Fesyen
Takrifkan semula penemuan fesyen untuk peningkatan penukaran 20%
Gunakan kecerdasan produk canggih AfterShip untuk meningkatkan kebolehtemuan produk dan mengurus CX hiper-diperibadikan.
Halangan penukaran runcit fesyen
Kekurangan data pembeli baharu
68%* pelawat adalah pendatang baru
- Terus daripada platform media sosial dan iklan carian berbayar (seperti pada Instagram)
- Data tidak mencukupi untuk memaklumkan strategi penukaran yang diperibadikan
Kekurangan data jualan produk
55%** daripada stok secara purata tidak mempunyai rekod jualan
- Beribu-ribu SKU dalam stok, dengan berpuluh-puluh SKU baharu ditambah setiap minggu
- Kekurangan data sejarah untuk mendorong pemperibadian yang tepat
Kadar penukaran di tapak yang rendah
*Sumber: Perdagangan Tanpa Geseran **Sumber: Data dalaman AfterShip
Hiper-pemperibadian dikuasakan oleh kecerdasan produk
Pemperibadian AfterShip mendedahkan perkaitan produk yang mendalam dan mendedahkan minat pembeli yang tersembunyi, walaupun dengan data tingkah laku pembeli dan interaksi tapak yang terhad.
Menggunakan kaedah berasaskan sesi, lebih 500 juta titik data transaksi, dan pustaka atribut produk 10K+, Pemperibadian AfterShip menterjemahkan tingkah laku kepada atribut produk dan memanfaatkan Model Multimodal Besar (LMM) untuk meramalkan minat pembeli.
Tiada sejarah pesanan atau latihan model AI tambahan diperlukan.
Tingkatkan perjalanan fesyen ke tahap pemperibadian yang baharu
- Inspirasi
- Penerokaan
- Cadangan
- Pengekalan
Padankan inspirasi pembeli
Berdayakan pembeli untuk memuat naik imej yang memberi inspirasi untuk pengalaman carian yang lancar, sekali gus memberikan hasil yang sangat relevan.
Kes penggunaan
Membolehkan pembeli menggunakan imej sebagai pertanyaan carian. Analisis imej lanjutan, visi komputer dan penandaan atribut produk menghasilkan hasil yang relevan untuk pengalaman carian yang dipertingkatkan.
:fill(transparent))
Cari apa yang dicari oleh pembeli
Paparkan hasil carian yang diperibadikan pada halaman koleksi. Tingkatkan penukaran dengan membantu pembeli menemui barangan fesyen kegemaran mereka dengan mudah.
Kes penggunaan
Gunakan algoritma "Trend" atau "Ketibaan Baharu" untuk mengutamakan item yang ingin anda promosikan.
Sesuaikan pengisihan hasil pelayaran berdasarkan sumber trafik pelanggan, seperti platform media sosial atau kempen pemasaran. Contohnya, pembeli yang datang dari Facebook mungkin melihat barangan berharga lebih rendah, manakala pembeli dari Instagram mungkin dibentangkan dengan produk yang lebih bergaya dan berharga lebih tinggi.
Tawarkan pilihan penapisan kepada pembeli dengan menggunakan AI untuk mengekstrak dan memperkayakan tag produk--menjadikannya lebih mudah untuk mencari item yang mereka inginkan.
:fill(transparent))
Cadangkan yang paling sesuai kepada pembeli
Gunakan algoritma canggih yang disesuaikan untuk industri fesyen, memberikan perjalanan membeli-belah hiper-peribadi yang memacu hasil yang mengagumkan.
Kes penggunaan
Gunakan algoritma "Produk Serupa" untuk mengesyorkan item dengan gaya yang serupa dengan produk yang telah dilihat oleh pembeli.
Gunakan algoritma "Produk Pelengkap" untuk mencadangkan item yang sejajar dengan gaya pilihan semasa pembeli.
Gunakan algoritma "NextLLM" AfterShip untuk memberikan cadangan masa nyata berdasarkan tag produk dan tingkah laku pembeli dari klik pertama.
Jana cadangan pakej secara automatik pada halaman butiran produk, membolehkan pembeli menambah berbilang item ke troli mereka, menggunakan algoritma seperti “Kerap Dibeli Bersama” atau “NextLLM”.
:fill(transparent))
Tarik semula perhatian pembeli menggunakan pemperibadian
Gunakan berbilang titik sentuh selepas pembelian untuk menawarkan cadangan produk yang diperibadikan bagi mendapatkan semula jualan yang hilang, meningkatkan hasil dan meningkatkan pengekalan.
Kes penggunaan
Melalui penyepaduan dengan Attentive atau Klaviyo, anda boleh menggunakan cadangan produk yang diperibadikan dan pelbagai strategi perdagangan berdasarkan tingkah laku pembeli. Contohnya, e-mel susulan boleh mengingatkan pembeli tentang troli yang ditinggalkan atau pembayaran yang tidak lengkap, sekali gus mendorong mereka untuk kembali menyelesaikan pembelian mereka.
Dengan penyepaduan yang dipertingkatkan dengan AfterShip Tracking, anda dapat menampilkan cadangan produk yang diperibadikan, hanya memaparkan item yang paling relevan kepada pelanggan yang disasarkan. Sebaik sahaja pesanan dibuat, masukkan cadangan produk yang disasarkan ke dalam e-mel pemberitahuan untuk memacu jualan tambahan.
:fill(transparent))
Inspiration
Padankan inspirasi pembeli
Berdayakan pembeli untuk memuat naik imej yang memberi inspirasi untuk pengalaman carian yang lancar, sekali gus memberikan hasil yang sangat relevan.
Kes penggunaan
Membolehkan pembeli menggunakan imej sebagai pertanyaan carian. Analisis imej lanjutan, visi komputer dan penandaan atribut produk menghasilkan hasil yang relevan untuk pengalaman carian yang dipertingkatkan.
:fill(transparent))
Exploration
Cari apa yang dicari oleh pembeli
Paparkan hasil carian yang diperibadikan pada halaman koleksi. Tingkatkan penukaran dengan membantu pembeli menemui barangan fesyen kegemaran mereka dengan mudah.
Kes penggunaan
Gunakan algoritma "Trend" atau "Ketibaan Baharu" untuk mengutamakan item yang ingin anda promosikan.
Sesuaikan pengisihan hasil pelayaran berdasarkan sumber trafik pelanggan, seperti platform media sosial atau kempen pemasaran. Contohnya, pembeli yang datang dari Facebook mungkin melihat barangan berharga lebih rendah, manakala pembeli dari Instagram mungkin dibentangkan dengan produk yang lebih bergaya dan berharga lebih tinggi.
Tawarkan pilihan penapisan kepada pembeli dengan menggunakan AI untuk mengekstrak dan memperkayakan tag produk--menjadikannya lebih mudah untuk mencari item yang mereka inginkan.
:fill(transparent))
Recommendation
Cadangkan yang paling sesuai kepada pembeli
Gunakan algoritma canggih yang disesuaikan untuk industri fesyen, memberikan perjalanan membeli-belah hiper-peribadi yang memacu hasil yang mengagumkan.
Kes penggunaan
Gunakan algoritma "Produk Serupa" untuk mengesyorkan item dengan gaya yang serupa dengan produk yang telah dilihat oleh pembeli.
Gunakan algoritma "Produk Pelengkap" untuk mencadangkan item yang sejajar dengan gaya pilihan semasa pembeli.
Gunakan algoritma "NextLLM" AfterShip untuk memberikan cadangan masa nyata berdasarkan tag produk dan tingkah laku pembeli dari klik pertama.
Jana cadangan pakej secara automatik pada halaman butiran produk, membolehkan pembeli menambah berbilang item ke troli mereka, menggunakan algoritma seperti “Kerap Dibeli Bersama” atau “NextLLM”.
:fill(transparent))
Retention
Tarik semula perhatian pembeli menggunakan pemperibadian
Gunakan berbilang titik sentuh selepas pembelian untuk menawarkan cadangan produk yang diperibadikan bagi mendapatkan semula jualan yang hilang, meningkatkan hasil dan meningkatkan pengekalan.
Kes penggunaan
Melalui penyepaduan dengan Attentive atau Klaviyo, anda boleh menggunakan cadangan produk yang diperibadikan dan pelbagai strategi perdagangan berdasarkan tingkah laku pembeli. Contohnya, e-mel susulan boleh mengingatkan pembeli tentang troli yang ditinggalkan atau pembayaran yang tidak lengkap, sekali gus mendorong mereka untuk kembali menyelesaikan pembelian mereka.
Dengan penyepaduan yang dipertingkatkan dengan AfterShip Tracking, anda dapat menampilkan cadangan produk yang diperibadikan, hanya memaparkan item yang paling relevan kepada pelanggan yang disasarkan. Sebaik sahaja pesanan dibuat, masukkan cadangan produk yang disasarkan ke dalam e-mel pemberitahuan untuk memacu jualan tambahan.
:fill(transparent))
Apa yang pelanggan puji tentang AfterShip Personalisasi
"Kebanyakan alat pemperibadian tertumpu sepenuhnya pada pembayaran; AfterShip dapat menyediakan pengalaman membeli-belah peribadi menyeluruh yang kami cari."
Dexter Da Silva
Pengarah Produk Digital
“Selepas melaksanakan cadangan produk yang diperibadikan, kami melihat peningkatan sebanyak 4.3% dalam hasil jualan tambahan di seluruh laman web mengikut AfterShip Personalisasi. 74% daripada hasil pemperibadian sebenarnya datang daripada halaman butiran produk.”
Matthew Stuckings
Pengurus CRM & Data
:fill(transparent))