Dans cet article, nous nous concentrons sur la façon dont l'IA et les données produits enrichies transforment le commerce électronique de la mode, en utilisant l'étude de cas de Dressipi et House of Bruar.
Auteur: Enrico Fantaguzzi
Co-fondateur et directeur
Académie de mode numérique
De la boutique à l'algorithme : comment l'IA redéfinit le rôle du vendeur de mode
À l'ère de l'IA, le e-commerce de la mode rattrape enfin l'attention personnalisée que les acheteurs recevaient autrefois en magasin. Au cœur de cette transformation se trouve Dressipi, fait désormais partie de la MAP Digital, une plateforme d'enrichissement des données produits alimentée par l'IA qui aide les marques de mode à offrir des expériences d'achat personnalisées à grande échelle.
Lors d'une session Digital Fashion Academy, Sarah McVittie, cofondatrice de Dressipi, a expliqué comment la plateforme s'est inspirée de l'intuition d'une brillante vendeuse. « Un jour, je suis entrée dans une boutique à New York et une styliste m'a sélectionné cinq tenues, toutes parfaites. Je les ai toutes achetées. C'est ce type d'intuition que nous avons cherché à reproduire grâce à l'IA. »
Un jour, je suis entrée dans une boutique à New York et une styliste m'a sélectionné cinq tenues, toutes parfaites. Je les ai toutes achetées. C'est ce genre d'intuition que nous avons cherché à reproduire grâce à l'IA.
Sarah McVittie
Style de décodage avec données
Initialement un projet B2C, Dressipi a évolué vers le B2B suite à l'intérêt de grands distributeurs britanniques pour l'acquisition de licences pour son système de taxonomie. Aujourd'hui, Dressipi enrichit les flux de produits grâce à une couche approfondie de données stylistiques, contextuelles et dynamiques, notamment les types d'encolures, les flux de tissus et l'alignement des tendances, basées sur des milliers d'attributs.
Ces données n’optimisent pas seulement les sites Web pour la conversion. Il aide les détaillants à comprendre ce qui motive les préférences des clients, les taux de retour et même la résonance émotionnellePar exemple, les femmes ayant une poitrine plus généreuse sont plus susceptibles de retourner un haut à col ras du cou qu'un haut à col rond, ces détails ont un impact sur les recommandations algorithmiques de produits.
Impact dans le monde réel : La Maison de Bruar
John Hodge de La Maison de Bruar, une marque de luxe écossaise, a expliqué comment l'intégration de la technologie Dressipi a amélioré ses recommandations. « Nous avons testé Dressipi avec notre moteur existant et constaté une augmentation de 5% de la valeur ajoutée », a-t-il déclaré. « Les tenues reflètent désormais l'ADN de notre marque et sont personnalisées en fonction des préférences et du contexte du client. »
Leur équipe a également bénéficié d'un avantage opérationnel : réduction des efforts manuels pour l'étiquetage des produits et le marchandisage visuel tout en améliorant la cohérence entre les images et les attributs.
« Les tenues reflètent désormais l'ADN de notre marque et sont personnalisées en fonction des préférences et du contexte du client. »
John Hodge
Rendements, référencement et avenir de la découverte
Au-delà du stylisme, Dressipi s'attaque à un défi crucial du e-commerce de la mode : les retours. En identifiant des tendances, par exemple si les retours sont dus à la taille, au style ou à la fragmentation des stocks, la plateforme optimise les articles conservés, et pas seulement les achats.
De plus, à mesure que la recherche évolue et privilégie le langage naturel (pensez à « Que porter pour un mariage d'été à Édimbourg ? »), les données produit enrichies deviennent cruciales. Dressipi aide les marques à créer des couches sémantiques pour le SEO, les marketplaces et même les interfaces de chat IA, reliant ainsi le langage de la marque à celui du client.
L'évolution du parcours client avec l'IA
D'après la discussion avec Sarah et John, l'introduction d'une IA comme Dressipi change considérablement la parcours client dans la vente au détail de mode en ligne, visant à reproduire et à améliorer l'expérience personnalisée auparavant uniquement disponible dans les magasins physiques.
Voici quelques-unes des principales façons dont le parcours client évolue :
Recherche en langage naturel
Passer à Interaction en langage naturel: La façon dont les clients effectuent leurs recherches évolue, passant de requêtes traditionnelles par mots-clés (comme « robe de mariée noire ») à des expressions plus naturelles (comme « recherche une jupe crayon pour le travail, élégante mais un peu glamour »). L'IA aide les détaillants à optimiser leurs données et métadonnées produits pour qu'elles soient visibles grâce à ces recherches en langage naturel.
Recommandations hautement personnalisées
Les recommandations génériques du type « des clients comme vous ont acheté X » sont inefficaces dans le secteur de la mode en raison des variations de taille, de silhouette, de hauteur, de poids, de sexe et de préférences. L'IA utilise des données produit détaillées (caractéristiques physiques, contexte, tendances dynamiques) et comprend comment certaines caractéristiques sont agréables à porter ou confortables sur différentes personnes. Cela permet au système de créer des suggestions de tenues et de produits sur mesure en fonction des goûts, du style de vie, de la palette de couleurs et même des caractéristiques physiques du client, lui offrant ainsi sa « meilleure vitrine possible ». Le système apprend des interactions avec les clients au fil du temps.
Réduire les retours de commerce électronique
Ajustement amélioré et retours réduits : Il est essentiel de comprendre les facteurs qui contribuent aux retours, tels que les problèmes de taille (15 à 201 TP5T de retours) et l’adéquation du style (30 à 501 TP5T de retours)11. En intégrant les données d’ajustement et en comprenant comment les attributs (comme les décolletés) influencent l’adéquation aux différentes morphologies, l’IA peut aider à prédire la probabilité de retour2… Les algorithmes peuvent être optimisés pour les « articles conservés » plutôt que pour le seul taux de conversion, ce qui signifie que les clients se voient proposer des produits qu’ils sont plus susceptibles de conserver12. Cela conduit à une expérience post-achat plus positive et réduit la frustration associée aux retours.
Augmenter l'engagement
Conseils de style et inspiration de tenuesLes clients ont souvent besoin de conseils pour composer leurs tenues. L'IA crée des suggestions de tenues de marque qui aident les clients à visualiser comment porter les produits en différentes occasions (par exemple, au travail, en soirée, le week-end). Cela permet aux clients de visualiser la polyvalence des articles et encourage l'investissement. Le système identifie les occasions appropriées pour un produit spécifique et suggère des articles qui s'accordent bien avec8.
Navigation cohérente et pertinente: L'IA garantit que les recommandations et les listes de produits utilisent des images cohérentes, évitant ainsi un aspect confus1314. Surtout, elle prend en compte les niveaux de stock actuels, y compris des tailles spécifiques, afin que les clients ne voient que les produits qui leur sont réellement disponibles. données riches et cohérentes permet également des filtres et des facettes plus efficaces et cohérents sur le site Web, améliorant ainsi l'expérience de navigation.
Analyse marketing
Compréhension et segmentation plus approfondies des clients : les données détaillées générées par l'IA permettent aux détaillants d'aller au-delà des données démographiques de base et créer des segments de clientèle puissants basés sur le comportement, les préférences et le style de vie (par exemple, client équestre, agriculteur professionnel). Cette compréhension permet de proposer des expériences et un langage adaptés à ces segments spécifiques, donnant ainsi au client le sentiment d'être compris et renforçant son engagement.
Expérience de marque intégrée : l'IA travaille en étroite collaboration avec l'équipe créative de la marque pour absorber et refléter l'ADN de la marque et des principes de style. Cela garantit que les recommandations et conseils personnalisés restent fidèles à l'identité de la marque et contribuent à créer des expériences de marque en ligne percutantes. Des pages de destination personnalisées peuvent également être créées en fonction de l'intention et du contexte du client.
Conclusion finale
Les détaillants de mode se rendent compte que les données ne sont pas seulement une question d'optimisation—il s'agit de narration, style et serviceAlors que l’IA remodèle le paysage de la mode, des outils comme Dressipi permettent de faire évoluer l’art du vendeur et de créer des expériences d’achat numériques véritablement personnelles.
Essentiellement, l'IA comme Dressipi déplace le parcours client en ligne d'une expérience de catalogue statique et potentiellement écrasante vers une interaction dynamique, personnalisée et guidée qui reflète mieux les nuances de la mode et vise à établir une connexion plus forte avec le client.