फैशन में खराब उत्पाद डेटा क्यों अधिक लागत दे रहा है और एआई कहां फिट होता है

फैशन में, दृश्य सब कुछ है। लेकिन प्रत्येक उत्पाद विवरण पृष्ठ के पीछे डेटा है। हेम के कट से लेकर ड्रॉपडाउन में रंग नाम तक, उत्पाद डेटा यह निर्धारित करता है कि आइटम कैसे खोजे जाते हैं, प्रदर्शित किए जाते हैं, खरीदे जाते हैं और लौटाए जाते हैं। जब यह सटीक होता है, तो यह पूरे सिस्टम को चुपचाप शक्ति प्रदान करता है। जब यह नहीं होता है, तो परिणाम लॉजिस्टिक्स से लेकर ग्राहक विश्वास तक सब कुछ प्रभावित करते हैं।

2024 के एक फॉरेस्टर कंसल्टिंग अध्ययन में पाया गया कि 83% ई-कॉमर्स लीडर्स स्वीकार करते हैं कि उनका उत्पाद डेटा अधूरा, असंगत, असटीक, अनियंत्रित या पुराना है। और प्रभाव केवल बैकएंड तक ही सीमित नहीं हैं। खराब उत्पाद डेटा लॉन्च में देरी, दृश्यता को सीमित करता है, ग्राहकों को परेशान करता है और रिटर्न को बढ़ाता है। फैशन में, जहां सटीकता बिक्री और मार्जिन को बढ़ाती है, यह एक गंभीर दायित्व बन जाता है।

जैसे ही ब्रांड अधिक रिटेल चैनलों में विस्तार करते हैं, समस्या बढ़ जाती है। एक ही समय में कई फॉर्मेटिंग आवश्यकताओं, छवि मानकों और टैक्सोनोमी का प्रबंधन करना जटिलता की परतें जोड़ता है। लेकिन मल्टीमोडल एआई – जो छवियों और पाठ दोनों को संसाधित कर सकता है – एक ऐसा उपकरण के रूप में उभर रहा है जो अंततः इन चुनौतियों का समाधान कर सकता है।

उत्पाद डेटा जब बिक्री को कमजोर करता है

प्रत्येक उत्पाद पृष्ठ डिजिटल रिटेल में एक ग्राहक टचपॉइंट है, और फैशन में, यह इंटरैक्शन सटीकता की मांग करता है। रंग को गलत लेबल करना, सामग्री को छोड़ना, या विवरण के साथ छवि को मिलाने से न केवल अनप्रोफेशनल दिखता है, बल्कि खरीदारी के अनुभव को भी बाधित करता है।

और यह खरीदारों के लिए मायने रखता है। उद्योग अनुसंधान के अनुसार:

• 42% खरीदार अपने कार्ट को छोड़ देते हैं जब उत्पाद जानकारी अधूरी होती है।
• 70% उत्पाद पृष्ठ को पूरी तरह से छोड़ देते हैं यदि विवरण असहायक या अस्पष्ट लगता है।
• 87% कहते हैं कि वे फिर से खरीदने की संभावना नहीं रखते हैं जब उन्हें ऑनलाइन सूची के अनुसार नहीं मिलता है।

और जब उत्पादों को असटीक उत्पाद विवरण के आधार पर खरीदा जाता है, तो ब्रांडों को रिटर्न से कड़ाई से मारा जाता है। 2024 में, 42% फैशन क्षेत्र में रिटर्न को गलत या अधूरी उत्पाद जानकारी के लिए जिम्मेदार ठहराया गया था। एक उद्योग जो पहले से ही रिटर्न लागत और अपशिष्ट से जूझ रहा है, प्रभाव को नजरअंदाज करना मुश्किल है।

और यह तभी होता है जब खरीदार उत्पाद को देखता है – त्रुटि से भरा डेटा दृश्यता को कम कर सकता है, आइटम को पहले ही दफना सकता है कि वे परिवर्तित होने का मौका पा सकें।

फैशन की डेटा समस्या क्यों नहीं जा रही है

यदि समस्या इतनी व्यापक है, तो उद्योग ने इसे क्यों नहीं हल किया? क्योंकि फैशन उत्पाद डेटा जटिल, असंगत और अक्सर अनियंत्रित होता है। और जैसे ही अधिक बाजार出现 होते हैं, अपेक्षाएं बदलती रहती हैं।

प्रत्येक ब्रांड कैटलॉग को अलग तरह से प्रबंधित करता है। कुछ मैनुअल स्प्रेडशीट पर निर्भर करते हैं, अन्य जिद्दी इन-हाउस सिस्टम से जूझते हैं, और कई जटिल पीआईएम या ईआरपी में उलझे हुए हैं। जबकि खुदरा विक्रेता अपने नियम लागू करते हैं: एक फसल वाले टोर्सो शॉट की आवश्यकता होती है, दूसरा सफेद पृष्ठभूमि पर जोर देता है। यहां तक कि गलत रंग नाम – “नारंगी” के बजाय “गाजर” – एक सूची को अस्वीकार कर सकता है।

इन असंगतताओं का अनुवाद एक बड़ी मात्रा में मैनुअल कार्य में होता है। एक ही एसकेयू को कई अलग-अलग प्रारूपों में मिलने के लिए कई पास की आवश्यकता हो सकती है। इसे हजारों उत्पादों और दर्जनों खुदरा चैनलों से गुणा करें, और यह आश्चर्य की बात नहीं है कि टीमें अपने समय का आधा हिस्सा केवल डेटा मुद्दों को ठीक करने में बिताती हैं।

और जब वे ऐसा करते हैं, तो प्राथमिकताएं जैसे कि मौसमी लॉन्च और विकास रणनीति पीछे रह जाती हैं। सूचियां महत्वपूर्ण विशेषताओं को याद करते हुए लाइव हो जाती हैं, या पूरी तरह से अवरुद्ध हो जाती हैं। ग्राहक स्क्रॉल करते हैं या गलत अपेक्षाओं के साथ खरीदते हैं। विकास का समर्थन करने वाली प्रक्रिया एक बार फिर से एक पुनरावृत्ति स्रोत बन जाती है।

मल्टीमोडल एआई के लिए मामला

यह ठीक वह समस्या है जिसे मल्टीमोडल एआई हल करने के लिए बनाया गया है। पारंपरिक स्वचालन उपकरणों के विपरीत, जो संरचित इनपुट पर निर्भर करते हैं, मल्टीमोडल सिस्टम पाठ और छवियों दोनों का विश्लेषण और समझने में सक्षम होते हैं, जैसे कि एक मानव विक्रेता करेगा।

यह एक फोटो और उत्पाद शीर्षक को स्कैन कर सकता है, डिज़ाइन सुविधाओं जैसे फ्लटर स्लीव्स या वी-नेकलाइन को पहचान सकता है, और रिटेलर द्वारा आवश्यक श्रेणी और टैग को सौंप सकता है। यह असंगत लेबल को मानकीकृत कर सकता है, “नेवी”, “मिडनाइट” और “इंडिगो” को एक ही मूल मान के लिए मैप करता है, जबकि सामग्री या फिट जैसी缺失 विशेषताओं को भरता है।

तकनीकी स्तर पर, यह विजन-लैंग्वेज मॉडल (वीएलएम) द्वारा संभव है – उन्नत एआई सिस्टम जो उत्पाद छवियों और पाठ (शीर्षक, विवरण) का संयुक्त रूप से विश्लेषण करते हैं ताकि प्रत्येक आइटम को समग्र रूप से समझा जा सके। ये ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल प्लेटफ़ॉर्म आवश्यकताओं, वास्तविक दुनिया के सूची प्रदर्शन और ऐतिहासिक कैटलॉग डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। समय के साथ, वे अधिक बुद्धिमान हो जाते हैं, खुदरा विक्रेता टैक्सोनोमी सीखते हैं और प्रतिक्रिया और परिणामों के आधार पर भविष्यवाणियों को बारीक करते हैं।

जो कार्य पहले सप्ताह लेते थे, वे अब घंटों में पूरे किए जा सकते हैं, सटीकता को त्यागने के बिना।

स्वच्छ डेटा क्यों सब कुछ तेजी से चलाता है

जब उत्पाद डेटा पूर्ण, संगत और अच्छी तरह से संगठित होता है, तो सब कुछ अधिक चिकनाई से चलता है। आइटम सही खोजों में दिखाई देते हैं, बिना देरी के लॉन्च होते हैं, और ग्राहक वास्तव में उपयोग करते हैं फिल्टर में दिखाई देते हैं। ऑनलाइन दिखाई देने वाला उत्पाद वही है जो उनके दरवाजे पर आता है।

इस तरह की स्पष्टता पूरे रिटेल ऑपरेशन में मूर्त परिणामों की ओर ले जाती है। खुदरा विक्रेता लंबे समय से चलने वाले बैक-एंड-फोर्थ के बिना एसकेयू को चालू कर सकते हैं। बाजार सूचियों को प्राथमिकता देते हैं जो उनके मानकों को पूरा करते हैं, दृश्यता और प्लेसमेंट में सुधार करते हैं। जब जानकारी स्पष्ट और सुसंगत होती है, तो ग्राहक परिवर्तित होने की संभावना अधिक होती है और जो खरीदते हैं उसे लौटाने की संभावना कम होती है। यहां तक कि समर्थन टीमें भी लाभान्वित होती हैं, कम शिकायतों को हल करने और कम भ्रम को प्रबंधित करने के लिए।

बिना बर्नआउट के स्केलिंग

ब्रांड अब केवल अपनी साइटों के माध्यम से नहीं बेच रहे हैं। वे अमेज़ॅन, नॉर्डस्ट्रॉम, फारफेच, ब्लूमिंगडेल और कई बाजारों में लाइव हो रहे हैं, प्रत्येक के अपने विकसित होते आवश्यकताओं के साथ। मैनुअल रूप से इसका पालन करना थका देने वाला है, और समय के साथ, यह अवास्तविक और अस्थायी है।

मल्टीमोडल एआई इसे बदल देता है bằng ब्रांडों को अनुकूली बुनियादी ढांचे बनाने में मदद करके। ये सिस्टम केवल विशेषताओं को टैग नहीं करते हैं, वे समय के साथ सीखते हैं। जैसे ही नए बाजार-विशिष्ट नियम पेश किए जाते हैं या उत्पाद फोटोग्राफी विकसित होती है, सूचियों को जल्दी से अपडेट और पुनः स्वरूपित किया जा सकता है, बिना शुरू से शुरू किए।

कुछ उपकरण आगे बढ़कर अनुपालन योग्य छवि सेट को स्वचालित रूप से उत्पन्न करते हैं, विशेषता कवरेज में अंतर की पहचान करते हैं, और यहां तक कि क्षेत्रीय बाजारों के लिए विवरण भी तैयार करते हैं। लक्ष्य मानव टीमों को बदलना नहीं है। यह उन्हें मुक्त करना है ताकि वे ब्रांड को अद्वितीय बनाने वाली चीजों पर ध्यान केंद्रित कर सकें, जबकि एआई को दोहरावदार, नियम-आधारित कार्यों को संभालने दें जो उन्हें धीमा करते हैं।

ब्रांडों को रचनात्मक होने दें और बाकी को एआई संभालें

फैशन मूलता पर नहीं, मैनुअल डेटा एंट्री पर जीवित रहता है। गंदा उत्पाद डेटा यहां तक कि सबसे मजबूत ब्रांडों को भी चुपचाप डेरेल कर सकता है। जब मूल बातें सही नहीं होती हैं, तो सब कुछ – दृश्यता से लेकर रूपांतरण और प्रतिधारण तक – शुरू होने लगता है।

मल्टीमोडल एआई एक वास्तविक, स्केलेबल आगे का रास्ता प्रदान करता है। यह ब्रांडों को नियंत्रण खोए बिना तेजी से आगे बढ़ने में मदद करता है, और व्यवसाय के उस हिस्से में क्रम लाता है जो लंबे समय से अराजकता से परिभाषित किया गया है।

फैशन तेजी से चलता है। सफल होने वाले ब्रांड वे होंगे जिनके पास तेजी से चलने के लिए निर्मित प्रणाली हैं।