تلجأ أمازون إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدة العملاء في العثور على الملابس التي تناسبهم عند التسوق عبر الإنترنت
بعد أن تحولت مؤخرًا إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين مراجعات منتجاتها، شاركت شركة التجارة الإلكترونية العملاقة أمازون اليوم كيف تستخدم الآن تقنية الذكاء الاصطناعي لمساعدة العملاء على التسوق لشراء الملابس عبر الإنترنت. توضح الشركة أنها تستخدم الآن نماذج لغوية كبيرة، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم الآلي لتشغيل أربع ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي من شأنها أن تساعد العملاء في العثور على الملابس التي تناسبهم – وهو تحدٍ مستمر عند التسوق عبر الإنترنت والسبب الرئيسي لإرجاع الملابس.
وفقًا لدراسة أجرتها شركة Coresight Research، يبلغ متوسط معدل الإرجاع للملابس التي يتم طلبها عبر الإنترنت 24.4%، وهو أعلى بثماني نقاط مئوية من معدل الإرجاع الإجمالي عبر الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك، قال تجار التجزئة والعلامات التجارية إن العائدات عبر الإنترنت زادت خلال العامين الماضيين. غالبًا ما يرجع ذلك جزئيًا إلى أن المستهلكين اليوم سيشترون منتجًا بأحجام أو ألوان متعددة ثم يعيدون تلك التي لا تعمل، حيث أصبحت عملية التجارب المنزلية وشحن العناصر مرة أخرى أسهل.
ولمواجهة هذا التحدي، أدخلت أمازون الذكاء الاصطناعي في تجربة التسوق عبر الإنترنت بأربع طرق: في توصيات الحجم المخصصة، وأداة “Fit Insights” للبائعين، والميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من مراجعات الملاءمة التي تركها العملاء الآخرون، ومخططات الحجم المعاد تصورها.
من خلال توصيات الحجم المخصص، استخدمت Amazon Fashion الذكاء الاصطناعي لتطوير خوارزمية تعلم عميقة من شأنها أن تساعد العملاء في العثور على المقاس المناسب لهم عبر مجموعة متنوعة من الأنماط.
يعمل هذا النظام من خلال النظر في علاقة الحجم بين أنظمة مقاسات العلامات التجارية ومراجعات المنتج وتفضيلات العميل الخاصة. يتم دمج المعلومات في الوقت الفعلي لتقديم اقتراحات بالحجم الأفضل للعميل ويتم تكييفها مع تغير حجم العميل. تستخدم الشركة أيضًا الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم على اكتشاف الأنماط التي تناسبهم بشكل أفضل. ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الميزة غير مثالية إذا كان أحد أفراد الأسرة يتسوق بانتظام لشراء شخص آخر (مثل ابنه أو ابنته) عبر الإنترنت، حيث أن ذلك يربك النظام فيما يتعلق بحجم العميل مقابل حجم الطفل.
ومع ذلك، هناك ميزة جديدة أخرى، وهي “Fit Review Highlights”، يمكن أن تساعد في مكافحة هذه المشكلة. تعد هذه الميزة امتدادًا لميزات تعليقات العملاء التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تم إضافتها حديثًا والتي تم تقديمها في أغسطس 2023، والتي توفر ملخصًا فقرة قصيرة توضح تفاصيل مشاعر العميل وميزات المنتج، بالإضافة إلى توفير سمات المنتج الرئيسية كأزرار قابلة للنقر.
من خلال أبرز مراجعة Fit، تستخرج أمازون معلومات حول ملاءمة الملابس من مراجعات العملاء، بما في ذلك أشياء مثل دقة المقاس وملاءمة الملابس لمناطق معينة من الجسم ومدى تمدد القماش. تشرح أمازون أن النماذج اللغوية الكبيرة تستخرج التفاصيل من مراجعات العملاء ثم يقوم الذكاء الاصطناعي بتلخيص النتائج في تقرير سهل القراءة ومخصص للمستخدم. يمكن أن يساعد هذا في توفير وقت المستخدمين حيث لن يضطروا إلى قراءة مئات المراجعات للتعرف على مدى ملاءمة العنصر.
يستفيد بائع التجزئة الآن أيضًا من الذكاء الاصطناعي لتحسين مخططات الحجم عبر الموقع. باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة، تقوم Amazon Fashion باستخراج مخططات حجم المنتج وتنظيفها من مصادر متعددة ثم تحويل البيانات إلى أحجام موحدة. ستؤدي هذه العملية إلى إزالة المعلومات المكررة وتصحيح القياسات المفقودة أو غير الصحيحة تلقائيًا، مما يؤدي إلى الحصول على مخططات أكثر دقة – وبالتالي ملائمة.
وسيتمكن البائعون أيضًا من الوصول إلى الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي. باستخدام أداة Fit Insights Tool من Amazon Fashion، يتم تزويد البائعين بفهم لاحتياجات العميل الملائمة حتى يتمكنوا من تحسين كيفية توصيل الحجم للعملاء – على سبيل المثال “المقاس الحقيقي”، أو إذا كان المنتج أصغر أو أكبر، على سبيل المثال.
وتشير أمازون إلى أنه يمكن أيضًا استخدام هذه المعلومات لتوجيه جهود التصنيع المستقبلية. في هذه الحالة، يتم استخدام نماذج لغة كبيرة لاستخراج وتجميع تعليقات العملاء حول الملاءمة والأسلوب والنسيج بالإضافة إلى المرتجعات وتحليلات مخطط الحجم ومراجعات العملاء. يُستخدم التعلم الآلي أيضًا لتحديد الأخطاء في مخططات حجم العلامة التجارية، إن وجدت.
هذه الميزات ليست سوى عدد قليل من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي التي استخدمتها أمازون لتحسين تجربة التسوق على موقعها في الأشهر الأخيرة. بالإضافة إلى أبرز تقييمات العملاء، أطلقت أمازون أيضًا أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعية لمساعدة البائعين على كتابة أوصاف منتجاتهم وتحسين صور منتجاتهم. يمكن أن يؤدي هذا الأخير إلى زيادة معدلات النقر إلى الظهور بنسبة 40٪، حسب تقديرات بائع التجزئة في ذلك الوقت. وبعيدًا عن Amazon Web Services، جلبت الشركة أيضًا الذكاء الاصطناعي إلى منتجات استهلاكية أخرى، بما في ذلك Alexa وFire TV.
طعم وكيف دليل المطاعم والكافيهات دليل المطاعم مدن العالم طعام وشراب مقاهي الرياض أخبار ونصائح دليل الرياض كافيهات الرياض جلسات خارجية دليل مقاهي ومطاعم أفضل كافيهات الرياض عوائل
اكتشاف المزيد من موقع fffm
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.