:fill(transparent)){kind=small}
Moda
Moda keşfini yeniden tanımlayarak dönüşüm oranınızı %20 artırın.
AfterShip'nin en son teknolojiye sahip ürün zekasını kullanarak ürün keşfedilebilirliğini iyileştirin ve son derece kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi oluşturun.
){kind=small}
){kind=small}
Moda perakendesinin dönüşüm engelleri
Yeni alışverişçi verilerinin eksikliği
Ziyaretçilerin %68'i yeni gelenlerdir.
- Doğrudan sosyal medya platformlarından ve ücretli arama reklamlarından (örneğin Instagram üzerinden)
- Kişiselleştirilmiş dönüşüm stratejilerini bilgilendirmek için yetersiz veri
Ürün satış verilerinin eksikliği
Stokların ortalama %55'inin satış kaydı bulunmamaktadır.
- Stokta binlerce ürün çeşidi (SKU) bulunuyor ve her hafta onlarca yeni ürün ekleniyor.
- Doğru kişiselleştirme için geçmiş verilere sahip değiliz.
Düşük site içi dönüşüm oranları
*Kaynak: Frictionless Commerce **Kaynak: AfterShip dahili verileri
Ürün zekasıyla desteklenen hiper kişiselleştirme
AfterShip Kişiselleştirme, sınırlı müşteri davranış verileri ve site etkileşimleriyle bile, derin ürün ilişkilerini ortaya çıkarır ve gizli müşteri ilgi alanlarını açığa çıkarır.
Oturum tabanlı yöntemler, 500 milyondan fazla işlem verisi noktası ve 10.000'den fazla ürün özelliği kütüphanesi kullanarak, AfterShip Kişiselleştirme davranışları ürün özelliklerine dönüştürür ve müşteri ilgi alanlarını tahmin etmek için Büyük Çok Modlu Modellerden (LMM'ler) yararlanır.
Sipariş geçmişi veya ek yapay zeka modeli eğitimi gerekmez.
Moda yolculuğunuzu yeni bir kişiselleştirme seviyesine taşıyın.
- Esin
- Keşif
- Tavsiye
- Tutulma
Alışveriş yapanların ilham kaynağına uygun çözümler üretin.
Alışveriş yapanların ilham verici görseller yüklemelerini sağlayarak kusursuz bir arama deneyimi sunun ve son derece alakalı sonuçlar elde edin.
Kullanım senaryosu
Alışveriş yapanların görselleri arama sorgusu olarak kullanmalarını sağlayın. Gelişmiş görüntü analizi, bilgisayar görüşü ve ürün özellik etiketleme, gelişmiş bir arama deneyimi için ilgili sonuçlar üretir.
:fill(transparent))
Müşterilerin ne aradığını bulun.
Koleksiyon sayfasında kişiselleştirilmiş arama sonuçları görüntüleyin. Alışveriş yapanların favori moda ürünlerini kolayca bulmalarına yardımcı olarak dönüşüm oranlarını artırın.
Kullanım örnekleri
Öne çıkarmak istediğiniz ürünlere öncelik vermek için "Trend Olanlar" veya "Yeni Gelenler" algoritmalarını kullanın.
Müşterinin trafik kaynağına (örneğin sosyal medya platformları veya pazarlama kampanyaları) göre tarama sonuçlarının sıralamasını özelleştirin. Örneğin, Facebook adresinden gelen alışveriş yapanlar daha düşük fiyatlı ürünler görebilirken, Instagram adresinden gelenler daha trend ve daha yüksek fiyatlı ürünlerle karşılaşabilir.
Yapay zekayı kullanarak ürün etiketlerini ayıklayıp zenginleştirerek alışveriş yapanlara filtreleme seçenekleri sunun; böylece istedikleri ürünleri bulmaları kolaylaşsın.
:fill(transparent))
Alışveriş yapanlara en uygun ürünleri önerin.
Moda sektörüne özel olarak geliştirilmiş gelişmiş algoritmaları benimseyerek, etkileyici sonuçlar elde eden son derece kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunuyoruz.
Kullanım örnekleri
Alışveriş yapanların görüntülediği ürünlere benzer tarzdaki ürünleri önermek için "Benzer Ürün" algoritmasını kullanın.
Müşterinin mevcut ürün seçimiyle uyumlu ürünler önermek için "Tamamlayıcı Ürünler" algoritmasını kullanın.
AfterShip'nin "NextLLM" algoritmasını kullanarak, ürün etiketlerine ve alışveriş yapan kişinin ilk tıklamadan itibaren sergilediği davranışlara dayalı gerçek zamanlı öneriler sunun.
Ürün detay sayfasında, "Sıkça Birlikte Satın Alınanlar" veya "NextLLM" gibi algoritmalar kullanarak, alışveriş yapanların sepetlerine birden fazla ürün eklemelerine olanak tanıyan otomatik paket önerileri oluşturun.
:fill(transparent))
Kişiselleştirme kullanarak alışveriş yapanların dikkatini yeniden çekin.
Satış kayıplarını telafi etmek, geliri artırmak ve müşteri sadakatini güçlendirmek için, satın alma işleminden sonra birden fazla temas noktası kullanarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunun.
Kullanım örnekleri
Attentive veya Klaviyo ile entegrasyon sayesinde, alışveriş yapanların davranışlarına dayalı kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve çeşitli satış stratejileri uygulayabilirsiniz. Örneğin, takip e-postaları, alışveriş sepetlerini terk eden veya ödeme işlemlerini tamamlamayan müşterilere hatırlatma göndererek, satın alma işlemlerini tamamlamaları için onları geri getirebilir.
AfterShip Tracking ile geliştirilmiş entegrasyon sayesinde, hedeflediğiniz müşterilere yalnızca en alakalı ürünleri gösteren kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilirsiniz. Siparişler verildikten hemen sonra, artan satışları teşvik etmek için hedefli ürün önerilerini bildirim e-postalarına entegre edin.
:fill(transparent))
Inspiration
Alışveriş yapanların ilham kaynağına uygun çözümler üretin.
Alışveriş yapanların ilham verici görseller yüklemelerini sağlayarak kusursuz bir arama deneyimi sunun ve son derece alakalı sonuçlar elde edin.
Kullanım senaryosu
Alışveriş yapanların görselleri arama sorgusu olarak kullanmalarını sağlayın. Gelişmiş görüntü analizi, bilgisayar görüşü ve ürün özellik etiketleme, gelişmiş bir arama deneyimi için ilgili sonuçlar üretir.
Exploration
Müşterilerin ne aradığını bulun.
Koleksiyon sayfasında kişiselleştirilmiş arama sonuçları görüntüleyin. Alışveriş yapanların favori moda ürünlerini kolayca bulmalarına yardımcı olarak dönüşüm oranlarını artırın.
Kullanım örnekleri
Öne çıkarmak istediğiniz ürünlere öncelik vermek için "Trend Olanlar" veya "Yeni Gelenler" algoritmalarını kullanın.
Müşterinin trafik kaynağına (örneğin sosyal medya platformları veya pazarlama kampanyaları) göre tarama sonuçlarının sıralamasını özelleştirin. Örneğin, Facebook adresinden gelen alışveriş yapanlar daha düşük fiyatlı ürünler görebilirken, Instagram adresinden gelenler daha trend ve daha yüksek fiyatlı ürünlerle karşılaşabilir.
Yapay zekayı kullanarak ürün etiketlerini ayıklayıp zenginleştirerek alışveriş yapanlara filtreleme seçenekleri sunun; böylece istedikleri ürünleri bulmaları kolaylaşsın.
Recommendation
Alışveriş yapanlara en uygun ürünleri önerin.
Moda sektörüne özel olarak geliştirilmiş gelişmiş algoritmaları benimseyerek, etkileyici sonuçlar elde eden son derece kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunuyoruz.
Kullanım örnekleri
Alışveriş yapanların görüntülediği ürünlere benzer tarzdaki ürünleri önermek için "Benzer Ürün" algoritmasını kullanın.
Müşterinin mevcut ürün seçimiyle uyumlu ürünler önermek için "Tamamlayıcı Ürünler" algoritmasını kullanın.
AfterShip'nin "NextLLM" algoritmasını kullanarak, ürün etiketlerine ve alışveriş yapan kişinin ilk tıklamadan itibaren sergilediği davranışlara dayalı gerçek zamanlı öneriler sunun.
Ürün detay sayfasında, "Sıkça Birlikte Satın Alınanlar" veya "NextLLM" gibi algoritmalar kullanarak, alışveriş yapanların sepetlerine birden fazla ürün eklemelerine olanak tanıyan otomatik paket önerileri oluşturun.
Retention
Kişiselleştirme kullanarak alışveriş yapanların dikkatini yeniden çekin.
Satış kayıplarını telafi etmek, geliri artırmak ve müşteri sadakatini güçlendirmek için, satın alma işleminden sonra birden fazla temas noktası kullanarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunun.
Kullanım örnekleri
Attentive veya Klaviyo ile entegrasyon sayesinde, alışveriş yapanların davranışlarına dayalı kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve çeşitli satış stratejileri uygulayabilirsiniz. Örneğin, takip e-postaları, alışveriş sepetlerini terk eden veya ödeme işlemlerini tamamlamayan müşterilere hatırlatma göndererek, satın alma işlemlerini tamamlamaları için onları geri getirebilir.
AfterShip Tracking ile geliştirilmiş entegrasyon sayesinde, hedeflediğiniz müşterilere yalnızca en alakalı ürünleri gösteren kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilirsiniz. Siparişler verildikten hemen sonra, artan satışları teşvik etmek için hedefli ürün önerilerini bildirim e-postalarına entegre edin.
Müşterilerin AfterShip Kişiselleştirme hakkında övgüyle bahsettikleri özellikler.
“Çoğu kişiselleştirme aracı yalnızca ödeme aşamasına odaklanıyor; AfterShip ise aradığımız uçtan uca kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimini sağlayabildi.”
Dexter Da Silva
Dijital Ürünler Direktörü
){kind=small}
“Kişiselleştirilmiş ürün önerilerini uygulamaya koyduktan sonra, AfterShip Kişiselleştirme sayesinde sitenin tamamında satış gelirlerinde %4,3'lük bir artış görüyoruz. Kişiselleştirme gelirlerinin %74'ü aslında ürün detay sayfalarından geliyor.”
Matthew Stuckings
CRM ve Veri Yöneticisi
){kind=small}
Sadece 30 dakikada başlayın
AfterShip'nin yapay zeka destekli kişiselleştirme özelliğinin dönüşüm başarınızı nasıl artırabileceğini keşfetmek için ekibimizle iletişime geçin.
:fill(transparent))