){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){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.
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.
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
:fill(transparent))
:fill(transparent))