电商巨头亚马逊近日分享了如何利用AI技术帮助顾客在线选购服装。继利用生成式AI提升产品评论后，该公司正使用大型语言模型、生成式AI和机器学习驱动四项AI功能，以解决在线购物中持续存在的合身难题及由此导致的高退货率。
服装退货率高企，AI助力优化购物体验
Coresight Research研究显示，在线服装平均退货率达24.4%，比整体在线退货率高出8个百分点。过去两年，因居家试穿和寄回流程便捷化，消费者倾向于购买多尺码或多颜色商品再退回不合适者，导致在线退货增长。
为应对挑战，亚马逊在购物体验中引入人工智能，具体体现在四个方面：
- 个性化尺码推荐
- 面向卖家的“Fit Insights”工具
- AI驱动的合身评价亮点（Fit Review Highlights）
- 重新设计的标准化尺码表
四大AI功能详解
1. 个性化尺码推荐
Amazon Fashion利用深度学习算法，综合品牌尺码体系关系、产品评价及顾客合身偏好，实时建议最适合尺码并动态调整。该功能还可帮助顾客发现适合款式。若家庭成员常为他人购物可能导致系统混淆，但浏览儿童部门或通过“find your size”创建独立偏好档案可避免此问题。
2. Fit Review Highlights（合身评论亮点）
作为2023年8月推出的AI生成评论亮点的延伸，该功能从顾客评价中提取尺码准确性、特定部位贴合度及面料弹性等信息。大型语言模型将细节总结为易读亮点并个性化呈现，节省用户阅读数百条评价的时间。
3. 标准化尺码表
借助大型语言模型，Amazon Fashion从多来源提取并清洗数据，转换为标准化尺码。此过程消除重复信息，自动修正缺失或不准确测量数据，生成更准确的尺码表以提升合身度。
4. Fit Insights Tool（合身洞察工具）
卖家可通过该工具了解顾客合身需求，改善尺码信息传达方式（如说明是否偏大或偏小）。这些信息还可指导未来生产：大型语言模型汇总合身度、款式和面料反馈，结合退货数据、尺码表分析及评价；机器学习则用于识别品牌尺码表错误。
亚马逊AI应用持续拓展
上述功能仅是亚马逊近期运用AI改进网站体验的一部分。除客户评论亮点外，亚马逊还推出AI工具帮助卖家撰写产品描述并优化图片，预计可将点击率提升40%。此外，AI也已引入Alexa和Fire TV等消费类产品。