Motori di generazione di consigli e ricerca visiva

Comprendere il comportamento dei clienti non è mai stato più importante per i retailer. Per favorire la crescita, vengono impiegati generatori di consigli e ambienti AR (realtà aumentata) per creare esperienze personalizzate. Per aumentare il fatturato, i retailer online usano algoritmi di machine learning (ML) e deep learning (DL) basati su GPU per accelerare e rendere più accurati i generatori di consigli. L'IA è quindi fondamentale considerato il trend in crescita degli acquisti online con ritiro in negozio (BOPIS).

Generatori di consigli

Su alcune delle più grandi piattaforme commerciali, i consigli generano fino al 30% del fatturato, il che può tradursi in miliardi di dollari in vendite. Per questo, i retailer usano i generatori di consigli per indirizzare le azioni degli acquirenti, dalla visita a una pagina all'uso dei social per fare shopping. Inoltre migliorano i tassi di conversione perché propongono ai clienti prodotti pertinenti scelti da un numero esponenziale di opzioni disponibili.

NVIDIA Merlin, un framework per generatore di consigli completo basato su GPU, offre la creazione rapida di funzionalità ed elevata produttività di training per sperimentare rapidamente i modelli di consigli con il deep learning. Merlin riduce la latenza, aumenta la produttività e migliora l'inferenza in produzione. 

Consigli personalizzati

Per coinvolgere i clienti, i retailer devono soddisfare l'aspettativa della personalizzazione. Olay Skin Advisor, uno strumento IA accelerato da GPU che funziona su qualsiasi dispositivo mobile, valuta un selfie fornito dall'utente e consiglia un piano per migliorare le aree problematiche. Dopo quattro settimane, il 94% degli utenti di Skin Advisor continua ad applicare i prodotti consigliati.

Stitch Fix, un'azienda di moda e-commerce, sta riuscendo a equilibrare le decisioni basate su IA con le valutazioni umane. Utilizzando gli algoritmi per comprendere le preferenze dei clienti, Stitch Fix ha creato un servizio fashion che abbina l'arte del personal styling con l'analisi dei dati basata sul deep learning accelerato da GPU. 

Filtraggio di prodotti

I retailer stanno sfruttando la nuova generazione di strumenti di computer vision per il riconoscimento sofisticato di attributi di immagini per generare automaticamente meta-tag e catalogazione. L'accesso a informazioni complete su prodotti e servizi aiuta a identificare le immagini generando un sistema di consigli personalizzati ultra efficace.

Poiché i tempi della moda sono serrati, il partner di NVIDIA, Omnious, offre un'API di tagging basata su IA che aiuta i clienti aziendali a navigare la curva della moda. Ominous Tagger, la soluzione di tagging automatica con un'accuratezza superiore al 95%, è 100 volte più veloce del tagging manuale, aumenta l'efficienza della ricerca di 4 volte e riduce del 77% i costi della manodopera. Omnious offre anche un report delle tendenze che analizza le immagini degli influencer di moda sui social media. 

Vestibilità virtuale

Nel 2019 i costi dei resi negli Stati Uniti hanno raggiunto un totale di 309 miliardi di dollari. I resi online rappresentano una fetta pari a 41 miliari di questo totale.  Per ridurre il numero di resi e fornire un'esperienza di acquisto più avanzata, i retailer possono ora suggerire articoli ai clienti con garanzia di vestibilità virtuale.

Cappasity consente ai clienti di provare la vestibilità virtualmente per vedere i prodotti indossati prima di acquistarli, grazie alla soluzione 3D Virtual Try-On. Basati su GPU NVIDIA, con CUDA per accelerare il calcolo, gli algoritmi di Cappasity elaborano i dati nel cloud per rilevare le misure corporee, mentre le reti neurali tracciano la segmentazione dei contorni della persona. 

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