در مد ، تصاویر همه چیز است. اما پشت هر صفحه توضیحات محصول داده است. از برش یک سجاف گرفته تا نام رنگ در کشویی ، داده های محصول نحوه کشف ، نمایش ، خریداری و بازگرداندن موارد را نشان می دهد. وقتی دقیق باشد ، بی سر و صدا کل سیستم را قدرت می دهد. وقتی اینطور نیست ، عواقب آن از تدارکات گرفته تا اعتماد مشتری به همه چیز رسیده است.
یک مطالعه مشاوره Forrester 2024 نشان داد که 83 ٪ رهبران تجارت الکترونیکی اعتراف می کنند که داده های محصول آنها ناقص ، متناقض ، نادرست ، بدون ساختار یا منسوخ است. و اثرات فقط به پس زمینه محدود نمی شود. تاخیر در مورد داده های محصول ضعیف ، محدودیت دید ، ناامید کننده مشتریان و بازده بازده است. در مد ، جایی که دقیق فروش و حاشیه ها را محکم می کند ، این یک مسئولیت جدی است.
از آنجا که مارک ها در کانال های خرده فروشی بیشتری قرار می گیرند ، مشکل چند برابر می شود. مدیریت ده ها مورد الزامات قالب بندی ، استانداردهای تصویر و طبقه بندی به یکباره لایه هایی از پیچیدگی را اضافه می کند. اما هوش مصنوعی چند مدلی– مدل هایی که می توانند هم تصاویر و هم متن را پردازش کنند – به عنوان ابزاری که در نهایت می تواند این چالش ها را در مقیاس برطرف کند ، در حال ظهور است.
هنگامی که داده های محصول فروش را زیر پا می گذارد
هر صفحه محصول در خرده فروشی دیجیتال ، نقطه لمسی مشتری و در مد است که تعامل نیاز به دقت دارد. گمراه کردن یک رنگ ، حذف یک ماده یا عدم تطابق تصویری با توضیحات آن ، فقط غیر حرفه ای به نظر نمی رسد بلکه تجربه خرید را مختل می کند.
و برای خریداران مهم است. طبق تحقیقات صنعت:
- 42 ٪ خریداران وقتی اطلاعات محصول ناقص است ، چرخ دستی های خود را رها می کنند.
- 70 ٪ در صورتی که توضیحات بی فایده یا مبهم باشد ، از یک صفحه محصول خارج شوید.
- 87 ٪ بگویید که بعید به نظر می رسد پس از دریافت کالایی که با لیست آنلاین آن مطابقت ندارد ، دوباره خریداری کنند.
و هنگامی که محصولات بر اساس توضیحات نادرست محصول خریداری می شوند ، مارک ها با بازده سخت مورد اصابت قرار می گیرند. تنها در سال 2024 ، 42 ٪ از بازده در بخش مد به اطلاعات نادرست یا ناقص محصول نسبت داده شد. برای صنعتی که قبلاً از هزینه های بازگشت و زباله ها سنگین شده است ، تأثیر آن دشوار است.
و این تنها درصورتی است که خریدار محصول را می بیند-داده های ارجاعی می توانند دید مخزن را مخزن کنند و موارد را قبل از اینکه حتی فرصتی برای تبدیل داشته باشند ، دفن می کنند و منجر به پایین آمدن فروش می شوند.
چرا مشکل داده مد از بین نمی رود
اگر این مسئله گسترده است ، چرا صنعت آن را حل نکرده است؟ از آنجا که داده های محصول مد پیچیده ، متناقض و غالباً بدون ساختار است. و هرچه بازارهای بیشتر پدیدار می شوند ، انتظارات تغییر می کنند.
هر مارک کاتالوگ ها را به طور متفاوتی مدیریت می کند. برخی به صفحات گسترده دستی متکی هستند ، برخی دیگر با سیستم های داخلی سفت و سخت می جنگند و بسیاری از آنها در PIM های پیچیده یا ERP در هم می چسبند. در همین حال ، خرده فروشان قوانین خود را تحمیل می کنند: یکی به عکس های پیچ خورده بریده شده نیاز دارد ، دیگری اصرار بر پیشینه های سفید دارد. حتی نام رنگی اشتباه – “نارنجی” به جای “هویج” – می تواند لیستی را رد کند.
این ناسازگاری ها به تعداد زیادی از کارهای دستی تبدیل می شوند. یک SKU ممکن است برای پاسخگویی به نیازهای شریک به چندین پاس قالب بندی مختلف نیاز داشته باشد. ضرب کنید که هزاران محصول و ده ها کانال خرده فروشی ، و جای تعجب نیست که تیم ها به همان اندازه هزینه می کنند نصف از زمان آنها فقط تصحیح مسائل مربوط به داده ها.
و در حالی که آنها این کار را انجام می دهند ، اولویت هایی مانند پرتاب های فصلی و استراتژی رشد عقب مانده است. لیست ها به طور زنده ویژگی های کلیدی را از دست می دهند ، یا کاملاً مسدود شده اند. مشتریان با انتظارات نادرست گذشته یا خرید می کنند. فرایند برای حمایت از رشد به منبع مکرر کشیدن تبدیل می شود.
مورد برای ai multimodal
این دقیقاً همان نوع مشکلی است که هوش مصنوعی چند حالته برای پرداختن به آن ساخته شده است. بر خلاف ابزارهای اتوماسیون سنتی ، که به ورودی های ساختاری متکی هستند ، سیستم های چند حالته می توانند هم متن و هم تصاویر را تجزیه و تحلیل و حس کنند ، مشابه نحوه یک بازرگان انسانی.
این می تواند یک عکس و یک عنوان محصول را اسکن کند ، ویژگی های طراحی مانند آستین های فلور یا گردن V را تشخیص دهد و دسته و برچسب های صحیح مورد نیاز یک خرده فروش را اختصاص دهد. این می تواند برچسب های متناقض را استاندارد کند ، نقشه برداری “نیروی دریایی” ، “نیمه شب” و “نیلی” را به همان مقدار اصلی ، در حالی که ویژگی های گمشده مانند مواد یا متناسب را پر می کند.
در سطح فنی ، این کار توسط مدل های بینایی زبان (VLMS) – سیستم های پیشرفته AI که به طور مشترک تصاویر و متن های محصول (عناوین ، توضیحات) را تجزیه و تحلیل می کنند تا هر مورد را به طور کامل درک کنند. این مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور بر اساس نیازهای پلتفرم ، عملکرد لیست در دنیای واقعی و داده های کاتالوگ تاریخی آموزش داده می شوند. با گذشت زمان ، آنها باهوش تر ، یادگیری طبقه بندی خرده فروشان و پیش بینی های تنظیم دقیق بر اساس بازخورد و نتایج می شوند.
کارهایی که قبلاً هفته ها به طول می انجامیدند می توانند در ساعت ها انجام شوند ، بدون آنکه دقت را قربانی کنند.
چرا داده های تمیز همه چیز را سرعت می بخشند
هنگامی که داده های محصول کامل ، سازگار و سازمان یافته کامل است ، همه چیز دیگر بسیار راحت تر اجرا می شود. موارد در جستجوی مناسب ، بدون تأخیر راه اندازی می شود و در فیلترهایی که مشتریان در واقع از آن استفاده می کنند ، ظاهر می شوند. خریداران محصول به صورت آنلاین می بینند ، یکی از مواردی است که به درب آنها می رسد.
این نوع وضوح منجر به نتایج ملموس در کل عملیات خرده فروشی می شود. خرده فروشان می توانند SKU ها را بدون عقب و عقب طولانی سوار کنند. بازارها لیست هایی را که مطابق با استانداردهای آنها است ، بهبود دید و قرار گرفتن در اولویت قرار می دهد. هنگامی که اطلاعات واضح و سازگار است ، خریداران به احتمال زیاد تبدیل می شوند و کمتر احتمال بازگشت آنچه خریداری کرده اند ، باز می گردند. حتی تیم های پشتیبانی نیز سود دارند و شکایات کمتری برای حل و فصل و سردرگمی کمتری برای مدیریت دارند.
مقیاس گذاری بدون فرسودگی
مارک ها دیگر فقط از طریق سایت های خود نمی فروشند. آنها در حال رفتن به زندگی در سراسر آمازون ، نوردستروم ، Farfetch ، Bloomingdale و لیست طولانی از بازارها هستند که هر کدام نیازهای در حال تحول خاص خود را دارند. نگه داشتن دستی خسته کننده است و با گذشت زمان ، غیرواقعی و ناپایدار است.
هوش مصنوعی چند مدلی تغییر می کند که با کمک به برندها در ساخت زیرساخت های تطبیقی. این سیستم ها فقط ویژگی ها را نشان نمی دهند ، آنها با گذشت زمان می آموزند. از آنجا که قوانین جدید خاص در بازار معرفی می شوند یا عکاسی محصول تکامل می یابد ، بدون شروع از ابتدا ، لیست ها می توانند به سرعت به روز و دوباره اصلاح شوند.
برخی از ابزارها فراتر می روند ، به طور خودکار مجموعه های تصویر سازگار را تولید می کنند ، شکاف ها را در پوشش ویژگی ها و حتی توضیحات خیاطی برای بازارهای خاص منطقه ای شناسایی می کنند. هدف جایگزینی تیم های انسانی نیست. این است که آنها را آزاد کنید تا روی آنچه این برند منحصر به فرد است ، تمرکز کنید ، در حالی که اجازه می دهد هوش مصنوعی وظایف تکراری و مبتنی بر قانون را انجام دهد که آنها را کند می کند.
بگذارید مارک ها خلاق باشند و اجازه دهند AI بقیه را اداره کند
مد به اصالت رونق می گیرد ، نه ورود به اطلاعات دستی. داده های محصول کثیف می توانند بی سر و صدا حتی قوی ترین مارک ها را از بین ببرند. هنگامی که اصول درست نیست ، همه چیز دیگر – از دید تبدیل به نگه داشتن به حفظ – شروع به لغزش.
Multimodal AI یک مسیر واقع بینانه و مقیاس پذیر را به جلو ارائه می دهد. این به مارک ها کمک می کند تا بدون از دست دادن کنترل سریعتر حرکت کنند و سفارش بخشی از مشاغل را که مدتهاست توسط هرج و مرج تعریف شده است ، به ارمغان می آورد.
مد به سرعت حرکت می کند. مارک هایی که موفق می شوند ، سیستم هایی با سیستم های ساخته شده برای ادامه کار خواهند بود.
