับซ้อน และตอบคำถามได้อย่างถูกต้องแม่นยำ

Gemini-powered vector search

การใช้ Gemini-powered vector search เป็นการเสริมประสิทธิภาพในการค้นหาข้อมูลและการให้บริการที่ตอบโจทย์ลูกค้าได้ดีทั้งในด้านการค้นหาผลลัพธ์ที่แม่นยำ การแนะนำสินค้า และการรองรับหลายภาษาในระดับองค์กร

• การค้นหาที่ชาญฉลาด (Intuitive Search):การใช้เทคโนโลยีเวกเตอร์จาก Google Gemini ช่วยให้ระบบสามารถทำการค้นหาความหมาย (semantic search) ได้ดีขึ้น โดยสามารถเข้าใจเจตนาของผู้ใช้และแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง แม้คำค้นหาจะไม่ตรงตามที่ต้องการทั้งหมด หรือมีความคลาดเคลื่อนจากคำค้นหาหลัก
• คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสม (Personalized Recommendations):
  ระบบสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมการค้นหาและการซื้อสินค้าของผู้ใช้แต่ละราย และสามารถเสนอสินค้าที่เกี่ยวข้องและน่าสนใจแก่ผู้ใช้ในรูปแบบของ Upsell และ Cross-sell ได้อย่างแม่นยำ
• รองรับหลายภาษา (Multilingual Support):
  Gemini ได้รับการพัฒนาให้รองรับหลายภาษา ซึ่งช่วยขจัดอุปสรรคในการขยายธุรกิจไปยังตลาดต่างประเทศ ทำให้การพัฒนาและการใช้งานข้ามประเทศเป็นไปได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ
• การผสมผสานรวมที่ราบรื่น (Seamless Integration):
  Gemini สามารถผสานการทำงานกับบริการของ Google Cloud เช่น CloudSQL ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยทำให้กระบวนการติดตั้งและใช้งานเร็วขึ้น ลดเวลาการพัฒนาและเพิ่มคุณค่าได้อย่างรวดเร็ว
• ระดับองค์กร (Enterprise-Grade):
  การค้นหาที่ใช้เทคโนโลยี Gemini ถูกออกแบบมาให้มีความแข็งแกร่ง ปรับขนาดได้ และมีความปลอดภัยสูง เหมาะสำหรับการใช้งานในสภาพแวดล้อมที่มีการรับส่งข้อมูลมาก เช่น ระบบขององค์กรที่มีปริมาณการใช้งานสูง