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