:fill(transparent)){kind=small}
Mode
Definisikan ulang penemuan mode untuk peningkatan konversi sebesar 20%.
Manfaatkan kecerdasan produk mutakhir AfterShip untuk meningkatkan kemampuan penemuan produk dan menciptakan pengalaman pelanggan (CX) yang sangat personal.
){kind=small}
){kind=small}
Hambatan konversi dalam ritel fesyen
Kurangnya data pembeli baru
68%* pengunjung adalah pendatang baru
- Langsung dari platform media sosial dan iklan pencarian berbayar (seperti di Instagram)
- Data tidak mencukupi untuk menyusun strategi konversi yang dipersonalisasi
Kurangnya data penjualan produk
55% dari stok rata-rata tidak memiliki catatan penjualan.
- Ribuan SKU tersedia, dengan puluhan SKU baru ditambahkan setiap minggu
- Kurangnya data historis untuk mendukung personalisasi yang akurat
Tingkat konversi di situs yang rendah
*Sumber: Frictionless Commerce **Sumber: Data internal AfterShip
Personalisasi tingkat tinggi yang didukung oleh kecerdasan produk
Personalisasi AfterShip mengungkap asosiasi produk yang mendalam dan mengungkapkan minat pembeli yang tersembunyi, bahkan dengan data perilaku pembeli dan interaksi situs yang terbatas.
Menggunakan metode berbasis sesi, lebih dari 500 juta titik data transaksional, dan perpustakaan berisi lebih dari 10.000 atribut produk, Personalisasi AfterShip menerjemahkan perilaku ke dalam atribut produk dan memanfaatkan Model Multimodal Besar (LMM) untuk memprediksi minat pembeli.
Tidak diperlukan riwayat pesanan atau pelatihan model AI tambahan.
Tingkatkan perjalanan mode ke level personalisasi yang baru.
- Inspirasi
- Eksplorasi
- Rekomendasi
- Penyimpanan
Mencocokkan inspirasi pembeli
Memberdayakan pembeli untuk mengunggah gambar inspiratif demi pengalaman pencarian yang lancar, dan memberikan hasil yang sangat relevan.
Kasus penggunaan
Memungkinkan pembeli untuk menggunakan gambar sebagai kata kunci pencarian. Analisis gambar tingkat lanjut, visi komputer, dan penandaan atribut produk menghasilkan hasil yang relevan untuk pengalaman pencarian yang lebih baik.
:fill(transparent))
Temukan apa yang dicari pembeli.
Tampilkan hasil pencarian yang dipersonalisasi di halaman koleksi. Tingkatkan konversi dengan membantu pembeli menemukan item fesyen favorit mereka dengan mudah.
Kasus penggunaan
Gunakan algoritma "Sedang Tren" atau "Produk Baru" untuk memprioritaskan item yang ingin Anda promosikan.
Sesuaikan penyortiran hasil penelusuran berdasarkan sumber lalu lintas pelanggan, seperti platform media sosial atau kampanye pemasaran. Misalnya, pembeli yang datang dari Facebook mungkin melihat barang-barang dengan harga lebih rendah, sementara mereka yang datang dari Instagram mungkin akan melihat produk-produk yang lebih trendi dan berharga lebih tinggi.
Tawarkan opsi penyaringan kepada pembeli dengan memanfaatkan AI untuk mengekstrak dan memperkaya tag produk—sehingga memudahkan mereka menemukan barang yang diinginkan.
:fill(transparent))
Merekomendasikan ukuran yang paling sesuai untuk pembeli.
Mengadopsi algoritma canggih yang dirancang khusus untuk industri fesyen, menghadirkan pengalaman belanja yang sangat personal yang menghasilkan hasil yang mengesankan.
Kasus penggunaan
Gunakan algoritma “Produk Serupa” untuk merekomendasikan barang-barang dengan gaya yang mirip dengan produk yang telah dilihat pembeli.
Gunakan algoritma “Produk Pelengkap” untuk menyarankan barang-barang yang sesuai dengan gaya pilihan pembeli saat ini.
Terapkan algoritma “NextLLM” dari AfterShip untuk memberikan rekomendasi secara real-time berdasarkan tag produk dan perilaku pembeli sejak klik pertama.
Secara otomatis menghasilkan saran paket di halaman detail produk, memungkinkan pembeli untuk menambahkan beberapa item ke keranjang belanja mereka, menggunakan algoritma seperti "Sering Dibeli Bersama" atau "NextLLM".
:fill(transparent))
Raih kembali perhatian pembeli menggunakan personalisasi.
Manfaatkan berbagai titik kontak setelah pembelian untuk menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi guna memulihkan penjualan yang hilang, meningkatkan pendapatan, dan meningkatkan retensi.
Kasus penggunaan
Melalui integrasi dengan Attentive atau Klaviyo, Anda dapat menerapkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan strategi merchandising yang beragam berdasarkan perilaku pembeli. Misalnya, email tindak lanjut dapat mengingatkan pembeli tentang keranjang belanja yang ditinggalkan atau proses pembayaran yang belum selesai, sehingga mereka kembali untuk menyelesaikan pembelian.
Dengan integrasi yang ditingkatkan dengan AfterShip Tracking, Anda dapat menampilkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, hanya menampilkan item yang paling relevan bagi pelanggan yang ditargetkan. Segera setelah pesanan dilakukan, sertakan rekomendasi produk yang ditargetkan ke dalam email pemberitahuan untuk mendorong peningkatan penjualan.
:fill(transparent))
Inspiration
Mencocokkan inspirasi pembeli
Memberdayakan pembeli untuk mengunggah gambar inspiratif demi pengalaman pencarian yang lancar, dan memberikan hasil yang sangat relevan.
Kasus penggunaan
Memungkinkan pembeli untuk menggunakan gambar sebagai kata kunci pencarian. Analisis gambar tingkat lanjut, visi komputer, dan penandaan atribut produk menghasilkan hasil yang relevan untuk pengalaman pencarian yang lebih baik.
Exploration
Temukan apa yang dicari pembeli.
Tampilkan hasil pencarian yang dipersonalisasi di halaman koleksi. Tingkatkan konversi dengan membantu pembeli menemukan item fesyen favorit mereka dengan mudah.
Kasus penggunaan
Gunakan algoritma "Sedang Tren" atau "Produk Baru" untuk memprioritaskan item yang ingin Anda promosikan.
Sesuaikan penyortiran hasil penelusuran berdasarkan sumber lalu lintas pelanggan, seperti platform media sosial atau kampanye pemasaran. Misalnya, pembeli yang datang dari Facebook mungkin melihat barang-barang dengan harga lebih rendah, sementara mereka yang datang dari Instagram mungkin akan melihat produk-produk yang lebih trendi dan berharga lebih tinggi.
Tawarkan opsi penyaringan kepada pembeli dengan memanfaatkan AI untuk mengekstrak dan memperkaya tag produk—sehingga memudahkan mereka menemukan barang yang diinginkan.
Recommendation
Merekomendasikan ukuran yang paling sesuai untuk pembeli.
Mengadopsi algoritma canggih yang dirancang khusus untuk industri fesyen, menghadirkan pengalaman belanja yang sangat personal yang menghasilkan hasil yang mengesankan.
Kasus penggunaan
Gunakan algoritma “Produk Serupa” untuk merekomendasikan barang-barang dengan gaya yang mirip dengan produk yang telah dilihat pembeli.
Gunakan algoritma “Produk Pelengkap” untuk menyarankan barang-barang yang sesuai dengan gaya pilihan pembeli saat ini.
Terapkan algoritma “NextLLM” dari AfterShip untuk memberikan rekomendasi secara real-time berdasarkan tag produk dan perilaku pembeli sejak klik pertama.
Secara otomatis menghasilkan saran paket di halaman detail produk, memungkinkan pembeli untuk menambahkan beberapa item ke keranjang belanja mereka, menggunakan algoritma seperti "Sering Dibeli Bersama" atau "NextLLM".
Retention
Raih kembali perhatian pembeli menggunakan personalisasi.
Manfaatkan berbagai titik kontak setelah pembelian untuk menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi guna memulihkan penjualan yang hilang, meningkatkan pendapatan, dan meningkatkan retensi.
Kasus penggunaan
Melalui integrasi dengan Attentive atau Klaviyo, Anda dapat menerapkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan strategi merchandising yang beragam berdasarkan perilaku pembeli. Misalnya, email tindak lanjut dapat mengingatkan pembeli tentang keranjang belanja yang ditinggalkan atau proses pembayaran yang belum selesai, sehingga mereka kembali untuk menyelesaikan pembelian.
Dengan integrasi yang ditingkatkan dengan AfterShip Tracking, Anda dapat menampilkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, hanya menampilkan item yang paling relevan bagi pelanggan yang ditargetkan. Segera setelah pesanan dilakukan, sertakan rekomendasi produk yang ditargetkan ke dalam email pemberitahuan untuk mendorong peningkatan penjualan.
Apa yang membuat pelanggan heboh tentang Personalisasi AfterShip
“Sebagian besar alat personalisasi hanya berfokus pada proses pembayaran; AfterShip mampu memberikan pengalaman belanja personalisasi menyeluruh yang kami cari.”
Dexter Da Silva
Direktur Produk Digital
){kind=small}
“Setelah menerapkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, kami melihat peningkatan pendapatan upsell sebesar 4,3% di seluruh situs oleh AfterShip Personalization. 74% dari pendapatan personalisasi sebenarnya berasal dari halaman detail produk.”
Matthew Stuckings
CRM & Manajer Data
){kind=small}
Mulai dalam waktu 30 menit saja
Hubungi tim kami untuk mengetahui bagaimana personalisasi berbasis AI dari AfterShip dapat menghasilkan tingkat konversi yang lebih tinggi.
:fill(transparent))