„Analytics“ ir testavimasDirbtinis intelektasCRM ir duomenų platformosEl. Prekyba ir mažmeninė prekyba

11 būdų, kaip dirbtinis intelektas keičia madą el

Per pastaruosius porą metų dirbome su keliais mados el. prekybos klientais, kad padėtume jiems skaitmeniniu būdu transformuotis. Viena sritis, kurią mes tyrinėjome ir tyrinėjome, yra tai, kaip dirbtinis intelektas (AI) gali būti naudojamas kaip įrankis, padedantis jiems atlikti vidinį automatizavimą ir pakeisti klientų patirtį.

Yra paprastų dalykų, kuriuos šiandien darome optimizuodami turinį ir paieškos sistemoms (SEO) perspektyva. Naudojame dirbtinį intelektą, kad pateiktume patrauklius pavadinimus, meta aprašymus, patrauklius produktų aprašymus, automatizuotą žymėjimą ir išbandytume bei optimizuotume įvairias mūsų rašomos kopijos versijas. Mūsų rinkodaros platformos taip pat įtraukia AI į produktų rekomendacijas, siuntimo laiko optimizavimą ir prognozes. Tačiau šis naudojimas iš tikrųjų tik subraižo AI potencialo paviršių. 

Projektavimas, gamyba, gamyba ir tiekimo grandinės valdymas

Dirbtinis intelektas sukelia revoliuciją mados pramonėje, padidindamas projektavimo, gamybos, gamybos ir tiekimo grandinės valdymo efektyvumą ir automatizavimą.

Projektavimo etape dirbtinis intelektas naudoja algoritmus tendencijoms ir vartotojų elgesiui analizuoti, o tai leidžia sukurti dizainą, kuris labiau patiks klientams. Be to, dirbtinio intelekto valdomos generatyvaus projektavimo technologijos leidžia dizaineriams nustatyti medžiagų ir našumo apribojimus, o dirbtinis intelektas sukuria tuos kriterijus atitinkančius gaminių dizainus, todėl sukuriamas įvairesnis dizainas ir sumažėja atliekų kiekis.

Gamyboje ir gamyboje dirbtinis intelektas padeda pagerinti kokybės kontrolę, tiksliai klasifikuodamas medžiagas ir sumažindamas galutinio produkto tikrinimo klaidas. Jis gali išlaikyti aukštesnius ir nuoseklesnius medžiagų standartus nei vien žmonės, todėl pagerėja drabužių kokybė. Be to, autonominė robotika, maitinama dirbtinio intelekto, supaprastina medžiagų tvarkymą gamyklose, sumažina kritinių užduočių atlikimo laiką ir užtikrina medžiagų ir gatavų prekių transportavimą be žalos.

AI taip pat atlieka lemiamą vaidmenį optimizuojant tiekimo grandines. Jis gali numatyti galimus sutrikimus, optimizuoti pristatymo maršrutus ir automatizuoti pasikartojančias užduotis. Tai taip pat padeda rinkti ir platinti atitinkamus duomenis, pvz., esamą inventorių, paklausos tendencijas, darbo jėgos poreikius ir žaliavų prieinamumą bei kainas. Tai lemia geresnį atsargų valdymą ir prognozavimą, sumažinant švaistymą ir išlaidas.

Mados pramonės AI ir klientų patirtis

Kalbant apie vartotojus, dirbtinis intelektas labai pagerina apsipirkimo internetu patirtį. Suasmeninti rekomendacijų varikliai teikia klientams pasiūlymus, pagrįstus jų apsipirkimo elgesiu, pagerina įsitraukimą ir padidina pirkimo tikimybę.

Vizualinės paieškos galimybės leidžia klientams įkelti paveikslėlius, kad galėtų ieškoti panašių prekių internetinėje parduotuvėje, todėl apsipirkti yra patogiau. Virtualios išbandymo funkcijos, kurias teikia papildyta realybė ir dirbtinis intelektas, leidžia klientams įsivaizduoti, kaip drabužiai atrodys ant jų prieš perkant, taip sumažinant netikrumą ir galimai mažėjančius grąžinimo rodiklius.

AI yra galingas įrankis mados pramonėje, automatizuojantis procesus, didinantis efektyvumą ir keičiantis klientų patirtį.

Federuotas dirbtinis intelektas prieš vidaus AI

Mažiems klientams diegiant AI reikia kitokio požiūrio dėl ribotų išteklių ir duomenų. Mašininio mokymosi modeliams, kuriuos šie klientai gali sukurti, dažnai trukdo duomenų trūkumas, todėl modeliai yra nepakankamai parengti ir prastai veikia. Norėdami tai įveikti, jie dažnai naudojasi mašininio mokymosi duomenimis ir algoritmais tarp klientų, dažnai vadinamų jungtiniu mokymusi. Tai leidžia mažesniems klientams sujungti savo išteklius, derindami savo duomenis, kad sukurtų patikimesnius modelius. Jie apmoko savo modelius vietoje naudodami savo duomenis ir dalijasi tik modelio atnaujinimais, išlaikydami duomenų privatumą. Šis metodas ne tik pagerina jų AI sistemų našumą, bet ir suteikia joms galimybę panaudoti AI be didelių investicijų į duomenų rinkimą ir infrastruktūrą.

Priešingai, dideli el. prekybos klientai, turėdami daug duomenų, kuriuos jie generuoja ir renka, gali palaikyti savo patikimus duomenų mokslo diegimus. Šie klientai turi išteklių kurti, mokyti ir koreguoti sudėtingus modelius naudodami savo duomenis. Didelis jų turimų duomenų kiekis leidžia sukurti išsamius klientų profilius, patobulinti rekomendacijų sistemas ir tiksliau prognozuoti paklausą. Jų mastas taip pat leidžia investuoti į pažangiausią aparatinę, programinę įrangą ir duomenų mokslo talentus, kad galėtų nuolat kurti naujoves ir tobulinti savo AI sistemas. Jie gali sukurti pagal užsakymą sukurtus AI sprendimus, puikiai atitinkančius jų unikalius poreikius, o pranašumo, kurio paprastai neturi mažesni klientai. Be to, dideli duomenų rinkiniai leidžia geriau kontroliuoti privatumą, nes duomenų nereikia dalytis išorėje.

Dešimt AI transformuojančių madą elektroninę prekybą pavyzdžių

Nesvarbu, ar tai sprendimas, kuriame dirbtinis intelektas naudojamas klientams, ar prekės ženklo viduje, AI ir jo pažanga kelia perversmą mados el. prekybos pramonėje, įskaitant madą, įvairiais būdais:

  1. Suasmenintos rekomendacijos: AI algoritmai naudoja klientų duomenis, kad pasiūlytų drabužių elementus, atitinkančius jų asmeninį stilių ir ankstesnius pirkinius. Tai daro apsipirkimo patirtį asmeniškesnę ir padidina pirkimo tikimybę.
  2. Virtualūs bandymai: Pažanga išplėstinėje realybėje (AR) ir dirbtinis intelektas suteikė klientams galimybę praktiškai pasimatuoti drabužius. Tai padeda klientams įsivaizduoti, kaip prekė atrodys prieš juos perkant, sumažinant netikrumą ir galbūt sumažinant grąžinimų skaičių.
  3. Pokalbių robotai ir virtualūs asistentai: Šie dirbtiniu intelektu pagrįsti įrankiai gali atsakyti į klientų užklausas, padėti pasirinkti gaminį, patarti dėl stiliaus ir netgi palengvinti sandorius. Tai gali pagerinti klientų aptarnavimo patirtį ir padidinti pardavimus.
  4. Paklausos prognozavimas: AI gali numatyti ateities tendencijas ir vartotojų paklausą, analizuodamas istorinius pardavimo duomenis, socialinės žiniasklaidos kanalus ir dabartines mados tendencijas. Tai gali padėti mados mažmenininkams efektyviau valdyti atsargas ir sumažinti atliekų kiekį.
  5. Kainų optimizavimas: AI gali analizuoti daugybę veiksnių, įskaitant rinkos paklausą, konkurentų kainas ir istorinius pardavimo duomenis, kad nustatytų optimalias produktų kainas. Tai gali padidinti pelną ir išlaikyti klientų pasitenkinimą.
  6. Automatizuota rinkodara: AI algoritmai gali analizuoti klientų elgesį ir naudoti šią informaciją tikslinėms rinkodaros kampanijoms kurti. Tai gali padidinti įsitraukimą ir konversijų rodiklius.
  7. Pažangi paieška: AI gali pagerinti naudotojo patirtį ir konversijų rodiklius, suteikdama išmanią, nuspėjamą paieškos juostą ir pažangius filtrus, kad būtų galima tiksliai ir suasmeninti produktus.
  8. Vizuali paieška: Naudodami dirbtinį intelektą klientai gali įkelti vaizdus ir ieškoti panašių prekių internetinėje parduotuvėje. Taip apsipirkimas tampa patogesnis ir intuityvesnis.
  9. Kelių kalbų vertimas: AI pagrįstas mašininis vertimas gali automatiškai išversti jūsų el. prekybos svetainę, kad pasiektų potencialius klientus, kurie nekalba jūsų gimtąja kalba arba yra kitose šalyse.
  10. Mados gamyba: Naudodami dirbtinį intelektą mados gamintojai gali pagerinti medžiagų klasifikavimą, automatizuoti duomenų rinkimą ir turto valdymą, sumažinti galutinio produkto tikrinimo klaidas ir pagerinti tvarumą bei pritaikytą gamybą.
  11. Mada Dizainas: AI taip pat gali būti naudojamas kuriant naujus mados gaminius. Analizuodamas tendencijas ir vartotojų pageidavimus, dirbtinis intelektas gali generuoti dizaino idėjas, kurios greičiausiai bus populiarios.

DI taikymas mados elektroninėje prekyboje yra didžiulis ir auga, ir tai tik keletas būdų, kuriais dirbtinis intelektas padeda tobulinti pramonę. AI technologijai toliau tobulėjant, galime tikėtis, kad ateityje pamatysime dar daugiau naujoviškų programų.

Douglas Karr

Douglas Karr yra BRO OpenINSIGHTS ir įkūrėjas Martech Zone. Douglas padėjo daugybei sėkmingų MarTech pradedančiųjų įmonių, padėjo atlikti daugiau nei 5 mlrd. Douglas yra tarptautiniu mastu pripažintas skaitmeninės transformacijos ir MarTech ekspertas bei pranešėjas. Douglasas taip pat yra paskelbtas Dummie vadovo ir verslo lyderystės knygos autorius.

Susiję straipsniai

Atgal į viršų mygtukas
arti

Aptiktas skelbimų blokas

Martech Zone gali pateikti jums šį turinį nemokamai, nes gauname pajamų iš savo svetainės per pajamas iš skelbimų, filialų nuorodas ir rėmimą. Būtume dėkingi, jei peržiūrėdami mūsų svetainę pašalintumėte skelbimų blokavimo priemonę.