W tym artykule skupiamy się na tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja i wzbogacone dane o produktach przekształcają handel elektroniczny w branży modowej, wykorzystując studium przypadku Dressipi i House of Bruar
Autor: Enrico Fantaguzzi
Współzałożyciel i dyrektor
Cyfrowa Akademia Mody
Od butiku do algorytmu: jak sztuczna inteligencja zmienia rolę asystenta sprzedaży mody
W dobie AI, eCommerce w modzie w końcu nadrabia zaległości w stosunku do spersonalizowanej uwagi, jaką klienci otrzymywali kiedyś w sklepach stacjonarnych. Sercem tej transformacji jest Dressipi, teraz część MAPA Cyfrowa, oparta na sztucznej inteligencji platforma wzbogacania danych o produktach, która pomaga markom modowym dostarczać spersonalizowane doświadczenia zakupowe na dużą skalę.
Przemawiając podczas sesji Digital Fashion Academy, współzałożycielka Dressipi Sarah McVittie opisała, w jaki sposób platforma została zainspirowana intuicyjną umiejętnością genialnej ekspedientki sklepowej. „Kiedyś weszłam do butiku w Nowym Jorku, a stylistka wybrała dla mnie pięć strojów — wszystkie idealne. Kupiłam je wszystkie. Właśnie nad tym rodzajem intuicji pracowaliśmy, aby odtworzyć ją za pomocą AI”.
Kiedyś weszłam do butiku w Nowym Jorku i stylistka wybrała dla mnie pięć strojów — wszystkie idealne. Kupiłam je wszystkie. Właśnie nad tym rodzajem intuicji pracowaliśmy, aby odtworzyć ją za pomocą sztucznej inteligencji.
Sara McVittie
Styl dekodowania z danymi
Początkowo projekt B2C, Dressipi przeszedł na B2B po tym, jak główni detaliści w Wielkiej Brytanii wyrazili zainteresowanie licencjonowaniem jego systemu taksonomii. Obecnie Dressipi wzbogaca źródła produktów o głęboką warstwę stylizacji, kontekstu i danych dynamicznych — w tym typów dekoltów, przepływów tkanin i dopasowania do trendów — na podstawie tysięcy atrybutów.
Dane te nie tylko optymalizują witryny pod kątem konwersji. Pomaga sprzedawcom detalicznym zrozumieć, co wpływa na preferencje klientów, wskaźniki zwrotów, a nawet rezonans emocjonalnyNa przykład kobiety z większym biustem częściej zwracają bluzkę z okrągłym dekoltem niż z dekoltem okrągłym, szczegóły te mają wpływ na algorytmiczne rekomendacje produktów.
Wpływ na świat rzeczywisty: Dom Bruarów
John Hodge z Dom Bruara, szkocki sprzedawca luksusowych produktów, opowiedział, jak integracja technologii Dressipi poprawiła ich rekomendacje. „Przetestowaliśmy Dressipi w porównaniu z naszym istniejącym silnikiem i zauważyliśmy wzrost wartości 5%” — powiedział. „Stroje odzwierciedlają teraz DNA naszej marki i są spersonalizowane zgodnie z preferencjami i kontekstem klienta”.
Ich zespół odniósł również korzyści operacyjne — zmniejszyła się ręczna praca związana z etykietowaniem produktów i wizualnym merchandisingiem, a jednocześnie wzrosła spójność obrazów i atrybutów.
„Stroje teraz odzwierciedlają DNA naszej marki i są dostosowane do preferencji i kontekstu klienta”.
Jan Hodge
Zwroty, SEO i przyszłość odkryć
Poza stylizacją Dressipi podejmuje krytyczne wyzwanie w e-handlu modą: zwroty. Poprzez identyfikację wzorców, takich jak to, czy zwroty są spowodowane rozmiarem, stylem lub fragmentacją zapasów — platforma optymalizuje pod kątem zatrzymanych przedmiotów, a nie tylko zakupów.
Co więcej, w miarę jak wyszukiwanie ewoluuje, aby priorytetowo traktować język naturalny (pomyśl „Co powinienem założyć na letni ślub w Edynburgu?”), wzbogacone dane o produktach stają się kluczowe. Dressipi wspiera marki w tworzeniu warstw semantycznych dla SEO, rynków, a nawet interfejsów czatu AI, łącząc język marki z językiem klienta.
Ewolucja ścieżki klienta dzięki sztucznej inteligencji
W oparciu o dyskusję z Sarah i Johnem, wprowadzenie sztucznej inteligencji, takiej jak Dressipi, znacząco zmienia podróż klienta w zakresie handlu detalicznego odzieżą online, mając na celu odtworzenie i udoskonalenie spersonalizowanych doświadczeń, które wcześniej były dostępne wyłącznie w sklepach stacjonarnych.
Oto kilka najważniejszych kierunków rozwoju ścieżki klienta:
Wyszukiwanie w języku naturalnym
Przesuń do Interakcja języka naturalnego:Sposób wyszukiwania klientów zmienia się z tradycyjnych zapytań opartych na słowach kluczowych (takich jak „czarna suknia ślubna”) na bardziej naturalne frazy językowe (takie jak „szukam ołówkowej spódnicy do pracy, która jest elegancka, ale trochę efektowna”). AI pomaga sprzedawcom detalicznym optymalizować dane o produktach i metadane, aby były możliwe do odnalezienia za pomocą tych wyszukiwań w języku naturalnym.
Wysoce spersonalizowane rekomendacje
Ogólne rekomendacje, takie jak „klienci tacy jak Ty kupili X”, są nieskuteczne w modzie ze względu na różnice w rozmiarze, kształcie, wzroście, wadze, płci i zmieniających się preferencjach. AI wykorzystuje szczegółowe dane o produktach (cechy fizyczne, kontekst, trendy dynamiczne) i rozumie, jak konkretne cechy wyglądają lub dobrze się czują u różnych osób. Dzięki temu system może tworzyć dostosowane propozycje strojów i produktów na podstawie gustu klienta, stylu życia, palety kolorów, a nawet cech fizycznych, pokazując mu „najlepszą możliwą witrynę sklepową”. System uczy się na podstawie interakcji z klientami w czasie.
Zmniejszenie zwrotów w handlu elektronicznym
Lepsze dopasowanie i zmniejszona liczba zwrotów: Zrozumienie czynników wpływających na zwroty, takich jak problemy z rozmiarem (15–20% zwrotów) i dopasowanie stylu (30–50% zwrotów), ma kluczowe znaczenie11. Poprzez włączenie danych o dopasowaniu i zrozumienie, w jaki sposób atrybuty (takie jak dekolty) wpływają na dopasowanie do różnych typów sylwetki, sztuczna inteligencja może pomóc przewidzieć prawdopodobieństwo zwrotu2…. Algorytmy można zoptymalizować pod kątem „zatrzymanych przedmiotów”, a nie tylko współczynnika konwersji, co oznacza, że klientom wyświetlane są produkty, które z większym prawdopodobieństwem zatrzymają12. Prowadzi to do bardziej pozytywnych doświadczeń po zakupie i zmniejsza frustrację związaną ze zwrotami.
Zwiększ zaangażowanie
Porady dotyczące stylu i inspiracje dotyczące ubioru: Klienci często potrzebują wskazówek, jak łączyć elementy. AI tworzy propozycje strojów zgodne z marką, które pomagają klientom zwizualizować, jak nosić produkty na różne okazje (np. do pracy, wieczorem, w weekend). Pomaga to klientom dostrzec wszechstronność elementów i zachęca do inwestycji. System rozumie, jakie okazje są odpowiednie dla konkretnego produktu i sugeruje elementy, które dobrze do siebie pasują8.
Spójne i trafne przeglądanie:AI zapewnia, że rekomendacje i listy produktów wykorzystują spójny obraz, unikając chaotycznego wyglądu1314. Co najważniejsze, bierze pod uwagę aktualny stan zapasów, w tym konkretne rozmiary, dzięki czemu klientom wyświetlane są tylko produkty, które są dla nich faktycznie dostępne. bogate, spójne dane umożliwia również stosowanie skuteczniejszych i spójniejszych filtrów i aspektów na stronie internetowej, co poprawia komfort przeglądania.
Analiza marketingowa
Głębsze zrozumienie klienta i segmentacja: szczegółowe dane generowane przez sztuczną inteligencję pozwalają sprzedawcom detalicznym wyjść poza podstawowe dane demograficzne i tworzyć silne segmenty klientów na podstawie zachowań, preferencji i stylu życia (np. klient jeździecki, profesjonalny rolnik). To zrozumienie umożliwia dostarczanie doświadczeń i języka dostosowanego do tych konkretnych segmentów, dzięki czemu klient czuje się zrozumiany i zwiększa się zaangażowanie.
Zintegrowane doświadczenie marki: sztuczna inteligencja ściśle współpracuje z zespołem kreatywnym marki, wchłaniać i odzwierciedlać DNA marki i zasady stylizacji. Dzięki temu spersonalizowane rekomendacje i wskazówki pozostają wierne tożsamości marki i pomagają budować rezonujące doświadczenia marki online. Dostosowane strony docelowe można również tworzyć na podstawie intencji i kontekstu klienta.
Podsumowanie
Sprzedawcy odzieży zaczynają zdawać sobie sprawę, że dane nie dotyczą tylko optymalizacji—chodzi o to opowiadanie historii, stylizacja i obsługa. Ponieważ sztuczna inteligencja zmienia krajobraz mody, narzędzia takie jak Dressipi umożliwiają skalowanie sztuki asystenta sprzedaży i tworzenie prawdziwie osobistych cyfrowych doświadczeń zakupowych.
W istocie sztuczna inteligencja, taka jak Dressipi, przenosi internetową podróż klienta z potencjalnie przytłaczającego, statycznego doświadczenia katalogowego do dynamicznej, spersonalizowanej i kierowanej interakcji, która lepiej odzwierciedla niuanse mody i ma na celu zbudowanie silniejszej więzi z klientem