패션에서 시각은 모든 것입니다. 그러나 모든 제품 설명 뒤에는 데이터가 데이터입니다. 드롭 다운에서 밑단의 컷에서 색상 이름까지 제품 데이터는 항목이 발견, 표시, 구매 및 반환되는 방법을 지시합니다. 정확한 경우 전체 시스템에 조용히 전원을 공급합니다. 그렇지 않은 경우, 결과는 물류에서 고객 신뢰에 이르기까지 모든 것을 쳤다.
2024 Forrester 컨설팅 연구에 따르면이를 발견했습니다 83% 전자 상거래 리더의 제품 데이터가 불완전하거나 일관성이 없거나 부정확하거나 구조화되지 않았거나 구식이라는 것을 인정합니다. 그리고 효과는 백엔드에만 국한되지 않습니다. 제품 데이터 지연이 시작되고 가시성을 제한하며 고객을 좌절 시키며 수익을 올리십시오. 정밀도가 판매와 마진이 빡빡한 방식으로 심각한 책임이됩니다.
더 많은 소매 채널에서 브랜드가 확장됨에 따라 문제가 곱합니다. 수십 개의 포맷 요구 사항, 이미지 표준 및 분류법을 한 번에 관리하면 복잡성이 추가됩니다. 하지만 멀티 모달 ai– 이미지와 텍스트를 처리 할 수있는 모델은 이러한 과제를 규모로 해결할 수있는 도구로 떠오릅니다.
제품 데이터가 판매를 약화시킬 때
Digital Retail의 모든 제품 페이지는 고객 터치 포인트이며, 패션에서는 상호 작용이 정확성을 요구합니다. 색상을 잘못 표현하거나, 자료를 생략하거나, 설명으로 이미지를 일치시키는 것은 비전문적 인 것처럼 보일뿐만 아니라 구매 경험을 방해합니다.
그리고 그것은 쇼핑객에게 중요합니다. 산업 연구에 따르면 :
- 42% 제품 정보가 불완전 할 때 쇼핑객의 카트를 버립니다.
- 70% 설명이 도움이되지 않거나 모호하다고 느끼면 제품 페이지를 완전히 종료하십시오.
- 87% 온라인 목록과 일치하지 않는 품목을받은 후에 다시 구매하지 않을 것입니다.
부정확 한 제품 설명을 기반으로 제품을 구매하면 브랜드가 수익에 의해 타격을 받고 있습니다. 2024 년에만 42% 패션 부문의 수익률은 잘못 표현되거나 불완전한 제품 정보로 인한 것입니다. 이미 수익 비용과 폐기물로 인해 이미 부담을 겪고있는 산업의 경우 그 영향은 무시하기 어렵습니다.
그리고 구매자가 제품을 본 경우에만 해당됩니다. 무시 된 데이터는 탱크 가시성을 만들 수 있으며, 전환 할 수있는 기회가 있기 전에 품목을 매장하여 전반적으로 매출을 줄입니다.
패션의 데이터 문제가 사라지지 않는 이유
문제가 이것이 널리 퍼져 있다면 왜 업계가 그것을 해결하지 않았습니까? 패션 제품 데이터는 복잡하고 일관성이 없으며 종종 구조화되지 않기 때문입니다. 그리고 더 많은 마켓 플레이스가 등장함에 따라 기대는 계속 변화하고 있습니다.
모든 브랜드는 카탈로그를 다르게 관리합니다. 일부는 수동 스프레드 시트에 의존하고, 다른 사람들은 엄격한 사내 시스템으로 씨름하며, 많은 사람들은 복잡한 Pims 또는 ERP에 얽혀 있습니다. 한편, 소매 업체는 자체 규칙을 부과합니다. 하나는 자른 몸통 샷이 필요하며, 다른 하나는 흰색 배경을 주장합니다. “당근”대신 잘못된 색상 이름 – “오렌지”조차도 목록을 거부 할 수 있습니다.
이러한 불일치는 엄청난 양의 수동 작업으로 해석됩니다. 단일 SKU는 파트너 요구 사항을 충족하기 위해 여러 가지 형식 패스가 필요할 수 있습니다. 수천 개의 제품과 수십 개의 소매 채널을 곱하면 팀이 많은 비용을 지출하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 반 그들의 시간의 데이터 문제를 수정합니다.
그리고 그들이 그렇게하는 동안 계절적 발사 및 성장 전략과 같은 우선 순위는 뒤쳐집니다. 리스팅은 실시간 누락 된 주요 속성 또는 완전히 차단됩니다. 고객은 과거를 스크롤하거나 잘못된 기대로 구매합니다. 성장을 지원하기위한 과정은 반복되는 드래그 공급원이됩니다.
멀티 모달 AI의 사례
이것은 다중 모드 AI가 해결하기 위해 구축 된 문제의 종류입니다. 구조화 된 입력에 의존하는 기존 자동화 도구와 달리 멀티 모드 시스템은 인간 상인의 방식과 유사하게 텍스트와 이미지를 분석하고 이해할 수 있습니다.
사진과 제품 제목을 스캔하고 Flut 일관되지 않은 레이블을 표준화하고 “네이비”, “자정”및 “인디고”를 동일한 코어 값으로 매핑하고 자료 나 착용과 같은 누락 된 속성을 채울 수 있습니다.
기술적 인 수준에서 이것은 가능합니다 비전 언어 모델 (VLMS) – 제품 이미지와 텍스트 (제목, 설명)를 공동으로 분석하여 각 항목을 전체적으로 이해하는 고급 AI 시스템. 이러한 변압기 기반 모델은 플랫폼 요구 사항, 실제 목록 성능 및 과거 카탈로그 데이터에 대해 교육을받습니다. 시간이 지남에 따라, 그들은 피드백과 결과를 기반으로 더 똑똑하고 학습 소매 업체 분류 및 미세 조정 예측을 얻습니다.
몇 주가 걸리는 작업은 이제 정확성을 희생하지 않고 몇 시간 안에 완료 할 수 있습니다.
깨끗한 데이터가 모든 것을 속이는 이유
제품 데이터가 완료되고 일관되고 잘 조직되면 다른 모든 것은 훨씬 더 매끄럽게 실행됩니다. 항목은 올바른 검색에서 표면화하고 지연없이 시작하며 고객이 실제로 사용하는 필터에 나타납니다. 제품 쇼핑객은 온라인으로 보는 것이 문에 도착하는 것입니다.
이러한 종류의 명확성은 전체 소매 운영에서 실질적인 결과로 이어집니다. 소매 업체는 긴 앞뒤로 SKU를 탑승 할 수 있습니다. 마켓 플레이스는 표준을 충족하는 목록을 우선시하고 가시성 및 배치를 개선합니다. 정보가 명확하고 일관되면 쇼핑객은 전환 할 가능성이 높고 구매 한 것을 반환 할 가능성이 적습니다. 지원 팀의 혜택조차도 해결해야 할 불만이 적고 관리에 대한 혼란이 줄어 듭니다.
번 아웃없이 스케일링
브랜드는 더 이상 자체 사이트를 통해 판매하는 것이 아닙니다. 그들은 아마존, Nordstrom, Farfetch, Bloomingdale ‘s 및 각각 고유 한 진화 요구 사항을 가진 긴 마켓 플레이스 목록을 가로 질러 살고 있습니다. 수동으로 유지하는 것은 소진되고 시간이 지남에 따라 비현실적이며 지속 불가능합니다.
멀티 모달 AI는 브랜드가 적응 형 인프라를 구축하도록 돕는 것을 변경합니다. 이러한 시스템은 속성을 태그하는 것이 아니라 시간이 지남에 따라 학습됩니다. 새로운 시장 별 규칙이 도입되거나 제품 사진이 발전함에 따라 처음부터 시작하지 않고 목록을 빠르게 업데이트하고 재구성 할 수 있습니다.
일부 도구는 더 나아가 준수 이미지 세트를 자동으로 생성하고, 속성 범위의 갭을 식별하고, 특정 지역 시장에 대한 설명을 조정하기까지합니다. 목표는 인간 팀을 대체하는 것이 아닙니다. AI가 반복적 인 규칙 기반 작업을 처리하는 동시에 브랜드를 독특하게 만드는 것에 집중할 수 있도록 해방됩니다.
브랜드가 창의적으로 만들고 AI가 나머지를 처리하게하십시오.
패션은 수동 데이터 입력이 아니라 독창성에 번성합니다. 지저분한 제품 데이터는 가장 강력한 브랜드조차도 조용히 탈선 할 수 있습니다. 기본이 옳지 않은 경우 가시성에서 전환, 보존에 이르기까지 다른 모든 것들이 미끄러질 것입니다.
멀티 모달 AI는 현실적이고 확장 가능한 경로를 제공합니다. 그것은 브랜드가 통제력을 잃지 않고 더 빠르게 움직일 수 있도록 도와 주며 혼돈에 의해 오랫동안 정의 된 비즈니스의 일부에 주문을 제공합니다.
패션은 빠르게 움직입니다. 성공한 브랜드는 유지하기 위해 제작 된 시스템이있는 브랜드가 될 것입니다.
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