Технологиите с изкуствен интелект се превърнаха в движещата сила за иновациите на електронната търговия и в сектора на модата, като дори станахме свидетели на модно ревю "Fashion X AI" в Хонконг, което представи дизайнерски облекла, изработени от изкуствен интелект.
По пътя към по-нататъшната си технологична трансформация, модната електронна търговия през 2023 ще трябва да приоритизира върху коя област на технологията да се концентрира.
Модната платформа GLAMI представя част от технологичните акценти, които ще преобладават в сектора през 2023.
Автоматизация и дигитализация на оперативни процеси
Темата за използването на автоматизация и изкуствен интелект в ежедневните оперативни процеси понякога се пренебрегва поради по-вълнуващи теми, като Metaverse или виртуалната реалност. Въпреки че това са теми, които определено заслужават да бъдат проследени с голямо внимание, въздействието на технологиите върху вътрешните оперативни процеси може да бъде още по-забележимо от бизнес гледна точка – от прогнозиране на търсенето от страна на потребителите и ценова стратегия, до операции, свързани с транспорт и доставка.
Прогнозиране на търсенето: изкуствен интелект (AI) + мнението на клиентите
Намирането на баланс между науката и човешкия допир никога не е лесно. Модната марка Finesse.us например използва AI, за да предвиди какви модели да произвежда, но анализира и мнението на клиентите.
Хиперперсонализация
Подобряването на клиентското изживяване без съмнение е друг добър пример за приложение на технологията в модната електронна търговия. Днес потребителите все повече се натоварват от наличието на твърде богат избор между модни марки. Един от начините за справяне с това е адаптирането на съдържанието и изживяването на потребителя чрез използване на данни от първа ръка и AI.
Персонализираната оферта не само подобрява изживяването на клиентите, но и повишава процента на реализация, което води до по-високи продажби. За да се възползват от това, марките ще трябва да инвестират стратегически във всичките си оптимизации на данни и анализи – от събирането до внедряването им. Резултатът от внедряването на лични препоръки в платформата на GLAMI например доведе до +20% увеличение на приходите на потребител.
Стъпки по пътя към хиперперсонализацията
Събиране на данни – поверителността на данните и новите разпоредби поставят дилемата как да събираме данни отговорно. Ключът е да се събират данните по надежден начин и да се предлага нещо в замяна.
Анализиране на данни – след събирането и съхраняването на данни с уникални идентификатори, усъвършенстваните AI модели и алгоритмите за машинно обучение трябва да продължат и да анализират и данните за поведението на клиентите.
Доставяне на резултати за клиентите – това са инструменти за предоставяне на персонализация на всеки клиент и създаване на преживявания, които стимулират ангажираността на клиентите и в крайна сметка - лоялността им.
