Аналитика и тестирањеВештачка интелигенцијаЦРМ и платформе податакаЕ-трговина и малопродаја

11 начина на који вештачка интелигенција трансформише модну е-трговину

Током последњих неколико година, радили смо са неколико клијената модне е-трговине како бисмо им помогли да се дигитално трансформишу. Једна област коју смо истраживали и истраживали је како вештачка интелигенција (AI) може да се примени као алат за помоћ у интерној аутоматизацији, као и за трансформацију корисничког искуства.

Постоје једноставне ствари које данас радимо од оптимизације садржаја и претраживача (SЕО) перспектива. Користимо вештачку интелигенцију да обезбедимо занимљиве наслове, мета описе, убедљиве описе производа, аутоматско означавање и да тестирамо и оптимизујемо различите верзије копије коју пишемо. Наше маркетиншке платформе такође укључују вештачку интелигенцију у препоруке производа, оптимизацију времена слања и предвиђање. Међутим, ова употреба је заправо само загребање површине потенцијала у погледу АИ. 

Дизајн, производња, производња и управљање ланцем снабдевања

АИ прави револуцију у модној индустрији обезбеђујући побољшану ефикасност и аутоматизацију у дизајну, производњи, производњи и управљању ланцем снабдевања.

У фази дизајна, вештачка интелигенција користи алгоритме за анализу трендова и понашања потрошача, што доводи до креирања дизајна за које је већа вероватноћа да ће имати одјек код купаца. Поред тога, технологије генеративног дизајна које покреће вештачка интелигенција омогућавају дизајнерима да поставе ограничења за материјал и перформансе, а АИ генерише дизајн производа који испуњава те критеријуме, што доводи до разноврснијег спектра дизајна и смањеног отпада.

У производњи и производњи, вештачка интелигенција помаже у побољшању контроле квалитета кроз прецизно оцењивање материјала и смањење грешака у контроли финалног производа. Може да подржи виши и доследнији стандард за материјале него само људи, што доводи до побољшаног квалитета одеће. Штавише, аутономна роботика, коју покреће АИ, поједностављује руковање материјалом у фабрикама, смањујући време до завршетка критичних задатака и осигуравајући транспорт материјала и готових производа без оштећења.

АИ такође игра кључну улогу у оптимизацији ланаца снабдевања. Може да предвиди потенцијалне сметње, оптимизује руте испоруке и аутоматизује задатке који се понављају. Такође помаже у прикупљању и ширењу релевантних података, као што су тренутни инвентар, трендови потражње, потребе за радном снагом и доступност сировина и цене. Ово резултира бољим управљањем залихама и предвиђањем, смањењем расипања и трошкова.

АИ модне индустрије и корисничко искуство

На потрошачком фронту, АИ драматично побољшава искуство куповине на мрежи. Персонализовани механизми за препоруке пружају купцима предлоге на основу њиховог понашања у куповини, побољшавајући ангажовање и повећавајући вероватноћу куповине.

Могућности визуелне претраге омогућавају купцима да постављају слике за тражење сличних артикала у онлајн продавници, повећавајући погодност куповине. Функције виртуелног испробавања, које покреће проширена стварност и вештачка интелигенција, омогућавају купцима да визуелизују како ће одећа изгледати на њима пре куповине, смањујући неизвесност и потенцијално смањење стопе поврата.

АИ служи као моћан алат у модној индустрији, аутоматизујући процесе, повећавајући ефикасност и трансформишући корисничко искуство.

Федератед АИ наспрам интерне АИ

За мале клијенте, примена вештачке интелигенције захтева другачији приступ због њихових ограничених ресурса и података. Модели машинског учења које ови клијенти могу да изграде често су ометени недостатком података, што доводи до модела који су недовољно обучени и имају лош учинак. Да би ово превазишли, они често прибегавају дељењу података и алгоритама машинског учења међу клијентима, што се често назива удружено учење. Ово омогућава мањим клијентима да удруже своје ресурсе, комбинујући своје податке како би креирали робусније моделе. Они обучавају своје моделе локално са сопственим подацима и деле само ажурирања модела, одржавајући приватност података. Овај метод не само да побољшава перформансе њихових система вештачке интелигенције, већ им такође пружа могућност да искористе АИ без потребе за великим улагањима у прикупљање података и инфраструктуру.

Насупрот томе, велики клијенти е-трговине, са огромним подацима које генеришу и прикупљају, у позицији су да подрже сопствене робусне имплементације науке о подацима. Ови клијенти поседују ресурсе за изградњу, обуку и фино подешавање сложених модела користећи сопствене податке. Огроман обим података који имају омогућава креирање детаљних профила купаца, побољшане системе препорука и прецизније предвиђање потражње. Њихов обим им такође омогућава да улажу у најсавременији хардвер, софтвер и таленте за науку о подацима како би стално иновирали и побољшавали своје АИ системе. Имају могућност да креирају АИ решења по мери која савршено одговарају њиховим јединственим потребама, што је предност коју мањи клијенти обично немају. Штавише, велики скупови података омогућавају већу контролу приватности јер подаци не морају да се деле екстерно.

Десет примера вештачке интелигенције која трансформише модну е-трговину

Било да се ради о решењу које користи вештачку интелигенцију међу клијентима или интерно примењује бренд, вештачка интелигенција и њен напредак револуционишу модну индустрију е-трговине, укључујући моду, на бројне начине:

  1. Персонализоване препоруке: АИ алгоритми користе податке о купцима да би предложили одевне предмете који су у складу са њиховим личним стилом и претходним куповинама. Ово чини искуство куповине личним и повећава вероватноћу куповине.
  2. Виртуални покушаји: Напредак у проширеној стварности (AR) и АИ су омогућили купцима да виртуелно испробају одећу. Ово помаже купцима да визуализују како ће неки предмет изгледати на њима пре него што га купе, смањујући несигурност и потенцијално смањење броја повраћаја.
  3. Чет-ботови и виртуелни помоћници: Ови алати засновани на вештачкој интелигенцији могу да одговоре на упите купаца, помогну при избору производа, дају савете за стил, па чак и да олакшају трансакције. Ово може побољшати корисничко искуство и повећати продају.
  4. Предвиђање потражње: АИ може да предвиди будуће трендове и потражњу потрошача анализом историјских података о продаји, фидова друштвених медија и тренутних модних трендова. Ово може помоћи модним трговцима да ефикасније управљају залихама и смање отпад.
  5. Оптимизација цена: АИ може да анализира бројне факторе, укључујући потражњу на тржишту, цене конкурената и историјске податке о продаји, како би поставио оптималне цене за производе. Ово може максимизирати профит уз одржавање задовољства купаца.
  6. Аутоматизовани маркетинг: АИ алгоритми могу анализирати понашање купаца и користити ове информације за развој циљаних маркетиншких кампања. Ово може повећати стопу ангажовања и конверзије.
  7. Интелигентна претрага: АИ може побољшати корисничко искуство и стопе конверзије пружањем интелигентне, предиктивне траке за претрагу и напредних филтера за прецизно и персонализовано откривање производа.
  8. Визуелна претрага: Са вештачком интелигенцијом, купци могу да отпремају слике да траже сличне артикле у продавници на мрежи. Ово чини искуство куповине практичнијим и интуитивнијим.
  9. Вишејезични превод: Машинско превођење помоћу вештачке интелигенције може аутоматски да преведе ваш сајт за е-трговину како би досегао потенцијалне клијенте који не говоре ваш матерњи језик или су у другим земљама.
  10. Модна производња: Са вештачком интелигенцијом, модни произвођачи могу да побољшају оцењивање материјала, аутоматизују прикупљање података и управљање имовином, смање грешке у инспекцији финалног производа и побољшају одрживост и прилагођену производњу.
  11. Модни дизајн: АИ се такође може користити за дизајнирање нових модних предмета. Анализом трендова и преференција потрошача, АИ може да генерише дизајнерске идеје које ће вероватно бити популарне.

Примена АИ у модној е-трговини је огромна и расте, а ово су само неки од начина на које АИ помаже да се унапреди индустрија. Како АИ технологија наставља да се развија, можемо очекивати да ћемо у будућности видети још иновативније апликације.

Douglas Karr

Douglas Karr је ЦМО оф ОпенИНСИГХТС и оснивача Martech Zone. Доуглас је помогао десетинама успешних МарТецх стартапова, помогао је у дубинској пажњи од преко 5 милијарди долара у Мартецх аквизицијама и инвестицијама, и наставља да помаже компанијама у имплементацији и аутоматизацији њихових продајних и маркетиншких стратегија. Доуглас је међународно признати стручњак за дигиталну трансформацију и МарТецх стручњак и говорник. Даглас је такође објављени аутор Думмие'с водича и књиге о пословном лидерству.

Повезани чланци

Назад на врх дугмета
близу

Адблоцк откривен

Martech Zone је у могућности да вам пружи овај садржај без икаквих трошкова јер ми монетизујемо наш сајт путем прихода од огласа, партнерских веза и спонзорстава. Били бисмо захвални ако бисте уклонили свој блокатор огласа док гледате наш сајт.