برترین ابزارهای هوش مصنوعی در صنعت مد

ابزارهایی مانند The New Black و Ablo به عنوان هم‌طراحان هوش مصنوعی برای خلاقان مد عمل می‌کنند. The New Black می‌تواند یک توصیف متنی ساده یا طرح اولیه را گرفته و ظرف چند دقیقه تصویر طراحی لباس صیقلی شده‌ای تولید کند، که به طراحان کمک می‌کند سریع‌تر ایده‌پردازی و تجسم مفاهیم جدید را بدون نیاز به تصویرگر انسانی انجام دهند.

Ablo فراتر رفته و به برندهای نوپا در ایجاد برچسب از ابتدا تا انتها کمک می‌کند – از تولید طرح‌های پوشاک تا پیشنهاد لوگوها و گرافیک‌هایی که با زیبایی‌شناسی برند هماهنگ هستند. این پلتفرم‌ها اغلب شامل ویژگی‌های تحلیل روند و پیش‌نمایش پرو مجازی هستند که امکان تکرار سریع و دریافت بازخورد در مرحله طراحی را فراهم می‌کنند.

نرم‌افزارهای طراحی سه‌بعدی تثبیت‌شده مانند CLO 3D و Browzwear VStitcher با افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی، لباس‌های مجازی را بسیار واقعی کرده‌اند. این برنامه‌ها به طراحان اجازه می‌دهند لباس‌های دیجیتال دقیق ایجاد کنند و ببینند چگونه روی آواتار در زمان واقعی حرکت و آویزان می‌شوند.

CLO 3D به خاطر شبیه‌سازی دقیق پارچه و مدل‌سازی سه‌بعدی لباس با کمک هوش مصنوعی شناخته شده است. VStitcher از Browzwear امکان پرو مجازی روی انواع بدن‌ها با دقت مبتنی بر فیزیک را فراهم می‌کند. تازه‌واردانی مانند Style3D نیز شبیه‌سازی سه‌بعدی مبتنی بر هوش مصنوعی مشابه ارائه می‌دهند و از پیش‌نمایش‌های واقعیت افزوده/مجازی برای بررسی‌های طراحی فراگیر پشتیبانی می‌کنند.

با بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای مدیریت محاسبات پیچیده فیزیک و الگو، این ابزارها به طور چشمگیری نیاز به نمونه‌های فیزیکی را کاهش داده و در زمان، مواد و هزینه قبل از تولید صرفه‌جویی می‌کنند.

WGSN یک سرویس پیش‌بینی روند شناخته شده است که هوش مصنوعی و تحلیل داده را در پیش‌بینی‌های خود به کار گرفته است. از طریق یک پلتفرم اشتراکی، WGSN داده‌هایی از نمایش‌های مد، فروش خرده‌فروشی، شبکه‌های اجتماعی و غیره جمع‌آوری می‌کند و سپس با استفاده از الگوریتم‌ها در کنار کارشناسان انسانی، سبک‌ها، رنگ‌ها و احساسات مصرف‌کننده آینده را پیش‌بینی می‌کند.

نتیجه گزارش‌های روند فصلی و ابزارهای تحلیلی (مانند TrendCurve AI) است که به برندها «گوی بلورین» برای برنامه‌ریزی مجموعه‌های آینده می‌دهد. طراحان و فروشندگان با استفاده از بینش‌های WGSN تصمیمات آگاهانه‌ای درباره همه چیز از سیلوئت‌ها تا ترکیب بهینه SKU می‌گیرند، به جای تکیه بر حدس و گمان.

شرکت پاریسی Heuritech رویکردی فناورانه به پیش‌بینی روند دارد و با اسکن آنچه مردم واقعی به صورت آنلاین می‌پوشند، عمل می‌کند. هوش مصنوعی آن با استفاده از بینایی کامپیوتری میلیون‌ها تصویر شبکه‌های اجتماعی (اینستاگرام، تیک‌تاک و غیره) را تحلیل کرده و الگوهای نوظهور در پوشاک را شناسایی می‌کند.

با کمی‌سازی روندهای خیابانی ارگانیک در سطح جهانی، Heuritech به برندها امکان می‌دهد تقاضا را پیش‌بینی کرده و قبل از اشباع بازار، طراحی کنند. یک برند ممکن است با استفاده از Heuritech ببیند که ژاکت‌های کاربردی پاستلی در شرق آسیا ترند شده‌اند و این بینش را در خط تولید بعدی خود وارد کند.

EDITED ابزاری برای هوش بازار است که به برندها کمک می‌کند به داده‌های خرده‌فروشی در زمان واقعی واکنش نشان دهند با استفاده از هوش مصنوعی. این ابزار میلیون‌ها محصول را در سایت‌های تجارت الکترونیک در سراسر جهان رصد می‌کند و با یادگیری ماشین قیمت‌گذاری، تخفیف‌ها و حرکت‌های موجودی را تحلیل می‌کند.

یک فروشنده مد می‌تواند ببیند آیا لباس‌های میدی با سبک خاصی در یک رقیب به سرعت فروش رفته‌اند یا یک برند رقیب قیمت‌های جین را کاهش داده است. هوش مصنوعی EDITED در پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی استراتژی قیمت‌گذاری کمک می‌کند. ویژگی‌های برنامه‌ریزی مجموعه این پلتفرم شکاف‌ها یا اشباع بیش از حد بازار را برجسته می‌کند و به خرده‌فروشان در تصمیم‌گیری درباره موجودی کمک می‌کند.

Stylumia بینش روند را با پیش‌بینی تقاضا ترکیب می‌کند. مدل‌های یادگیری ماشین آن «نویز بازار» را فیلتر می‌کنند تا تقاضای واقعی مصرف‌کننده را آشکار کنند. این ابزار می‌تواند فروش محصولات جدید را حتی بدون سابقه فروش پیش‌بینی کند و دقت پیش‌بینی را ۲۰ تا ۴۰ درصد بهبود می‌بخشد.

ویژگی ImaGenie در Stylumia ایده‌های طراحی محصول جدیدی متناسب با روندهای شناسایی شده تولید می‌کند و به طراحان پیشنهاد می‌دهد کدام سبک‌ها احتمال موفقیت بالایی دارند. این ترکیب خلاقیت و تحلیل در برنامه‌ریزی مد است.

Nextail راه‌حلی برای مدیریت کالا و موجودی است که از هوش مصنوعی برای تخصیص و توزیع مجدد دقیق موجودی استفاده می‌کند. به جای اینکه همه فروشگاه‌ها را یکسان در نظر بگیرد، الگوریتم‌های Nextail پیش‌بینی تقاضای بسیار محلی را در سطح SKU به ازای هر فروشگاه تولید می‌کنند.

این به خرده‌فروشان کمک می‌کند دقیقاً بدانند کدام اقلام را به کدام فروشگاه و با چه مقداری ارسال کنند. Nextail تخصیص، تأمین مجدد و انتقال‌ها را خودکار می‌کند و به داده‌های فروش در زمان واقعی واکنش نشان می‌دهد. خرده‌فروشان استفاده‌کننده از Nextail شاهد بودند:

• کاهش حدود ۳۰٪ در پوشش موجودی
• کاهش ۶۰٪ در کمبود کالا
• افزایش قابل توجه فروش

برای برندهای کوچک‌تر مستقیم به مصرف‌کننده و فروشگاه‌های مبتنی بر شاپیفای، Prediko ابزاری برای برنامه‌ریزی تقاضا با هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که متناسب با نیازهای آن‌هاست. این ابزار به داده‌های تجارت الکترونیک برند متصل می‌شود و روندهای فروش و فصلی بودن را برای پیش‌بینی تقاضا برای هر SKU محصول تحلیل می‌کند.

سپس Prediko به خودکارسازی فرآیند سفارش تأمین مجدد کمک می‌کند – پیشنهاد می‌دهد چه تعداد واحد از هر نوع تولید یا سفارش داده شود و چه زمانی. این ابزار هنگام آماده‌سازی برای عرضه محصول جدید یا تصمیم‌گیری درباره میزان موجودی برای فصل پیش رو بسیار ارزشمند است.

Singuli علم هوش مصنوعی سنگین را به پیش‌بینی تقاضای مد می‌آورد. توسعه یافته توسط دانشمندان داده دکترا، این ابزار پیش‌بینی‌های دقیقی تا سطح SKU، مواد و اجزا ارائه می‌دهد. عوامل پیچیده‌ای مانند تبلیغات، تعطیلات و روندهای کلان را در نظر می‌گیرد و با سیستم‌های ERP ادغام می‌شود.

برندها می‌توانند شبیه‌سازی‌های «چه می‌شود اگر» انجام دهند – مثلاً اگر یک رویداد بازاریابی برنامه‌ریزی شده تقاضا را دو برابر کند چه می‌شود؟ – و هوش مصنوعی برنامه‌های موجودی را مطابق با آن تنظیم می‌کند. Singuli ادعا می‌کند که هوش مصنوعی آن دقت پیش‌بینی را بیش از ۱۰٪ بهبود می‌بخشد که به صرفه‌جویی قابل توجه و افزایش درآمد منجر می‌شود.

برترین خرده‌فروشان مد هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین خود ساخته یا به کار گرفته‌اند:

• زارا از تحلیل پیش‌بینی و ردیابی RFID برای نظارت بر موجودی و واکنش سریع به روندها استفاده می‌کند
• اچ‌اندام از پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی که شامل روندهای آب و هوا و شبکه‌های اجتماعی است بهره می‌برد
• نایک از یادگیری ماشین برای حس کردن تقاضا و موقعیت‌یابی موجودی استفاده می‌کند
• بربری موجودی را بر اساس سیگنال‌های تقاضای زمان واقعی به طور هوشمند توزیع مجدد می‌کند

PICTOFiT از Reactive Reality یک پلتفرم پیشرو برای پرو مجازی است. این پلتفرم برای هر خریدار یک آواتار سه‌بعدی شخصی‌سازی شده با استفاده از چند عکس ایجاد می‌کند. به جای قرار دادن لباس روی مدل عمومی، PICTOFiT به کاربران اجازه می‌دهد لباس‌ها را روی یک بدن مجازی که شکل و اندازه بدن خودشان را دارد ببینند.

این به طور قابل توجهی اعتماد به تناسب و سبک را هنگام مرور آنلاین افزایش می‌دهد. خرده‌فروشان استفاده‌کننده از فناوری Reactive Reality افزایش تعامل و کاهش نرخ بازگشت را گزارش کرده‌اند، زیرا مشتریان حس بسیار دقیق‌تری از ظاهر کالا قبل از سفارش دارند.

Revery AI پروهای مجازی را برای برندهای کوچک‌تر قابل دسترس کرده است. خریداران می‌توانند یک آواتار مدل مطابق با شکل بدن خود انتخاب کنند یا عکس خود را بارگذاری کنند و سپس لباس‌ها را به صورت مجازی با نتایج واقع‌گرایانه پرو کنند.

هوش مصنوعی لباس را روی تصویر شخص نقشه‌برداری می‌کند، ابعاد بدن مختلف را تنظیم کرده و دراپ پارچه را شبیه‌سازی می‌کند. برای طراحان مستقل، این فناوری به معنای ارائه تجربه پرو پیشرفته‌ای مشابه خرده‌فروشان بزرگ است. Revery همچنین امکان نمایش هر سبک روی انواع بدن مختلف بدون نیاز به چندین عکس‌برداری را فراهم می‌کند و تنوع سایز را ترویج می‌دهد.

True Fit یکی از پرکاربردترین راه‌حل‌های تناسب مبتنی بر هوش مصنوعی است که در بسیاری از وب‌سایت‌های فروش پوشاک ادغام شده است. این سیستم از مشتریان درباره شکل بدن و ترجیحات تناسب می‌پرسد و سپس بهترین سایز را برای هر محصول با استفاده از یادگیری ماشین که بر اساس داده‌های وسیع خرید و بازگشت آموزش دیده است، پیش‌بینی می‌کند.

خرده‌فروشان استفاده‌کننده از True Fit کاهش قابل توجهی در بازگشت‌های مرتبط با تناسب گزارش کرده‌اند. در صنعتی که نرخ بازگشت برای مد آنلاین می‌تواند بیش از ۳۰٪ باشد، چنین ابزارهایی برای بهبود رضایت مشتری و حفظ حاشیه سود بسیار ارزشمند هستند.

Bold Metrics دوقلوهای دیجیتال بدن خریداران را با استفاده از چند ورودی (قد، وزن، ترجیحات تناسب) تولید می‌کند. هوش مصنوعی یک پروفایل دقیق پیش‌بینی شده از بدن با بیش از ۵۰ اندازه دقیق بدن ایجاد می‌کند.

این «دوقلوی دیجیتال» برای توصیه بهترین سایز استفاده می‌شود و به برندها بینش‌هایی درباره اندازه واقعی بدن مشتریانشان می‌دهد. Bold Metrics به خرده‌فروشان کمک کرده است تا به طور قابل اندازه‌گیری بازگشت‌های مرتبط با تناسب را کاهش دهند و در عین حال تصمیمات طراحی و درجه‌بندی محصول را آگاهانه‌تر کنند.

برندهای مد از واقعیت افزوده – که اغلب توسط هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شود – برای اجازه دادن به مشتریان برای تجسم محصولات استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، گوچی در اپلیکیشن خود پرو کفش‌های ورزشی AR را معرفی کرده است: دوربین گوشی هوشمند خود را به سمت پاهای خود بگیرید و اپلیکیشن مدل سه‌بعدی دیجیتال کفش‌های گوچی را در زمان واقعی روی پاهای شما قرار می‌دهد.

این پرو مبتنی بر بینایی کامپیوتری از هوش مصنوعی برای ردیابی پاهای کاربر و تنظیم تصویر استفاده می‌کند و راهی جذاب برای «پرو قبل از خرید» ایجاد می‌کند که به ویژه برای خریداران جوان و آشنا به فناوری فروش را افزایش می‌دهد.

Vue.ai یک پلتفرم محبوب هوش مصنوعی است که راه‌حل‌هایی برای شخصی‌سازی تجارت الکترونیک مد ارائه می‌دهد. الگوریتم‌های آن به طور خودکار محصولات را با ویژگی‌های دقیق (برش، الگو، یقه، رنگ و غیره) برچسب‌گذاری می‌کنند و به خرده‌فروشان کمک می‌کنند با هزاران SKU کنار بیایند.

با متادیتای غنی‌تر و تولید شده توسط هوش مصنوعی، Vue.ai توصیه‌های محصول شخصی‌سازی شده و پیشنهادات کامل استایل را ارائه می‌دهد. این پلتفرم به عنوان یک استایلیست مجازی عمل می‌کند که ترجیحات مشتری را یاد می‌گیرد و ظاهرهایی را که احتمالاً دوست خواهند داشت، گردآوری می‌کند و نرخ تبدیل و اندازه سبد خرید را افزایش می‌دهد.

Syte در جستجو و کشف تصویری برای مد تخصص دارد. مشتری می‌تواند عکسی (مثلاً یک لباس از اینستاگرام یا اسکرین‌شات لباس یک سلبریتی) بارگذاری کند و هوش مصنوعی اقلام مشابه را در موجودی خرده‌فروش پیدا می‌کند.

همچنین می‌تواند جایگزین‌های بصری مشابه را در صفحه محصول پیشنهاد دهد («بیشتر شبیه این» گالری مبتنی بر تشخیص تصویر). در موبایل که تایپ کردن توصیفات دشوار است، جستجوی تصویری کشف محصولات را بسیار شهودی‌تر می‌کند.

Lily AI بر بهبود عمق و دقت داده‌های محصول تمرکز دارد که توصیه‌ها و جستجوی سایت را بهتر می‌کند. پلتفرم Lily با استفاده از هوش مصنوعی هر تصویر و توضیح محصول را تحلیل می‌کند و ویژگی‌های غنی فراتر از برچسب‌گذاری دستی معمولی اختصاص می‌دهد.

با نسبت‌دهی بهبود یافته، اگر مشتری به دنبال «لباس تابستانی رمانتیک» باشد، سایت دقیقاً مواردی را که با آن حس مطابقت دارند بازمی‌گرداند. Lily AI اساساً «زبان مشتری را می‌فهمد» و ارتباط بین توصیف مشتریان و برچسب‌گذاری محصولات در کاتالوگ را برقرار می‌کند.

ظهور مدل‌های پیشرفته زبان، خریداران شخصی هوش مصنوعی را به مد آورده است. DressX DressX AI Agent را معرفی کرد، یک استایلیست تعاملی که کاربران با آن چت می‌کنند. کاربران ترجیحات خود را در «گذرنامه سبک» وارد می‌کنند و با هوش مصنوعی پیام می‌دهند تا ایده‌های لباس یا قطعات از ده‌ها برند مختلف پیدا کنند.

The North Face با IBM Watson پیشگام این حوزه بود و چت‌باتی ساخت که از کاربران سوالاتی مانند «کجا و کی از این ژاکت استفاده می‌کنید؟» می‌پرسید تا کت مناسب را پیشنهاد دهد. با پیشرفت هوش مصنوعی زبان طبیعی، انتظار می‌رود این استایلیست‌های مجازی رایج‌تر و پیشرفته‌تر شوند.

Crescendo.ai یک دستیار چت و صوتی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که به سوالات خریداران ۲۴/۷ پاسخ می‌دهد – از مشاوره محصول تا پیگیری سفارش – با دقت بالا. با پاسخ فوری به پرسش‌هایی درباره اطلاعات سایز، سیاست‌های بازگشت یا نکات استایل، این دستیارهای هوش مصنوعی تجربه مشتری را بهبود می‌بخشند و تیم‌های پشتیبانی انسانی را آزاد می‌کنند.

آن‌ها اساساً تجربه یک فروشنده کمک‌کننده را به صورت آنلاین شبیه‌سازی می‌کنند و توجه شخصی به هزاران مشتری به طور همزمان ارائه می‌دهند.

ایجاد محتوای تصویری با کیفیت بالا برای تجارت الکترونیک می‌تواند منابع زیادی مصرف کند. PhotoRoom با خودکارسازی پس‌پردازش و تولید عکاسی محصول، تحول ایجاد کرده است. این ابزار می‌تواند پس‌زمینه تصاویر محصول را فوراً حذف کرده و با پس‌زمینه‌های تمیز یا موضوعی جایگزین کند.

همچنین امکان تولید تصاویر «روی مدل» مجازی را فراهم می‌کند: عکس یک لباس روی مانکن را بارگذاری کنید و PhotoRoom تصاویر واقعی از آن لباس روی مدل تولید می‌کند بدون نیاز به عکاسی. ابزارهایی مانند ZMO.ai به برندها اجازه می‌دهند تصاویر لباس را روی مدل‌های هوش مصنوعی با انواع بدن، ژست‌ها و قومیت‌ها فقط با استفاده از تصاویر محصول تولید کنند.

صنعت مد از هوش مصنوعی مولد برای الهام‌بخشی و تولید محتوا استقبال می‌کند. برند لوکس Moncler با یک استودیو طراحی هوش مصنوعی همکاری کرد تا کت هوش مصنوعی Moncler Genius و تصاویر کمپین همراه آن را خلق کند. طراحانی مانند هیلاری تایمور از Collina Strada آرشیو طراحی‌های گذشته خود را به مدل‌های مولد می‌دهند تا ایده‌های جدید لباس را ایده‌پردازی کنند.

در بخش بازاریابی، برندها از ابزارهایی مانند DALL·E، Midjourney یا Adobe Firefly برای خلق تصاویر هنری برای تابلوهای خلق و خو، تبلیغات و محتوای شبکه‌های اجتماعی فقط با یک دستور متنی استفاده می‌کنند.

ترکیب آینده‌نگرانه بازاریابی مد و هوش مصنوعی، ظهور اینفلوئنسرهای مجازی تولید شده توسط هوش مصنوعی است. این‌ها شخصیت‌های کاملاً دیجیتال هستند که دنبال‌کنندگان واقعی در شبکه‌های اجتماعی جذب می‌کنند و با برندها همکاری می‌کنند. Lil Miquela یکی از این اینفلوئنسرهای مجازی است که برای برندهای لوکسی مانند Prada و Calvin Klein مدلینگ کرده است.

برخی خرده‌فروشان از مدل‌های هوش مصنوعی برای تصاویر محصول در وب‌سایت‌های خود استفاده می‌کنند. Levi's با مدل‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی آزمایش کرده است تا لباس‌ها را روی انواع بدن و رنگ پوست مختلف نمایش دهد و هدف آن گسترش نمایندگی در تصاویر تجارت الکترونیک است.

هوش مصنوعی در استراتژی قیمت‌گذاری و بازارهای دست دوم نقش دارد. در دنیای مد دست دوم، The RealReal از ابزارهای هوش مصنوعی برای کمک به تأیید اصالت کالاهای لوکس و تعیین قیمت بهینه فروش مجدد استفاده می‌کند. Vision از تشخیص تصویر برای شناسایی اقلام احتمالی تقلبی بهره می‌برد، در حالی که Shield ویژگی‌های کالا و تقاضای بازار را تحلیل می‌کند تا اولویت‌بندی کند کدام کالاهای امانی نیاز به بررسی کارشناسان انسانی دارند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند قیمت‌ها را برای اقلام مد بر اساس عواملی مانند تقاضای فعلی، سطح موجودی و روندهای گسترده‌تر به صورت پویا تنظیم کنند – که به ویژه برای بازارهای دست دوم یا خرده‌فروشان تخفیفی مفید است.

یکی از ابزارهای مهم در تجارت الکترونیک مد، پیشگیری از تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی است. فروشگاه‌های مد آنلاین با مشکلات تقلب مواجه هستند – از کارت‌های اعتباری سرقت شده تا ادعاهای بازگشت جعلی. راه‌حل‌هایی مانند Kount با یادگیری ماشین به سرعت ریسک هر تراکنش یا فعالیت حساب را ارزیابی می‌کنند.

سیستم Kount الگوهای رفتار کاربر، داده‌های دستگاه، موقعیت جغرافیایی و موارد دیگر را در میلی‌ثانیه بررسی می‌کند تا امتیاز ریسک تولید کند. چون مبتنی بر هوش مصنوعی است، به طور مداوم با الگوهای جدید تقلب سازگار می‌شود و رفتارهای تقلبی ظریف‌تر را که قوانین ثابت ممکن است از دست بدهند، شناسایی می‌کند.