في هذه المقالة، نركز على كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي وبيانات المنتجات المعززة للتجارة الإلكترونية للأزياء، باستخدام دراسة الحالة الخاصة بـ Dressipi وHouse of Bruar
مؤلف: إنريكو فانتاجوزي
المؤسس المشارك والمدير
Digital Fashion Academy
من المتجر إلى الخوارزمية: كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي تعريف دور مساعد مبيعات الأزياء
في عصر الذكاء الاصطناعي، تواكب تجارة الأزياء الإلكترونية أخيرًا الاهتمام الشخصي الذي كان يحظى به المتسوقون في المتاجر التقليدية. ويكمن جوهر هذا التحول في دريسيبي، الآن جزء من خريطة رقمية، وهي عبارة عن منصة لإثراء بيانات المنتجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد العلامات التجارية للأزياء على تقديم تجارب تسوق مخصصة على نطاق واسع.
خلال جلسة Digital Fashion Academy، وصفت سارة ماكفيتي، المؤسسة المشاركة لـ Dressipi، كيف استُلهمت المنصة من مهارة بديهية لبائعة أزياء بارعة. "دخلتُ ذات مرة متجرًا في نيويورك، واختار لي مصمم أزياء خمسة أزياء، جميعها مثالية. اشتريتها جميعًا. هذا النوع من البديهية هو ما عملنا على تقليده باستخدام الذكاء الاصطناعي."
ذات مرة، دخلتُ متجرًا في نيويورك، واختار لي مُصمم أزياء خمس إطلالات، جميعها مثالية. اشتريتُها جميعًا. هذا النوع من الحدس هو ما عملنا على تقليده باستخدام الذكاء الاصطناعي.
سارة ماكفيتي
فك تشفير الأسلوب مع البيانات
في البداية، كان مشروع Dressipi موجهًا نحو المستهلكين (B2C)، ثم تحول إلى التعامل مع الشركات (B2B) بعد أن أبدت كبرى شركات التجزئة في المملكة المتحدة اهتمامها بترخيص نظام تصنيفها. واليوم، تُحسّن Dressipi قوائم المنتجات بطبقة شاملة من بيانات التصميم والسياق والديناميكية - بما في ذلك أنواع خطوط العنق، وتدفقات الأقمشة، ومواءمة الاتجاهات - استنادًا إلى آلاف السمات.
لا تعمل هذه البيانات على تحسين مواقع الويب لتحقيق التحويل فحسب. يساعد تجار التجزئة على فهم ما يحرك تفضيلات العملاء ومعدلات الإرجاع وحتى الرنين العاطفيعلى سبيل المثال، من المرجح أن تختار النساء ذوات الصدور الكبيرة ارتداء قميص برقبة دائرية بدلاً من قميص برقبة دائرية، وتؤثر هذه التفاصيل على توصيات المنتجات الخوارزمية.
التأثير في العالم الحقيقي: بيت بروار
جون هودج من بيت بروارشارك متجر دريسيبي، وهو متجر اسكتلندي متخصص في المنتجات الفاخرة، كيف حسّن دمج تقنية دريسيبي توصياتهم. وقال: "اختبرنا دريسيبي على محرك البحث الحالي لدينا، ولاحظنا ارتفاعًا في القيمة المضافة بنسبة 5%". وأضاف: "أصبحت الأزياء تعكس هوية علامتنا التجارية، وهي مصممة خصيصًا لتناسب تفضيلات العملاء وظروفهم".
واستفاد فريقهم أيضًا من الناحية التشغيلية، حيث قلل من الجهد اليدوي المبذول في وضع العلامات على المنتجات والتسويق المرئي مع تحسين الاتساق عبر الصور والسمات.
"أصبحت الملابس الآن تعكس الحمض النووي لعلامتنا التجارية، وتم تصميمها خصيصًا لتتناسب مع تفضيلات العملاء وسياقهم."
جون هودج
الإرجاعات وتحسين محركات البحث ومستقبل الاكتشاف
إلى جانب التنسيق، تُعالج Dressipi تحديًا بالغ الأهمية في تجارة الأزياء الإلكترونية: الإرجاع. من خلال تحديد أنماط الإرجاع، سواءً كانت بسبب المقاس أو الطراز أو تجزئة المخزون، تُحسّن المنصة المنتجات المُحتفظ بها، وليس فقط المشتريات.
علاوة على ذلك، مع تطور البحث لإعطاء الأولوية للغة الطبيعية (مثلاً: "ماذا أرتدي لحفل زفاف صيفي في إدنبرة؟")، تُصبح بيانات المنتج المُثرية بالغة الأهمية. تدعم Dressipi العلامات التجارية في إنشاء طبقات دلالية لتحسين محركات البحث، والأسواق، وحتى واجهات الدردشة بالذكاء الاصطناعي، مما يربط بين لغة العلامة التجارية ولغة العميل.
تطور رحلة العميل مع الذكاء الاصطناعي
استنادًا إلى المناقشة مع سارة وجون، فإن تقديم الذكاء الاصطناعي مثل Dressipi يغير بشكل كبير رحلة العميل في مجال البيع بالتجزئة للأزياء عبر الإنترنت، بهدف تكرار وتعزيز التجربة الشخصية التي كانت متاحة سابقًا في المتاجر المادية فقط.
فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي تتطور بها رحلة العميل:
البحث باللغة الطبيعية
التحول إلى التفاعل مع اللغة الطبيعيةتتغير طريقة بحث العملاء من الاستعلامات التقليدية القائمة على الكلمات الرئيسية (مثل "حفل زفاف بفستان أسود") إلى عبارات أكثر طبيعية (مثل "أبحث عن تنورة ضيقة للعمل أنيقة وجذابة"). يساعد الذكاء الاصطناعي تجار التجزئة على تحسين بيانات منتجاتهم وبياناتهم الوصفية لتسهيل اكتشافها من خلال عمليات البحث باللغة الطبيعية.
توصيات مخصصة للغاية
التوصيات العامة، مثل "اشترى عملاء مثلك X"، غير فعّالة في عالم الأزياء نظرًا لاختلاف المقاس والشكل والطول والوزن والجنس وتغيّر التفضيلات. يستخدم الذكاء الاصطناعي بيانات المنتج التفصيلية (السمات الجسدية، والسياق، والاتجاهات الديناميكية)، ويفهم كيف تبدو أو تُشعر ميزات معينة الأشخاص المختلفين بالراحة. يُمكّن هذا النظام من ابتكار اقتراحات مُخصصة للأزياء والمنتجات بناءً على ذوق العميل وأسلوب حياته وألوانه وحتى خصائصه الجسدية، مُظهرًا له "أفضل واجهة عرض ممكنة". يتعلم النظام من تفاعلات العملاء مع مرور الوقت.
تقليل إرجاعات التجارة الإلكترونية
تحسين المقاس وتقليل الإرجاعات: يُعد فهم العوامل التي تُسهم في الإرجاعات، مثل مشاكل المقاسات (15-20% من الإرجاعات) وملاءمة التصميم (30-50% من الإرجاعات)، أمرًا بالغ الأهمية11. من خلال دمج بيانات المقاسات وفهم كيفية تأثير السمات (مثل خط العنق) على ملاءمة الملابس لمختلف أنواع الجسم، يُمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في التنبؤ باحتمالية الإرجاع2.... يُمكن تحسين الخوارزميات لـ"المنتجات المُحتفظ بها" بدلًا من مُعدل التحويل فقط، مما يعني عرض المنتجات التي يُرجَّح أن يحتفظ بها العملاء12. هذا يُؤدي إلى تجربة شراء أكثر إيجابية ويُقلل من الإحباط المُصاحب للإرجاعات.
زيادة المشاركة
إرشادات الأسلوب وإلهام الملابسغالبًا ما يحتاج العملاء إلى إرشادات حول كيفية تنسيق القطع. يُقدّم الذكاء الاصطناعي اقتراحات ملابس تُناسب العلامة التجارية، تُساعد العملاء على تصوّر كيفية ارتداء المنتجات في مناسبات مُختلفة (مثل العمل، المساء، عطلة نهاية الأسبوع). يُساعد هذا العملاء على رؤية تنوع القطع ويُشجّعهم على الاستثمار. يفهم النظام المناسبات المُناسبة لمنتج مُحدّد، ويقترح قطعًا تُناسبها معًا.
التصفح المتسق والملائم:يضمن الذكاء الاصطناعي استخدام صور متسقة في التوصيات وقوائم المنتجات، مما يتجنب المظهر المختلط1314. والأهم من ذلك، يأخذ في الاعتبار مستويات المخزون الحالية، بما في ذلك الأحجام المحددة، بحيث لا يُعرض للعملاء سوى المنتجات المتوفرة لديهم بالفعل. بيانات غنية ومتسقة كما يسمح أيضًا بمرشحات وجوانب أكثر فعالية وتناسقًا على موقع الويب، مما يحسن تجربة التصفح.
تحليل التسويق
فهم أعمق للعملاء وتقسيمهم: تسمح البيانات التفصيلية التي يولدها الذكاء الاصطناعي لتجار التجزئة بالتحرك إلى ما هو أبعد من التركيبة السكانية الأساسية و إنشاء شرائح عملاء قوية بناءً على السلوك والتفضيلات وأسلوب الحياة (مثلاً، عميل الفروسية، أو المزارع المحترف). يُمكّن هذا الفهم من تقديم تجارب ولغة مُصممة خصيصاً لهذه الفئات، مما يُشعر العميل بالفهم ويزيد من تفاعله.
تجربة العلامة التجارية المتكاملة: تعمل الذكاء الاصطناعي بشكل وثيق مع الفريق الإبداعي للعلامة التجارية استيعاب وعكس الحمض النووي للعلامة التجارية ومبادئ التصميم. هذا يضمن أن تبقى التوصيات والإرشادات الشخصية متوافقة مع هوية العلامة التجارية، وتساعد في بناء تجارب مميزة للعلامة التجارية على الإنترنت. كما يمكن إنشاء صفحات هبوط مخصصة بناءً على نية العميل وسياقه.
الخلاصة النهائية
لقد أدرك تجار التجزئة للأزياء أن البيانات لا تتعلق فقط بالتحسين—إنه يتعلق بـ سرد القصص والتصميم والخدمةمع إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي لمشهد الموضة، أصبحت أدوات مثل Dressipi قادرة على توسيع نطاق فن مساعد المبيعات وبناء تجارب تسوق رقمية شخصية حقيقية.
في جوهره، تعمل الذكاء الاصطناعي مثل Dressipi على نقل رحلة العميل عبر الإنترنت من تجربة كتالوج ثابتة ومربكة إلى تفاعل ديناميكي وشخصي وموجه يعكس بشكل أفضل الفروق الدقيقة في الموضة ويهدف إلى بناء علاقة أقوى مع العميل