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फैशन रिटेल के रूपांतरण में आने वाली बाधाएँ
नए खरीदारों के डेटा का अभाव
आगंतुकों में से 68% नए हैं।
- सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और सशुल्क खोज विज्ञापनों से सीधे (जैसे Instagram पर)
- वैयक्तिकृत रूपांतरण रणनीतियों के लिए अपर्याप्त डेटा
उत्पाद बिक्री डेटा का अभाव
औसतन 55%*** स्टॉक का कोई बिक्री रिकॉर्ड नहीं है
- स्टॉक में हजारों SKU मौजूद हैं, और हर हफ्ते दर्जनों नए SKU जोड़े जाते हैं।
- सटीक वैयक्तिकरण के लिए ऐतिहासिक डेटा का अभाव है।
कम ऑन-साइट रूपांतरण दरें
*स्रोत: फ्रिक्शनलेस कॉमर्स *स्रोत: AfterShip आंतरिक डेटा
उत्पाद बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित अति-व्यक्तिगतकरण
AfterShip पर्सनलाइज़ेशन सीमित ग्राहक व्यवहार डेटा और साइट इंटरैक्शन के बावजूद, उत्पादों के साथ गहरे जुड़ाव को उजागर करता है और छिपी हुई ग्राहक रुचियों को प्रकट करता है।
सेशन-आधारित विधियों, 500 मिलियन से अधिक लेनदेन डेटा बिंदुओं और 10,000 से अधिक उत्पाद विशेषताओं की लाइब्रेरी का उपयोग करते हुए, AfterShip पर्सनलाइज़ेशन व्यवहार को उत्पाद विशेषताओं में परिवर्तित करता है और ग्राहक रुचियों की भविष्यवाणी करने के लिए लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल (LMM) का लाभ उठाता है।
इसके लिए किसी ऑर्डर इतिहास या अतिरिक्त AI मॉडल प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है।
अपने फैशन सफर को एक नए स्तर की वैयक्तिकरण तक ले जाएं
खरीदारों की प्रेरणा से मेल खाएं
खरीदारों को प्रेरणादायक छवियां अपलोड करने की सुविधा प्रदान करें ताकि उन्हें एक सहज खोज अनुभव मिले और अत्यधिक प्रासंगिक परिणाम प्राप्त हों।
उदाहरण
ग्राहकों को छवियों को खोज प्रश्नों के रूप में उपयोग करने की सुविधा प्रदान करें। उन्नत छवि विश्लेषण, कंप्यूटर विज़न और उत्पाद विशेषता टैगिंग प्रासंगिक परिणाम उत्पन्न करते हैं, जिससे खोज का अनुभव बेहतर होता है।
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