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为什么不良产品数据比以往任何时候都更加付出更大的成本，而AI适合
时尚，视觉效果就是一切。但是每个产品描述页面的背后都是数据。从下摆的切割到下拉列表的颜色名称，产品数据决定了如何发现，显示，购买和返回项目。当它准确时，它会悄悄地为整个系统提供动力。如果不是这样，后果就触及了物流的所有内容[…]为什么不良产品数据比以往任何时候都更加付出更大的成本以及AI首先出现在unite.ai上的帖子。
来源:Unite.AI时尚，视觉效果就是一切。但是每个产品描述页面的背后都是数据。从下摆的切割到下拉列表的颜色名称，产品数据决定了如何发现，显示，购买和返回项目。当它准确时，它会悄悄地为整个系统提供动力。如果不是这样，后果就会影响从物流到客户信任的一切。
2024年的Forrester咨询研究发现，83％的电子商务领导者承认他们的产品数据不完整，不一致，不准确，非结构化或过时。效果不仅限于后端。较差的产品数据延迟启动，限制可见性，挫败了客户并驱动回报。在时尚中，精确驱动销售和利润很紧张，这将成为严重的责任。
83%随着品牌跨越更多零售渠道的扩展，问题倍增。立即管理数十个格式要求，图像标准和分类法会增加复杂性。但是可以同时处理图像和文本的多模式AI模型是一种工具，最终可以在大规模解决这些挑战。
多模式AI当产品数据降低销售
数字零售中的每个产品页面都是客户接触点，并且在时尚方面，这种交互需要准确性。标签颜色，省略材料或与其描述不匹配的图像不匹配不仅看起来不专业，而且会打扰购买体验。
对购物者很重要。根据行业研究：
- 当产品信息不完整时，有42％的购物者放弃了购物车。如果说明感觉无助或模糊，则70％完全退出了产品页面。87％的人表示，在收到与其在线列表不符的商品后，他们不太可能再次购买。