इस लेख में हम ड्रेसिपी और हाउस ऑफ ब्रूअर के केस स्टडी का उपयोग करके इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि कैसे एआई और समृद्ध उत्पाद डेटा फैशन ईकॉमर्स को बदल रहे हैं
लेखक: एनरिको फैंटागुज़ी
सह-संस्थापक और निदेशक
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बुटीक से एल्गोरिदम तक: कैसे AI फैशन सेल्स असिस्टेंट की भूमिका को पुनर्परिभाषित कर रहा है
एआई के युग में, फैशन ईकॉमर्स आखिरकार उस व्यक्तिगत ध्यान को प्राप्त कर रहा है जो पहले भौतिक दुकानों में खरीदारों को मिलता था। इस परिवर्तन के मूल में है ड्रेसिपी, अब का हिस्सा एमएपी डिजिटल, एक एआई-संचालित उत्पाद डेटा संवर्धन प्लेटफ़ॉर्म जो फैशन ब्रांडों को बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत खरीदारी अनुभव प्रदान करने में मदद करता है।
Digital Fashion Academy सत्र के दौरान बोलते हुए, ड्रेसिपी की सह-संस्थापक सारा मैकविटी ने बताया कि कैसे यह प्लेटफ़ॉर्म एक शानदार शॉप असिस्टेंट के सहज कौशल से प्रेरित था। "मैं एक बार न्यूयॉर्क में एक बुटीक में गई और एक स्टाइलिस्ट ने मेरे लिए पाँच आउटफिट चुने- सभी परफेक्ट। मैंने वे सभी खरीद लिए। इस तरह के अंतर्ज्ञान को हमने AI का उपयोग करके दोहराने के लिए काम किया है।"
मैं एक बार न्यूयॉर्क में एक बुटीक में गई और एक स्टाइलिस्ट ने मेरे लिए पाँच कपड़े चुने - सभी एकदम सही। मैंने वे सभी खरीद लिए। इस तरह के अंतर्ज्ञान को हमने AI का उपयोग करके दोहराने का काम किया है।
सारा मैकविटी
डेटा के साथ शैली को डिकोड करना
शुरुआत में B2C प्रोजेक्ट के रूप में शुरू हुई Dressipi ने B2B प्रोजेक्ट को तब अपनाया जब ब्रिटेन के प्रमुख खुदरा विक्रेताओं ने इसके टैक्सोनॉमी सिस्टम को लाइसेंस देने में रुचि दिखाई। आज, Dressipi हज़ारों विशेषताओं के आधार पर स्टाइलिंग, प्रासंगिक और गतिशील डेटा की एक गहरी परत के साथ उत्पाद फ़ीड को बढ़ाता है - जिसमें नेकलाइन प्रकार, कपड़े का प्रवाह और ट्रेंड संरेखण शामिल है।
यह डेटा सिर्फ रूपांतरण के लिए वेबसाइटों को अनुकूलित नहीं करता है। इससे खुदरा विक्रेताओं को यह समझने में मदद मिलती है कि ग्राहकों की प्राथमिकताएं, वापसी दर और यहां तक कि भावनात्मक प्रतिध्वनि किस चीज पर निर्भर करती हैउदाहरण के लिए, बड़े बस्ट वाली महिलाओं द्वारा स्कूप नेक की तुलना में क्रू-नेक टॉप को वापस करने की अधिक संभावना होती है, ये विवरण एल्गोरिदम उत्पाद अनुशंसाओं को प्रभावित करते हैं।
वास्तविक दुनिया पर प्रभाव: ब्रूअर का घर
जॉन हॉज से ब्रूअर का घरानास्कॉटिश लग्जरी रिटेलर ने बताया कि ड्रेसिपी की तकनीक को एकीकृत करने से उनकी सिफारिशें कैसे बेहतर हुईं। उन्होंने कहा, "हमने अपने मौजूदा इंजन के मुकाबले ड्रेसिपी का परीक्षण किया और वृद्धिशील मूल्य में 5% का सुधार देखा।" "आउटफिट अब हमारे ब्रांड डीएनए को दर्शाते हैं और ग्राहक की पसंद और संदर्भ के अनुसार वैयक्तिकृत किए जाते हैं।"
उनकी टीम को परिचालन संबंधी लाभ भी मिला - उत्पाद टैगिंग और विज़ुअल मर्चेंडाइजिंग के लिए मैन्युअल प्रयास में कमी आई, जबकि छवियों और विशेषताओं में एकरूपता में सुधार हुआ।
"अब पोशाकें हमारे ब्रांड डीएनए को प्रतिबिंबित करती हैं और ग्राहक की पसंद और संदर्भ के अनुसार वैयक्तिकृत की जाती हैं।"
जॉन हॉज
रिटर्न, एसईओ और डिस्कवरी का भविष्य
स्टाइलिंग से परे, ड्रेसिपी फैशन ईकॉमर्स में एक महत्वपूर्ण चुनौती से निपटता है: रिटर्न। पैटर्न की पहचान करके, जैसे कि रिटर्न आकार, शैली या स्टॉक विखंडन के कारण है - प्लेटफ़ॉर्म केवल खरीद के लिए नहीं, बल्कि रखे गए आइटम के लिए अनुकूलन करता है।
इसके अलावा, जैसे-जैसे खोज प्राकृतिक भाषा को प्राथमिकता देने के लिए विकसित होती है (सोचें “मुझे एडिनबर्ग में गर्मियों की शादी में क्या पहनना चाहिए?”), समृद्ध उत्पाद डेटा महत्वपूर्ण हो जाता है। Dressipi SEO, मार्केटप्लेस और यहां तक कि AI चैट इंटरफेस के लिए सिमेंटिक लेयर बनाने में ब्रांड का समर्थन करता है, जिससे ब्रांड भाषा को ग्राहक भाषा के साथ जोड़ा जाता है।
एआई के साथ ग्राहक यात्रा का विकास
सारा और जॉन के साथ चर्चा के आधार पर, ड्रेसिपी जैसे एआई की शुरूआत से काफी बदलाव आ रहा है ग्राहक यात्रा ऑनलाइन फैशन रिटेल में, इसका उद्देश्य व्यक्तिगत अनुभव को दोहराना और बढ़ाना है जो पहले केवल भौतिक दुकानों में ही उपलब्ध था।
ग्राहक यात्रा के विकास के कुछ प्रमुख तरीके इस प्रकार हैं:
प्राकृतिक भाषा खोज
पर शिफ्ट करें प्राकृतिक भाषा इंटरैक्शन: ग्राहकों की खोज का तरीका पारंपरिक कीवर्ड-आधारित क्वेरीज़ (जैसे “ब्लैक ड्रेस वेडिंग”) से बदलकर ज़्यादा प्राकृतिक भाषा वाक्यांशों (जैसे “काम के लिए एक पेंसिल स्कर्ट की तलाश है जो स्मार्ट हो लेकिन थोड़ी ग्लैमरस हो”) में बदल रहा है। AI खुदरा विक्रेताओं को इन प्राकृतिक भाषा खोजों के माध्यम से खोजे जाने योग्य अपने उत्पाद डेटा और मेटाडेटा को अनुकूलित करने में मदद करता है।
अत्यधिक व्यक्तिगत अनुशंसाएँ
"जैसे कि आपने X खरीदा है" जैसी सामान्य अनुशंसाएँ आकार, आकृति, ऊँचाई, वजन, लिंग और बदलती प्राथमिकताओं में भिन्नता के कारण फैशन में अप्रभावी हैं। AI विस्तृत उत्पाद डेटा (भौतिक विशेषताएँ, संदर्भ, गतिशील रुझान) का उपयोग करता है और समझता है कि विशिष्ट विशेषताएँ अलग-अलग लोगों पर कितनी अच्छी लगती हैं या अच्छी लगती हैं। यह सिस्टम को ग्राहक के स्वाद, जीवनशैली, रंग पैलेट और यहाँ तक कि शारीरिक विशेषताओं के आधार पर अनुरूप पोशाक और उत्पाद सुझाव बनाने में सक्षम बनाता है, जिससे उन्हें उनकी "सबसे अच्छी संभावित दुकान की खिड़की" दिखाई देती है। सिस्टम समय के साथ ग्राहक इंटरैक्शन से सीखता है।
ईकॉमर्स रिटर्न कम करें
बेहतर फिट और कम रिटर्न: रिटर्न में योगदान देने वाले कारकों को समझना महत्वपूर्ण है, जैसे कि आकार संबंधी मुद्दे (15-20% रिटर्न) और स्टाइल उपयुक्तता (30-50% रिटर्न),11। फिट डेटा को शामिल करके और यह समझकर कि विशेषताएँ (जैसे नेकलाइन) विभिन्न बॉडी टाइप के लिए उपयुक्तता को कैसे प्रभावित करती हैं, AI रिटर्न की संभावना का अनुमान लगाने में मदद कर सकता है2… एल्गोरिदम को केवल रूपांतरण दर के बजाय "रखे गए आइटम" के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिसका अर्थ है कि ग्राहकों को ऐसे उत्पाद दिखाए जाते हैं जिन्हें वे रखने की अधिक संभावना रखते हैं12। इससे खरीदारी के बाद का अनुभव अधिक सकारात्मक होता है और रिटर्न से जुड़ी निराशा कम होती है।
जुड़ाव बढ़ाएँ
स्टाइल मार्गदर्शन और पोशाक प्रेरणा: ग्राहकों को अक्सर इस बात पर मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है कि वस्तुओं को एक साथ कैसे रखा जाए। AI ब्रांड के अनुसार आउटफिट सुझाव बनाता है जो ग्राहकों को यह कल्पना करने में मदद करता है कि विभिन्न अवसरों (जैसे, काम, शाम, सप्ताहांत) के लिए उत्पादों को कैसे पहना जाए। इससे ग्राहकों को वस्तुओं की बहुमुखी प्रतिभा को देखने में मदद मिलती है और निवेश को प्रोत्साहित किया जाता है। सिस्टम समझता है कि कौन से अवसर किसी विशिष्ट उत्पाद के लिए उपयुक्त हैं और ऐसी वस्तुओं का सुझाव देता है जो एक साथ अच्छी तरह से चलती हैं8।
सुसंगत और प्रासंगिक ब्राउज़िंग: AI यह सुनिश्चित करता है कि अनुशंसाएँ और उत्पाद लिस्टिंग एक समान इमेजरी का उपयोग करें, जिससे अव्यवस्थित लुक से बचा जा सके1314. महत्वपूर्ण रूप से, यह वर्तमान स्टॉक स्तर को ध्यान में रखता है, जिसमें विशिष्ट आकार भी शामिल हैं, ताकि ग्राहकों को केवल वही उत्पाद दिखाए जाएँ जो वास्तव में उनके लिए उपलब्ध हैं। समृद्ध, सुसंगत डेटा यह वेबसाइट पर अधिक प्रभावी और सुसंगत फिल्टर और पहलुओं की अनुमति देता है, जिससे ब्राउज़िंग अनुभव में सुधार होता है।
विपणन विश्लेषण
ग्राहकों की गहन समझ और विभाजन: एआई द्वारा उत्पन्न विस्तृत डेटा खुदरा विक्रेताओं को बुनियादी जनसांख्यिकी से आगे बढ़ने और व्यवहार, वरीयताओं और जीवनशैली के आधार पर शक्तिशाली ग्राहक वर्ग बनाएं (उदाहरण के लिए, घुड़सवार ग्राहक, पेशेवर किसान)। यह समझ इन विशिष्ट खंडों के लिए अनुकूलित अनुभव और भाषा प्रदान करने में सक्षम बनाती है, जिससे ग्राहक को यह महसूस होता है कि उसे समझा गया है और जुड़ाव बढ़ता है।
एकीकृत ब्रांड अनुभव: AI ब्रांड की रचनात्मक टीम के साथ मिलकर काम करता है ब्रांड के डीएनए को अवशोषित और प्रतिबिंबित करें और स्टाइलिंग सिद्धांत। यह सुनिश्चित करता है कि व्यक्तिगत सिफारिशें और मार्गदर्शन ब्रांड की पहचान के लिए सही रहें और ऑनलाइन प्रतिध्वनित ब्रांड अनुभव बनाने में मदद करें। ग्राहक के इरादे और संदर्भ के आधार पर अनुकूलित लैंडिंग पेज भी बनाए जा सकते हैं।
अंतिम निष्कर्ष
फैशन खुदरा विक्रेताओं को यह एहसास हो रहा है कि डेटा सिर्फ़ अनुकूलन के बारे में नहीं है-इसके बारे में कहानी सुनाना, स्टाइलिंग और सेवाचूंकि एआई फैशन परिदृश्य को नया आकार दे रहा है, ड्रेसिपी जैसे उपकरण बिक्री सहायक की कला को बढ़ाना और वास्तव में व्यक्तिगत डिजिटल खरीदारी अनुभव का निर्माण करना संभव बना रहे हैं।
संक्षेप में, ड्रेसिपी जैसी एआई ऑनलाइन ग्राहक यात्रा को संभावित रूप से भारी, स्थिर कैटलॉग अनुभव से गतिशील, व्यक्तिगत और निर्देशित बातचीत में बदल देती है जो फैशन की बारीकियों को बेहतर ढंग से दर्शाती है और ग्राहक के साथ एक मजबूत संबंध बनाने का लक्ष्य रखती है।