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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
쇼핑객의 영감을 충족시켜 보세요
쇼핑객들이 영감을 주는 이미지를 업로드하여 원활한 검색 환경을 구축하고, 관련성이 높은 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다.
사용 사례
1 시각적 발견
쇼핑객이 이미지를 검색어로 활용할 수 있도록 지원합니다. 고급 이미지 분석, 컴퓨터 비전 및 제품 속성 태깅을 통해 관련성 높은 결과를 생성하여 검색 경험을 향상시킵니다.
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