### Evrensel Sanal Giyinme Odası'nın Kullanıma Sunulması
Wildberries ve Russ'un birleşik şirketi olan RWB, "Müşteri Giyinme Odası" hizmetini Rusya'daki tüm Wildberries kullanıcılarına sunmaya başladı. Daha önce belirli bir müşteri grubuyla sınırlı olan özellik, artık ürün kartlarına ve arama süreçlerine doğrudan entegre edilerek, alıcıların "Bu ürünü dene" seçeneğini veya uyumlu ürünleri filtrelemelerini sağlıyor.[1]
Kullanıcılar bir fotoğraf yükler veya canlı bir görüntü yakalar, ardından sinir ağları ve bilgisayarla görme algoritmaları, poz, aydınlatma, vücut parametreleri, uyum ve malzeme dokusunu hesaba katarak, giysilerin vücutlarına gerçekçi bir görselleştirmesini oluşturur. Şu anda temel giyim, ofis kıyafetleri ve mevsimlik dış giyim için mevcut olan araç, yakında platformdaki tüm Rus satıcılara genişleyecek.
### Teknik Temel ve Aşamalı Genişleme
Hizmet, moda kategorilerinde hassasiyet için ince ayarlanmış yapay zeka modellerine dayanır ve giysileri kullanıcının fiziği ve çevresel faktörlerle hizalayan gerçek zamanlı oluşturmayı sağlar. Bu, işlevselliğin kısıtlandığı önceki test aşamaları üzerine inşa edilerek, artık 2025 itibarıyla günde 20 milyondan fazla sipariş üreten, Rusya'nın 79 milyondan fazla aylık aktif müşterisine evrensel erişime geçişi sağlıyor.[1]
Genişleme planları, Rus platform satıcıları için yakın vadede tam kullanılabilirliği, ürün keşfi ve satıcı araçları için yapay zeka geliştirmelerini içeren daha geniş altyapı ölçeklendirmesiyle uyumlu olarak gösteriyor. Sinir ağları, anatomik olarak doğru yer paylaşımları üretmek için vücut oranlarını ve görüntü aydınlatmasını işleyerek, önceki sanal deneme sistemlerinde yaygın olan görsel farklılıkları azaltır.[7]
### E-Ticaret Ürün Feed'leri İçin Etkileri
Sanal giyinme entegrasyonu, statik listelere etkileşimli yapay zeka katmanları gömerek ürün feed'lerini doğrudan yükseltir. Feed'ler, yalnızca görüntü-metin kataloglarından, giysilerin kullanıcının sağladığı görseller üzerinde oluşturulduğu, fiziksel envanter çekme işlemi yapmadan karar vermeyi kolaylaştıran dinamik varlıklara dönüşür. Bu, uyum, kumaş simülasyonu ve poz uyarlanabilirliği hakkında kesin meta verilerle zenginleştirilmiş feed'ler talep ederken, platformları standartlaştırılmış yapay zeka hazır veri şemalarına doğru itiyor.
İçerik altyapısı için, feed güncellemelerini hızlandırır: satıcılar, yapay zeka tarafından oluşturulan modeller aracılığıyla geleneksel fotoğraf çekimlerini atlar, üretim döngülerini günlerden dakikalara düşürürken görsel doğruluğu korurlar. Temel görüntüleri yüklemek için kodsuz arayüzler bunu daha da demokratikleştirerek, küçük satıcılar için bile hızlı feed doldurmaya olanak tanır.
### Katalog Standartlarını ve Kart Kalitesini Yükseltmek
Kataloglama standartları, sanal denemenin kapsamlı öznitelik etiketlemesini zorunlu kılmasıyla değişir; vücut tipi uyumluluğu, malzeme drape fiziği ve çok açılı oluşturmalar temel gereksinimler haline gelir. Eksik kartlar, yapay zeka eşleştirmede başarısız olur ve moda dikeylerinde daha eksiksiz, standartlaştırılmış veri setleri oluşturulur. Kalite, iade risklerini azaltarak artar; gerçekçi önizlemeler, statik görüntülerin kaçırdığı kol uzunluğu veya omuz uyumu gibi nüansları görselleştirerek daha yüksek dönüşümle korelasyon gösterir.
Günde 7-10 milyon sipariş işleyen ve %80'i sonraki gün teslimat yapan yüksek hacimli pazarlarda, bu tamamlama satın alma sonrası memnuniyetsizliği en aza indirir, kart yararlılığını açıklayıcıdan deneyime dönüştürür. Yapay zekanın otomatik etiketleme ve doku eşlemesindeki rolü, tutarlılığı sağlar ve ölçeklenebilir, makine tarafından okunabilir kataloglar için yeni ölçütler belirler.[3] Ürün bilgilerinizin bu taleplere hazır olduğundan emin olmak için, verilerinizi yapılandırmaya yardımcı olması için bir [product feed - NotPIM](/blog/product_feed/) kullanmanın faydalarını göz önünde bulundurun.
### Ürün Yelpazesi Ciro Hızını Artırmak
Ürün yelpazesi kullanıma sunum hızı, sinirsel araçların model bağımlı çekimler olmadan anında liste etkinleştirmesini sağladığı için yapay zeka destekli deneme ile artar. Satıcılar, mevsimlik hatları daha hızlı entegre eder, feed'leri gerçek zamanlı talep sinyalleriyle senkronize eder. Platformlar, Rusya'nın e-ticaretinin son zamanlarda 140 milyar ABD doları eşdeğerine ulaşmasıyla, görselleştirmeyi otomatikleştirerek, bozulabilir moda envanteri için pazara sunma süresini kısaltarak artan hacimleri yönetir.[5]
Bu kodsuz yapay zeka katmanı, bölgesel vücut ölçümleri veya aydınlatma normlarının modelin yeniden eğitilmesini bilgilendirdiği, e-ticaretin yıldan yıla %28 büyüdüğü Sibirya gibi çeşitli alanlarda ciro artırarak hiper-yerel uyarlamayı destekler. Daha hızlı döngüler, 95% 24 saat teslimat ile birleşerek göz atmadan satın almaya kadar sürtünmesiz döngüler yaratır.[4] Ürün listenizi iyileştirmek istiyorsanız, bu [how to create sales-driving product descriptions without spending a fortune](/blog/how-to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/) konularını göz önünde bulundurun.
### İçerik Otomasyonunda Yapay Zeka ve Kodsuz Sinerjisi
Temelinde, kullanıma sunma, kodsuz yapay zeka yakınsamasını örneklendirir: kullanıcılar basit yüklemeler aracılığıyla etkileşim kurarken, arka uç vizyon sistemleri karmaşıklığı ele alır, teknik engelleri soyutlar. Altyapı için, içerik hatlarını yeniden tanımlar: yapay zeka, feed'ler için varyantlar otomatik olarak oluşturur, uyum varyanslarını tahmin eder ve önizlemeleri kişiselleştirir, görüntü arama ve öneri motorlarındaki trendleri yansıtır.[5] Bu teknoloji gerçek bir oyun değiştirici; ancak, feed'i yönlendirmek için kullandığınız verilerin doğru olması gerekir. İşte bu noktada bir [product matrix in e-commerce - NotPIM](/blog/product-matrix-in-e-commerce/) önemi devreye giriyor.
Bu, kültürel-lojistik farklılıklar arasında genişlemeye göz atan platformlar için hayati öneme sahip olan orantılı insan girdisi olmadan ölçeklenir. Hipotetik olarak, modeller mobilya veya turlara genişledikçe, çok kanallı içeriği birleştirebilir, ancak mevcut odak noktası, feed evrimini yönlendiren moda kavram ispatları olarak kalır.[3] Bunun önemli bir yönü, ürün bilgilerinizi depolamak için doğru veri formatını seçmektir; bu noktada [JSON Format: How One Store Turned Chaos into Fast Synchronization - NotPIM](/blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/) faydalı olur.
RETAILER.ru
Godubai.com
***
Sanal giyinme odalarının yaygın olarak benimsenmesi, e-ticarette önemli bir değişime işaret ederek, zengin ürün verilerine ve standartlaştırılmış kataloglara öncelik vermeyi sağlar. Bu eğilim, perakendecilerin görüntü ve video varlıklarının yanı sıra son derece ayrıntılı özniteliklere öncelik vermesini zorunlu kılar. NotPIM'de, sağlam ürün bilgileri yönetiminin önemini kabul ediyoruz. Platformumuz, e-ticaret işletmelerinin ürün verilerinin zenginleştirilmesini ve standardizasyonunu kolaylaştırmasına yardımcı olarak, sanal giyinme teknolojilerinin gelişen talepleriyle uyumluluğu sağlar ve sonuç olarak tüketiciler için daha ilgi çekici ve verimli bir alışveriş deneyimi sunar. Verileri nasıl kolaylaştıracağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu blogu [product feed processing program - NotPIM](/blog/price_list_processing_program/) düşünün.