:fill(transparent)){kind=small}
Thời trang
Tái định nghĩa trải nghiệm khám phá thời trang để tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 20%.
Tận dụng trí tuệ sản phẩm tiên tiến của AfterShip để cải thiện khả năng tìm kiếm sản phẩm và tạo ra trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa.
){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.
- Cảm hứng
- Khám phá
- Sự giới thiệu
- Giữ lại
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.
:fill(transparent))
Tìm hiểu những gì người mua sắm đang tìm kiếm
Hiển thị kết quả tìm kiếm được cá nhân hóa trên trang bộ sưu tập. Tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách giúp người mua sắm dễ dàng tìm thấy các mặt hàng thời trang yêu thích của họ.
Các trường hợp sử dụng
Sử dụng thuật toán "Xu hướng" hoặc "Hàng mới về" để ưu tiên các mặt hàng bạn muốn quảng bá.
Tùy chỉnh việc sắp xếp kết quả tìm kiếm dựa trên nguồn truy cập của khách hàng, chẳng hạn như nền tảng mạng xã hội hoặc chiến dịch tiếp thị. Ví dụ, người mua sắm đến từ Facebook có thể thấy các mặt hàng có giá thấp hơn, trong khi những người đến từ Instagram có thể được giới thiệu các sản phẩm hợp thời hơn, có giá cao hơn.
Cung cấp cho người mua sắm các tùy chọn lọc bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để trích xuất và làm phong phú thêm các thẻ sản phẩm - giúp họ dễ dàng tìm thấy các mặt hàng mong muốn.
:fill(transparent))
Đề xuất các sản phẩm phù hợp nhất cho người mua sắm
Áp dụng các thuật toán tiên tiến được thiết kế riêng cho ngành thời trang, mang đến trải nghiệm mua sắm siêu cá nhân hóa, thúc đẩy kết quả ấn tượng.
Các trường hợp sử dụng
Sử dụng thuật toán “Sản phẩm tương tự” để đề xuất các mặt hàng có kiểu dáng tương tự với những sản phẩm mà người mua sắm đã xem.
Sử dụng thuật toán “Sản phẩm bổ sung” để đề xuất các mặt hàng phù hợp với phong cách của lựa chọn hiện tại của người mua sắm.
Áp dụng thuật toán “NextLLM” của AfterShip để cung cấp các đề xuất theo thời gian thực dựa trên thẻ sản phẩm và hành vi mua sắm của người dùng ngay từ lần nhấp chuột đầu tiên.
Tự động tạo các gợi ý mua trọn bộ sản phẩm trên trang chi tiết sản phẩm, cho phép người mua thêm nhiều mặt hàng vào giỏ hàng của họ, bằng cách sử dụng các thuật toán như “Sản phẩm thường được mua cùng nhau” hoặc “NextLLM”.
:fill(transparent))
Thu hút lại sự chú ý của khách hàng bằng cách cá nhân hóa.
Tận dụng nhiều điểm tiếp xúc sau khi mua hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa nhằm bù đắp doanh số bị mất, tăng doanh thu và thúc đẩy giữ chân khách hàng.
Các trường hợp sử dụng
Thông qua việc tích hợp với Attentive hoặc Klaviyo, bạn có thể triển khai các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa và các chiến lược tiếp thị đa dạng dựa trên hành vi mua sắm của khách hàng. Ví dụ, email theo dõi có thể nhắc nhở khách hàng về giỏ hàng bị bỏ dở hoặc thanh toán chưa hoàn tất, giúp họ quay lại để hoàn tất giao dịch mua hàng.
Với khả năng tích hợp nâng cao cùng AfterShip Tracking, bạn có thể hiển thị các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa, chỉ hiển thị những mặt hàng phù hợp nhất với khách hàng mục tiêu. Ngay sau khi đơn hàng được đặt, hãy tích hợp các đề xuất sản phẩm được nhắm mục tiêu vào email thông báo để thúc đẩy doanh số bán hàng.
:fill(transparent))
Inspiration
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.
Exploration
Tìm hiểu những gì người mua sắm đang tìm kiếm
Hiển thị kết quả tìm kiếm được cá nhân hóa trên trang bộ sưu tập. Tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách giúp người mua sắm dễ dàng tìm thấy các mặt hàng thời trang yêu thích của họ.
Các trường hợp sử dụng
Sử dụng thuật toán "Xu hướng" hoặc "Hàng mới về" để ưu tiên các mặt hàng bạn muốn quảng bá.
Tùy chỉnh việc sắp xếp kết quả tìm kiếm dựa trên nguồn truy cập của khách hàng, chẳng hạn như nền tảng mạng xã hội hoặc chiến dịch tiếp thị. Ví dụ, người mua sắm đến từ Facebook có thể thấy các mặt hàng có giá thấp hơn, trong khi những người đến từ Instagram có thể được giới thiệu các sản phẩm hợp thời hơn, có giá cao hơn.
Cung cấp cho người mua sắm các tùy chọn lọc bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để trích xuất và làm phong phú thêm các thẻ sản phẩm - giúp họ dễ dàng tìm thấy các mặt hàng mong muốn.
Recommendation
Đề xuất các sản phẩm phù hợp nhất cho người mua sắm
Áp dụng các thuật toán tiên tiến được thiết kế riêng cho ngành thời trang, mang đến trải nghiệm mua sắm siêu cá nhân hóa, thúc đẩy kết quả ấn tượng.
Các trường hợp sử dụng
Sử dụng thuật toán “Sản phẩm tương tự” để đề xuất các mặt hàng có kiểu dáng tương tự với những sản phẩm mà người mua sắm đã xem.
Sử dụng thuật toán “Sản phẩm bổ sung” để đề xuất các mặt hàng phù hợp với phong cách của lựa chọn hiện tại của người mua sắm.
Áp dụng thuật toán “NextLLM” của AfterShip để cung cấp các đề xuất theo thời gian thực dựa trên thẻ sản phẩm và hành vi mua sắm của người dùng ngay từ lần nhấp chuột đầu tiên.
Tự động tạo các gợi ý mua trọn bộ sản phẩm trên trang chi tiết sản phẩm, cho phép người mua thêm nhiều mặt hàng vào giỏ hàng của họ, bằng cách sử dụng các thuật toán như “Sản phẩm thường được mua cùng nhau” hoặc “NextLLM”.
Retention
Thu hút lại sự chú ý của khách hàng bằng cách cá nhân hóa.
Tận dụng nhiều điểm tiếp xúc sau khi mua hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa nhằm bù đắp doanh số bị mất, tăng doanh thu và thúc đẩy giữ chân khách hàng.
Các trường hợp sử dụng
Thông qua việc tích hợp với Attentive hoặc Klaviyo, bạn có thể triển khai các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa và các chiến lược tiếp thị đa dạng dựa trên hành vi mua sắm của khách hàng. Ví dụ, email theo dõi có thể nhắc nhở khách hàng về giỏ hàng bị bỏ dở hoặc thanh toán chưa hoàn tất, giúp họ quay lại để hoàn tất giao dịch mua hàng.
Với khả năng tích hợp nâng cao cùng AfterShip Tracking, bạn có thể hiển thị các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa, chỉ hiển thị những mặt hàng phù hợp nhất với khách hàng mục tiêu. Ngay sau khi đơn hàng được đặt, hãy tích hợp các đề xuất sản phẩm được nhắm mục tiêu vào email thông báo để thúc đẩy doanh số bán hàng.
Khách hàng đang hết lời khen ngợi sản phẩm AfterShip Personalization vì khả năng cá nhân hóa.
“Hầu hết các công cụ cá nhân hóa chỉ tập trung vào khâu thanh toán; AfterShip đã cung cấp được trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa toàn diện mà chúng tôi đang tìm kiếm.”
Dexter Da Silva
Giám đốc Sản phẩm Kỹ thuật số
){kind=small}
“Sau khi triển khai tính năng đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, chúng tôi nhận thấy doanh thu bán thêm tăng 4,3% trên toàn bộ trang web nhờ tính năng cá nhân hóa. 74% doanh thu từ cá nhân hóa thực tế đến từ các trang chi tiết sản phẩm.”
Matthew Stuckings
Quản lý CRM & Dữ liệu
){kind=small}
Bắt đầu chỉ trong 30 phút
Hãy liên hệ với nhóm của chúng tôi để khám phá cách cá nhân hóa được tăng cường bởi AI của AfterShip có thể mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
:fill(transparent))