Palvelun parantaminen käytetyn tavaran kaupassa

Käytetyn tavaran kauppa on ollut kasvussa viime vuosina, ja sitä pidetään vastuullisena vaihtoehtona uusien tuotteiden hankinnalle. Uudet teknologiat tarjoavat ainutlaatuisia mahdollisuuksia tämän alan palveluiden kehittämiseksi. Erityisesti tekoälyn käyttö on tuonut mukanaan merkittäviä parannuksia. ThredUp on hyödyntänyt tekoälyä parantaakseen asiakaskokemusta ja tehostaakseen toimintaansa, mikä tarjoaa erinomaisia esimerkkejä muillekin toimijoille.

Kirjoittaja: Sami Heikkinen

Tekoälyllä tehokkuutta ja parempi asiakaskokemus

ThredUp käyttää tekoälyä tuotteiden luokitteluun, hinnoitteluun ja laadun arviointiin (Morgan 2024). Tekoäly voi analysoida suuria määriä dataa nopeasti ja tarkasti, mikä nopeuttaa prosesseja ja vähentää inhimillisiä virheitä. Esimerkiksi tuotteiden automaattinen luokittelu voi säästää aikaa ja resursseja, ja tekoälypohjainen hinnoittelu voi varmistaa kilpailukykyiset hinnat samalla kun maksimoidaan myyntituotot.

Tuotteiden automaattinen luokittelu toimii siten, että tekoäly analysoi tuotteen kuvat ja niihin liittyvän tekstin. Tämä voi sisältää esimerkiksi vaatteiden kuvioiden, värien ja materiaalien tunnistamisen sekä kuvauksessa mainittujen tietojen tulkitsemisen. Sen jälkeen tekoälymalli poimii olennaiset ominaisuudet, kuten tuotteen tyypin, koon, merkin ja kunnon. Näiden tietojen perusteella tekoäly sijoittaa tuotteen oikeaan kategoriaan ja alaluokkaan. Tämä prosessi perustuu laajoihin datajoukkoihin, joista malli on oppinut tunnistamaan erilaisia tuotetyyppejä. Järjestelmä parantaa jatkuvasti tarkkuuttaan oppimalla lisää syötettyjen uusien tuotteiden perusteella ja käyttäjäpalautteen avulla. Jos järjestelmään esimerkiksi syötetään kuva sinisestä farkkutakista, tekoäly voi tunnistaa sen värin, tyypin (farkkutakki), ja luokitella sen naisten takit -kategoriaan (Morgan 2024). Tämä nopeuttaa prosessia huomattavasti ja vähentää manuaalista työtä.

Tekoälypohjaista hinnoittelua varten tekoäly kerää ja analysoi valtavan määrän dataa, kuten tuotteen historialliset myyntihinnat, kysynnän vaihtelut, kilpailijoiden hinnat ja asiakaspalautteen. Näiden tietojen perusteella tekoälymalli oppii tunnistamaan hintatrendejä ja kysynnän ennusteita. Malli voi myös arvioida tuotteen kunnon ja harvinaisuuden. Malli käyttää näitä tietoja ehdottaakseen optimaalisia hintoja. Esimerkiksi, jos tietty tuote on hyvin kysytty, mutta harvinainen, tekoäly voi asettaa korkeamman hinnan. Tekoäly päivittää hintoja reaaliajassa markkinatilanteen ja kysynnän muuttuessa, varmistaen, että hinnat pysyvät kilpailukykyisinä ja yritys maksimoi tulot. Jos ThredUp esimerkiksi saa uuden merkkilaukun, tekoäly analysoi vastaavien laukkujen hinnat, kunnon ja kysynnän ja asettaa hinnan, joka maksimoisi myyntitulot ja myyntinopeuden (Morgan 2024).

Tekoälyn avulla voidaan myös parantaa asiakaskokemusta. ThredUp on kehittänyt personoituja suosituksia, jotka perustuvat asiakkaiden aikaisempaan ostokäyttäytymiseen ja mieltymyksiin (Morgan 2024). Tämä ei ainoastaan paranna asiakastyytyväisyyttä, vaan myös lisää myyntiä, kun asiakkaat löytävät helpommin heitä kiinnostavia tuotteita.

Personoituja suosituksia

Personoituja suosituksia antaakseen tekoäly kerää ja analysoi tietoja asiakkaiden aiemmista ostoksista, selailuhistoriasta ja hakutoiminnoista (Morgan 2024). Tämä data voi sisältää esimerkiksi tuotteiden tyypit, brändit, koot ja hintaluokat, joista asiakas on ollut kiinnostunut. Tekoäly käyttää näitä tietoja oppiakseen asiakkaan mieltymykset ja ostokäyttäytymisen. Tämän opittuaan malli tuottaa henkilökohtaisia suosituksia tuotteista, jotka todennäköisesti kiinnostavat asiakasta. Nämä suositukset voivat näkyä esimerkiksi tuotesivuilla, sähköpostikampanjoissa ja suositusosioissa verkkosivustolla. Järjestelmä päivittää suosituksia reaaliajassa asiakkaan uuden toiminnan perusteella, jotta ne pysyvät relevantteina. Jos asiakas on aiemmin ostanut urheiluvaatteita tietystä merkistä, tekoäly voi suositella saman merkin uusia tuotteita tai vastaavia tuotteita toisilta brändeiltä, joita muut samankaltaiset asiakkaat ovat ostaneet.

Toisia todellisuuksia

Muita tapoja kehittää käytetyn tavaran kauppaa ovat innovatiivisten ratkaisujen käyttöönotto, kuten virtuaalitodellisuus (VR) ja lisätty todellisuus (AR) (Morgan 2024). Näiden teknologioiden avulla asiakkaat voivat esimerkiksi ”sovittaa” vaatteita virtuaalisesti ennen ostamista, mikä vähentää palautusten määrää ja parantaa ostokokemusta. Virtuaalisessa sovittamisessa asiakas skannaa ensin itsensä käyttäen älypuhelimen kameraa tai erillistä sovellusta, joka luo 3D-mallin kehosta. Tämä malli sisältää tarkat mitat ja muodon. Virtuaalinen sovitusalusta yhdistää asiakkaan 3D-mallin tuotetietoihin, kuten vaatteiden koon, muodon ja materiaalin. Tekoäly simuloi, miltä vaatteet näyttävät ja tuntuvat asiakkaan päällä. Asiakas voi kääntää ja zoomata 3D-malliaan nähdäksesi vaatteen eri kulmista. Tämä auttaa asiakasta arvioimaan, miten vaate istuu ja miltä se näyttää päällä. Virtuaalinen sovittaminen mahdollistaa tuotteen sopivuuden arvioimisen ilman paikan päälle siirtymistä. Siten se säästää asiakkaan aikaa ja pienentää todennäköisyyttä asiakkaan kokemasta pettymyksen tunteesta. Näin voidaan myös parantaa asiakaskokemusta.

Johtopäätökset

Käytetyn tavaran kaupan kehittäminen on mahdollista tekoälyn ja muiden innovatiivisten teknologioiden avulla. ThredUpin esimerkki osoittaa, miten tekoäly voi tehostaa prosesseja, parantaa asiakaskokemusta ja edistää kestävää kehitystä. Yritykset, jotka hyödyntävät näitä mahdollisuuksia, voivat saavuttaa kilpailuetua ja kasvattaa liiketoimintaansa kestävästi. Alan toimijat voivat myös kehittää toimintaansa yhteistyön ja verkostoitumisen kautta. Jakamalla parhaita käytäntöjä ja innovaatioita voidaan luoda vahvempia ja kestävämpiä liiketoimintamalleja. ThredUpin menestystarinasta oppiminen voi inspiroida muita yrityksiä omaksumaan vastaavia käytäntöjä ja teknologioita.

Lähteet

Morgan, B. 2024. How ThredUp Leverages AI to Enhance Customer Experience in the Secondhand Market. YouTube. Viitattu 29.5.2024. Saatavissa https://www.youtube.com/watch?v=5TUoz8MQRRg

Kirjoittaja

Sami Heikkinen, FM, KTM, opettaa LAB-ammattikorkeakoulussa palveluiden kehittämistä ja pyrkii minimoimaan kirpputoreilla ja sovituskopeissa viettämänsä ajan.

Artikkelikuva: https://pxhere.com/en/photo/847571 (CC0)

Julkaistu 6.6.2024