:fill(transparent)){kind=small}
패션
패션 아이템을 발견하는 방식을 재정의하여 전환율을 20% 향상시키세요.
AfterShip의 최첨단 제품 인텔리전스를 활용하여 제품 검색 가능성을 높이고 초개인화된 고객 경험(CX)을 구축하세요.
){kind=small}
){kind=small}
패션 소매업의 전환 장벽
신규 구매자 데이터 부족
방문객의 68%는 신규 방문객입니다.
- 소셜 미디어 플랫폼 및 유료 검색 광고(예: Instagram)에서 직접 수집
- 개인화된 전환 전략을 수립하기에 충분한 데이터 부족
제품 판매 데이터가 부족합니다.
평균적으로 재고의 55%는 판매 기록이 없습니다.
- 수천 개의 SKU 재고 보유, 매주 수십 개의 신규 SKU 추가
- 정확한 개인화를 위한 과거 데이터 부족
낮은 현장 전환율
*출처: Frictionless Commerce **출처: AfterShip 내부 데이터
제품 인텔리전스를 기반으로 한 초개인화
AfterShip 개인화 기능은 제한적인 쇼핑객 행동 데이터와 사이트 이용 기록만으로도 심층적인 제품 연관성을 파악하고 숨겨진 쇼핑객 관심사를 찾아냅니다.
세션 기반 방식, 5억 건 이상의 거래 데이터, 그리고 1만 개 이상의 제품 속성 라이브러리를 활용하여, AfterShip 개인화 기능은 쇼핑객 행동을 제품 속성으로 변환하고 대규모 멀티모달 모델(LMM)을 통해 쇼핑객 관심사를 예측합니다.
주문 내역이나 추가적인 AI 모델 학습은 필요하지 않습니다.
패션 여정을 새로운 차원의 개인화로 끌어올리세요
- 영감
- 탐구
- 추천
- 보유
쇼핑객의 영감을 충족시켜 보세요
쇼핑객들이 영감을 주는 이미지를 업로드하여 원활한 검색 환경을 구축하고, 관련성이 높은 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다.
사용 사례
쇼핑객이 이미지를 검색어로 활용할 수 있도록 지원합니다. 고급 이미지 분석, 컴퓨터 비전 및 제품 속성 태깅을 통해 관련성 높은 결과를 생성하여 검색 경험을 향상시킵니다.
:fill(transparent))
쇼핑객들이 찾고 있는 것을 찾아보세요
컬렉션 페이지에 개인화된 검색 결과를 표시하세요. 쇼핑객이 좋아하는 패션 아이템을 쉽게 찾을 수 있도록 도와 전환율을 높이세요.
사용 사례
"인기 상품" 또는 "신상품" 알고리즘을 사용하여 홍보하고 싶은 상품의 우선순위를 정하세요.
소셜 미디어 플랫폼이나 마케팅 캠페인 등 고객의 유입 경로에 따라 검색 결과 정렬 방식을 맞춤 설정하세요. 예를 들어, Facebook와 같은 URL을 통해 유입된 고객에게는 저렴한 상품이, Instagram와 같은 URL을 통해 유입된 고객에게는 트렌디하고 고가의 상품이 표시될 수 있습니다.
인공지능을 활용하여 제품 태그를 추출하고 보강함으로써 쇼핑객에게 필터링 옵션을 제공하여 원하는 상품을 더 쉽게 찾을 수 있도록 하세요.
:fill(transparent))
구매자에게 가장 적합한 제품을 추천합니다
패션 산업에 맞춘 고급 알고리즘을 도입하여 놀라운 결과를 가져오는 초개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다.
사용 사례
"유사 제품" 알고리즘을 사용하여 쇼핑객이 본 제품과 유사한 스타일의 제품을 추천합니다.
"보완 상품" 알고리즘을 활용하여 고객이 현재 선택한 상품의 스타일과 어울리는 상품을 제안하세요.
AfterShip의 "NextLLM" 알고리즘을 적용하여 첫 클릭부터 제품 태그와 구매자 행동을 기반으로 실시간 추천을 제공합니다.
제품 상세 페이지에서 자동으로 묶음 상품 추천을 생성하여 "함께 자주 구매되는 상품" 또는 "NextLLM"과 같은 알고리즘을 활용해 쇼핑객이 여러 상품을 장바구니에 담을 수 있도록 합니다.
:fill(transparent))
개인 맞춤형 서비스를 통해 쇼핑객의 관심을 다시 사로잡으세요
구매 후 다양한 접점을 활용하여 개인화된 제품 추천을 제공함으로써 놓친 판매를 회복하고 수익을 증대하며 고객 유지율을 높이세요.
사용 사례
Attentive 또는 Klaviyo와의 연동을 통해 쇼핑객 행동 기반의 맞춤형 상품 추천 및 다양한 머천다이징 전략을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 장바구니에 담아두었다가 결제를 완료하지 않은 고객에게 후속 이메일을 보내 구매를 유도할 수 있습니다.
AfterShip Tracking와의 향상된 통합을 통해 타겟 고객에게 가장 관련성이 높은 제품만 보여주는 맞춤형 제품 추천 기능을 제공할 수 있습니다. 주문이 완료되는 즉시, 맞춤형 제품 추천을 알림 이메일에 포함하여 매출 증대를 도모하세요.
:fill(transparent))
Inspiration
쇼핑객의 영감을 충족시켜 보세요
쇼핑객들이 영감을 주는 이미지를 업로드하여 원활한 검색 환경을 구축하고, 관련성이 높은 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다.
사용 사례
쇼핑객이 이미지를 검색어로 활용할 수 있도록 지원합니다. 고급 이미지 분석, 컴퓨터 비전 및 제품 속성 태깅을 통해 관련성 높은 결과를 생성하여 검색 경험을 향상시킵니다.
Exploration
쇼핑객들이 찾고 있는 것을 찾아보세요
컬렉션 페이지에 개인화된 검색 결과를 표시하세요. 쇼핑객이 좋아하는 패션 아이템을 쉽게 찾을 수 있도록 도와 전환율을 높이세요.
사용 사례
"인기 상품" 또는 "신상품" 알고리즘을 사용하여 홍보하고 싶은 상품의 우선순위를 정하세요.
소셜 미디어 플랫폼이나 마케팅 캠페인 등 고객의 유입 경로에 따라 검색 결과 정렬 방식을 맞춤 설정하세요. 예를 들어, Facebook와 같은 URL을 통해 유입된 고객에게는 저렴한 상품이, Instagram와 같은 URL을 통해 유입된 고객에게는 트렌디하고 고가의 상품이 표시될 수 있습니다.
인공지능을 활용하여 제품 태그를 추출하고 보강함으로써 쇼핑객에게 필터링 옵션을 제공하여 원하는 상품을 더 쉽게 찾을 수 있도록 하세요.
Recommendation
구매자에게 가장 적합한 제품을 추천합니다
패션 산업에 맞춘 고급 알고리즘을 도입하여 놀라운 결과를 가져오는 초개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다.
사용 사례
"유사 제품" 알고리즘을 사용하여 쇼핑객이 본 제품과 유사한 스타일의 제품을 추천합니다.
"보완 상품" 알고리즘을 활용하여 고객이 현재 선택한 상품의 스타일과 어울리는 상품을 제안하세요.
AfterShip의 "NextLLM" 알고리즘을 적용하여 첫 클릭부터 제품 태그와 구매자 행동을 기반으로 실시간 추천을 제공합니다.
제품 상세 페이지에서 자동으로 묶음 상품 추천을 생성하여 "함께 자주 구매되는 상품" 또는 "NextLLM"과 같은 알고리즘을 활용해 쇼핑객이 여러 상품을 장바구니에 담을 수 있도록 합니다.
Retention
개인 맞춤형 서비스를 통해 쇼핑객의 관심을 다시 사로잡으세요
구매 후 다양한 접점을 활용하여 개인화된 제품 추천을 제공함으로써 놓친 판매를 회복하고 수익을 증대하며 고객 유지율을 높이세요.
사용 사례
Attentive 또는 Klaviyo와의 연동을 통해 쇼핑객 행동 기반의 맞춤형 상품 추천 및 다양한 머천다이징 전략을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 장바구니에 담아두었다가 결제를 완료하지 않은 고객에게 후속 이메일을 보내 구매를 유도할 수 있습니다.
AfterShip Tracking와의 향상된 통합을 통해 타겟 고객에게 가장 관련성이 높은 제품만 보여주는 맞춤형 제품 추천 기능을 제공할 수 있습니다. 주문이 완료되는 즉시, 맞춤형 제품 추천을 알림 이메일에 포함하여 매출 증대를 도모하세요.
){kind=small}
){kind=small}
:fill(transparent))