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亚马逊推出人工智能工具
2024-01-12 12:10:23
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长期以来,线上服装退货率居高不下,造成不小的退货成本,服装类目卖家也饱经高退货率的困扰。

日前,亚马逊利用人工智能推出改善服装产品网购体验的四种方法,包括 AI 个性化尺寸建议、为品牌卖家提供的 "Fit Insights" 工具、人工智能标准化尺码表以及消费者尺码评论的亮点突出,以减少服装产品退货,并提高服装产品转化率。

长期以来,线上服装退货率居高不下,造成不小的退货成本,服装类目卖家也饱经高退货率的困扰。供应链技术公司 Optoro 的首席执行官 Amena Ali 表示,在美国,在线零售的退货金额已达 7430 亿美元,而处理一件 100 美元的商品的退货成本也高达 30 美元或 30%,其中大部分费用是大幅折扣和运输费用。

衣服的尺码不对和不合身是消费者网购退货的重要原因。市场研究机构 Coresight Research 的数据显示,网上订购服装的平均退货率为 24.4%,比整体网上退货率高出 8%。其中,近四分之一网购服装被退货的主要原因是不合身。

在提升服装网购体验以及解决服装合身效果上,各大电商平台和品牌都陆续采用 AR 增强现实、AI 人工智能等多种技术,在网上重现虚拟更衣室间,打造服装产品的线上购物新体验。

此前,谷歌就宣布将生成式 AI 技术引入在线购物工具,比如让消费者在虚拟环境下试穿衣服,并根据消费者偏好推荐特定产品。通过该工具,消费者可快速生成衣服穿在不同体型、不同肤色、不同发型模特身上的效果图,便于其了解衣服是否适合自己的身材。同时,消费者在浏览时还可以搜索尺寸相同但价格、颜色和图案不同的类似产品。

纽约时尚品牌 Khaite 和法国奢侈时尚品 Balmain 都将 Bods 虚拟试衣技术利用在自身电子商务网站中,Bods 技术借鉴了游戏世界的技术,可为消费者的虚拟形象进行数字化装扮。美国户外运动服饰巨头 VF Corporation 和 DTC 品牌 Reformation 在其电子商务网站则使用了 3DLook 技术,为消费者提供高度精确的尺寸和尺码建议。

近期,亚马逊也将人工智能和机器学习模型引入服装产品网购体验,推出四项方法解决在线购买时尚产品时遇到的尺码和合身问题。

1、AI个性化尺寸建议

亚马逊利用人工智能开发了深度学习算法,根据服装产品的各项详细信息向消费者推荐尺寸,从而减少消费者寻找正确尺寸所花费的时间。

该功能考虑品牌尺码系统、产品评论和消费者自身的合身偏好之间的尺码关系,利用算法从数百万个产品详细信息(例如款式、尺码表和客户评论)以及数十亿匿名消费者购买中学习,并实时结合该信息,为消费者提供最合适的尺寸建议。

同时,该算法能够不断学习并自我适应消费者尺寸需求的变化。例如,如果消费者本月购买了特定尺码的儿童裤子,算法会考虑其在未来几个月可能需要更大尺码。

另外,该功能会使用人工智能帮助消费者根据喜好发现最合适的替代款式。亚马逊人工智能推荐会在站内庞大的产品目录中提取款式、颜色、价格、尺寸、退货率和消费者评论等产品数据,以便在消费者购物时推荐其他讨人喜欢的款式。

亚马逊表示,尺码推荐系统每天分析数百万个数据点,每月为全球 19 个地区的数亿客户生成数十亿条尺码推荐。

2、品牌工具 Fit Insights

品牌工具 Fit Insights 通过提取和汇总客户对版型、款式和面料的反馈,为品牌提供包括产品退货率与低退货同类产品的比较、消费者反馈总结以及尺码图表分析的洞察。

该工具和见解可供在亚马逊品牌注册中注册并在过去 12 个月内售出至少 100 件的美国服装和鞋履品牌免费使用。

亚马逊表示,通过利用这些数据,品牌可以更好地了解消费者合身问题,改进与消费者沟通尺码的方式,甚至将反馈纳入未来的设计和制造中。

3、人工智能标准化尺码表

通过利用人工智能,亚马逊将数据转换为标准化尺寸,删除重复信息,并自动更正缺失或不正确的测量值,从而生成更准确、标准化的尺寸表。

同时亚马逊使尺码表更易于理解,不再是以图表格式显示完整的尺寸表,而是尝试新的方法,为消费者提供最相关的尺寸和尺寸详细信息,例如根据推荐的尺寸对尺寸进行分组,以便轻松找到他们的尺寸。

4、合身评论亮点

亚马逊根据每位消费者推荐的尺寸,使用评论中的共同主题创建评论亮点,从而让消费者获得个性化尺码指导。

具体而言,该功能根据购买过相同尺码商品的消费者的评论,告诉消费者是否要加大或缩小特定款式的尺码。其中,亚马逊使用人工智能从客户评论中提取详细信息,例如尺寸准确性、服装对特定身体区域的贴合度以及面料弹力。然后,其会使用人工智能将这些细节总结为易于阅读的评论亮点,突出显示可引导每个消费者找到最相关的信息,而不必手动翻看每个产品的数百条评论。

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