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時尚零售業的轉化障礙
缺乏新的購物者數據
68%* 的訪客是新訪客
直接來自社群媒體平台和付費搜尋廣告（例如 Instagram）
數據不足以支持個人化轉化策略
缺乏產品銷售數據
平均而言，55%的庫存沒有銷售記錄。
庫存商品種類繁多，每週新增數十種 SKU
缺乏歷史數據，難以精準個人化
網站轉換率低
*資料來源：Frictionless Commerce **資料來源：AfterShip 內部數據
由產品智慧驅動的超個人化
AfterShip 個人化功能即使在購物者行為數據和網站互動有限的情況下，也能挖掘產品深層關聯並揭示購物者的潛在興趣。
AfterShip 個人化功能利用基於會話的方法、超過 5 億個交易資料點以及包含 1 萬多個產品屬性的資料庫，將購物者行為轉化為產品屬性，並利用大型多模態模型 (LMM) 來預測其興趣。
無需訂單歷史記錄或額外的 AI 模型訓練。
將時尚之旅提升至全新個人化境界
激發購物者的靈感
讓購物者能夠上傳靈感圖片，從而獲得流暢的搜尋體驗，並提供高度相關的搜尋結果。
用例
1 視覺發現
讓購物者能夠使用圖片作為搜尋查詢。先進的影像分析、電腦視覺和產品屬性標記技術能夠產生相關的搜尋結果，進而提升搜尋體驗。
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