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