){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
מכשולי ההמרה של קמעונאות האופנה
חוסר בנתוני קונים חדשים
68%* מהמבקרים הם חדשים
- ישירות מפלטפורמות מדיה חברתית ומודעות חיפוש בתשלום (כגון ב-Instagram)
- נתונים לא מספיקים כדי ליידע אסטרטגיות המרה מותאמות אישית
חסרים נתוני מכירות מוצרים
55%** מהמלאי בממוצע אינו בעל רישום מכירות
- אלפי יחידות SKU במלאי, עם עשרות יחידות SKU חדשות שנוספו מדי שבוע
- חוסר בנתונים היסטוריים כדי לתמוך בהתאמה אישית מדויקת
שיעורי המרה נמוכים באתר
*מקור: Frictionless Commerce **מקור: נתונים פנימיים של AfterShip
היפר-פרסונליזציה מופעלת על ידי בינה מלאכותית של מוצרים
התאמה אישית AfterShip חושפת קשרים עמוקים בין מוצרים ותחומי עניין נסתרים של קונים, אפילו עם נתוני התנהגות קונים מוגבלים ואינטראקציות באתר.
באמצעות שיטות מבוססות סשן, מעל 500 מיליון נקודות נתונים טרנזקציונליות וספרייה של יותר מ-10,000 מאפייני מוצר, התאמה אישית AfterShip מתרגמת התנהגויות למאפייני מוצר וממנפת מודלים רב-מודאליים גדולים (LMMs) כדי לחזות את תחומי העניין של קונים.
אין צורך בהיסטוריית הזמנות או באימון נוסף של מודל בינה מלאכותית.
שדרגו את מסע האופנה לרמה חדשה של התאמה אישית
התאמת ההשראה של הקונים
העצימו את היכולת של קונים להעלות תמונות מעוררות השראה לחוויית חיפוש חלקה, תוך השגת תוצאות רלוונטיות ביותר.
מקרה שימוש
אפשרו לקונים להשתמש בתמונות כשאילתות חיפוש. ניתוח תמונות מתקדם, ראייה ממוחשבת ותיוג מאפייני מוצר מייצרים תוצאות רלוונטיות לחוויית חיפוש משופרת.
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
:fill(transparent))
:fill(transparent))