:fill(transparent)){kind=small}
Мода
Переосмисліть пошук моди для збільшення конверсії на 20%
Використовуйте передові аналітичні дані про продукти AfterShip, щоб покращити їхню видимість та створити гіперперсоналізований клієнтський досвід.
){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
- Натхнення
- Розвідка
- Рекомендація
- Утримання
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.
:fill(transparent))
Знайдіть те, що шукають покупці
Відображайте персоналізовані результати пошуку на сторінці колекції. Збільште конверсії, допомагаючи покупцям легко знаходити свої улюблені модні речі.
Варіанти використання
Використовуйте алгоритми «Тренди» або «Нові надходження», щоб визначити пріоритетність товарів, які ви хочете просувати.
Адаптуйте сортування результатів перегляду на основі джерела трафіку клієнта, такого як платформи соціальних мереж або маркетингові кампанії. Наприклад, покупці з Facebook можуть бачити товари за нижчою ціною, тоді як покупцям з Instagram можуть бути представлені більш модні та дорожчі товари.
Запропонуйте покупцям варіанти фільтрації, використовуючи штучний інтелект для вилучення та збагачення тегів товарів, що полегшить пошук потрібних їм товарів.
:fill(transparent))
Рекомендуйте покупцям найкращі варіанти
Впроваджуйте передові алгоритми, адаптовані для індустрії моди, забезпечуючи гіперперсоналізований процес покупок, який дає вражаючі результати.
Варіанти використання
Використовуйте алгоритм «Схожий продукт», щоб рекомендувати товари зі схожим стилем до тих, які переглядали покупці.
Використовуйте алгоритм «Додаткові товари», щоб пропонувати товари, що відповідають стилю поточного вибору покупця.
Застосуйте алгоритм «NextLLM» від AfterShip, щоб надавати рекомендації в режимі реального часу на основі тегів товарів та поведінки покупців з першого кліку.
Автоматично генеруйте пропозиції щодо наборів товарів на сторінці з детальною інформацією про товар, дозволяючи покупцям додавати кілька товарів до кошика, використовуючи такі алгоритми, як «Часто купуються разом» або «NextLLM».
:fill(transparent))
Поверніть увагу покупців за допомогою персоналізації
Використовуйте кілька точок контакту після покупки, щоб пропонувати персоналізовані рекомендації щодо продуктів для відновлення втрачених продажів, збільшення доходу та покращення утримання клієнтів.
Варіанти використання
Завдяки інтеграції з Attentive або Klaviyo ви можете розгортати персоналізовані рекомендації щодо товарів та різноманітні стратегії мерчандайзингу на основі поведінки покупців. Наприклад, електронні листи з подальшим сповіщенням можуть нагадувати покупцям про покинуті кошики або неповні оформлення замовлення, спонукаючи їх повернутися до покупки.
Завдяки покращеній інтеграції з AfterShip Tracking ви можете надавати персоналізовані рекомендації щодо товарів, показуючи лише найрелевантніші товари цільовим клієнтам. Щойно замовлення розміщено, включіть цільові рекомендації щодо товарів до електронних листів зі сповіщеннями, щоб збільшити продажі.
:fill(transparent))
Inspiration
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.
Exploration
Знайдіть те, що шукають покупці
Відображайте персоналізовані результати пошуку на сторінці колекції. Збільште конверсії, допомагаючи покупцям легко знаходити свої улюблені модні речі.
Варіанти використання
Використовуйте алгоритми «Тренди» або «Нові надходження», щоб визначити пріоритетність товарів, які ви хочете просувати.
Адаптуйте сортування результатів перегляду на основі джерела трафіку клієнта, такого як платформи соціальних мереж або маркетингові кампанії. Наприклад, покупці з Facebook можуть бачити товари за нижчою ціною, тоді як покупцям з Instagram можуть бути представлені більш модні та дорожчі товари.
Запропонуйте покупцям варіанти фільтрації, використовуючи штучний інтелект для вилучення та збагачення тегів товарів, що полегшить пошук потрібних їм товарів.
Recommendation
Рекомендуйте покупцям найкращі варіанти
Впроваджуйте передові алгоритми, адаптовані для індустрії моди, забезпечуючи гіперперсоналізований процес покупок, який дає вражаючі результати.
Варіанти використання
Використовуйте алгоритм «Схожий продукт», щоб рекомендувати товари зі схожим стилем до тих, які переглядали покупці.
Використовуйте алгоритм «Додаткові товари», щоб пропонувати товари, що відповідають стилю поточного вибору покупця.
Застосуйте алгоритм «NextLLM» від AfterShip, щоб надавати рекомендації в режимі реального часу на основі тегів товарів та поведінки покупців з першого кліку.
Автоматично генеруйте пропозиції щодо наборів товарів на сторінці з детальною інформацією про товар, дозволяючи покупцям додавати кілька товарів до кошика, використовуючи такі алгоритми, як «Часто купуються разом» або «NextLLM».
Retention
Поверніть увагу покупців за допомогою персоналізації
Використовуйте кілька точок контакту після покупки, щоб пропонувати персоналізовані рекомендації щодо продуктів для відновлення втрачених продажів, збільшення доходу та покращення утримання клієнтів.
Варіанти використання
Завдяки інтеграції з Attentive або Klaviyo ви можете розгортати персоналізовані рекомендації щодо товарів та різноманітні стратегії мерчандайзингу на основі поведінки покупців. Наприклад, електронні листи з подальшим сповіщенням можуть нагадувати покупцям про покинуті кошики або неповні оформлення замовлення, спонукаючи їх повернутися до покупки.
Завдяки покращеній інтеграції з AfterShip Tracking ви можете надавати персоналізовані рекомендації щодо товарів, показуючи лише найрелевантніші товари цільовим клієнтам. Щойно замовлення розміщено, включіть цільові рекомендації щодо товарів до електронних листів зі сповіщеннями, щоб збільшити продажі.
Чим захоплені клієнти про персоналізацію AfterShip
«Більшість інструментів персоналізації зосереджені виключно на оформленні замовлення; AfterShip зміг забезпечити повний персоналізований досвід покупок, який ми шукали».
Декстер Да Сілва
Директор з цифрових продуктів
){kind=small}
«Після впровадження персоналізованих рекомендацій щодо продуктів ми спостерігаємо зростання доходів від додаткових продажів на 4,3% на всьому сайті завдяки AfterShip Personalization. 74% доходів від персоналізації фактично надходять зі сторінок з детальною інформацією про продукт».
Метью Стакінґс
CRM та менеджер даних
){kind=small}
Почніть лише за 30 хвилин
Зв’яжіться з нашою командою, щоб дізнатися, як персоналізація AfterShip за допомогою штучного інтелекту може забезпечити вищу успішність конверсії.
:fill(transparent))