ConvoSearch 如何利用 Qdrant 助力 D2C 品牌实现营收增长

ConvoSearch 如何利用 Qdrant 提升电商营收

通过增强搜索推动电商成功

电商零售商面临激烈的竞争，并持续承受提高转化率的压力。ConvoSearch 是一个专为直接面向消费者 (D2C) 电商品牌量身定制的 AI 驱动推荐引擎，通过提供超个性化的搜索和推荐来应对这些挑战。ConvoSearch 的客户，如 The Closet Lover 和 Uncle Reco，实现了显著的营收增长，ConvoSearch 严重依赖高速向量搜索来确保规模化的相关性和准确性。

克服延迟和定制化限制

最初，ConvoSearch 使用 Pinecone 进行向量搜索操作，但面临严重的限制：高延迟、定制性不足和严格的元数据限制。Pinecone 50-100 毫秒的查询延迟过慢，网络延迟又增加了 50-70 毫秒，严重影响了 ConvoSearch 对于个性化推荐至关重要的实时重排能力。

ConvoSearch 首席执行官 Shardul Aggarwal 强调：“延迟和定制性对我们来说是巨大的问题。我们需要一个更快、更灵活、能够处理大量元数据而又不妥协的解决方案。”

实施强大的向量搜索基础设施

ConvoSearch 转向 Qdrant，因为它拥有强大的向量搜索功能，包括低延迟查询、广泛的元数据存储和高级定制性。使用 Qdrant 后，查询在 10 毫秒内返回，比之前的解决方案快得多。Qdrant 强大的元数据处理能力 使 ConvoSearch 能够无缝整合大量产品数据和用户互动，极大地提高了推荐准确性。

向 Qdrant 的过渡使 ConvoSearch 能够将其基础设施托管在专用服务器上，利用 NVIDIA GPU 进行计算密集型重排任务。这带来了显著的成本节约、更好的资源优化和卓越的速度。

使用多层实现高度相关的搜索

ConvoSearch 的方法涉及多个层次。它使用先进的 AI 模型进行深度产品理解，从产品数据、图像和用户互动中提取语义上下文。这些洞察力被输入到复杂的重排管道中，确保超个性化和高度相关的搜索结果和推荐。通过实时持续优化推荐的相关性，ConvoSearch 显著提高了客户参与度和转化率。

消除无结果困境：标准搜索与 ConvoSearch

即时且显著的营收影响

结果具有变革性

• ConvoSearch 客户群的营收中位数增长了 23–24%。
• The Closet Lover 经历了惊人的 60% 营收增长。
• Uncle Reco 在部署 ConvoSearch 后，一个月内实现了 100,000 美元的额外营收增长。

Shardul Aggarwal 强调：“影响是立竿见影的。品牌只需接入我们的解决方案，无需更改其前端即可开始看到营收增长。”

Qdrant 的基础设施带来了显著的运营效益

• 查询延迟从 50-100 毫秒降低到大约 10 毫秒。
• 增强了可扩展性，高效管理每天数千次的产品更新。
• 实现了详细的产品理解和实时个性化，使 ConvoSearch 在竞争对手中脱颖而出。

扩展推荐引擎

通过转向 Qdrant，ConvoSearch 不仅克服了基础设施挑战，而且显著增强了他们为客户带来切实业务成果的能力。正如 Aggarwal 总结的那样：“我们转向 Qdrant 改变了我们的推荐引擎能力，使我们对客户来说不可或缺。”