从精品店到算法：人工智能如何重新定义时尚销售助理的角色

在本文中，我们将重点关注人工智能和丰富的产品数据如何改变时尚电子商务，并以 Dressipi 和 House of Bruar 为例进行研究

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从精品店到算法：人工智能如何重新定义时尚销售助理的角色

在人工智能时代，时尚电商终于赶上了消费者曾经在实体店获得的个性化关注。这场转变的核心在于 德雷西皮，现在是 MAP数字，一个由人工智能驱动的产品数据丰富平台，可帮助时尚品牌大规模提供个性化的购物体验。

Dressipi 联合创始人 Sarah McVittie 在 Digital Fashion Academy 会议上发言，描述了该平台是如何从一位才华横溢的店员的直觉技能中汲取灵感的。“我曾经走进纽约的一家精品店，一位造型师为我挑选了五套服装——每套都很完美。我全都买了。这种直觉正是我们努力用人工智能复制的。”

用数据解码风格

Dressipi 最初是一个 B2C 项目，在英国主要零售商表示有意向授权其分类系统后，Dressipi 转向了 B2B 业务。如今，Dressipi 基于数千个属性，通过深层造型、情境和动态数据（包括领口类型、面料流向和流行趋势）增强了产品信息流。

这些数据不仅仅可以优化网站的转化率。 它可以帮助零售商了解顾客偏好、退货率甚至情感共鸣的驱动因素。例如，胸部较大的女性更有可能退回圆领上衣而不是圆领上衣，这些细节会影响算法产品推荐。

现实世界的影响：布鲁尔家族

约翰·霍奇 布鲁尔家族苏格兰奢侈品零售商分享了如何整合 Dressipi 技术来提升他们的推荐效果。“我们将 Dressipi 与现有引擎进行了对比测试，发现增量价值提升了 5%，”他说道。“现在的服装不仅体现了我们的品牌 DNA，还根据顾客的喜好和环境进行了个性化定制。”

他们的团队在运营上也受益匪浅——减少了产品标记和视觉营销的手动工作量，同时提高了图像和属性的一致性。

回报、搜索引擎优化和发现的未来

除了造型设计之外，Dressipi 还解决了时尚电商面临的一个关键挑战：退货。通过识别退货模式，例如退货是由于尺码、款式还是库存分散造成的，该平台不仅针对购买商品进行优化，还针对留存商品进行优化。

此外，随着搜索技术发展到优先考虑自然语言（例如“我应该穿什么去参加爱丁堡的夏季婚礼？”），丰富的产品数据变得至关重要。Dressipi 支持品牌为 SEO、市场甚至 AI 聊天界面创建语义层，将品牌语言与客户语言连接起来。

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人工智能助力客户旅程的演变

根据与 Sarah 和 John 的讨论，像 Dressipi 这样的人工智能的引入正在显著改变 客户旅程 在线时尚零售领域，旨在复制和增强以前仅在实体店提供的个性化体验。

以下是客户旅程演变的一些关键方式：

自然语言搜索

移至 自然语言交互：顾客的搜索方式正在从传统的基于关键词的查询（例如“黑色礼服婚礼”）转变为更自然的语言短语（例如“寻找一条适合上班穿的铅笔裙，既时尚又不失魅力”）。人工智能帮助零售商优化其产品数据和元数据，使其能够通过这些自然语言搜索被消费者发现。

高度个性化的推荐

像“和你一样的顾客也买了 X”这样的通用推荐在时尚领域并不奏效，因为顾客的尺码、体型、身高、体重、性别以及不断变化的偏好各不相同。人工智能会使用详细的产品数据（包括物理属性、环境、动态趋势），并了解特定功能在不同人身上的呈现效果或穿着感受。这使得系统能够根据顾客的品味、生活方式、配色方案甚至身体特征，为他们量身定制服装和产品建议，并向他们展示“最适合的橱窗”。系统会随着时间的推移，从顾客互动中不断学习。

减少电子商务退货

更合身，减少退货：了解导致退货的因素至关重要，例如尺码问题（15-20% 的退货）和款式是否合适（30-50% 的退货），11。通过整合合身数据并了解各种属性（例如领口）如何影响不同体型的合身度，人工智能可以帮助预测退货可能性2……算法可以针对“保留商品”而非仅仅关注转化率进行优化，这意味着向顾客展示他们更有可能保留的商品12。这将带来更积极的购后体验，并减少退货带来的挫败感。

提高参与度

风格指导和服装灵感：顾客通常需要关于如何搭配物品的指导。人工智能会创建品牌服装建议，帮助顾客直观地了解如何在不同场合（例如工作、晚间、周末）穿着产品。这有助于顾客了解商品的多功能性，并鼓励他们购买。该系统能够了解特定产品适合哪些场合，并推荐合适的搭配单品8。

持续且相关的浏览：AI 确保推荐和产品列表使用一致的图像，避免混乱的外观1314。至关重要的是，它 考虑当前库存水平，包括具体尺寸，这样顾客就只能看到他们实际可用的产品。 丰富、一致的数据 还允许在网站上使用更有效和一致的过滤器和方面，从而改善浏览体验。

市场分析

更深入的客户理解和细分：人工智能生成的详细数据使零售商能够超越基本的人口统计和 根据行为、偏好和生活方式创建强大的客户细分 （例如，马术客户、专业农民）。这种理解使我们能够提供针对这些特定群体定制的体验和语言，让客户感到被理解，并提高参与度。

整合品牌体验：人工智能与品牌创意团队紧密合作， 吸收并体现品牌的DNA 以及造型原则。这确保个性化推荐和指导能够忠实于品牌形象，并有助于在线打造引起共鸣的品牌体验。此外，还可以根据客户意图和情境创建定制的落地页。

最后的总结

时尚零售商意识到 数据不仅仅是为了优化—这是关于 故事叙述、造型和服务随着人工智能重塑时尚格局，Dressipi 等工具使得扩大销售助理的艺术水平并打造真正个性化的数字购物体验成为可能。

从本质上讲，像 Dressipi 这样的人工智能将在线客户旅程从可能令人不知所措的静态目录体验转变为动态、个性化和引导式的互动，更好地反映时尚的细微差别，旨在与客户建立更牢固的联系

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