Σε αυτό το άρθρο, εστιάζουμε στο πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη και τα εμπλουτισμένα δεδομένα προϊόντων μεταμορφώνουν το ηλεκτρονικό εμπόριο μόδας, χρησιμοποιώντας τη μελέτη περίπτωσης των Dressipi και House of Bruar.
Συγγραφέας: Ενρίκο Φανταγκούτσι
Συνιδρυτής και Διευθυντής
1ΤΡ1Τ
Από την Μπουτίκ στον Αλγόριθμο: Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη επαναπροσδιορίζει τον ρόλο του Βοηθού Πωλήσεων Μόδας
Στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης, το ηλεκτρονικό εμπόριο μόδας φτάνει επιτέλους στο ίδιο επίπεδο με την εξατομικευμένη προσοχή που λάμβαναν κάποτε οι αγοραστές στα φυσικά καταστήματα. Στο επίκεντρο αυτού του μετασχηματισμού βρίσκεται Ντρεσίπι, πλέον μέρος του Ψηφιακός ΧΑΡΤΗΣ, μια πλατφόρμα εμπλουτισμού δεδομένων προϊόντων με τεχνητή νοημοσύνη που βοηθά τις μάρκες μόδας να προσφέρουν εξατομικευμένες εμπειρίες αγορών σε μεγάλη κλίμακα.
Μιλώντας κατά τη διάρκεια μιας συνεδρίας του Digital Fashion Academy, η συνιδρύτρια της Dressipi, Sarah McVittie, περιέγραψε πώς η πλατφόρμα εμπνεύστηκε από την διαισθητική ικανότητα μιας εξαιρετικής υπάλληλου καταστήματος. «Κάποτε μπήκα σε μια μπουτίκ στη Νέα Υόρκη και ένας στυλίστας διάλεξε πέντε ρούχα για μένα - όλα τέλεια. Τα αγόρασα όλα. Αυτό το είδος διαίσθησης είναι αυτό που έχουμε εργαστεί για να αναπαράγουμε χρησιμοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη».
Κάποτε μπήκα σε μια μπουτίκ στη Νέα Υόρκη και ένας στυλίστας διάλεξε πέντε ρούχα για μένα—όλα τέλεια. Τα αγόρασα όλα. Αυτό το είδος διαίσθησης είναι αυτό που έχουμε προσπαθήσει να αναπαράγουμε χρησιμοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Σάρα ΜακΒίτι
Στυλ αποκωδικοποίησης με δεδομένα
Αρχικά, ένα έργο B2C, η Dressipi στράφηκε σε B2B αφότου μεγάλοι λιανοπωλητές του Ηνωμένου Βασιλείου εξέφρασαν ενδιαφέρον για την αδειοδότηση του συστήματος ταξινόμησης. Σήμερα, η Dressipi βελτιώνει τις ροές προϊόντων με ένα βαθύ επίπεδο δεδομένων στυλ, συμφραζόμενων και δυναμικών δεδομένων —συμπεριλαμβανομένων των τύπων ντεκολτέ, των ροών υφασμάτων και της ευθυγράμμισης των τάσεων— με βάση χιλιάδες χαρακτηριστικά.
Αυτά τα δεδομένα δεν βελτιστοποιούν απλώς τους ιστότοπους για μετατροπή. Βοηθά τους λιανοπωλητές να κατανοήσουν τι καθορίζει τις προτιμήσεις των πελατών, τα ποσοστά επιστροφών, ακόμη και τη συναισθηματική απήχηση.Για παράδειγμα, οι γυναίκες με μεγαλύτερο στήθος είναι πιο πιθανό να επιστρέψουν ένα τοπ με στρογγυλή λαιμόκοψη παρά ένα φαρδύ ντεκολτέ, και αυτές οι λεπτομέρειες επηρεάζουν τις αλγοριθμικές προτάσεις προϊόντων.
Επιπτώσεις στον Πραγματικό Κόσμο: Το Σπίτι του Μπρουάρ
Τζον Χοτζ από Το Σπίτι του Μπρουάρ, μια σκωτσέζικη εταιρεία λιανικής πώλησης ειδών πολυτελείας, μοιράστηκε πώς η ενσωμάτωση της τεχνολογίας της Dressipi βελτίωσε τις προτάσεις της. «Δοκιμάσαμε την Dressipi σε σχέση με την υπάρχουσα μηχανή αναζήτησης μας και είδαμε μια αύξηση της αξίας του 5%», είπε. «Τα ρούχα πλέον αντικατοπτρίζουν το DNA της επωνυμίας μας και είναι εξατομικευμένα στις προτιμήσεις και το πλαίσιο του πελάτη».
Η ομάδα τους ωφελήθηκε επίσης λειτουργικά, μειώνοντας την χειροκίνητη προσπάθεια για την προσθήκη ετικετών προϊόντων και την οπτική προώθηση προϊόντων, βελτιώνοντας παράλληλα τη συνέπεια σε όλες τις εικόνες και τα χαρακτηριστικά.
«Τα ρούχα αντικατοπτρίζουν πλέον το DNA της επωνυμίας μας και είναι εξατομικευμένα στις προτιμήσεις και το πλαίσιο του πελάτη.»
Τζον Χοτζ
Επιστροφές, SEO και το μέλλον της ανακάλυψης
Πέρα από το στυλ, η Dressipi αντιμετωπίζει μια κρίσιμη πρόκληση στο ηλεκτρονικό εμπόριο μόδας: τις επιστροφές. Εντοπίζοντας μοτίβα, όπως το αν οι επιστροφές οφείλονται στο μέγεθος, το στυλ ή τον κατακερματισμό των αποθεμάτων, η πλατφόρμα βελτιστοποιεί τα αποθηκευμένα είδη, όχι μόνο τις αγορές.
Επιπλέον, καθώς η αναζήτηση εξελίσσεται δίνοντας προτεραιότητα στη φυσική γλώσσα (σκεφτείτε «Τι να φορέσω σε έναν καλοκαιρινό γάμο στο Εδιμβούργο;»), τα εμπλουτισμένα δεδομένα προϊόντων αποκτούν ζωτική σημασία. Το Dressipi υποστηρίζει τις μάρκες στη δημιουργία σημασιολογικών επιπέδων για SEO, αγορές, ακόμη και διεπαφές συνομιλίας με τεχνητή νοημοσύνη, γεφυρώνοντας τη γλώσσα της μάρκας με τη γλώσσα των πελατών.
Η εξέλιξη του Customer Journey με την Τεχνητή Νοημοσύνη
Βασιζόμενοι στη συζήτηση με τη Σάρα και τον Τζον, η εισαγωγή της Τεχνητής Νοημοσύνης όπως η Dressipi αλλάζει σημαντικά το ταξίδι πελάτη στο διαδικτυακό λιανικό εμπόριο μόδας, με στόχο την αναπαραγωγή και βελτίωση της εξατομικευμένης εμπειρίας που προηγουμένως ήταν διαθέσιμη μόνο σε φυσικά καταστήματα.
Ακολουθούν μερικοί βασικοί τρόποι με τους οποίους εξελίσσεται η εμπειρία του πελάτη:
Αναζήτηση σε φυσική γλώσσα
Μετακίνηση σε Αλληλεπίδραση με τη Φυσική ΓλώσσαΟ τρόπος με τον οποίο οι πελάτες αναζητούν αλλάζει από τα παραδοσιακά ερωτήματα που βασίζονται σε λέξεις-κλειδιά (όπως «νυφικό με μαύρο φόρεμα») σε φράσεις που βασίζονται σε πιο φυσική γλώσσα (όπως «ψάχνω για μια φούστα μολυβιού για δουλειά που είναι κομψή αλλά και λίγο λαμπερή»). Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους λιανοπωλητές να βελτιστοποιούν τα δεδομένα προϊόντων και τα μεταδεδομένα τους ώστε να είναι ανιχνεύσιμα μέσω αυτών των αναζητήσεων σε φυσική γλώσσα.
Εξαιρετικά εξατομικευμένες προτάσεις
Γενικές συστάσεις όπως «πελάτες σαν εσάς αγόρασαν Χ» είναι αναποτελεσματικές στη μόδα λόγω των διακυμάνσεων στο μέγεθος, το σχήμα, το ύψος, το βάρος, το φύλο και τις μεταβαλλόμενες προτιμήσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί λεπτομερή δεδομένα προϊόντων (φυσικά χαρακτηριστικά, πλαίσιο, δυναμικές τάσεις) και κατανοεί πώς συγκεκριμένα χαρακτηριστικά φαίνονται ή αισθάνονται καλά σε διαφορετικά άτομα. Αυτό επιτρέπει στο σύστημα να δημιουργεί προσαρμοσμένες προτάσεις ενδυμάτων και προϊόντων με βάση το γούστο, τον τρόπο ζωής, την παλέτα χρωμάτων, ακόμη και τα φυσικά χαρακτηριστικά του πελάτη, δείχνοντάς του την «καλύτερη δυνατή βιτρίνα». Το σύστημα μαθαίνει από τις αλληλεπιδράσεις των πελατών με την πάροδο του χρόνου.
Μειώστε τις αποδόσεις του ηλεκτρονικού εμπορίου
Βελτιωμένη εφαρμογή και μειωμένες επιστροφές: Η κατανόηση παραγόντων που συμβάλλουν στις επιστροφές, όπως ζητήματα μεγέθους (15-20% επιστροφών) και καταλληλότητα στυλ (30-50% επιστροφών), είναι κρίσιμη11. Ενσωματώνοντας δεδομένα εφαρμογής και κατανοώντας πώς τα χαρακτηριστικά (όπως το ντεκολτέ) επηρεάζουν την καταλληλότητα για διαφορετικούς σωματότυπους, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην πρόβλεψη της πιθανότητας επιστροφής2…. Οι αλγόριθμοι μπορούν να βελτιστοποιηθούν για «κρατημένα είδη» και όχι μόνο για το ποσοστό μετατροπών, πράγμα που σημαίνει ότι στους πελάτες εμφανίζονται προϊόντα που είναι πιο πιθανό να κρατήσουν12. Αυτό οδηγεί σε μια πιο θετική εμπειρία μετά την αγορά και μειώνει την απογοήτευση που σχετίζεται με τις επιστροφές.
Αύξηση της αλληλεπίδρασης
Καθοδήγηση στυλ και έμπνευση για ντύσιμοΟι πελάτες συχνά χρειάζονται καθοδήγηση σχετικά με τον τρόπο συνδυασμού των ειδών. Η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί προτάσεις για ρούχα ανάλογα με την επωνυμία, οι οποίες βοηθούν τους πελάτες να οπτικοποιήσουν πώς να φορούν τα προϊόντα σε διαφορετικές περιστάσεις (π.χ., δουλειά, βράδυ, Σαββατοκύριακο). Αυτό βοηθά τους πελάτες να δουν την ευελιξία των ειδών και ενθαρρύνει τις επενδύσεις. Το σύστημα κατανοεί ποιες περιστάσεις είναι κατάλληλες για ένα συγκεκριμένο προϊόν και προτείνει είδη που ταιριάζουν καλά μεταξύ τους8.
Συνεπής και σχετική περιήγησηΗ τεχνητή νοημοσύνη διασφαλίζει ότι οι προτάσεις και οι καταχωρίσεις προϊόντων χρησιμοποιούν συνεπείς εικόνες, αποφεύγοντας μια μπερδεμένη εμφάνιση1314. Το πιο σημαντικό είναι ότι λαμβάνει υπόψη τα τρέχοντα επίπεδα αποθεμάτων, συμπεριλαμβανομένων συγκεκριμένων μεγεθών, έτσι ώστε στους πελάτες να εμφανίζονται μόνο προϊόντα που είναι πραγματικά διαθέσιμα σε αυτούς. πλούσια, συνεπή δεδομένα επιτρέπει επίσης πιο αποτελεσματικά και συνεπή φίλτρα και πτυχές στον ιστότοπο, βελτιώνοντας την εμπειρία περιήγησης.
Ανάλυση μάρκετινγκ
Βαθύτερη Κατανόηση και Τμηματοποίηση Πελατών: Τα λεπτομερή δεδομένα που παράγονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπουν στους λιανοπωλητές να ξεπεράσουν τα βασικά δημογραφικά στοιχεία και δημιουργήστε ισχυρά τμήματα πελατών με βάση τη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τον τρόπο ζωής (π.χ., πελάτης ιππασίας, επαγγελματίας αγρότης). Αυτή η κατανόηση επιτρέπει την παροχή εμπειριών και γλώσσας προσαρμοσμένων σε αυτά τα συγκεκριμένα τμήματα, κάνοντας τον πελάτη να αισθάνεται ότι τον καταλαβαίνουν και αυξάνοντας την εμπλοκή.
Ολοκληρωμένη εμπειρία επωνυμίας: Η τεχνητή νοημοσύνη συνεργάζεται στενά με την δημιουργική ομάδα της επωνυμίας για να απορροφούν και αντανακλούν το DNA της μάρκας και αρχές στυλ. Αυτό διασφαλίζει ότι οι εξατομικευμένες προτάσεις και οδηγίες παραμένουν πιστές στην ταυτότητα της επωνυμίας και βοηθούν στη δημιουργία συναρπαστικών εμπειριών επωνυμίας στο διαδίκτυο. Μπορούν επίσης να δημιουργηθούν προσαρμοσμένες σελίδες προορισμού με βάση την πρόθεση και το περιβάλλον του πελάτη.
Τελικό πακέτο
Οι λιανοπωλητές μόδας συνειδητοποιούν ότι τα δεδομένα δεν αφορούν μόνο τη βελτιστοποίηση— πρόκειται για αφήγηση, στυλ και εξυπηρέτησηΚαθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδιαμορφώνει το τοπίο της μόδας, εργαλεία όπως το Dressipi καθιστούν δυνατή την κλιμάκωση της τέχνης του βοηθού πωλήσεων και τη δημιουργία πραγματικά προσωπικών ψηφιακών εμπειριών αγορών.
Στην ουσία, η Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως η Dressipi, μεταφέρει το διαδικτυακό ταξίδι του πελάτη από μια δυνητικά συντριπτική, στατική εμπειρία καταλόγου σε μια δυναμική, εξατομικευμένη και καθοδηγούμενη αλληλεπίδραση που αντικατοπτρίζει καλύτερα τις αποχρώσεις της μόδας και στοχεύει στην οικοδόμηση μιας ισχυρότερης σύνδεσης με τον πελάτη.