){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
Những rào cản chuyển đổi trong ngành bán lẻ thời trang
Thiếu dữ liệu về người mua sắm mới.
68% khách truy cập là khách mới.
- Trực tiếp từ các nền tảng mạng xã hội và quảng cáo tìm kiếm trả phí (chẳng hạn như trên Instagram)
- Thiếu dữ liệu để xây dựng các chiến lược chuyển đổi cá nhân hóa
Thiếu dữ liệu bán hàng sản phẩm.
Trung bình 55% hàng tồn kho không có hồ sơ bán hàng.
- Hàng ngàn mã sản phẩm (SKU) có sẵn, với hàng chục mã sản phẩm mới được bổ sung mỗi tuần
- Thiếu dữ liệu lịch sử để hỗ trợ cá nhân hóa chính xác
Tỷ lệ chuyển đổi tại chỗ thấp
*Nguồn: Frictionless Commerce **Nguồn: Dữ liệu nội bộ của AfterShip**
Cá nhân hóa tối đa được hỗ trợ bởi trí tuệ sản phẩm.
Công nghệ cá nhân hóa AfterShip giúp khám phá những liên kết sâu sắc giữa sản phẩm và tiết lộ những sở thích tiềm ẩn của người mua sắm, ngay cả khi dữ liệu về hành vi mua sắm và tương tác trên trang web còn hạn chế.
Sử dụng các phương pháp dựa trên phiên, hơn 500 triệu điểm dữ liệu giao dịch và thư viện hơn 10.000 thuộc tính sản phẩm, công nghệ cá nhân hóa AfterShip chuyển đổi hành vi thành thuộc tính sản phẩm và tận dụng các Mô hình Đa phương thức Lớn (LMM) để dự đoán sở thích của người mua sắm.
Không cần lịch sử đặt hàng hoặc đào tạo mô hình AI bổ sung.
Nâng tầm hành trình thời trang lên một đẳng cấp cá nhân hóa mới.
Phù hợp với nguồn cảm hứng của người mua sắm
Giúp người mua sắm dễ dàng tải lên hình ảnh truyền cảm hứng để có trải nghiệm tìm kiếm liền mạch, mang lại kết quả có độ liên quan cao.
Trường hợp sử dụng
Cho phép người mua hàng sử dụng hình ảnh làm truy vấn tìm kiếm. Phân tích hình ảnh nâng cao, thị giác máy tính và gắn thẻ thuộc tính sản phẩm tạo ra kết quả phù hợp, nâng cao trải nghiệm tìm kiếm.
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
:fill(transparent))
:fill(transparent))