ミリ秒単位の応答速度で、完全なAIショッピング体験を顧客に提供。

LiquidのカスタマイズされたマルチモーダルAIモデルが、セマンティック検索、サイト内エージェント、マーチャント向けコパイロットをほぼ瞬時の応答速度で支え、サイトのコンバージョンを高めます。

オンライン小売事業者が直面する課題

AIには、オンラインでの商品発見、比較、購入のあり方を一変させる可能性があります。ただしそれは、新たな脆弱性を生むことなく、顧客体験を実際に向上させられる場合に限られます。

小売事業者がAIを導入する際には、4つの主要な課題に直面します。

セマンティック検索が、買い物客の求める商品を表示できません。
時代遅れのキーワード検索では、自然言語やビジュアルで表現された購買意図に応えられず、期待外れの結果になりがちです。その失望は売上の損失に直結します。
サイト内エージェントが購買ジャーニー全体を案内できません。
商品発見、チェックアウト、サポートにアクセスできないチャットボットは、見た目が洗練された検索バーにすぎず、顧客に不満を残します。
AIのコストが利益率を上回るペースで増大します。
フロンティアモデルは、コンバージョン率を高めるよりも速いペースで予算を消費しかねません。
クラウドベースのモデルは機密データを第三者に送信します。
カタログデータ、クレジットカード番号、顧客の個人情報は、クラウドに送られた途端にはるかに脆弱になります。

自然言語、画像クエリ、構造化フィルターを理解し、お客様のAPIを呼び出して最適な商品をリアルタイムに提示するカスタムAIです。ウェブ、アプリ、チャットのすべてで機能します。

ストアフロントのAPI（カート、チェックアウト、サブスクリプション、注文状況）と連携したエージェント型SLMは、FAQへの回答をはるかに超える働きをします。これらの連携により、アシスタントは顧客を案内し、ページを構成し、購買ジャーニーを完了まで導けます。

分析データ、キャンペーン、カタログで学習したブランド側のカスタムSLMが、パフォーマンスを要約し、チームへのアクションを提案し、マーチャンダイジングの変更案を生成します。

実店舗のような気配り、パーソナライゼーション、即時性を備えたオンラインショッピング体験。

LiquidのSLMなら、セキュリティを犠牲にすることも、コストを押し上げることもなく、それを実現できます。