:fill(transparent)){kind=small}
แฟชั่น
พลิกโฉมการค้นพบแฟชั่นเพื่อเพิ่มยอดขาย 20%
ใช้ประโยชน์จากระบบอัจฉริยะด้านผลิตภัณฑ์ล้ำสมัยของ AfterShip เพื่อปรับปรุงการค้นหาผลิตภัณฑ์และสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัวอย่างยิ่ง
){kind=small}
){kind=small}
อุปสรรคในการเปลี่ยนแปลงของธุรกิจค้าปลีกแฟชั่น
ขาดข้อมูลผู้ซื้อรายใหม่
68%* ของผู้เข้าชมเป็นผู้มาเยือนครั้งแรก
- มาจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและโฆษณาการค้นหาแบบเสียค่าใช้จ่ายโดยตรง (เช่น บน Instagram)
- ข้อมูลไม่เพียงพอที่จะใช้ในการกำหนดกลยุทธ์การแปลงลูกค้าเป้าหมายให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล
ขาดข้อมูลยอดขายผลิตภัณฑ์
โดยเฉลี่ยแล้วสินค้าคงคลัง 55% ไม่มีประวัติการขาย
- มีสินค้าในสต็อกหลายพันรายการ และมีการเพิ่มสินค้าใหม่หลายสิบรายการทุกสัปดาห์
- ขาดข้อมูลในอดีตเพื่อใช้ในการปรับแต่งสินค้าให้ตรงกับความต้องการเฉพาะบุคคลอย่างแม่นยำ
อัตราการเปลี่ยนลูกค้าเป้าหมายเป็นลูกค้าจริงต่ำ
*ที่มา: Frictionless Commerce **ที่มา: ข้อมูลภายในของ AfterShip
การปรับแต่งเฉพาะบุคคลขั้นสูงที่ขับเคลื่อนด้วย ระบบอัจฉริยะของผลิตภัณฑ์
AfterShip Personalization ค้นพบความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้งระหว่างผลิตภัณฑ์และเผยให้เห็นความสนใจที่ซ่อนอยู่ของผู้ซื้อ แม้จะมีข้อมูลพฤติกรรมของผู้ซื้อและการโต้ตอบกับเว็บไซต์ที่จำกัด
ด้วยวิธีการแบบเซสชัน ข้อมูลธุรกรรมมากกว่า 500 ล้านจุด และ คลังคุณลักษณะผลิตภัณฑ์มากกว่า 10,000 รายการ AfterShip Personalization แปลงพฤติกรรมเป็นคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์และใช้โมเดลมัลติโมดอลขนาดใหญ่ (LMMs) เพื่อคาดการณ์ความสนใจของผู้ซื้อ
ไม่จำเป็นต้องมีประวัติการสั่งซื้อหรือการฝึกอบรมโมเดล AI เพิ่มเติม
ยกระดับประสบการณ์ด้านแฟชั่นของคุณไปสู่ ระดับการปรับแต่งเฉพาะบุคคลที่เหนือกว่า
- แรงบันดาลใจ
- การสำรวจ
- คำแนะนำ
- การรักษา
แรงบันดาลใจที่ลงตัวสำหรับนักช้อป
เปิดโอกาสให้ผู้ซื้อสามารถอัปโหลดภาพที่สร้างแรงบันดาลใจ เพื่อประสบการณ์การค้นหาที่ราบรื่นและได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการสูง
กรณีศึกษา
ช่วยให้ผู้ซื้อสามารถใช้รูปภาพเป็นคำค้นหาได้ การวิเคราะห์รูปภาพขั้นสูง คอมพิวเตอร์วิชั่น และการติดแท็กคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ จะสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องเพื่อประสบการณ์การค้นหาที่ดียิ่งขึ้น
:fill(transparent))
ค้นหาสิ่งที่ผู้ซื้อกำลังมองหา
แสดงผลการค้นหาที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลบนหน้าคอลเลกชัน เพิ่มยอดขายโดยช่วยให้ผู้ซื้อค้นหาสินค้าแฟชั่นที่ชื่นชอบได้ง่ายขึ้น
กรณีศึกษา
ใช้ฟังก์ชัน "สินค้ายอดนิยม" หรือ "สินค้าใหม่" เพื่อจัดลำดับความสำคัญของสินค้าที่คุณต้องการโปรโมต
ปรับแต่งการจัดเรียงผลการค้นหาตามแหล่งที่มาของการเข้าชมของลูกค้า เช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย หรือแคมเปญการตลาด ตัวอย่างเช่น ผู้ซื้อที่มาจาก Facebook อาจเห็นสินค้าที่มีราคาต่ำกว่า ในขณะที่ผู้ซื้อจาก Instagram อาจเห็นสินค้าที่ทันสมัยกว่าและมีราคาสูงกว่า
นำเสนอตัวเลือกการกรองสินค้าให้แก่ผู้ซื้อโดยใช้ AI ในการดึงและเพิ่มข้อมูลแท็กสินค้า ทำให้ผู้ซื้อหาสินค้าที่ต้องการได้ง่ายขึ้น
:fill(transparent))
แนะนำสินค้าที่เหมาะสมที่สุดให้กับผู้ซื้อ
นำอัลกอริทึมขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับอุตสาหกรรมแฟชั่นมาใช้ เพื่อมอบประสบการณ์การช้อปปิ้งที่ปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะบุคคล ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ
กรณีศึกษา
ใช้ฟังก์ชัน “สินค้าที่คล้ายกัน” เพื่อแนะนำสินค้าที่มีสไตล์คล้ายกับสินค้าที่ผู้ซื้อเคยดู
ใช้ขั้นตอนวิธี “สินค้าเสริม” เพื่อแนะนำสินค้าที่สอดคล้องกับสไตล์การเลือกซื้อของลูกค้าในปัจจุบัน
ใช้ขั้นตอนวิธี “NextLLM” ของ AfterShip เพื่อให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์โดยอิงจากแท็กสินค้าและพฤติกรรมของผู้ซื้อตั้งแต่การคลิกครั้งแรก
สร้างคำแนะนำสินค้าแบบแพ็กเกจโดยอัตโนมัติในหน้ารายละเอียดสินค้า ช่วยให้ผู้ซื้อสามารถเพิ่มสินค้าหลายรายการลงในตะกร้าสินค้าได้ โดยใช้อัลกอริทึม เช่น "สินค้าที่ซื้อร่วมกันบ่อย" หรือ "สินค้าที่ซื้อคู่กันถัดไป"
:fill(transparent))
ดึงดูดความสนใจของลูกค้าอีกครั้งด้วยการปรับแต่งให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล
ใช้ช่องทางการติดต่อสื่อสารหลายช่องทางหลังการซื้อ เพื่อเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการเฉพาะบุคคล เพื่อกู้คืนยอดขายที่สูญเสียไป เพิ่มรายได้ และเสริมสร้างฐานลูกค้า
กรณีศึกษา
ด้วยการผสานรวมกับ Attentive หรือ Klaviyo คุณสามารถนำเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลและกลยุทธ์การขายสินค้าที่หลากหลายตามพฤติกรรมของผู้ซื้อได้ ตัวอย่างเช่น อีเมลติดตามผลสามารถเตือนผู้ซื้อเกี่ยวกับตะกร้าสินค้าที่ถูกทิ้งไว้หรือการชำระเงินที่ไม่สมบูรณ์ เพื่อดึงดูดให้พวกเขากลับมาทำการซื้อให้เสร็จสมบูรณ์
ด้วยการผสานการทำงานที่ดียิ่งขึ้นกับ AfterShip Tracking คุณจะสามารถนำเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล โดยแสดงเฉพาะสินค้าที่เกี่ยวข้องมากที่สุดกับลูกค้าเป้าหมาย ทันทีที่ลูกค้าสั่งซื้อสินค้า ระบบจะเพิ่มคำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะกลุ่มลงในอีเมลแจ้งเตือน เพื่อเพิ่มยอดขาย
:fill(transparent))
Inspiration
แรงบันดาลใจที่ลงตัวสำหรับนักช้อป
เปิดโอกาสให้ผู้ซื้อสามารถอัปโหลดภาพที่สร้างแรงบันดาลใจ เพื่อประสบการณ์การค้นหาที่ราบรื่นและได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการสูง
กรณีศึกษา
ช่วยให้ผู้ซื้อสามารถใช้รูปภาพเป็นคำค้นหาได้ การวิเคราะห์รูปภาพขั้นสูง คอมพิวเตอร์วิชั่น และการติดแท็กคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ จะสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องเพื่อประสบการณ์การค้นหาที่ดียิ่งขึ้น
Exploration
ค้นหาสิ่งที่ผู้ซื้อกำลังมองหา
แสดงผลการค้นหาที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลบนหน้าคอลเลกชัน เพิ่มยอดขายโดยช่วยให้ผู้ซื้อค้นหาสินค้าแฟชั่นที่ชื่นชอบได้ง่ายขึ้น
กรณีศึกษา
ใช้ฟังก์ชัน "สินค้ายอดนิยม" หรือ "สินค้าใหม่" เพื่อจัดลำดับความสำคัญของสินค้าที่คุณต้องการโปรโมต
ปรับแต่งการจัดเรียงผลการค้นหาตามแหล่งที่มาของการเข้าชมของลูกค้า เช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย หรือแคมเปญการตลาด ตัวอย่างเช่น ผู้ซื้อที่มาจาก Facebook อาจเห็นสินค้าที่มีราคาต่ำกว่า ในขณะที่ผู้ซื้อจาก Instagram อาจเห็นสินค้าที่ทันสมัยกว่าและมีราคาสูงกว่า
นำเสนอตัวเลือกการกรองสินค้าให้แก่ผู้ซื้อโดยใช้ AI ในการดึงและเพิ่มข้อมูลแท็กสินค้า ทำให้ผู้ซื้อหาสินค้าที่ต้องการได้ง่ายขึ้น
Recommendation
แนะนำสินค้าที่เหมาะสมที่สุดให้กับผู้ซื้อ
นำอัลกอริทึมขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับอุตสาหกรรมแฟชั่นมาใช้ เพื่อมอบประสบการณ์การช้อปปิ้งที่ปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะบุคคล ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ
กรณีศึกษา
ใช้ฟังก์ชัน “สินค้าที่คล้ายกัน” เพื่อแนะนำสินค้าที่มีสไตล์คล้ายกับสินค้าที่ผู้ซื้อเคยดู
ใช้ขั้นตอนวิธี “สินค้าเสริม” เพื่อแนะนำสินค้าที่สอดคล้องกับสไตล์การเลือกซื้อของลูกค้าในปัจจุบัน
ใช้ขั้นตอนวิธี “NextLLM” ของ AfterShip เพื่อให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์โดยอิงจากแท็กสินค้าและพฤติกรรมของผู้ซื้อตั้งแต่การคลิกครั้งแรก
สร้างคำแนะนำสินค้าแบบแพ็กเกจโดยอัตโนมัติในหน้ารายละเอียดสินค้า ช่วยให้ผู้ซื้อสามารถเพิ่มสินค้าหลายรายการลงในตะกร้าสินค้าได้ โดยใช้อัลกอริทึม เช่น "สินค้าที่ซื้อร่วมกันบ่อย" หรือ "สินค้าที่ซื้อคู่กันถัดไป"
Retention
ดึงดูดความสนใจของลูกค้าอีกครั้งด้วยการปรับแต่งให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล
ใช้ช่องทางการติดต่อสื่อสารหลายช่องทางหลังการซื้อ เพื่อเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการเฉพาะบุคคล เพื่อกู้คืนยอดขายที่สูญเสียไป เพิ่มรายได้ และเสริมสร้างฐานลูกค้า
กรณีศึกษา
ด้วยการผสานรวมกับ Attentive หรือ Klaviyo คุณสามารถนำเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลและกลยุทธ์การขายสินค้าที่หลากหลายตามพฤติกรรมของผู้ซื้อได้ ตัวอย่างเช่น อีเมลติดตามผลสามารถเตือนผู้ซื้อเกี่ยวกับตะกร้าสินค้าที่ถูกทิ้งไว้หรือการชำระเงินที่ไม่สมบูรณ์ เพื่อดึงดูดให้พวกเขากลับมาทำการซื้อให้เสร็จสมบูรณ์
ด้วยการผสานการทำงานที่ดียิ่งขึ้นกับ AfterShip Tracking คุณจะสามารถนำเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล โดยแสดงเฉพาะสินค้าที่เกี่ยวข้องมากที่สุดกับลูกค้าเป้าหมาย ทันทีที่ลูกค้าสั่งซื้อสินค้า ระบบจะเพิ่มคำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะกลุ่มลงในอีเมลแจ้งเตือน เพื่อเพิ่มยอดขาย
สิ่งที่ลูกค้าต่างชื่นชม AfterShip การปรับแต่งส่วนบุคคล
“เครื่องมือปรับแต่งส่วนบุคคลส่วนใหญ่เน้นเฉพาะขั้นตอนการชำระเงินเท่านั้น แต่ AfterShip สามารถมอบประสบการณ์การช้อปปิ้งส่วนบุคคลแบบครบวงจรที่เราต้องการได้”
เดกซ์เตอร์ ดา ซิลวา
ผู้อำนวยการฝ่ายผลิตภัณฑ์ดิจิทัล
){kind=small}
“หลังจากนำระบบแนะนำสินค้าส่วนบุคคลมาใช้ เราพบว่ารายได้จากการขายสินค้าเพิ่มเติมเพิ่มขึ้น 4.3% ทั่วทั้งเว็บไซต์ โดย 74% ของรายได้จากการแนะนำสินค้าส่วนบุคคลมาจากหน้าแสดงรายละเอียดสินค้า”
แมทธิว สตัคกิ้งส์
ผู้จัดการ CRM และข้อมูล
){kind=small}
เริ่มต้นได้ภายใน 30 นาที
ติดต่อทีมงานของเราเพื่อค้นพบว่าการปรับแต่งเฉพาะบุคคลด้วย AI ของ AfterShip จะช่วยเพิ่มโอกาสในการเปลี่ยนลูกค้าให้เป็นผู้ซื้อได้อย่างไร
:fill(transparent))