随着新一代购物者寻求购买体验而不是商品 消费者的期望比以往任何时候都高

他们希望在任何零售渠道都能获得即时且高度定制的(双关语意?)客户服务和推荐。

为了具有前瞻性，品牌和零售商正在转向图像识别和机器学习领域的初创企业，以非常深入地了解每个消费者当前的背景和个人喜好以及它们如何演变。但是，尽管品牌和零售商拥有大量数据，但实际上只有少数几个数据可以发挥其全部潜力。

为了实时提供超个性化，品牌需要对其产品和客户数据有深入的了解。想象一下，如果某个购物者正在浏览网站上的一件前卫的连衣裙，并且品牌可以在其他特征(例如样式，合身，场合，颜色等)中识别出购物者的背景和偏好，然后隐式使用此信息，同时为用户获取类似的连衣裙。

另一情况是，购物者使用图像代替文本搜索来搜索受其喜爱的时尚博客或Instagram影响者启发的衣服。这将缩短产品发现时间，并帮助品牌建立超个性化的体验，然后客户会获得忠诚度的奖励。

由于网上销售的产品数量之多，购物者主要是通过类别或基于搜索的导航来发现产品。但是，供应商或销售商创建的产品元数据不一致会导致产品召回不佳和搜索体验中断。在这里，图像识别和机器学习可以深入分析产品中存在的大量数据集和各种各样的视觉功能，从而自动从产品图像中提取标签并提高搜索结果的准确性。

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