Az MI alkalmazásai a divatiparban

A mesterséges intelligencia (MI) az egész divatipart átalakítja – forradalmasítva a ruhatervezést, gyártást, marketinget és értékesítést. Ami egyszerű termékajánlásokkal kezdődött, mára MI-alapú kreativitássá és adat-elemzéssé fejlődött, amelyek üzleti szükségletként szolgálnak a divatmárkák számára. Valójában a divatvezetők több mint egyharmada számol be arról, hogy a generatív MI-t használja olyan területeken, mint az ügyfélszolgálat, képgenerálás, szövegírás és termékfelfedezés a jelen évtized közepén.

MI-alapú tervezés és trendelőrejelzés

Az MI egyre inkább kreatív partnerként működik a tervezők számára, és hatékony eszköz a trendelőrejelzők kezében. A generatív MI eszközök eredeti divatterveket hozhatnak létre, vagy segíthetnek a koncepciók finomításában, hatalmas adatbázisok elemzésével és új ötletek generálásával.

A gyors divat szereplői, mint a Shein, algoritmusokat alkalmaznak a fogyasztói érdeklődés mérésére az interneten, és napokon belül új termékeket dobnak piacra. Az ösztönös döntések helyett az adatokra támaszkodva az MI-alapú trendelőrejelzés segíti a márkákat abban, hogy azt tervezzék, amit a vásárlók valóban akarnak, csökkentve a találgatást és maximalizálva a nyereséget, miközben minimalizálja a hulladékot.

Ellátási lánc optimalizálás és készletgazdálkodás

Az MI egyik legjelentősebb divatipari alkalmazása a kereslet-előrejelzés és ellátási lánc menedzsment. Az iparág régóta küzd a túltermeléssel – évente becslések szerint 2,5 milliárd ruhadarab marad eladatlanul (70–140 milliárd dollár értékben), és ezek körülbelül 25%-át végül elégetik vagy hulladéklerakókba dobják.

Hogyan optimalizálja az MI a készletet

A gépi tanulás modellek elemzik a korábbi eladásokat, átfutási arányokat, online böngészési adatokat, közösségi média trendeket, sőt időjárási vagy gazdasági jeleket is, hogy előre jelezzék, mely stílusok, milyen mennyiségben fognak elkelni a következő szezonokban. Ezek a jóslatok segítik a kiskereskedőket a készletszintek optimalizálásában és a túlkínálat megelőzésében, amely árengedményekhez vagy hulladékhoz vezethet.

Fejlett tervezés és átláthatóság

Az MI-alapú tervezőeszközök lehetővé teszik a szcenáriótervezést (tesztelve, hogyan befolyásolja az eladást és készletet a termelési mennyiség vagy szállítási idő változása) és a teljes ellátási lánc átláthatóságát. Integrált platformok gyűjtik az adatokat a beszerzéstől, gyártáson át a logisztikáig és kiskereskedelemig, hogy átfogó képet adjanak a hálózatról.

Ezzel az ismerettel a márkák proaktívan átirányíthatják a szállítmányokat vagy módosíthatják a gyártókapacitást a készlethiány vagy túlkínálat elkerülése érdekében. Az eredmény egy karcsúbb, rugalmasabb ellátási lánc, amely kizárja a találgatást a termelési döntésekből, csökkenti a költségeket és mérsékli a divatipar hírhedt túltermelési hulladékát.

MI-alapú ellátási lánc rendszerek valós idejű készletkövetést és kereslet-előrejelzést tesznek lehetővé

Személyre szabott vásárlói élmények és ajánlások

A modern fogyasztók személyre szabott vásárlói élményeket várnak el, és az MI az a motor, amely ezt nagy léptékben lehetővé teszi. A ajánlórendszerek elemzik a vásárlók böngészési szokásait, vásárlási előzményeit, testprofilját és közösségi média aktivitását, hogy olyan termékeket javasoljanak, amelyeket a legvalószínűbben szeretnének.

Okos termékajánlások

Amazon gépi tanulás alapú modelleket alkalmaz, amelyek hasonló méretű és vásárlási mintázatú ügyfeleket csoportosítanak, hogy releváns termékajánlásokat nyújtsanak. Ezek a rendszerek megtanulják az egyéni stíluspreferenciákat és kontextusokat, például a minimalista sportcipők és semleges színek kedvelését, majd kiemelik az új érkezéseket, amelyek megfelelnek ennek a profilnak.

Virtuális stylistok és MI vásárlási asszisztensek

A termékajánlásokon túl az MI támogatja a személyi stylistokat és virtuális vásárlási asszisztenseket. A statikus szűrők helyett a divatalkalmazások most MI ügynököket vagy chatbotokat kínálnak, amelyek beszélgetnek a vásárlókkal, hogy finomítsák az ajánlásokat, figyelembe véve a stíluscélokat, alkalmat, preferált illeszkedést és a jelenlegi ruhatárat, teljes öltözékötleteket javasolva.

Az illeszkedés és méretprobléma megoldása

A rossz illeszkedés miatti visszaküldések milliárdokat költenek el a kiskereskedőknek és frusztrálják a vásárlókat. Az MI ezt a kritikus problémát olyan eszközökkel kezeli, amelyek a megfelelő méretet ajánlják és szimulálják az illeszkedést.

• Amazon méretajánlások: Elemzi a korábbi rendeléseket, összehasonlítja hasonló vásárlókkal, figyelembe veszi a termékre jellemző információkat (vágás, anyag rugalmassága, márka sajátosságai), és vásárlói véleményeket bányászik az illeszkedés visszajelzéséhez, hogy optimális méreteket javasoljon.
• True Fit és Easysize: Testméret adatokat és ruhadarab specifikációkat aggregálnak, hogy előrejelezzék az optimális méretet különböző márkák között.
• Nike 3D láb szkennelés: Okostelefonos alkalmazás számítógépes látással pásztázza a lábat, hogy pontos cipőméretet határozzon meg a tökéletes online sportcipő illeszkedéshez.
• Google virtuális próbája: MI-alapú funkció, amely több mint 40 különböző testmodellre mutatja a ruhákat, lehetővé téve a vásárlóknak, hogy lássák, hogyan állnak rajtuk a termékek, növelve a vásárlói bizalmat.

Az illeszkedés és személyre szabás MI általi kezelése javítja a vásárlói elégedettséget, csökkenti a költséges visszaküldéseket és cseréket, és erősíti az online divatvásárlás iránti bizalmat.

MI-alapú virtuális próbák és személyre szabó eszközök javítják az online vásárlási élményt

MI a divat marketingben és ügyfélkapcsolatokban

Az MI hatása kiterjed a divat marketingjére és a márkák ügyfélkapcsolataira is. A reklám és tartalomkészítés terén az MI eszközök segítenek figyelemfelkeltő vizuális anyagok és szövegek gyorsabb és költséghatékonyabb előállításában.

Generatív MI vizuális tartalmakhoz

Generatív MI képekhez lehetővé teszi a márkák számára, hogy marketing vizuálokat készítsenek kiterjedt fotózások nélkül. A Revolve kiskereskedő 2023-ban egy képzeletgazdag kampányt alkotott generatív művészettel, amely divatálmokat jelenített meg, amelyeket nehéz vagy költséges lett volna valóságban megvalósítani.

Néhány divatház teljes termékfotózásokat generál MI segítségével: olyan startupok, mint a Botika, MI-vel generált modelleket kínálnak, lehetővé téve a márkák számára, hogy különböző etnikumú és testalkatú virtuális modelleken mutassák be ruháikat anélkül, hogy további fotósokat vagy modelleket kellene alkalmazniuk. Levi's tesztelte az MI-vel generált modelleket (Lalaland.ai segítségével), hogy változatosabb testalkatokat mutasson be, kiegészítve az emberi modelleket, miközben csökkenti a költségeket és javítja a befogadást.

MI-alapú szövegírás és személyre szabás

A márkák MI szövegalkotókat (nagy nyelvi modellekkel) használnak termékleírások, közösségi média szövegek és marketing e-mailek megírására. Az Adore Me fehérnemű márka generatív MI-t alkalmaz SEO-optimalizált termékleírások írására, havi kb. 30 óra szövegírási munkát takarítva meg, és 40%-kal növelve az organikus webforgalmat.

Az MI-vel írt tartalmak gyorsan testreszabhatók különböző közönségek számára – hangnemet igazítva vagy kiemelve bizonyos termékjellemzőket –, ami segíti az A/B tesztelést a marketingüzenetekben. Ráadásul az MI maga is személyre szabja a tartalmat: az automatizált marketing e-mailek MI által ajánlott termékeket tartalmaznak adott címzetteknek, és a weboldalak dinamikusan mutatnak különböző kezdőoldali bannereket a látogatói profilok alapján (pl. férfi vagy női ruházat kiemelése a korábbi viselkedés szerint).

MI chatbotok és virtuális asszisztensek

Sok divatkiskereskedő már MI-alapú chatfelületeket kínál weboldalán vagy alkalmazásában, hogy kezelje az ügyfélkérdéseket és stílustanácsokat adjon. Ezek a botok természetes nyelvfeldolgozást használnak, hogy megértsék a kérdéseket, például: "Milyen cipőt viseljek egy tengerészkék öltönnyel?" és megfelelő termékeket javasoljanak.

Ezek az asszisztensek interaktívabbá és "természetesebbé" teszik az online vásárlási élményt, különösen a fiatalabb fogyasztók számára, akik hozzászoktak az üzenetküldő felületekhez. Bár a jelenlegi chatbotok néha hibáznak, gyorsan fejlődnek több tanítóadat segítségével. A márkák jelentős potenciált látnak bennük: az MI chatügynökök 0-24 elérhetők, egyszerre számtalan ügyfelet képesek kiszolgálni, és képesek keresztértékesítésre, miközben tanulják a preferenciákat és kiegészítő termékeket ajánlanak.

Virtuális influencerek és magával ragadó élmények

Az MI-vel generált virtuális influencerek, mint Lil Miquela, jelentős szerepet kaptak a divat marketingben. Lil Miquela egy CGI-alkotás, több millió követővel, aki "modellkedett" top luxusmárkák számára (például Prada), és közösségi média posztokkal, zenei megjelenésekkel vonzza a közönséget. A divatmárkák generatív MI és 3D modellezés segítségével hozzák létre ezeket a virtuális avatárokat, majd MI nyelvi modellekkel programozzák őket, hogy hitelesen kommunikáljanak a rajongókkal. A virtuális márkanagykövetek alkalmazásával a cégek szigorúan kontrollálhatják a márka imázsát, és a technológiailag jártas Z generációt célozzák meg a metaverzum korszakában.

Az MI lehetővé teszi virtuális divatbemutatók és kiterjesztett valóság (AR) élmények létrehozását is. A pandémia alatt a márkák kísérleteztek MI-vel digitális kifutók vagy 3D animált lookbookok készítésére, amikor a fizikai események elmaradtak. Az AI Fashion Week 2023-ban debütált, AI segítségével tervezett kollekciókkal, vegyes valóságban bemutatva.

Az AR-ben a kiskereskedők MI-t használnak, hogy a vásárlók a telefonjuk kamerájával magukra irányítva lássák a ruhadarabokat – például AR "próba" szűrők sportcipőkre vagy ékszerekre Instagramon MI látással követik a testet és élethűen jelenítik meg a termékeket. Ezek az interaktív kampányok növelik az elköteleződést és vírusossá válhatnak, példázva, hogyan gazdagítják az MI technológiák a márkatörténetmesélést és a vásárlói kapcsolatokat.

MI-alapú marketingeszközök személyre szabott kampányokat, virtuális influencereket és magával ragadó vásárlási élményeket tesznek lehetővé

Fenntarthatóság és körkörös divatgazdaság erősítése

A fenntarthatóság sürgető kérdés a divatban, és az MI kulcsszerepet játszik az iparág zöldebbé tételében. A túltermelés csökkentésén túl jobb kereslet-előrejelzéssel, az MI-t ruhák újrahasznosítására és újraértékesítésére is alkalmazzák.

MI-vezérelt újrahasznosítás és újraértékesítés

Automatizált válogató rendszerek MI segítségével ismerik fel a különböző textilhulladék típusokat anyag, szín és állapot szerint, és sokkal gyorsabban válogatják szét a ruhákat újrahasznosításra vagy újraértékesítésre, mint a manuális válogatás.

Az újraértékesítési piacon az online használt ruházati platformok MI-t használnak a működés egyszerűsítésére: vizuális felismerő algoritmusok elemzik a feltöltött használt ruhák fotóit, hogy felismerjék a kopást (foltok, kifakulás) és ellenőrizzék a minőséget. Az MI még az optimális újraértékesítési árakat is meghatározhatja a keresleti trendek és az állapot elemzésével – egy dinamikus árazási modell, amely segíti a gyorsabb eladást és maximalizálja az értéket.

Hamisítványok elleni küzdelem és hitelesség biztosítása

A hamisítványok elleni küzdelem és a hitelesség biztosítása – a fenntartható fogyasztás fontos része – az MI segítségével erősödött. A luxus újraértékesítő oldal, a The RealReal MI eszközöket ("Shield" és "Vision") alkalmaz, amelyek képfelismeréssel jelzik a potenciálisan hamis tervezői termékeket, így az emberi hitelesítők alaposabban megvizsgálhatják azokat.

Fenntartható tervezés és anyagoptimalizálás

A tervezés területén az MI támogatja a fenntartható divatot az anyagfelhasználás optimalizálásával. Az MI-vezérelt szabásmintakészítő szoftver minimalizálja a hulladékot az anyagon történő mintadarab elhelyezéssel (ez a marker making optimalizáció). A gépi tanulás akár új, környezetbarát anyagokat is segíthet feltalálni az anyag teljesítményadatainak elemzésével és fenntartható alternatívák javaslatával.

Terméktervezésben egyes márkák generatív MI-t használnak olyan divatok létrehozására, amelyek újrahasznosított vagy biológiailag lebomló anyagokat alkalmaznak újszerű módon. Az Adidas állítólag MI elemzéseket használt olyan sportcipők tervezéséhez, amelyek teljesen újrahasznosítható alkatrészekből állnak. Mindezek az erőfeszítések egy célt szolgálnak: az MI segítségével csökkenteni a divatipar környezeti lábnyomát minden szakaszban, a tervezéstől a használat végéig.

MI-alapú rendszerek optimalizálják az anyagfelhasználást, felismerik a hamisítványokat, és elősegítik a körkörös divatot intelligens újrahasznosítással és újraértékesítéssel

Az MI jövője a divatban

Az ateliértől a bolti eladópultig az MI beépül a divat üzlet szövetébe. Lehetővé teszi a tervezők és árukezelők számára, hogy kreatívabbak és magabiztosabbak legyenek, az intuíciót adatokkal alátámasztva. Segíti a kiskereskedőket hatékonyabb működésben, hogy a megfelelő termékek a megfelelő helyre és időben kerüljenek. És személyre szabottabbá, élvezetesebbé teszi a vásárlói élményt világszerte.

Nem meglepő, hogy a divatvezetők ma már lényegesnek tartják az MI-t a versenyben maradáshoz a modern piacon. A cégek átszervezik csapataikat és munkafolyamataikat az MI eszközök integrálására, felszabadítva az emberi tehetséget magasabb értékű kreatív és elemző feladatokra.

Az MI kiegészíti, nem helyettesíti az emberi kreativitást

Fontos, hogy az MI térnyerése a divatban nem helyettesíti az emberi kreativitást – hanem kiegészíti azt. A tervezők továbbra is biztosítják a kreatív víziót és ízlést, amelyek mozgatják a kollekciókat, de most erőteljes eszközökkel fedezhetnek fel több ötletet kevesebb idő alatt. A marketingesek továbbra is megalkotják a márkatörténeteket, de az MI segítségével hatékonyabban szabhatják azokat az egyes közönségszegmensekre.

Ahogy mélyebbre lépünk ebbe az évtizedbe, várható, hogy az MI továbbra is újításokat hoz a stíluselőrejelzésben, az igény szerinti gyártásban, az élményalapú kiskereskedelemben és azon túl. Egy olyan iparágban, amely az innovációra és a trendalkotásra épül, az MI gyorsan válik a végső trendteremtővé – amely egy okos algoritmussal jobbá formálja a divatot.