亚马逊推出人工智能工具

　　日前，亚马逊跨境电商利用人工智能推出改善服装产品网购体验的四种方法，包括 AI 个性化尺寸建议、为品牌卖家提供的 "Fit Insights" 工具、人工智能标准化尺码表以及消费者尺码评论的亮点突出，以减少服装产品退货，并提高服装产品转化率。

　　长期以来，线上服装退货率居高不下，造成不小的退货成本，服装类目卖家也饱经高退货率的困扰。供应链技术公司 Optoro 的首席执行官 Amena Ali 表示，在美国，在线零售的退货金额已达 7430 亿美元，而处理一件 100 美元的商品的退货成本也高达 30 美元或 30%，其中大部分费用是大幅折扣和运输费用。

　　衣服的尺码不对和不合身是消费者网购退货的重要原因。市场研究机构 Coresight Research 的数据显示，网上订购服装的平均退货率为 24.4%，比整体网上退货率高出 8%。其中，近四分之一网购服装被退货的主要原因是不合身。

　　在提升服装网购体验以及解决服装合身效果上，各大电商平台和品牌都陆续采用 AR 增强现实、AI 人工智能等多种技术，在网上重现虚拟更衣室间，打造服装产品的线上购物新体验。

　　此前，谷歌就宣布将生成式 AI 技术引入在线购物工具，比如让消费者在虚拟环境下试穿衣服，并根据消费者偏好推荐特定产品。通过该工具，消费者可快速生成衣服穿在不同体型、不同肤色、不同发型模特身上的效果图，便于其了解衣服是否适合自己的身材。同时，消费者在浏览时还可以搜索尺寸相同但价格、颜色和图案不同的类似产品。

　　纽约时尚品牌 Khaite 和法国奢侈时尚品 Balmain 都将 Bods 虚拟试衣技术利用在自身电子商务网站中，Bods 技术借鉴了游戏世界的技术，可为消费者的虚拟形象进行数字化装扮。美国户外运动服饰巨头 VF Corporation 和 DTC 品牌 Reformation 在其电子商务网站则使用了 3DLook 技术，为消费者提供高度精确的尺寸和尺码建议。

　　近期，亚马逊跨境电商也将人工智能和机器学习模型引入服装产品网购体验，推出四项方法解决在线购买时尚产品时遇到的尺码和合身问题。

　　1、AI个性化尺寸建议

　　亚马逊跨境电商利用人工智能开发了深度学习算法，根据服装产品的各项详细信息向消费者推荐尺寸，从而减少消费者寻找正确尺寸所花费的时间。

　　该功能考虑品牌尺码系统、产品评论和消费者自身的合身偏好之间的尺码关系，利用算法从数百万个产品详细信息（例如款式、尺码表和客户评论）以及数十亿匿名消费者购买中学习，并实时结合该信息，为消费者提供最合适的尺寸建议。

　　同时，该算法能够不断学习并自我适应消费者尺寸需求的变化。例如，如果消费者本月购买了特定尺码的儿童裤子，算法会考虑其在未来几个月可能需要更大尺码。

　　另外，该功能会使用人工智能帮助消费者根据喜好发现最合适的替代款式。亚马逊跨境电商人工智能推荐会在站内庞大的产品目录中提取款式、颜色、价格、尺寸、退货率和消费者评论等产品数据，以便在消费者购物时推荐其他讨人喜欢的款式。

　　亚马逊跨境电商表示，尺码推荐系统每天分析数百万个数据点，每月为全球 19 个地区的数亿客户生成数十亿条尺码推荐。

　　2、品牌工具 Fit Insights

　　品牌工具 Fit Insights 通过提取和汇总客户对版型、款式和面料的反馈，为品牌提供包括产品退货率与低退货同类产品的比较、消费者反馈总结以及尺码图表分析的洞察。

　　该工具和见解可供在亚马逊跨境电商品牌注册中注册并在过去 12 个月内售出至少 100 件的美国服装和鞋履品牌免费使用。

　　亚马逊跨境电商表示，通过利用这些数据，品牌可以更好地了解消费者合身问题，改进与消费者沟通尺码的方式，甚至将反馈纳入未来的设计和制造中。

　　3、人工智能标准化尺码表

　　通过利用人工智能，亚马逊跨境电商将数据转换为标准化尺寸，删除重复信息，并自动更正缺失或不正确的测量值，从而生成更准确、标准化的尺寸表。

　　同时亚马逊跨境电商使尺码表更易于理解，不再是以图表格式显示完整的尺寸表，而是尝试新的方法，为消费者提供最相关的尺寸和尺寸详细信息，例如根据推荐的尺寸对尺寸进行分组，以便轻松找到他们的尺寸。

　　4、合身评论亮点

　　亚马逊跨境电商根据每位消费者推荐的尺寸，使用评论中的共同主题创建评论亮点，从而让消费者获得个性化尺码指导。

　　具体而言，该功能根据购买过相同尺码商品的消费者的评论，告诉消费者是否要加大或缩小特定款式的尺码。其中，亚马逊跨境电商使用人工智能从客户评论中提取详细信息，例如尺寸准确性、服装对特定身体区域的贴合度以及面料弹力。然后，其会使用人工智能将这些细节总结为易于阅读的评论亮点，突出显示可引导每个消费者找到最相关的信息，而不必手动翻看每个产品的数百条评论。