איך בינה מלאכותית חוזה את מגמות האופנה לעונה הבאה? רוצים לחקור את הנושא? בואו נגלה פרטים נוספים במאמר זה עם INVIAI!

בינה מלאכותית משנה את האופן שבו מעצבים וקמעונאים צופים את הסגנונות הבאים. מודלים של בינה מלאכותית כיום סורקים הכל, מתמונות מסלולי תצוגה ועד פוסטים ברשתות חברתיות ונתוני מכירות, כדי לחזות מה הצרכנים ירצו בעונה הבאה. 

אנליסטים בתעשייה מסבירים כי “מודלים של בינה מלאכותית מאחדים ומשפרים את חיזוי מגמות האופנה על ידי עיבוד מיידי של כמויות עצומות של נתונים היסטוריים ונתוני זמן אמת, חשיפת דפוסים, וסימון מה יהיו המגמות הבולטות”.

על ידי זיהוי מוקדם של דפוסים אלו, מותגים יכולים להתאים את הקולקציות שלהם לביקוש הצרכנים ולהפחית בזבוז – יתרון חשוב שכן ענף האופנה תורם כבר יותר מ-10% מפליטות הפחמן העולמיות.

בקיצור, חיזוי מבוסס בינה מלאכותית מאפשר לחברות לעצב ולמלא מלאי של הסגנונות והצבעים הנכונים מראש.

תפקיד הבינה המלאכותית בחיזוי מגמות

בינה מלאכותית משתמשת בטכניקות מתקדמות של ניתוח נתונים כדי לחשוף מגמות סגנון בקנה מידה רחב. מערכות אלו משתמשות בראייה ממוחשבת כדי לבחון תמונות ובלמידת מכונה כדי למצוא קשרים בנתונים גדולים. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה “לעבד מיליוני תמונות ברשתות החברתיות מדי יום כדי לזהות צבעים, בדים, הדפסים, סילואטים ותכונות מרכזיות אחרות שמעצבות את מגמות האופנה”. היא גם מנתחת גלריות מתצוגות אופנה ותמונות של סגנון רחוב בכמויות גדולות, ומסיקה אוטומטית דפוסים, חיתוכים ופלטות צבעים פופולריות.

על ידי כימות מסלול כל מגמה, בינה מלאכותית מסייעת למותגים “לצפות את הביקוש במקום להגיב לו”. מודלים אלו משלבים גם נתוני מכירות וחיפוש היסטוריים עם אותות בזמן אמת: כפי שמצוין בדוח אחד, בינה מלאכותית כיום “מנתחת פוסטים ברשתות חברתיות, נתוני מכירות ומגמות חיפוש” כדי לספק תובנות מהירות ומבוססות נתונים.

התוצאה היא תהליך חיזוי הפועל באופן רציף, ולא רק עונתי.

• תמונות מסלולים ועריכה: בינה מלאכותית סורקת ספריות עצומות של תמונות מתצוגות אופנה כדי לזהות דפוסים וסילואטים מתפתחים.
• רשתות חברתיות ופידים של משפיענים: באמצעות זיהוי חזותי באינסטגרם, טיקטוק ובלוגים, בינה מלאכותית מזהה סגנונות ויראליים בזמן אמת.
• נתוני חיפוש ומכירות: שאילתות חיפוש מקוונות, רכישות באי-קומרס והיפוך מלאי מספקים אותות כמותיים שמחדדים את התחזיות.
• משוב לקוחות: בינה מלאכותית מבוססת שפה טבעית מנתחת ביקורות ותגובות כדי להעריך את התחושות (למשל אהבה או אי-אהבה לסגנון), ומוסיפה שכבת תובנה נוספת.
• קלט דמוגרפי/אזורי: מודלים של בינה מלאכותית מפלחים מגמות לפי גיל, תרבות או מיקום, ומאפשרים תחזיות מותאמות לשווקים שונים.

באמצעות קלטים אלו, מערכות בינה מלאכותית מעדכנות תחזיות באופן רציף. לפי חברת Heuritech, המתמחה בחיזוי מגמות, גישה זו לא רק מזהה מה במגמה אלא “גם כמותית את מסלול כל מגמה”, ועוזרת למותגים לדעת אם סגנון יגדל או יחלש.

בעיקר באופנה מהירה, המעקב בזמן אמת והאנליטיקה החיזויית של בינה מלאכותית מאפשרים התאמות לקולקציות בתוך ימים במקום חודשים.

בינה מלאכותית בפועל: כלים ודוגמאות

חברות ברחבי העולם פיתחו כלים לחיזוי מבוססי בינה מלאכותית. לדוגמה, Heuritech מיישמת ראייה ממוחשבת לתמונות חברתיות; היא “מנתחת מיליוני תמונות המפורסמות ברשתות החברתיות, ומיישמת טכנולוגיית זיהוי תמונה כדי לכמת ולחזות מה אנשים לובשים לפי שוק”. Trendalytics משלבת נתוני חיפוש ומסלולים כדי לתפוס מיקרו-מגמות מוקדם – כפי שמצוין במחקר מקרה, הפלטפורמה שלהם זיהתה עניין עולה ב“שמלת רוש, הדפסי טאי-דאי או ז'קטים בסגנון בומבר” לפני שהסגנונות הללו הפכו למיינסטרים.

חברות ייעוץ כמו WGSN משלבות כיום מודלים של בינה מלאכותית בתחזיות שלהן, ומשלבות תובנות מומחים עם האזנה חברתית.

גם קמעונאים גדולים משתמשים בבינה מלאכותית פנימית. למשל, ענקי נתונים כמו זארה בנו מערכות שלומדות באופן רציף מהתנהגות הלקוחות. הם עוקבים אחרי אותות חברתיים ומכירות בזמן אמת כדי להתאים עיצובים חדשים ורמות מלאי כמעט מיד.

הגמישות המונעת על ידי בינה מלאכותית עוזרת למותגים אלו “לנווט במחזורי אופנה משתנים במהירות” טוב יותר מתכנון עונתי מסורתי. קמעונאים טכנולוגיים נוספים (שיין, נייקי וכו') מסתמכים גם הם על בינה מלאכותית: הם משתמשים באלגוריתמים כדי לחזות מגמות צעירות ואפילו ליצור עיצובים חדשים בהתבסס על הדים חברתיים.

בכל המקרים הללו, הרעיון המרכזי זהה: לנצל בינה מלאכותית כדי להפוך נתונים גולמיים לתחזיות מגמה מעשיות לפני העונה הקרובה.

התאמה אישית ומגמות מקומיות

מלבד מגמות גלובליות, בינה מלאכותית מאפשרת גם חיזוי אישי ומקומי ברמה גבוהה. מנועי המלצות מבוססי למידת מכונה מנתחים התנהגות קנייה פרטנית כדי להציע סגנונות מותאמים אישית. לדוגמה, שירותים כמו Stitch Fix וזאלנדו “משתמשים במשוב לקוחות, בהעדפות צרכנים ובאנליטיקה חיזויית כדי להציע מראות המותאמים להעדפות סגנון אישיות”.

בפועל, זה אומר שבינה מלאכותית יכולה לזהות פלחי לקוחות נישתיים וטעמים אזוריים שתחזית אחידה עלולה לפספס. Heuritech מסבירה שבינה מלאכותית מאפשרת “הבנה מדויקת של מגמות בשווקים ודמוגרפיות שונות… ומאפשרת למותגים להתאים את הקולקציות להעדפות מקומיות ספציפיות”.

בקיצור, אותן שיטות מבוססות נתונים שמנבאות מגמות רחבות יכולות גם להיות מכוונות לתת-תרבויות, ערים או קבוצות גיל, ועוזרות למעצבים ליצור את המוצר הנכון במקום הנכון.

יתרונות וקיימות

חיזוי מבוסס בינה מלאכותית מציע יתרונות עסקיים ברורים. מותגים מדווחים על שיפור בחוויית הלקוח כיוון שהמלאי תואם יותר למגמות, ועל עלייה במכירות מתוך מענה מהיר לביקוש. חשוב מכך, זה גם משפר את הקיימות: עם תחזיות חכמות יותר, חברות נמנעות מייצור יתר של פריטים לא פופולריים.

כפי שמציין ניתוח בתעשייה, באמצעות בינה מלאכותית מותגי אופנה יכולים “להימנע מייצור פריטים שאינם במגמה, וכך למקסם רווחיות ולהפחית בזבוז”.

היתרונות המרכזיים כוללים:

• מבחר מדויק: המלאי יכול להיות מותאם לביקוש האמיתי, ומציע ללקוחות סגנונות שהם רוצים.
• הכנסות גבוהות יותר: התאמת המגמות הנכונות מגדילה מכירות ונתח שוק.
• פחות בזבוז: תחזיות מדויקות משמעותן פחות פריטים מיותרים ופליטת פחמן נמוכה יותר.

בקיצור, “חיזוי מגמות מבוסס בינה מלאכותית… עוזר למותגי אופנה לחזות מגמות על ידי ניתוח נתוני רשתות חברתיות, משוב לקוחות ונתונים היסטוריים”. גישה מבוססת נתונים זו מחליפה ניחושים, כך שהקולקציות מבוססות על ראיות ולא רק על תחושות בטן.

עם הזמן, אלגוריתמים לומדים ומשפרים את הדיוק שלהם, ומחדדים עוד יותר את תחזיות כל עונה.

אתגרים ותחזית לעתיד

למרות העוצמה, חיזוי בינה מלאכותית אינו קסם. הדיוק שלו תלוי באיכות ובמגוון הנתונים. אם סגנונות מסוימים לא הופיעו מספיק בנתונים (למשל, חידושים עיצוביים חדשים לגמרי), ייתכן שהבינה לא תזהה אותם מיד. כמו כן, הסתמכות יתר על מגמות ברשתות חברתיות עלולה להטות את התחזיות לכיוון אסתטיקה שכבר פופולרית.

מומחים מדגישים את הצורך לשלב בינה מלאכותית עם תובנות אנושיות: כפי שאחד החוזים אמר, בינה מלאכותית “אינה מבטלת יצירתיות – היא מחזקת אותה” על ידי הבטחת התאמת העיצובים, אך המעצבים עדיין חייבים להוביל את החזון. למעשה, Heuritech ממליצה על “שילוב בינה מלאכותית עם מומחיות אופנה” כדי לקבל את התוצאות הטובות ביותר.

בהסתכלות קדימה, כלים מבוססי בינה מלאכותית יהפכו למורכבים יותר. ניתן לצפות לתחזיות מדויקות יותר, “התראות מגמה” בזמן אמת למעצבים, ושילוב הדוק יותר של נתונים גלובליים ומקומיים.

אך צופי מגמות אנושיים יישארו חשובים: אירועים בלתי צפויים ויצירתיות טהורה תמיד ישחקו תפקיד. העתיד שייך לצוותי אופנה שמשלבים את כוח החיזוי של הבינה המלאכותית עם האינטואיציה האנושית המיומנת.

בינה מלאכותית משנה במהירות את תחזיות האופנה. על ידי ניתוח כמויות עצומות של תמונות ונתונים, בינה מלאכותית יכולה כיום “לזהות מגמות מתפתחות ולחזות ביקוש עתידי” שאולי מומחים אנושיים יפספסו. מותגים המשתמשים בכלים אלו זוכים ליתרון תחרותי – משיקים קולקציות בזמן, מושכות ובו בזמן מצמצמים מלאי עודף.

ככל שמחזורי האופנה מואצים והשוק מתגלגל גלובלית, יכולת חיזוי כזו הופכת לקריטית. השילוב בין ניתוחי הבינה המלאכותית לתובנות יצירתיות מבטיח עתיד שבו מעצבים יוכלו לחזות בביטחון את הצבעים, ההדפסים והחיתוכים של העונה הבאה עוד לפני פתיחת המסלול – ולהיות צעד אחד לפני המגמות במקום לרדוף אחריהן.