亚马逊最新推出四项AI功能,有望有效降低服装退货率
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据Coresight Research的研究显示,服装类目的退货率高达24.4%,较整体在线退货率高出8%。为解决这一问题,亚马逊引入了以下四项AI功能:
个性化尺码推荐:通过深度学习算法,亚马逊为每位客户推荐最适合其体型的尺码,考虑了品牌尺码关系、产品评论和客户的合身偏好。这一算法还能不断学习,适应客户尺码需求的变化。
合身评论摘要:利用AI生成的合身评论摘要,基于购买相同尺码商品的其他顾客的评论,为客户提供关于特定款式是否需要调整尺码的建议。这项功能通过大型语言模型(LLMs)提取并总结客户评论中的详细信息。
基于AI的尺码表应用:亚马逊利用大型语言模型(LLMs)自动提取和清理产品尺码表,以提供更准确、一致的尺码信息。此外,新方法还被尝试,以更有针对性地呈现尺码和尺码详细信息给每位客户。
面向卖家的“Fit Insights”工具:该工具利用LLM模型,提取并汇总关于合适度、款式和面料的客户反馈,帮助时尚品牌更好地理解客户需求,改进尺码沟通方式,甚至将反馈融入未来设计和制造中。


据Coresight Research的研究显示,服装类目的退货率高达24.4%,较整体在线退货率高出8%。为解决这一问题,亚马逊引入了以下四项AI功能:
个性化尺码推荐:通过深度学习算法,亚马逊为每位客户推荐最适合其体型的尺码,考虑了品牌尺码关系、产品评论和客户的合身偏好。这一算法还能不断学习,适应客户尺码需求的变化。
合身评论摘要:利用AI生成的合身评论摘要,基于购买相同尺码商品的其他顾客的评论,为客户提供关于特定款式是否需要调整尺码的建议。这项功能通过大型语言模型(LLMs)提取并总结客户评论中的详细信息。
基于AI的尺码表应用:亚马逊利用大型语言模型(LLMs)自动提取和清理产品尺码表,以提供更准确、一致的尺码信息。此外,新方法还被尝试,以更有针对性地呈现尺码和尺码详细信息给每位客户。
面向卖家的“Fit Insights”工具:该工具利用LLM模型,提取并汇总关于合适度、款式和面料的客户反馈,帮助时尚品牌更好地理解客户需求,改进尺码沟通方式,甚至将反馈融入未来设计和制造中。







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