کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مد

هوش مصنوعی (AI) در حال تحول صنعت مد از ابتدا تا انتها است – انقلابی در نحوه طراحی، تولید، بازاریابی و فروش پوشاک. آنچه با توصیه‌های ساده محصول آغاز شد، اکنون به خلاقیت مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها تبدیل شده که اکنون ضروریات کسب‌وکار برای برندهای مد است. در واقع، بیش از یک‌سوم مدیران صنعت مد گزارش داده‌اند که از هوش مصنوعی مولد در حوزه‌هایی مانند خدمات مشتری، خلق تصویر، نویسندگی متن و کشف محصول تا اواسط دهه استفاده می‌کنند.

طراحی و پیش‌بینی روند مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای به عنوان شریک خلاق برای طراحان و ابزاری قدرتمند برای پیش‌بینی‌کنندگان روند عمل می‌کند. ابزارهای هوش مصنوعی مولد می‌توانند طرح‌های مد اصیل تولید کنند یا با تحلیل داده‌های گسترده، ایده‌های نوآورانه‌ای ارائه دهند.

بازیکنان فست‌فشن مانند شین از الگوریتم‌ها برای سنجش هیجان مصرف‌کننده آنلاین استفاده می‌کنند و محصولات جدید را ظرف چند روز عرضه می‌کنند. با جایگزینی حدس و گمان با داده، پیش‌بینی روند مبتنی بر هوش مصنوعی به برندها کمک می‌کند آنچه مشتریان واقعاً می‌خواهند طراحی کنند، حدس و گمان را کاهش داده و حداکثر سودآوری را با حداقل ضایعات به دست آورند.

بهینه‌سازی زنجیره تأمین و مدیریت موجودی

یکی از تأثیرگذارترین کاربردهای هوش مصنوعی در مد در پیش‌بینی تقاضا و مدیریت زنجیره تأمین است. این صنعت سال‌ها با تولید بیش از حد دست و پنجه نرم کرده است – تخمین زده می‌شود سالانه ۲.۵ میلیارد پوشاک به فروش نرسد (ارزش ۷۰ تا ۱۴۰ میلیارد دلار) که حدود ۲۵٪ آن‌ها در نهایت سوزانده یا دفن می‌شوند.

چگونه هوش مصنوعی موجودی را بهینه می‌کند

مدل‌های یادگیری ماشین فروش‌های تاریخی، نرخ فروش، داده‌های مرور آنلاین، روندهای شبکه‌های اجتماعی و حتی سیگنال‌های آب‌وهوا یا اقتصادی را تحلیل می‌کنند تا پیش‌بینی کنند کدام سبک‌ها و با چه مقادیری در فصل‌های آینده فروش خواهند رفت. این پیش‌بینی‌ها به خرده‌فروشان کمک می‌کند سطح موجودی را بهینه کرده و از عرضه بیش از حد که منجر به تخفیف یا ضایعات می‌شود جلوگیری کنند.

برنامه‌ریزی پیشرفته و شفافیت

ابزارهای برنامه‌ریزی مبتنی بر هوش مصنوعی امکان برنامه‌ریزی سناریو (آزمایش تأثیر تغییر مقادیر تولید یا زمان‌بندی تحویل بر فروش و موجودی) و دید کامل از ابتدا تا انتهای زنجیره را فراهم می‌کنند. پلتفرم‌های یکپارچه داده‌ها را از تأمین، تولید، لجستیک و نقاط فروش جمع‌آوری می‌کنند تا نمایی کلی از شبکه تأمین ارائه دهند.

با این بینش، برندها می‌توانند به صورت پیشگیرانه محموله‌ها را تغییر مسیر دهند یا ظرفیت کارخانه را تنظیم کنند تا از کمبود یا عرضه بیش از حد جلوگیری شود. نتیجه زنجیره تأمین باریک‌تر و پاسخگوتر است که حدس و گمان را از تصمیمات تولید حذف می‌کند، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و ضایعات بیش از حد صنعت مد را کم می‌کند.

سیستم‌های زنجیره تأمین مبتنی بر هوش مصنوعی امکان رصد موجودی و پیش‌بینی تقاضا در زمان واقعی را فراهم می‌کنند

تجربه‌های خرید شخصی‌سازی‌شده و پیشنهادات

مصرف‌کنندگان مدرن انتظار تجربه‌های خرید شخصی‌سازی‌شده دارند و هوش مصنوعی موتور تحقق این امکان در مقیاس وسیع است. الگوریتم‌های پیشنهاددهنده رفتار مرور، تاریخچه خرید، پروفایل بدنی و فعالیت شبکه‌های اجتماعی هر خریدار را تحلیل می‌کنند تا محصولاتی را پیشنهاد دهند که احتمالاً دوست خواهند داشت.

پیشنهادات هوشمند محصول

آمازون از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند که مشتریان با اندازه و الگوهای خرید مشابه را گروه‌بندی می‌کنند تا پیشنهادات محصول بسیار مرتبط ارائه دهند. این موتور‌ها ترجیحات سبک فردی و زمینه‌ها را یاد می‌گیرند، الگوهایی مانند علاقه به کفش‌های مینیمالیستی و رنگ‌های خنثی را شناسایی و محصولات جدید متناسب با آن‌ها را برجسته می‌کنند.

استایلیست‌های مجازی و دستیاران خرید هوش مصنوعی

فراتر از پیشنهادات محصول، هوش مصنوعی استایلیست‌های شخصی و دستیاران خرید مجازی را فعال می‌کند. به جای فیلترهای ایستا، اپلیکیشن‌های مد اکنون دارای عوامل هوش مصنوعی یا چت‌بات‌هایی هستند که با مشتریان گفتگو می‌کنند تا پیشنهادات را با در نظر گرفتن اهداف سبک، مناسبت، تناسب دلخواه و کمد لباس فعلی بهبود بخشند و ایده‌های کامل لباس ارائه دهند.

حل چالش تناسب و اندازه

بازگشت کالا به دلیل تناسب نامناسب میلیاردها دلار هزینه برای خرده‌فروشان دارد و خریداران را ناامید می‌کند. هوش مصنوعی این مشکل حیاتی را با ابزارهایی که اندازه مناسب را پیشنهاد می‌دهند و تناسب را شبیه‌سازی می‌کنند، حل می‌کند.

• پیشنهادات اندازه آمازون: سفارشات گذشته را تحلیل می‌کند، با خریداران مشابه مقایسه می‌کند، اطلاعات محصول (برش، کشسانی پارچه، ویژگی‌های برند) را لحاظ می‌کند و نظرات مشتریان درباره تناسب را استخراج می‌کند تا اندازه بهینه را پیشنهاد دهد.
• True Fit و Easysize: داده‌های اندازه‌گیری بدن و مشخصات پوشاک را جمع‌آوری می‌کنند تا اندازه بهینه را در برندهای مختلف پیش‌بینی کنند.
• اسکن سه‌بعدی پای نایک: اپلیکیشن موبایل با استفاده از بینایی کامپیوتری پاها را اسکن می‌کند و اندازه دقیق کفش را برای تناسب آنلاین ایده‌آل تعیین می‌کند.
• پوشش مجازی گوگل: ویژگی مبتنی بر هوش مصنوعی که لباس‌ها را روی بیش از ۴۰ مدل بدن متنوع نمایش می‌دهد و به مشتریان امکان می‌دهد ببینند چگونه لباس‌ها روی بدن‌های مشابه خودشان می‌نشیند و اعتماد به خرید را افزایش می‌دهد.

با پرداختن به تناسب و شخصی‌سازی با هوش مصنوعی، خرده‌فروشان رضایت مشتری را بهبود می‌بخشند، بازگشت‌های پرهزینه را کاهش می‌دهند و اعتماد به خرید آنلاین مد را افزایش می‌دهند.

ابزارهای پوشش مجازی و شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی تجربه خرید آنلاین را بهبود می‌بخشند

هوش مصنوعی در بازاریابی مد و تعامل با مشتری

تأثیر هوش مصنوعی به نحوه بازاریابی مد و تعامل برندها با مشتریان نیز گسترش یافته است. در تبلیغات و خلق محتوا، ابزارهای هوش مصنوعی به تولید تصاویر و متن‌های جذاب با هزینه کمتر و سرعت بیشتر کمک می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد برای محتوای تصویری

هوش مصنوعی مولد برای تصاویر به برندها امکان می‌دهد بدون نیاز به عکاسی گسترده، تصاویر بازاریابی خلق کنند. خرده‌فروش Revolve در سال ۲۰۲۳ کمپین تبلیغاتی تخیلی با هنر مولد ایجاد کرد تا فانتزی‌های مد را به تصویر بکشد که در واقعیت دشوار یا پرهزینه بود.

برخی خانه‌های مد کل عکس‌های محصول را با هوش مصنوعی تولید می‌کنند: استارتاپ‌هایی مانند Botika مدل‌های تولید شده با هوش مصنوعی ارائه می‌دهند که به برندها امکان نمایش لباس‌ها روی مدل‌های مجازی متنوع از نظر قومیت و نوع بدن را بدون استخدام عکاس یا مدل اضافی می‌دهد. لی‌وایز مدل‌های تولید شده با هوش مصنوعی (از طریق Lalaland.ai) را آزمایش کرد تا لباس‌ها را روی اشکال بدن متنوع‌تر نمایش دهد، ضمن کاهش هزینه‌ها و افزایش شمولیت.

نویسندگی متن و شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی

برندها از تولیدکننده‌های متن هوش مصنوعی (مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ) برای نوشتن توضیحات محصول، کپشن‌های شبکه‌های اجتماعی و ایمیل‌های بازاریابی استفاده می‌کنند. برند لباس زیر Adore Me از هوش مصنوعی مولد برای نوشتن توضیحات بهینه‌شده SEO بهره می‌برد که ماهانه حدود ۳۰ ساعت کار نویسندگی را صرفه‌جویی می‌کند و ترافیک ارگانیک وب را ۴۰٪ افزایش می‌دهد.

محتوای نوشته شده توسط هوش مصنوعی به سرعت برای مخاطبان مختلف تنظیم می‌شود – لحن را تغییر می‌دهد یا ویژگی‌های خاص محصول را برجسته می‌کند – که به آزمایش A/B پیام‌های بازاریابی کمک می‌کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی خود محتوا را شخصی‌سازی می‌کند: ایمیل‌های بازاریابی خودکار شامل محصولات پیشنهادی هوش مصنوعی برای گیرندگان خاص هستند و وب‌سایت‌ها بنرهای صفحه اصلی متفاوتی را بسته به پروفایل بازدیدکننده نمایش می‌دهند (مثلاً برجسته کردن پوشاک مردانه یا زنانه بر اساس رفتار گذشته).

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی هوش مصنوعی

بسیاری از خرده‌فروشان مد اکنون رابط‌های چت مبتنی بر هوش مصنوعی در سایت‌ها یا اپلیکیشن‌های خود دارند تا به سوالات مشتریان پاسخ دهند و مشاوره استایل ارائه کنند. این ربات‌ها از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند تا سوالاتی مانند "با کت و شلوار سرمه‌ای چه کفشی بپوشم؟" را درک کرده و محصولات مناسب را پیشنهاد دهند.

این دستیاران سفر خرید آنلاین را تعاملی‌تر و "طبیعی" می‌کنند، به‌ویژه برای مصرف‌کنندگان جوان‌تر که به رابط‌های پیام‌رسان عادت دارند. اگرچه چت‌بات‌های فعلی گاهی دچار خطا می‌شوند، اما با داده‌های آموزشی بیشتر به سرعت در حال بهبود هستند. برندها پتانسیل قابل توجهی می‌بینند: عوامل چت هوش مصنوعی ۲۴/۷ در دسترس‌اند، همزمان به تعداد زیادی مشتری پاسخ می‌دهند و با یادگیری ترجیحات، فروش مکمل را افزایش می‌دهند.

تأثیرگذاران مجازی و تجربه‌های فراگیر

تأثیرگذاران مجازی تولید شده با هوش مصنوعی مانند Lil Miquela در بازاریابی مد شناخته شده‌اند. Lil Miquela شخصیتی CGI با میلیون‌ها دنبال‌کننده است که برای برندهای لوکس برتر (مانند پرادا) "مدلینگ" کرده و از طریق پست‌های شبکه‌های اجتماعی و انتشار موسیقی با مخاطبان تعامل دارد. برندهای مد این آواتارهای مجازی را با استفاده از هوش مصنوعی مولد و مدل‌سازی سه‌بعدی خلق می‌کنند و سپس با مدل‌های زبان هوش مصنوعی آن‌ها را برنامه‌ریزی می‌کنند تا به طور واقعی با طرفداران ارتباط برقرار کنند. با استفاده از سفیران مجازی برند، شرکت‌ها می‌توانند تصویر برند را به دقت کنترل کرده و به مصرف‌کنندگان نسل Z علاقه‌مند به فناوری در عصر متاورس جذب کنند.

هوش مصنوعی همچنین امکان نمایش‌های مد مجازی و تجربه‌های واقعیت افزوده را فراهم می‌کند. در دوران پاندمی، برندها با هوش مصنوعی نمایش‌های دیجیتال یا کتاب‌های نگاه سه‌بعدی ایجاد کردند وقتی رویدادهای حضوری لغو شدند. هفته مد هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۳ آغاز به کار کرد که مجموعه‌هایی با کمک هوش مصنوعی طراحی و از طریق واقعیت ترکیبی ارائه شدند.

در واقعیت افزوده (AR)، خرده‌فروشان هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند تا مشتریان بتوانند دوربین تلفن خود را به سمت خود بگیرند و لباس‌ها را به صورت افزوده ببینند – برای مثال، فیلترهای "پوشش مجازی" AR برای کفش‌های ورزشی یا جواهرات در اینستاگرام از بینایی هوش مصنوعی برای ردیابی بدن کاربر و نمایش واقعی اقلام استفاده می‌کنند. این کمپین‌های تعاملی تعامل را افزایش داده و می‌توانند ویروسی شوند، نمونه‌ای از چگونگی غنی‌سازی داستان‌سرایی برند و ارتباط با مشتری توسط فناوری‌های هوش مصنوعی هستند.

ابزارهای بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی امکان کمپین‌های شخصی‌سازی‌شده، تأثیرگذاران مجازی و تجربه‌های خرید فراگیر را فراهم می‌کنند

ارتقاء پایداری و اقتصاد مد چرخشی

پایداری مسئله‌ای فوری در مد است و هوش مصنوعی نقش حیاتی در سبزتر کردن این صنعت ایفا می‌کند. فراتر از کاهش تولید بیش از حد از طریق پیش‌بینی بهتر تقاضا، هوش مصنوعی در بازیافت و استفاده مجدد پوشاک به شکل مؤثرتری به کار گرفته می‌شود.

بازیافت و فروش مجدد مبتنی بر هوش مصنوعی

سیستم‌های مرتب‌سازی خودکار از هوش مصنوعی برای شناسایی انواع مختلف ضایعات نساجی بر اساس جنس، رنگ و وضعیت استفاده می‌کنند و پوشاک را برای بازیافت یا فروش مجدد بسیار سریع‌تر از مرتب‌سازی دستی دسته‌بندی می‌کنند.

در بازار فروش مجدد، پلتفرم‌های آنلاین دست دوم از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی عملیات استفاده می‌کنند: الگوریتم‌های شناسایی بصری عکس‌های آپلود شده از پوشاک دست دوم را برای تشخیص فرسودگی (لکه‌ها، رنگ‌پریدگی) و تأیید کیفیت ارزیابی می‌کنند. هوش مصنوعی حتی می‌تواند قیمت فروش مجدد بهینه را با تحلیل روند تقاضا و وضعیت کالا تعیین کند – مدلی پویا که به فروش سریع‌تر اقلام دست دوم در عین حفظ ارزش کمک می‌کند.

مبارزه با کالای تقلبی و تضمین اصالت

مبارزه با کالای تقلبی و تضمین اصالت – جنبه‌ای مهم از مصرف پایدار – با کمک هوش مصنوعی تقویت شده است. سایت فروش مجدد لوکس The RealReal از ابزارهای هوش مصنوعی ("Shield" و "Vision") استفاده می‌کند که با شناسایی تصویر کالاهای احتمالی تقلبی، کارشناسان انسانی را برای بررسی دقیق‌تر فرا می‌خوانند.

طراحی پایدار و بهینه‌سازی مواد

در بخش طراحی، هوش مصنوعی به مد پایدار با بهینه‌سازی استفاده از مواد کمک می‌کند. نرم‌افزارهای طراحی الگو مبتنی بر هوش مصنوعی قطعات الگو را روی پارچه با حداقل ضایعات مرتب می‌کنند (فرآیندی به نام بهینه‌سازی مارکر میکینگ). یادگیری ماشین ممکن است در اختراع پارچه‌های دوستدار محیط زیست با تحلیل داده‌های عملکرد مواد و پیشنهاد جایگزین‌های پایدار نیز کمک کند.

در طراحی محصول، برخی برندها از هوش مصنوعی مولد برای خلق مدهایی استفاده می‌کنند که از مواد بازیافتی یا زیست‌تخریب‌پذیر به روش‌های نوآورانه بهره می‌برند. گفته می‌شود آدیداس از بینش‌های هوش مصنوعی برای طراحی کفش‌هایی با قطعات کاملاً قابل بازیافت استفاده کرده است. همه این تلاش‌ها به یک هدف مشترک می‌رسند: استفاده از هوش مصنوعی برای کاهش ردپای زیست‌محیطی مد در هر مرحله، از خلق تا پایان عمر محصول.

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده از مواد را بهینه می‌کنند، کالای تقلبی را شناسایی می‌کنند و از طریق بازیافت و فروش مجدد هوشمند مد چرخشی را ممکن می‌سازند

آینده هوش مصنوعی در مد

از آتلیه تا ویترین فروشگاه، هوش مصنوعی در حال تنیدن خود در تار و پود کسب‌وکار مد است. این فناوری به طراحان و فروشندگان کمک می‌کند خلاق‌تر و مطمئن‌تر باشند و شهود را با داده پشتیبانی کنند. به خرده‌فروشان کمک می‌کند کارآمدتر عمل کنند و محصولات مناسب را در زمان و مکان مناسب عرضه کنند. و تجربه خرید را برای مصرف‌کنندگان سراسر جهان جذاب‌تر و شخصی‌تر می‌کند.

تعجب‌آور نیست که مدیران صنعت مد اکنون هوش مصنوعی را ضروری برای رقابت در بازار مدرن می‌دانند. شرکت‌ها تیم‌ها و جریان‌های کاری را بازسازی می‌کنند تا ابزارهای هوش مصنوعی را ادغام کنند و استعداد انسانی را برای وظایف خلاقانه و تحلیلی با ارزش بالاتر آزاد کنند.

هوش مصنوعی مکمل خلاقیت انسانی است، نه جایگزین آن

نکته مهم این است که ظهور هوش مصنوعی در مد خلاقیت انسانی را جایگزین نمی‌کند بلکه آن را تقویت می‌کند. طراحان هنوز چشم‌انداز خلاقانه و سلیقه‌ای که مجموعه‌ها را هدایت می‌کند ارائه می‌دهند، اما اکنون ابزارهای قدرتمندی برای کاوش ایده‌های بیشتر در زمان کمتر دارند. بازاریابان هنوز داستان‌های برند را می‌سازند، اما با هوش مصنوعی می‌توانند آن‌ها را برای هر بخش مخاطب مؤثرتر تنظیم کنند.

با پیشرفت در این دهه، انتظار می‌رود هوش مصنوعی به باز کردن نوآوری‌ها در پیش‌بینی سبک، تولید بر اساس تقاضا، خرده‌فروشی فراگیر و فراتر از آن ادامه دهد. در صنعتی که بر نوآوری و روندسازی بنا شده، هوش مصنوعی به سرعت به روندساز نهایی تبدیل می‌شود – الگوریتمی هوشمند که مد را به سوی بهتر شدن تغییر می‌دهد.