طراحی چارچوب داده محور D2R برای تولید و سنجش اثربخشی محتوای مولد در تجارت الکترونیک با تمرکز بر صنعت پوشاک

رشد تجارت الکترونیک و فراگیرشدن ابزارهای هوش مصنوعی مولد، ظرفیت تولید محتوا را در فروشگاه های اینترنتی به طور چشمگیری افزایش داده است؛ با این حال، افزایش سرعت تولید محتوا الزاما به بهبود تصمیم خرید، کاهش ریسک ادراک شده مشتری یا رشد درآمد منجر نمی شود. مسئله اصلی بسیاری از کسب وکارهای آنلاین، به ویژه در حوزه پوشاک، نبود یک زنجیره روشن میان داده محصول، تولید محتوا، انتشار کنترل شده، سنجش رفتار مشتری و تصمیم درآمدی است. این مقاله با رویکرد مروری مفهومی و با تکیه بر ادبیات کیفیت داده، پذیرش فناوری، ریسک ادراک شده، بازاریابی دیجیتال، مدیریت ارتباط با مشتری و آزمایش های کنترل شده آنلاین، چارچوبی با عنوان D2R ارائه می کند. چارچوب پیشنهادی D2R از پنج مرحله Data، Generate، Deploy، Measure و Revenue تشکیل شده و هدف آن تبدیل محتوای مولد از خروجی زبانی پراکنده به دارایی قابل مدیریت، قابل سنجش و قابل تصمیم سازی است. در این چارچوب، داده محصول و داده تردید مشتری به عنوان ورودی، بسته محتوایی قطعه ای به عنوان خروجی تولید، استقرار کنترل شده به عنوان شرط انتساب اثر، سنجش با شاخص های رفتاری و درآمدی به عنوان ابزار ارزیابی، و تصمیم مدیریتی به عنوان نتیجه نهایی تعریف می شود. تمرکز مقاله بر صنعت پوشاک است، زیرا در این صنعت عدم قطعیت مشتری درباره سایز، فیت، جنس، رنگ و سیاست تعویض بالاست و محتوای نادرست می تواند به افزایش مرجوعی و کاهش اعتماد منجر شود. یافته مفهومی مقاله نشان می دهد که محتوای مولد زمانی ارزش تجاری ایجاد می کند که با داده معتبر، کنترل ادعا، شاخص های اصلی و نگهبان، و گزارش تصمیم محور همراه شود.

کلیدواژه ها:

تجارت الکترونیک ، هوش مصنوعی مولد ، کیفیت داده ، محتوای درآمدمحور ، D2R ، سنجش اثربخشی ، فروشگاه آنلاین پوشاک