){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
ファッション小売業におけるコンバージョンの障壁
新規顧客データの不足
訪問者の68%*は新規訪問者です
- ソーシャルメディアプラットフォームや有料検索広告（Instagramなど）から直接取得
- パーソナライズされたコンバージョン戦略を策定するにはデータが不十分
製品販売データが不足している
平均して在庫の55％は販売実績がない。
- 数千種類のSKUを在庫しており、毎週数十種類の新しいSKUが追加されています。
- 正確なパーソナライゼーションを実現するための過去のデータが不足しています。
オンサイトコンバージョン率が低い
*出典：Frictionless Commerce **出典：AfterShip社内データ
製品インテリジェンスを活用したハイパーパーソナライゼーション
AfterShipパーソナライゼーションは、限られた購買行動データやサイトインタラクションデータからでも、深い商品関連性を明らかにし、顧客の隠れた興味関心を解き明かします。
セッションベースの手法、5億件を超えるトランザクションデータ、1万件以上の商品属性ライブラリを活用し、AfterShipパーソナライゼーションは行動を商品属性に変換し、大規模マルチモーダルモデル（LMM）を用いて顧客の興味関心を予測します。
注文履歴や追加のAIモデル学習は不要です。
ファッション体験を新たなレベルのパーソナライゼーションへと高める
買い物客のインスピレーションをマッチさせる
買い物客がインスピレーションを与える画像をアップロードできるようにすることで、シームレスな検索体験を実現し、関連性の高い検索結果を提供します。
使用事例
1 視覚的な発見
ユーザーが画像を検索クエリとして使用できるようにします。高度な画像解析、コンピュータビジョン、および製品属性タグ付けにより、関連性の高い検索結果が生成され、検索体験が向上します。
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
:fill(transparent))
:fill(transparent))