A legjobb mesterséges intelligencia eszközök a divatiparban

Olyan eszközök, mint a The New Black és az Ablo MI-társtervezőként működnek a divatkreatívok számára. A The New Black egy egyszerű szöveges leírásból vagy vázlatból percek alatt képes kifinomult ruhatervezési képet generálni, segítve a tervezőket, hogy gyorsan ötleteljenek és vizualizáljanak új koncepciókat emberi illusztrátor nélkül.

Az Ablo tovább megy, és segíti a feltörekvő márkákat a teljes címke létrehozásában – a ruhatervek generálásától a logók és grafikák javaslatáig, amelyek illeszkednek a márka esztétikájához. Ezek a platformok gyakran tartalmaznak trendelemzési funkciókat és virtuális próbaverziókat, lehetővé téve a gyors iterációt és visszajelzést a tervezési fázisban.

Az olyan bevált 3D tervezőszoftverek, mint a CLO 3D és a Browzwear VStitcher MI fejlesztéseket integráltak, hogy a virtuális ruhadarabok élethűek legyenek. Ezek a programok lehetővé teszik a tervezők számára, hogy részletes digitális ruhákat készítsenek, és valós időben lássák, hogyan simulnak és mozognak az avatáron.

A CLO 3D híres a rendkívül pontos anyagszimulációról és MI-vezérelt 3D ruhamodellezésről. A Browzwear VStitcher lehetővé teszi a virtuális próbát különböző testtípusokon fizikai alapú pontossággal. Az új belépők, mint a Style3D hasonló MI-vezérelt 3D vizualizációt kínálnak, és támogatják az AR/VR előnézeteket az elmerülő tervezési áttekintésekhez.

Az MI alkalmazásával a bonyolult fizikai és szabásminta számításokat kezelve ezek az eszközök jelentősen csökkentik a fizikai minták szükségességét, időt, anyagot és költséget takarítva meg a gyártás előtt.

WGSN egy ismert trendelőrejelző szolgáltatás, amely beépítette az MI-t és az adat-elemzést előrejelzéseibe. Egy előfizetéses platformon keresztül a WGSN adatokat gyűjt kifutókról, kiskereskedelmi eladásokról, közösségi médiáról és más forrásokból, majd algoritmusokat és emberi szakértőket használ a közelgő stílusok, színek és fogyasztói hangulatok előrejelzésére.

Az eredmény szezonális trendjelentések és elemző eszközök (például a TrendCurve AI), amelyek "kristálygömbként" szolgálnak a márkák számára a jövőbeli kollekciók tervezéséhez. A tervezők és árukezelők a WGSN betekintéseit használják, hogy megalapozott döntéseket hozzanak mindenről a sziluettektől az optimális SKU-keverékig, a találgatás helyett.

Párizs központú Heuritech technológia-vezérelt megközelítést alkalmaz a trendelőrejelzéshez, azzal, hogy elemzi, mit viselnek az emberek online. MI-je számítógépes látást használ, hogy milliónyi közösségi média képet (Instagram, TikTok stb.) elemezzen, és felismerje a ruházati mintázatokat.

Az organikus utcai stílus trendek globális mennyiségi meghatározásával a Heuritech lehetővé teszi a márkák számára, hogy előre lássák a keresletet és ennek megfelelően tervezzenek, mielőtt a trendek telítődnének a piacon. Egy márka például a Heuritech segítségével láthatja, hogy a pasztell színű munkakabátok Kelet-Ázsiában népszerűek, és ezt az információt beépítheti a következő kollekciójába.

EDITED egy piaci intelligencia eszköz, amely segíti a márkákat a valós idejű kiskereskedelmi adatokra való reagálásban MI segítségével. Világszerte e-kereskedelmi oldalakon követi milliónyi termék árait, akcióit és készletmozgásait, majd gépi tanulással elemzi azokat.

Egy divatárukezelő láthatja, ha egy bizonyos stílusú midi ruha elfogy egy versenytársnál, vagy ha egy rivális márka éppen leárazta a farmereket. Az EDITED MI-je segíti a kereslet előrejelzését és az árazási stratégia optimalizálását. A platform készlet-tervezési funkciói kiemelik a piaci hiányokat vagy túltelítettséget, segítve a kiskereskedőket a készletfeltöltési döntésekben.

Stylumia ötvözi a trendismeretet a kereslet-előrejelzéssel. Gépi tanulási modelljei kiszűrik a "piaci zajt", hogy feltárják a valódi fogyasztói keresletet. Képes eladási előrejelzést adni új termékekre akár eladási előzmények nélkül is, 20–40%-kal javítva az előrejelzés pontosságát.

Különösen a Stylumia ImaGenie funkciója új terméktervezési ötleteket generál az azonosított trendekhez igazodva, javasolva a tervezőknek, mely stílusoknak van nagy esélyük a sikerre. Ez ötvözi a divattervezés kreatív és elemző oldalát.

Nextail egy árukezelési és készletgazdálkodási megoldás, amely MI-t használ a készlet finomhangolt elosztására és átcsoportosítására. Ahelyett, hogy az összes boltot egyformán kezelné, a Nextail algoritmusai hiper-lokális kereslet-előrejelzéseket készítenek SKU-bolt szinten.

Ez segíti a kiskereskedőket abban, hogy pontosan tudják, mely termékeket melyik boltba és milyen mennyiségben küldjék. A Nextail automatizálja az elosztást, feltöltést és áthelyezéseket, alkalmazkodva a valós idejű értékesítési adatokhoz. A Nextailt használó kiskereskedők:

• ~30%-kal csökkentették a készletkészletet
• 60%-kal kevesebb készlethiányt tapasztaltak
• Jelentős értékesítési növekedést értek el

Kisebb, közvetlenül a fogyasztónak értékesítő márkák és Shopify-alapú boltok számára a Prediko egy MI-vezérelt kereslettervező eszközt kínál, amely az adott márka e-kereskedelmi adataira épít. Elemzi az értékesítési trendeket és szezonális hatásokat, hogy előre jelezze az egyes termék-SKU-k keresletét.

A Prediko segít automatizálni az újrarendelési folyamatot – javasolja, hogy hány egységet kell gyártani vagy újrarendelni, és mikor. Ez felbecsülhetetlen értékű egy új termék bevezetésekor vagy egy közelgő szezonra való készletvásárláskor.

Singuli komoly MI tudományt hoz a divat kereslet-előrejelzésbe. PhD adatkutatók fejlesztették, és pontos előrejelzéseket nyújt SKU, anyag és alkatrész szinteken. Figyelembe veszi a komplex tényezőket (akciók, ünnepek, makrotrendek), és integrálható ERP rendszerekkel.

A márkák "mi lenne ha" szimulációkat futtathatnak – például Mi történik, ha egy tervezett marketing esemény megduplázza a keresletet? – és az MI ennek megfelelően módosítja a készletterveket. A Singuli állítása szerint az MI több mint 10%-kal javítja az előrejelzés pontosságát, ami jelentős megtakarítást és bevételnövekedést eredményez.

A vezető divatkiskereskedők saját ellátási lánc optimalizálásra építették vagy bevezették az MI-t:

• Zara előrejelző elemzést és RFID követést használ a készlet nyomon követésére és a trendek gyors követésére
• H&M MI-vezérelt előrejelzést alkalmaz, amely beépíti az időjárás és közösségi média trendjeit
• Nike gépi tanulást használ a keresletérzékeléshez és készletpozícionáláshoz
• Burberry intelligensen átcsoportosítja a készletet valós idejű keresleti jelek alapján

PICTOFiT a Reactive Reality vezető platformja a virtuális próbákhoz. Minden vásárló számára egy személyre szabott 3D avatárt hoz létre néhány fotó alapján. Ahelyett, hogy ruhát helyezne egy általános modellre, a PICTOFiT lehetővé teszi, hogy a felhasználók a saját testalkatuknak és méreteiknek megfelelő virtuális testpótlón lássák a ruhákat.

Ez jelentősen növeli az illeszkedés és stílus iránti bizalmat az online böngészés során. A Reactive Reality technológiáját használó kiskereskedők magasabb elköteleződést és alacsonyabb visszaküldési arányt tapasztaltak, mivel a vásárlók sokkal pontosabb képet kapnak arról, hogyan fog kinézni egy termék mielőtt megrendelik.

Revery AI elérhetővé tette a virtuális próbákat kisebb márkák számára. A vásárlók választhatnak egy testalkatuknak megfelelő modellavatárt vagy feltölthetik saját fotójukat, majd virtuálisan felpróbálhatják a ruhákat élethű eredménnyel.

Az MI a ruhát a személy képére illeszti, igazítva a különböző testméretekhez és szimulálva az anyag esését. Független tervezők számára ez a technológia olyan magas szintű próbálkozási élményt jelent, mint a nagy kiskereskedők. A Revery lehetővé teszi, hogy egy stílust több testtípuson is bemutassanak több fotózás nélkül, elősegítve a méretinkluzivitást.

True Fit az egyik legszélesebb körben használt MI alapú illeszkedési megoldás, amely számos ruházati kiskereskedő weboldalába integrált. Megkérdezi a vásárlókat testalkatukról és illeszkedési preferenciáikról, majd gépi tanulás segítségével előrejelzi a legjobb méretet minden termékhez, hatalmas vásárlási és visszaküldési adatok alapján.

A True Fit-et használó kiskereskedők jelentős csökkenést tapasztaltak az illeszkedési okokból történő visszaküldésekben. Egy olyan iparágban, ahol az online divat visszaküldési aránya meghaladhatja a 30%-ot, ezek az eszközök felbecsülhetetlenek a vásárlói elégedettség javításában és a haszonvédelemben.

Bold Metrics digitális testpótlókat generál a vásárlókról néhány alapadat (magasság, súly, illeszkedési preferenciák) alapján. Az MI részletes, előrejelzett testprofilt készít több mint 50 pontos testmérettel.

Ez a "digitális iker" segít a legjobb méret ajánlásában, és betekintést nyújt a márkáknak arról, hogy vásárlóik teste valójában hogyan mérhető. A Bold Metrics mérhetően csökkentette az illeszkedési okokból történő visszaküldéseket, miközben támogatja a terméktervezést és méretezési döntéseket.

A divatmárkák kiterjesztett valóságot használnak – gyakran MI-vel támogatva –, hogy a vásárlók vizualizálhassák a termékeket. Például a Gucci bevezette az AR sneaker próbát az alkalmazásában: irányítsd az okostelefon kameráját a lábadra, és az app valós időben rávetíti a Gucci cipők digitális 3D modelljét.

Ez a számítógépes látás alapú próbálkozás MI-t használ a felhasználó lábának követésére és a képi megjelenítés igazítására, így egy vonzó "próbáld fel, mielőtt megveszed" élményt nyújt, különösen a fiatalabb, technológiailag jártas vásárlók számára.

Vue.ai egy népszerű MI platform, amely megoldásokat kínál a divat e-kereskedelem személyre szabására. Algoritmusai automatikusan címkézik a termékeket részletes attribútumokkal (szabás, minta, nyakkivágás, szín stb.), segítve a kiskereskedőket több ezer SKU kezelésében.

A gazdagabb, MI által generált metaadatokkal a Vue.ai személyre szabott termékajánlásokat és komplett öltözékjavaslatokat kínál. Virtuális stylistként működik, amely megtanulja a vásárlói preferenciákat, és összeállítja a leginkább kedvelt megjelenéseket, növelve az átváltási arányt és a kosárértéket.

Syte a divat vizuális keresésére és felfedezésére specializálódott. A vásárló feltölthet egy fotót (például egy Instagram ruháról vagy egy híresség öltözékéről készült képernyőképet), és az MI megtalálja a hasonló termékeket a kiskereskedő készletében.

Emellett vizuálisan hasonló alternatívákat is javasolhat egy termékoldalon ("Több ilyen" galéria képfelismerés segítségével). Mobilon, ahol a leírások begépelése körülményes, a vizuális keresés sokkal intuitívabbá teszi a termékek felfedezését.

Lily AI a termékadatok mélységének és pontosságának javítására fókuszál, amely jobb ajánlásokat és keresést tesz lehetővé. A Lily platform MI-t használ minden termékkép és leírás elemzésére, gazdag attribútumokat rendelve hozzá, jóval túlmutatva a hagyományos manuális címkézésen.

A fejlett attribúcióval, ha egy vásárló például "romantikus nyári ruhát" keres, az oldal pontos találatokat ad vissza, amelyek illeszkednek ehhez a hangulathoz. A Lily AI lényegében "a vásárló nyelvén beszél", összekapcsolva a vásárlók leírásait a katalógusban használt címkékkel.

A fejlett nyelvi modellek megjelenésével az MI személyi vásárlókká vált a divatban. A DressX bemutatta a DressX MI ügynököt, egy interaktív stylistot, akivel a felhasználók cseveghetnek. A felhasználók megadják preferenciáikat egy "Stílus útlevélben", és az MI-vel üzenetváltás során kapnak öltözékötleteket vagy találnak darabokat több tucat márka kínálatából.

The North Face az IBM Watson segítségével úttörő chatbotot hozott létre, amely olyan kérdéseket tett fel, mint "Hol és mikor fogja használni ezt a dzsekit?", hogy a tökéletes kabátot ajánlja. Ahogy a természetes nyelvű MI fejlődik, ezek a virtuális stylistok egyre gyakoribbak és kifinomultabbak lesznek.

Crescendo.ai egy MI alapú chat- és hangasszisztens, amely 0-24 válaszol a vásárlók kérdéseire – a terméktanácsadástól a rendeléskövetésig – magas pontossággal. Azonnal reagál a méretinformációkra, visszaküldési szabályzatokra vagy stílustippekre vonatkozó kérdésekre, javítva a vásárlói élményt és tehermentesítve az emberi ügyfélszolgálati csapatokat.

Lényegében online egy segítőkész eladó élményét nyújtja, egyszerre több ezer vásárlónak személyes figyelmet biztosítva.

A magas minőségű vizuális tartalom készítése az e-kereskedelem számára erőforrás-igényes lehet. A PhotoRoom forradalmasította a termékfotózás utófeldolgozását és előállítását az automatizálással. Képes azonnal eltávolítani a háttereket a termékképekről, és tiszta vagy tematikus háttereket helyettesíteni.

Lehetővé teszi a virtuális "modellképeket" is: tölts fel egy ruháról készült fotót egy babán, és a PhotoRoom valósághű képeket generál a ruháról modellen, fotózás nélkül. Olyan eszközök, mint a ZMO.ai lehetővé teszik a márkák számára, hogy különböző testtípusú, pózú és etnikumú MI modelleken generáljanak képeket kizárólag termékképek alapján.

A divat egyre inkább alkalmazza a generatív MI-t inspirációra és tartalomkészítésre. A luxusmárka Moncler együttműködött egy MI tervezőstúdióval, hogy létrehozza a Moncler Genius "MI dzsekit" és annak kampányképeit. Olyan tervezők, mint Hillary Taymour a Collina Strada-tól, múltbeli tervezési archívumaikat táplálják be generatív modellekbe, hogy új ruhaterveket ötleteljenek.

A marketing területén a márkák olyan eszközöket használnak, mint a DALL·E, Midjourney vagy Adobe Firefly, hogy művészi képeket készítsenek hangulatlapokhoz, hirdetésekhez és közösségi média tartalmakhoz csupán egy szöveges utasítás alapján.

A divatmarketing és az MI futurisztikus kereszteződése a MI által generált virtuális influencerek megjelenése. Ezek teljesen digitális karakterek, akik valós közösségi média követőket vonzanak és együttműködnek márkákkal. Lil Miquela egy ilyen virtuális influencer, aki luxusmárkák, például a Prada és a Calvin Klein kampányaiban szerepelt.

Néhány kiskereskedő MI modelleket használ termékképekhez a weboldalán. A Levi's kísérletezett MI által generált modellekkel, hogy különböző testtípusokon és bőrszíneken mutassa be az öltözékeket, célul tűzve ki a képviselet szélesítését az e-kereskedelmi képi anyagokban.

Az MI szerepet játszik az árazási stratégiában és az újraértékesítési piacokon. A használt divat világában a The RealReal MI eszközöket alkalmaz a luxuscikkek hitelesítésére és az optimális újraértékesítési árak meghatározására. A "Vision" képfelismerést használ a potenciálisan hamisított termékek kiszűrésére, míg a "Shield" elemzi a termékjellemzőket és a piaci keresletet, hogy priorizálja, mely bizományi árucikkeket kell emberi szakértőnek átvizsgálnia.

Az MI algoritmusok dinamikusan állíthatják be a divattermékek árait a jelenlegi kereslet, készletszintek és szélesebb trendek alapján – különösen hasznos ez az újraértékesítési piactereken vagy leárazott árusoknál.

A divat e-kereskedelem egyik fontos eszköze az MI-vezérelt csalásmegelőzés. Az online divatboltok csalási problémákkal szembesülnek – lopott hitelkártyáktól a hamis visszaküldési igényekig. Az olyan megoldások, mint a Kount, gépi tanulást használnak, hogy azonnal értékeljék minden tranzakció vagy fióktevékenység kockázatát.

A Kount rendszere vizsgálja a felhasználói viselkedési mintákat, eszközadatokat, földrajzi helyet és egyebeket, hogy milliszekundumok alatt kockázati pontszámot adjon. Mivel MI alapú, folyamatosan alkalmazkodik az új csalási mintákhoz, és észleli azokat a finomabb csalási viselkedéseket, amelyeket a statikus szabályok nem tudnak kiszűrni.