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Scansione. Analizza. Spiegare. Stile
Dalla scansione alla corrispondenza perfetta




Consulenti di stile basati sull'intelligenza artificiale per ogni categoria



Fiducia per i clienti. Risultati per i marchi.
Creato per scalare su tutti i canali di vendita al dettaglio e digitali
Integrazione aziendale creata per garantire velocità e controllo
Tecnologia intelligente e scalabile che mantiene il tuo marchio all'avanguardia






Domande frequenti
Completamente modulare. Lancia Eyewear, Makeup o Personal Stylist in modo indipendente in base al tuo catalogo e alle priorità aziendali.
L'implementazione dell'SDK in genere viene attivata in 4-6 settimane. Le tempistiche di integrazione delle API variano in base ai requisiti personalizzati, ma in media 8-12 settimane.
Sì. Il sistema si adatta alla struttura del catalogo tramite la corrispondenza degli SKU, i tag dei prodotti e le regole aziendali. Funziona con cataloghi di 50 SKU o più di 5.000.
I controlli di perfezionamento integrati consentono ai clienti di regolare la direzione del tono (caldo/freddo), l'intensità (grassetto/morbido) o le preferenze di stile senza doverli caricare nuovamente. Il feedback migliora le raccomandazioni future.
I nostri modelli sono addestrati su oltre 5 milioni di variazioni facciali in oltre 50 etnie e continuamente perfezionati utilizzando cicli di feedback reali dei clienti. Parametri di precisione attuali: 94% di accettazione della corrispondenza della forma, 89% di soddisfazione della corrispondenza dei colori.
Configurabile in base alle tue politiche sulla privacy. Le opzioni includono l'elaborazione solo di sessione (senza archiviazione) o i profili permanenti con il pieno controllo dell'utente sull'esportazione e l'eliminazione.
Sì. Imposta gli SKU principali, le priorità di inventario, i livelli di margine, la disponibilità regionale e modifica l'audacia e il conservatorismo delle raccomandazioni in base alla strategia del tuo marchio.
Metriche di utilizzo (scansioni, percentuali di completamento), prestazioni consigliate (click-through, conversione per tipo di profilo) e informazioni aggregate sulle distribuzioni degli stili dei clienti.

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