11 Cara Kecerdasan Buatan Mengubah Mode E-commerce
Selama beberapa tahun terakhir, kami telah bekerja sama dengan beberapa klien e-niaga mode untuk membantu mereka bertransformasi secara digital.
Satu bidang yang telah kami teliti dan jelajahi adalah bagaimana kecerdasan buatan (AI) dapat digunakan sebagai alat untuk membantu mereka dengan otomatisasi internal serta mengubah pengalaman pelanggan.
Ada hal-hal sederhana yang kami lakukan hari ini dari pengoptimalan konten dan mesin telusur (SEO) perspektif.
Kami menggunakan AI untuk memberikan judul yang menarik, deskripsi meta, deskripsi produk yang menarik, penandaan otomatis, dan untuk menguji serta mengoptimalkan berbagai versi salinan yang kami tulis.
Platform pemasaran kami juga memasukkan AI ke dalam rekomendasi produk, pengoptimalan waktu pengiriman, dan perkiraan. Namun, penggunaan ini sebenarnya hanya menggores permukaan potensi terkait AI.
Desain, Produksi, Manufaktur, dan Manajemen Rantai Pasokan
AI merevolusi industri fesyen dengan menyediakan peningkatan efisiensi dan otomatisasi dalam desain, produksi, manufaktur, dan manajemen rantai pasokan.
Pada fase desain, AI menggunakan algoritme untuk menganalisis tren dan perilaku konsumen, yang mengarah pada pembuatan desain yang lebih sesuai dengan pelanggan.
Selain itu, teknologi desain generatif bertenaga AI memungkinkan desainer untuk menetapkan batasan material dan kinerja, dan AI menghasilkan desain produk yang memenuhi kriteria tersebut, yang menghasilkan desain yang lebih beragam dan mengurangi limbah.
Dalam produksi dan manufaktur, AI membantu meningkatkan kontrol kualitas melalui penilaian bahan yang tepat dan mengurangi kesalahan dalam pemeriksaan produk akhir.
Ini dapat mempertahankan standar bahan yang lebih tinggi dan lebih konsisten daripada manusia saja, yang mengarah pada peningkatan kualitas garmen.
Selain itu, robotik otonom, yang ditenagai oleh AI, merampingkan penanganan material di pabrik, mengurangi waktu penyelesaian untuk tugas-tugas penting, dan memastikan transportasi material dan barang jadi bebas kerusakan.
AI juga memainkan peran penting dalam mengoptimalkan rantai pasokan. Itu dapat memprediksi potensi gangguan, mengoptimalkan rute pengiriman, dan mengotomatiskan tugas yang berulang.
Ini juga membantu dalam mengumpulkan dan menyebarkan data yang relevan, seperti inventaris saat ini, tren permintaan, kebutuhan tenaga kerja, serta ketersediaan dan harga bahan baku.
Ini menghasilkan manajemen dan peramalan inventaris yang lebih baik, mengurangi pemborosan dan biaya.
AI Industri Mode dan Pengalaman Pelanggan
Di depan konsumen, AI secara dramatis meningkatkan pengalaman belanja online.
Mesin rekomendasi yang dipersonalisasi memberikan saran kepada pelanggan berdasarkan perilaku belanja mereka, meningkatkan keterlibatan, dan meningkatkan kemungkinan pembelian.
Kemampuan pencarian visual memungkinkan pelanggan mengunggah gambar untuk mencari barang serupa di toko online, meningkatkan kenyamanan berbelanja.
Fitur uji coba virtual, didukung oleh augmented reality dan AI, memungkinkan pelanggan untuk memvisualisasikan tampilan pakaian sebelum membeli, mengurangi ketidakpastian dan berpotensi menurunkan tingkat pengembalian.
AI berfungsi sebagai alat yang ampuh dalam industri fashion, mengotomatiskan proses, meningkatkan efisiensi, dan mengubah pengalaman pelanggan.
Federasi AI versus AI In-House
Untuk klien kecil, menerapkan AI memerlukan pendekatan yang berbeda karena sumber daya dan data mereka yang terbatas.
Model pembelajaran mesin yang dapat dibuat oleh klien ini sering kali terhalang oleh kurangnya data, sehingga menghasilkan model yang kurang terlatih dan berkinerja buruk.
Untuk mengatasinya, mereka sering menggunakan berbagi data dan algoritme pembelajaran mesin di seluruh klien, sering disebut sebagai pembelajaran federasi.
Ini memungkinkan klien yang lebih kecil untuk menyatukan sumber daya mereka, menggabungkan data mereka untuk membuat model yang lebih kuat.
Mereka melatih model mereka secara lokal dengan data mereka sendiri dan hanya berbagi pembaruan model, menjaga privasi data.
Metode ini tidak hanya meningkatkan kinerja sistem AI mereka, tetapi juga memberi mereka kemampuan untuk memanfaatkan AI tanpa harus melakukan investasi ekstensif dalam pengumpulan data dan infrastruktur.
Sebaliknya, klien e-niaga besar, dengan data besar yang mereka hasilkan dan kumpulkan, berada dalam posisi untuk mendukung implementasi ilmu data mereka sendiri yang kuat.
Klien ini memiliki sumber daya untuk membuat, melatih, dan menyempurnakan model kompleks menggunakan data mereka sendiri.
Banyaknya volume data yang mereka miliki memungkinkan pembuatan profil pelanggan yang terperinci, sistem rekomendasi yang lebih baik, dan perkiraan permintaan yang lebih akurat.
Skala mereka juga memungkinkan mereka untuk berinvestasi dalam perangkat keras, perangkat lunak, dan bakat ilmu data mutakhir untuk terus berinovasi dan meningkatkan sistem AI mereka.
Mereka memiliki kemampuan untuk membuat solusi AI khusus yang sangat sesuai dengan kebutuhan unik mereka, keunggulan yang biasanya tidak dimiliki oleh klien yang lebih kecil.
Selain itu, kumpulan data yang besar memungkinkan kontrol privasi yang lebih besar karena data tidak perlu dibagikan secara eksternal.
Sebelas Contoh AI Mentransformasi Fashion E-Commerce
Baik itu solusi yang menggunakan AI di seluruh klien atau diterapkan secara internal oleh suatu merek, AI dan kemajuannya merevolusi industri e-commerce fashion, termasuk fashion, dalam berbagai cara:
Rekomendasi yang Dipersonalisasi: Algoritme AI menggunakan data pelanggan untuk menyarankan item pakaian yang selaras dengan gaya pribadi dan pembelian sebelumnya. Ini membuat pengalaman berbelanja lebih personal dan meningkatkan kemungkinan pembelian. Contoh: Wiser
Uji Coba Virtual: Kemajuan dalam augmented reality (AR) dan AI telah memungkinkan pelanggan untuk mencoba pakaian secara virtual. Ini membantu pelanggan memvisualisasikan bagaimana suatu barang akan terlihat pada mereka sebelum mereka membelinya, mengurangi ketidakpastian dan berpotensi menurunkan jumlah pengembalian. Contoh: ukuran robot
Chatbots dan Asisten Virtual: Alat berbasis AI ini dapat menjawab pertanyaan pelanggan, membantu pemilihan produk, memberikan saran gaya, dan bahkan memfasilitasi transaksi. Ini dapat meningkatkan pengalaman layanan pelanggan dan meningkatkan penjualan. Contoh: Tydius
Peramalan Permintaan: AI dapat memprediksi tren masa depan dan permintaan konsumen dengan menganalisis data penjualan historis, umpan media sosial, dan tren mode saat ini. Hal ini dapat membantu peritel mode mengelola inventaris dengan lebih efisien dan mengurangi pemborosan. Contoh: Merchbee
Optimalisasi Harga: AI dapat menganalisis berbagai faktor, termasuk permintaan pasar, harga pesaing, dan data penjualan historis, untuk menetapkan harga produk yang optimal. Hal ini dapat memaksimalkan keuntungan dengan tetap menjaga kepuasan pelanggan. Contoh: Intelijen
Pemasaran Otomatis: Algoritme AI dapat menganalisis perilaku pelanggan dan menggunakan informasi ini untuk mengembangkan kampanye pemasaran bertarget. Ini dapat meningkatkan tingkat keterlibatan dan konversi. Contoh: Klaviyo
Pencarian Cerdas: AI dapat meningkatkan pengalaman pengguna dan tingkat konversi dengan menyediakan bilah pencarian yang cerdas dan prediktif serta filter lanjutan untuk penemuan produk yang tepat dan dipersonalisasi. Contoh: Pencarian Cepat
Pencarian Visual: Dengan AI, pelanggan dapat mengunggah gambar untuk mencari barang serupa di toko online. Ini membuat pengalaman berbelanja lebih nyaman dan intuitif. Contoh: mirip
Terjemahan Multi-Bahasa: Terjemahan mesin bertenaga AI dapat secara otomatis menerjemahkan situs e-niaga Anda untuk menjangkau calon pelanggan yang tidak berbicara bahasa asli Anda atau berada di negara lain. Contoh: LangToko
Manufaktur Mode: Dengan AI, produsen fesyen dapat meningkatkan penilaian material, mengotomatiskan pengumpulan data dan manajemen aset, mengurangi kesalahan dalam inspeksi produk akhir, serta meningkatkan keberlanjutan dan manufaktur yang disesuaikan. Contoh: Mantel Digital
Desain busana: AI juga dapat digunakan untuk mendesain item fashion baru. Dengan menganalisis tren dan preferensi konsumen, AI dapat menghasilkan ide desain yang cenderung populer. Contoh: Starry AI
Penerapan AI dalam e-commerce fashion sangat luas dan berkembang, dan ini hanyalah beberapa cara AI membantu meningkatkan industri. Karena teknologi AI terus berkembang, kita dapat berharap untuk melihat aplikasi yang lebih inovatif di masa depan.