){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
Перешкоди конверсії в роздрібній торгівлі одягом
Бракує даних про нових покупців
68%* відвідувачів – новачки
- Безпосередньо з платформ соціальних мереж та платної пошукової реклами (наприклад, на Instagram)
- Недостатньо даних для розробки персоналізованих стратегій конверсії
Бракує даних про продажі продукції
55%** акцій у середньому не мають жодних даних про продажі
- Тисячі товарних позицій в наявності, десятки нових товарних позицій додаються щотижня.
- Брак історичних даних для забезпечення точної персоналізації.
Низький коефіцієнт конверсії на сайті
*Джерело: Frictionless Commerce **Джерело: Внутрішні дані AfterShip
Гіперперсоналізація на базі продуктового інтелекту
Персоналізація AfterShip виявляє глибокі асоціації з продуктом та приховані інтереси покупців, навіть за обмежених даних про поведінку покупців та взаємодію з сайтом.
Використовуючи методи на основі сеансів, понад 500 мільйонів точок транзакційних даних та бібліотеку з понад 10 тисяч атрибутів продукту, персоналізація AfterShip перетворює поведінку на атрибути продукту та використовує великі мультимодальні моделі (LMM) для прогнозування інтересів покупців.
Не потрібна історія замовлень чи додаткове навчання моделі штучного інтелекту.
Підніміть модну подорож на новий рівень персоналізації
Зіставтеся з натхненням покупців
Дозвольте покупцям завантажувати натхненні зображення для безперебійного пошуку та отримання високорелевантних результатів.
Випадок використання
Дозвольте покупцям використовувати зображення як пошукові запити. Розширений аналіз зображень, комп’ютерний зір та позначення атрибутів товару генерують релевантні результати для покращеного пошуку.
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
:fill(transparent))
:fill(transparent))