Как плохие данные о товарах вредят моде и какую роль в этом играет ИИ

Важность точных данных о товарах в моде

В индустрии моды визуальная составляющая крайне важна, но за каждой страницей с описанием товара стоят данные. Детали от кроя до точного названия цвета в выпадающем списке влияют на то, как товары находятся, отображаются, покупаются и возвращаются. Когда данные точны, они незаметно поддерживают всю систему, а ошибки приводят к проблемам с логистикой и доверием покупателей.

Последствия плохих данных о товарах

По данным исследования Forrester Consulting 2024 года, 83% руководителей электронной коммерции признают, что данные о товарах неполные, непоследовательные, неточные, неструктурированные или устаревшие. Плохие данные задерживают запуск товаров, ограничивают их видимость, вызывают недовольство клиентов и увеличивают количество возвратов. В модной индустрии, где важна точность и маржа невелика, это становится серьезной проблемой.

Проблемы усугубляются с масштабом

По мере расширения брендов на множество торговых площадок управление разными требованиями к форматированию, стандартам изображений и таксономиям становится сложным. Мультимодальные ИИ, способные обрабатывать и изображения, и текст, появляются как инструмент для решения этих задач в большом масштабе.

Как данные влияют на продажи

Каждая страница товара — это точка контакта с покупателем. Ошибки, такие как неправильное обозначение цвета, пропуск материала или несоответствие изображения описанию, портят опыт покупки. Исследования показывают:

• 42% покупателей бросают корзину из-за неполной информации.
• 70% уходят со страницы товара, если описание неясное или бесполезное.
• 87% вряд ли купят снова, если товар не соответствует описанию.

Неточные описания также приводят к большим возвратам — в 2024 году 42% возвратов в модной сфере связаны с неправильной или неполной информацией. Кроме того, ошибки в данных могут снизить видимость товаров и продажи.

Почему проблема с данными сохраняется

Данные о товарах в моде сложны и непоследовательны. Бренды используют разные системы — от таблиц до сложных PIM и ERP. Ритейлеры требуют разные стандарты: одни — фото с обрезанным торсом, другие — белый фон. Это приводит к огромной ручной работе, которая занимает до половины рабочего времени команд, задерживая запуски и мешая стратегии роста.

Перспективы мультимодального ИИ

Мультимодальные ИИ-системы, особенно модели с визуально-языковым анализом (VLM), одновременно анализируют изображения и текст, чтобы полноценно понимать товары. Они распознают особенности дизайна, стандартизируют несогласованные ярлыки и дополняют отсутствующие атрибуты. Такие модели обучаются на правилах площадок и данных каталогов, сокращая время подготовки данных без потери качества.

Преимущества чистых и точных данных

Точные и структурированные данные обеспечивают появление товаров в нужных поисках, своевременный запуск и соответствие ожиданиям покупателей. Это облегчает добавление SKU, улучшает видимость на маркетплейсах, повышает конверсию и снижает возвраты и количество обращений в службу поддержки.

Масштабирование с помощью ИИ

Сегодня бренды продают не только на своих сайтах, но и на Amazon, Nordstrom, Farfetch и многих других площадках с разными требованиями. Ручное управление становится невозможным. Мультимодальный ИИ помогает создавать адаптивную инфраструктуру, которая быстро подстраивается под новые правила и форматы. Некоторые инструменты автоматически создают наборы изображений и адаптируют описания под регионы, освобождая команды для творческой работы.

Творчество благодаря поддержке ИИ

Успех в моде зависит от креативности, а не от ручного ввода данных. Мультимодальный ИИ предлагает масштабируемое решение для наведения порядка в хаосе данных, позволяя брендам работать быстрее и сохранять контроль. Будущие лидеры — те, кто сможет идти в ногу с быстрыми изменениями индустрии с помощью умных систем.