Analytics og testingKunstig intelligensCRM og dataplattformerE-handel og detaljhandel

11 måter kunstig intelligens forvandler mote-e-handel

I løpet av de siste par årene har vi jobbet med flere mote-e-handelskunder for å hjelpe dem digitalt transformere. Et område vi har forsket på og utforsket er hvordan kunstig intelligens (AI) kan brukes som et verktøy for å hjelpe dem med intern automatisering samt for å transformere kundeopplevelser.

Det er enkle ting vi gjør i dag fra en innholds- og søkemotoroptimalisering (SEO) perspektiv. Vi bruker AI for å gi engasjerende titler, metabeskrivelser, overbevisende produktbeskrivelser, automatisert tagging og for å teste og optimalisere forskjellige versjoner av kopien vi skriver. Markedsføringsplattformene våre inkluderer også AI i produktanbefalinger, optimalisering av sendetid og prognoser. Imidlertid er denne bruken egentlig bare å skrape overflaten av potensialet med hensyn til AI. 

Design, produksjon, produksjon og forsyningskjedestyring

AI revolusjonerer moteindustrien ved å gi økt effektivitet og automatisering innen design, produksjon, produksjon og forsyningskjedestyring.

I designfasen bruker AI algoritmer for å analysere trender og forbrukeratferd, noe som fører til å lage design som er mer sannsynlig å få resonans hos kundene. I tillegg lar AI-drevne generative designteknologier designere sette material- og ytelsesbegrensninger, og AI genererer produktdesign som oppfyller disse kriteriene, noe som fører til et mer mangfoldig utvalg av design og redusert avfall.

I produksjon og produksjon bidrar AI til å forbedre kvalitetskontrollen gjennom presis gradering av materialer og redusere feil ved sluttproduktinspeksjon. Det kan opprettholde en høyere og mer konsistent standard for materialer enn mennesker alene, noe som fører til forbedret plaggkvalitet. Dessuten effektiviserer autonom robotikk, drevet av AI, materialhåndtering i fabrikker, reduserer tiden til fullføring for kritiske oppgaver og sikrer skadefri transport av materialer og ferdigvarer.

AI spiller også en avgjørende rolle i å optimalisere forsyningskjeder. Den kan forutsi potensielle forstyrrelser, optimalisere leveringsruter og automatisere repeterende oppgaver. Det hjelper også med å samle inn og spre relevante data, for eksempel gjeldende inventar, etterspørselstrender, behov for arbeidsstyrke og tilgjengelighet og priser for råvarer. Dette resulterer i bedre lagerstyring og prognoser, og reduserer svinn og kostnader.

Fashion Industry AI og kundeopplevelse

På forbrukerfronten forbedrer AI dramatisk netthandelsopplevelsen. Personlig tilpassede anbefalingsmotorer gir kundene forslag basert på handleatferden deres, forbedrer engasjementet og øker sannsynligheten for kjøp.

Visuelle søkefunksjoner lar kunder laste opp bilder for å søke etter lignende varer i en nettbutikk, noe som gjør det enklere å handle. Virtuelle prøvingsfunksjoner, drevet av utvidet virkelighet og AI, gjør det mulig for kundene å visualisere hvordan klærne vil se ut før de kjøpes, noe som reduserer usikkerhet og potensielt reduserer returraten.

AI fungerer som et kraftig verktøy i moteindustrien, automatiserer prosesser, øker effektiviteten og transformerer kundeopplevelsen.

Federert AI versus intern AI

For små klienter krever utplassering av AI en annen tilnærming på grunn av deres begrensede ressurser og data. Maskinlæringsmodellene disse klientene kan bygge blir ofte hindret av mangel på data, noe som resulterer i modeller som er undertrente og gir dårlige resultater. For å overvinne dette tyr de ofte til å dele maskinlæringsdata og algoritmer på tvers av klienter, ofte referert til som federated learning. Dette lar de mindre kundene slå sammen ressursene sine, og kombinere dataene deres for å lage mer robuste modeller. De trener modellene sine lokalt med sine egne data og deler bare modelloppdateringene, og opprettholder datavernet. Denne metoden forbedrer ikke bare ytelsen til deres AI-systemer, men gir dem også muligheten til å utnytte AI uten å måtte gjøre omfattende investeringer i datainnsamling og infrastruktur.

I motsetning til dette er store e-handelskunder, med de enorme dataene de genererer og samler inn, i en posisjon til å støtte sine egne robuste datavitenskapelige implementeringer. Disse kundene har ressursene til å bygge, trene og finjustere komplekse modeller ved å bruke sine egne data. Det store datavolumet de har gjør det mulig å lage detaljerte kundeprofiler, forbedrede anbefalingssystemer og mer nøyaktig etterspørselsprognose. Skalaen deres gjør dem også i stand til å investere i banebrytende maskinvare-, programvare- og datavitenskapstalenter for å kontinuerlig innovere og forbedre AI-systemene sine. De har muligheten til å lage skreddersydde AI-løsninger som er perfekt tilpasset deres unike behov, en fordel som mindre kunder vanligvis ikke har. Videre gir de store datasettene mulighet for større personvernkontroll da data ikke trenger å deles eksternt.

Ti eksempler på AI som transformerer mote-e-handel

Enten det er en løsning som bruker AI på tvers av kunder eller distribuert internt av en merkevare, revolusjonerer AI og dens fremskritt mote-e-handelsindustrien, inkludert mote, på mange måter:

  1. Personlige anbefalinger: AI-algoritmer bruker kundedata til å foreslå klesplagg som stemmer overens med deres personlige stil og tidligere kjøp. Dette gjør handleopplevelsen mer personlig og øker sannsynligheten for kjøp.
  2. Virtuelle prøver: Fremskritt innen utvidet virkelighet (AR) og AI har gjort det mulig for kunder å praktisk talt prøve klær. Dette hjelper kundene med å visualisere hvordan en vare vil se ut på dem før de kjøper den, reduserer usikkerheten og reduserer potensielt antall returer.
  3. Chatbots og virtuelle assistenter: Disse AI-baserte verktøyene kan besvare kundehenvendelser, hjelpe med produktvalg, gi stylingråd og til og med forenkle transaksjoner. Dette kan forbedre kundeserviceopplevelsen og øke salget.
  4. Etterspørsel etterspørsel: AI kan forutsi fremtidige trender og forbrukernes etterspørsel ved å analysere historiske salgsdata, sosiale medier og nåværende motetrender. Dette kan hjelpe moteforhandlere til å administrere varelager mer effektivt og redusere avfall.
  5. Prisoptimalisering: AI kan analysere en rekke faktorer, inkludert markedsetterspørsel, konkurrentpriser og historiske salgsdata, for å sette optimale priser for produkter. Dette kan maksimere fortjenesten samtidig som kundetilfredsheten opprettholdes.
  6. Automatisert markedsføring: AI-algoritmer kan analysere kundeatferd og bruke denne informasjonen til å utvikle målrettede markedsføringskampanjer. Dette kan øke engasjementet og konverteringsraten.
  7. Intelligent søk: AI kan forbedre brukeropplevelsen og konverteringsfrekvensene ved å tilby en intelligent, prediktiv søkelinje og avanserte filtre for presis og personlig produktoppdagelse.
  8. Visuell søk: Med AI kan kunder laste opp bilder for å søke etter lignende varer i en nettbutikk. Dette gjør handleopplevelsen mer praktisk og intuitiv.
  9. Flerspråklig oversettelse: AI-drevet maskinoversettelse kan automatisk oversette e-handelssiden din for å nå potensielle kunder som ikke snakker ditt morsmål eller er i andre land.
  10. Moteproduksjon: Med AI kan moteprodusenter forbedre materialgradering, automatisere datainnsamling og aktivaadministrasjon, redusere feil ved sluttproduktinspeksjon og forbedre bærekraft og tilpasset produksjon.
  11. Klesdesign: AI kan også brukes til å designe nye moteartikler. Ved å analysere trender og forbrukerpreferanser kan AI generere designideer som sannsynligvis vil bli populære.

Anvendelsen av AI i mote-e-handel er enorm og økende, og dette er bare noen av måtene AI bidrar til å forbedre bransjen. Ettersom AI-teknologien fortsetter å utvikle seg, kan vi forvente å se enda flere innovative applikasjoner i fremtiden.

Douglas Karr

Douglas Karr er CMO for Åpne INSIGHTS og grunnleggeren av Martech Zone. Douglas har hjulpet dusinvis av vellykkede MarTech-startups, har bistått med due diligence på over 5 milliarder dollar i Martech-oppkjøp og -investeringer, og fortsetter å hjelpe selskaper med å implementere og automatisere salgs- og markedsføringsstrategier. Douglas er en internasjonalt anerkjent digital transformasjons- og MarTech-ekspert og foredragsholder. Douglas er også en publisert forfatter av en Dummies guide og en bok om lederskap for bedrifter.

Relaterte artikler

Tilbake til toppen-knappen
Lukke

Annonseblokkering oppdaget

Martech Zone er i stand til å gi deg dette innholdet uten kostnad fordi vi tjener penger på nettstedet vårt gjennom annonseinntekter, tilknyttede lenker og sponsing. Vi vil sette pris på om du vil fjerne annonseblokkeringen når du ser på nettstedet vårt.