Moda
Zdefiniuj na nowo odkrywanie mody, aby zwiększyć konwersję o 20%
Wdróż najnowocześniejsze rozwiązania AfterShip dotyczące produktów, aby poprawić ich wykrywalność i stworzyć wyjątkowo spersonalizowaną obsługę klienta.
Przeszkody w konwersji w handlu detalicznym modą
Brak nowych danych o klientach
68%* odwiedzających to nowicjusze
- Bezpośrednio z platform mediów społecznościowych i płatnych reklam w wyszukiwarkach (np. Instagram)
- Niewystarczające dane do opracowania spersonalizowanych strategii konwersji
Brak danych o sprzedaży produktów
55%** akcji średnio nie ma historii sprzedaży
- Tysiące jednostek magazynowych (SKU) w magazynie, dziesiątki nowych jednostek magazynowych dodawane są co tydzień
- Brak danych historycznych, które umożliwiłyby precyzyjną personalizację
Niskie wskaźniki konwersji na miejscu
*Źródło: Frictionless Commerce **Źródło: dane wewnętrzne AfterShip
Hiperpersonalizacja oparta na inteligencji produktu
Personalizacja AfterShip odkrywa głębokie powiązania produktowe i ujawnia ukryte zainteresowania kupujących, nawet przy ograniczonych danych o zachowaniach kupujących i interakcjach na stronie.
Wykorzystując metody oparte na sesjach, ponad 500 milionów punktów danych transakcyjnych i bibliotekę ponad 10 000 atrybutów produktów, personalizacja AfterShip przekłada zachowania na atrybuty produktów i wykorzystuje Duże Modele Multimodalne (LMM) do przewidywania zainteresowań kupujących.
Nie jest wymagana historia zamówień ani dodatkowe szkolenie modelu AI.
Przenieś modową podróż na nowy poziom personalizacji
- Inspiracja
- Badanie
- Zalecenie
- Zatrzymanie
Inspiracja dla kupujących Match
Daj kupującym możliwość przesyłania inspirujących obrazów, aby ułatwić wyszukiwanie i uzyskać wysoce trafne wyniki.
Przypadek użycia
Umożliw kupującym korzystanie z obrazów jako zapytań wyszukiwania. Zaawansowana analiza obrazów, rozpoznawanie obrazów i tagowanie atrybutów produktów generują trafne wyniki, usprawniając wyszukiwanie.
:fill(transparent))
Znajdź to, czego szukają kupujący
Wyświetlaj spersonalizowane wyniki wyszukiwania na stronie kolekcji. Zwiększ konwersję, pomagając kupującym łatwo znaleźć ich ulubione produkty modowe.
Przypadki użycia
Użyj algorytmów „Popularne” lub „Nowości”, aby nadać priorytet przedmiotom, które chcesz promować.
Dostosuj sortowanie wyników wyszukiwania na podstawie źródła ruchu klienta, takiego jak platformy mediów społecznościowych lub kampanie marketingowe. Na przykład, kupujący z adresu Facebook mogą zobaczyć tańsze produkty, podczas gdy kupujący z adresu Instagram mogą zobaczyć bardziej modne, droższe produkty.
Zaoferuj kupującym opcje filtrowania, wykorzystując sztuczną inteligencję do wyodrębniania i wzbogacania tagów produktów — dzięki czemu łatwiej będzie im znaleźć poszukiwane artykuły.
:fill(transparent))
Poleć kupującym najlepsze dopasowanie
Skorzystaj z zaawansowanych algorytmów opracowanych specjalnie na potrzeby branży modowej, które zapewnią Ci wyjątkowo spersonalizowaną ścieżkę zakupową i przyniosą imponujące rezultaty.
Przypadki użycia
Użyj algorytmu „Podobny produkt”, aby polecić produkty o podobnym stylu do tych, które oglądali kupujący.
Zastosuj algorytm „Produkty uzupełniające”, aby sugerować produkty odpowiadające aktualnemu stylowi wyboru kupującego.
Zastosuj algorytm „NextLLM” AfterShip, aby dostarczać rekomendacje w czasie rzeczywistym na podstawie tagów produktów i zachowań kupujących już od pierwszego kliknięcia.
Automatycznie generuj sugestie pakietów na stronie ze szczegółami produktu, umożliwiając kupującym dodawanie wielu produktów do koszyka za pomocą algorytmów takich jak „Często kupowane razem” lub „NextLLM”.
:fill(transparent))
Przywróć uwagę kupujących, wykorzystując personalizację
Wykorzystaj wiele punktów styku po zakupie, aby zaoferować spersonalizowane rekomendacje produktów, co pozwoli odzyskać utraconą sprzedaż, zwiększyć przychody i poprawić retencję.
Przypadki użycia
Dzięki integracji z Attentive lub Klaviyo możesz wdrażać spersonalizowane rekomendacje produktów i zróżnicowane strategie merchandisingowe oparte na zachowaniach kupujących. Na przykład, e-maile z przypomnieniem mogą przypominać kupującym o porzuconych koszykach lub nieukończonych zakupach, zachęcając ich do dokończenia zakupów.
Dzięki ulepszonej integracji z AfterShip Tracking możesz wyświetlać spersonalizowane rekomendacje produktów, wyświetlając tylko te najbardziej interesujące dla docelowych klientów. Po złożeniu zamówienia możesz włączyć rekomendacje produktów do powiadomień e-mail, aby zwiększyć sprzedaż.
:fill(transparent))
Inspiration
Inspiracja dla kupujących Match
Daj kupującym możliwość przesyłania inspirujących obrazów, aby ułatwić wyszukiwanie i uzyskać wysoce trafne wyniki.
Przypadek użycia
Umożliw kupującym korzystanie z obrazów jako zapytań wyszukiwania. Zaawansowana analiza obrazów, rozpoznawanie obrazów i tagowanie atrybutów produktów generują trafne wyniki, usprawniając wyszukiwanie.
:fill(transparent))
Exploration
Znajdź to, czego szukają kupujący
Wyświetlaj spersonalizowane wyniki wyszukiwania na stronie kolekcji. Zwiększ konwersję, pomagając kupującym łatwo znaleźć ich ulubione produkty modowe.
Przypadki użycia
Użyj algorytmów „Popularne” lub „Nowości”, aby nadać priorytet przedmiotom, które chcesz promować.
Dostosuj sortowanie wyników wyszukiwania na podstawie źródła ruchu klienta, takiego jak platformy mediów społecznościowych lub kampanie marketingowe. Na przykład, kupujący z adresu Facebook mogą zobaczyć tańsze produkty, podczas gdy kupujący z adresu Instagram mogą zobaczyć bardziej modne, droższe produkty.
Zaoferuj kupującym opcje filtrowania, wykorzystując sztuczną inteligencję do wyodrębniania i wzbogacania tagów produktów — dzięki czemu łatwiej będzie im znaleźć poszukiwane artykuły.
:fill(transparent))
Recommendation
Poleć kupującym najlepsze dopasowanie
Skorzystaj z zaawansowanych algorytmów opracowanych specjalnie na potrzeby branży modowej, które zapewnią Ci wyjątkowo spersonalizowaną ścieżkę zakupową i przyniosą imponujące rezultaty.
Przypadki użycia
Użyj algorytmu „Podobny produkt”, aby polecić produkty o podobnym stylu do tych, które oglądali kupujący.
Zastosuj algorytm „Produkty uzupełniające”, aby sugerować produkty odpowiadające aktualnemu stylowi wyboru kupującego.
Zastosuj algorytm „NextLLM” AfterShip, aby dostarczać rekomendacje w czasie rzeczywistym na podstawie tagów produktów i zachowań kupujących już od pierwszego kliknięcia.
Automatycznie generuj sugestie pakietów na stronie ze szczegółami produktu, umożliwiając kupującym dodawanie wielu produktów do koszyka za pomocą algorytmów takich jak „Często kupowane razem” lub „NextLLM”.
:fill(transparent))
Retention
Przywróć uwagę kupujących, wykorzystując personalizację
Wykorzystaj wiele punktów styku po zakupie, aby zaoferować spersonalizowane rekomendacje produktów, co pozwoli odzyskać utraconą sprzedaż, zwiększyć przychody i poprawić retencję.
Przypadki użycia
Dzięki integracji z Attentive lub Klaviyo możesz wdrażać spersonalizowane rekomendacje produktów i zróżnicowane strategie merchandisingowe oparte na zachowaniach kupujących. Na przykład, e-maile z przypomnieniem mogą przypominać kupującym o porzuconych koszykach lub nieukończonych zakupach, zachęcając ich do dokończenia zakupów.
Dzięki ulepszonej integracji z AfterShip Tracking możesz wyświetlać spersonalizowane rekomendacje produktów, wyświetlając tylko te najbardziej interesujące dla docelowych klientów. Po złożeniu zamówienia możesz włączyć rekomendacje produktów do powiadomień e-mail, aby zwiększyć sprzedaż.
:fill(transparent))
Co klienci chwalą w AfterShip Personalizacja
„Większość narzędzi personalizacji koncentruje się wyłącznie na finalizacji zakupu; AfterShip było w stanie zapewnić nam kompleksowe, spersonalizowane doświadczenie zakupowe, jakiego szukaliśmy”.
Dexter Da Silva
Dyrektor ds. produktów cyfrowych
„Po wdrożeniu spersonalizowanych rekomendacji produktów obserwujemy wzrost przychodów ze sprzedaży dodatkowej o 4,3% w całej witrynie dzięki personalizacji AfterShip. 74% przychodów z personalizacji pochodzi w rzeczywistości ze stron ze szczegółowymi informacjami o produktach”.
Matthew Stuckings
Menedżer ds. CRM i danych
:fill(transparent))