I migliori strumenti di intelligenza artificiale nell'industria della moda

Strumenti come The New Black e Ablo agiscono come co-designer IA per creativi della moda. The New Black può prendere una semplice descrizione testuale o uno schizzo e generare un'immagine di design di abbigliamento raffinata in pochi minuti, aiutando i designer a ideare e visualizzare rapidamente nuovi concetti senza bisogno di un illustratore umano.

Ablo va oltre aiutando i brand emergenti con la creazione completa dell'etichetta – dalla generazione di design di abbigliamento alla proposta di loghi e grafiche che si adattano all'estetica del brand. Queste piattaforme spesso includono funzionalità di analisi delle tendenze e anteprime di prova virtuale, permettendo iterazioni rapide e feedback durante la fase di design.

Software di design 3D consolidati come CLO 3D e Browzwear VStitcher hanno integrato miglioramenti IA per rendere i capi virtuali realistici. Questi programmi permettono ai designer di creare abbigliamento digitale dettagliato e vedere come cade e si muove su un avatar in tempo reale.

CLO 3D è noto per la simulazione tessile altamente accurata e la modellazione 3D assistita dall'IA. VStitcher di Browzwear consente la prova virtuale su vari tipi di corpo con precisione basata sulla fisica. Nuovi entranti come Style3D offrono visualizzazioni 3D potenziate dall'IA comparabili e supportano anteprime AR/VR per revisioni immersive del design.

Sfruttando l'IA per gestire calcoli complessi di fisica e modelli, questi strumenti riducono drasticamente la necessità di campioni fisici, risparmiando tempo, materiali e costi prima della produzione.

WGSN è un rinomato servizio di previsione delle tendenze che ha integrato IA e analisi dati nelle sue previsioni. Attraverso una piattaforma in abbonamento, WGSN raccoglie dati da passerelle, vendite al dettaglio, social media e altro, poi utilizza algoritmi insieme a esperti umani per prevedere stili, colori e sentimenti dei consumatori futuri.

Il risultato sono report stagionali sulle tendenze e strumenti analitici (come il loro TrendCurve AI) che offrono ai brand una "palla di cristallo" per pianificare le collezioni future. Designer e merchandiser usano le intuizioni di WGSN per prendere decisioni informate su tutto, dalle silhouette al mix ottimale di SKU, invece di affidarsi al caso.

Con sede a Parigi, Heuritech adotta un approccio tecnologico alla previsione delle tendenze scansionando ciò che le persone reali indossano online. La sua IA utilizza la computer vision per analizzare milioni di immagini dai social media (Instagram, TikTok, ecc.) e rilevare pattern emergenti nell'abbigliamento.

Quantificando le tendenze streetstyle organiche a livello globale, Heuritech permette ai brand di anticipare la domanda e progettare di conseguenza prima che le tendenze saturino il mercato. Un brand potrebbe usare Heuritech per vedere che le giacche utility pastello stanno diventando popolari in Asia orientale e incorporare questa intuizione nella loro prossima linea.

EDITED è uno strumento di intelligence di mercato che aiuta i brand a reagire ai dati retail in tempo reale usando l'IA. Traccia milioni di prodotti su siti e-commerce in tutto il mondo e utilizza il machine learning per analizzare prezzi, sconti e movimenti di stock.

Un merchandiser della moda può vedere se i vestiti midi di uno stile specifico stanno andando esauriti da un concorrente, o se un brand rivale ha appena abbassato i prezzi sul denim. L'IA di EDITED aiuta a prevedere la domanda e ottimizzare la strategia di prezzo. Le funzionalità di pianificazione dell'assortimento della piattaforma evidenziano lacune o sovrasaturazione nel mercato, aiutando i retailer a decidere cosa rifornire di più.

Stylumia unisce l'intuizione sulle tendenze con la previsione della domanda. I suoi modelli di machine learning filtrano il "rumore di mercato" per rivelare la vera domanda sottostante dei consumatori. Può prevedere le vendite di nuovi prodotti anche senza storico di vendite, migliorando l'accuratezza delle previsioni dal 20 al 40%.

In particolare, la funzione ImaGenie di Stylumia genera nuove idee di design prodotto allineate alle tendenze identificate, suggerendo ai designer quali stili hanno alte probabilità di successo. Questo unisce il lato creativo e analitico della pianificazione della moda.

Nextail è una soluzione di gestione del merchandising e dell'inventario che utilizza l'IA per allocare e ridistribuire lo stock in modo granulare. Invece di trattare tutti i negozi allo stesso modo, gli algoritmi di Nextail generano previsioni di domanda iper-locali a livello SKU-per-negozio.

Questo aiuta i retailer a sapere esattamente quali articoli inviare a quale negozio e in quale quantità. Nextail automatizza allocazione, rifornimento e trasferimenti, adattandosi ai dati di vendita in tempo reale. I retailer che usano Nextail hanno visto:

• ~30% di riduzione nella copertura dell'inventario
• 60% in meno di esaurimenti di stock
• Aumenti significativi nelle vendite

Per etichette più piccole direct-to-consumer e negozi basati su Shopify, Prediko offre uno strumento di pianificazione della domanda potenziato dall'IA su misura per le loro esigenze. Si collega ai dati e-commerce del brand e analizza le tendenze di vendita e la stagionalità per prevedere la domanda di ogni SKU prodotto.

Prediko aiuta poi ad automatizzare il processo di ordinazione per il rifornimento – suggerendo quante unità di ogni variante produrre o riordinare e quando. Questo è prezioso quando si prepara il lancio di un nuovo prodotto o si decide quanta merce acquistare per una stagione imminente.

Singuli porta la scienza IA di alto livello nella previsione della domanda moda. Sviluppato da data scientist con PhD, fornisce previsioni precise fino a livello di SKU, materiale e componenti. Tiene conto di fattori complessi (promozioni, festività, macro tendenze) e si integra con sistemi ERP.

I brand possono eseguire simulazioni "what-if" – per esempio, E se un evento marketing pianificato raddoppiasse la domanda? – e l'IA adatta i piani di inventario di conseguenza. Singuli afferma che la sua IA migliora l'accuratezza delle previsioni di oltre il 10%, traducendosi in risparmi significativi e aumento dei ricavi.

I principali retailer della moda hanno costruito o adottato IA per ottimizzare la propria supply chain:

• Zara sfrutta analisi predittive e tracciamento RFID per monitorare l'inventario e rispondere rapidamente alle tendenze
• H&M utilizza previsioni guidate dall'IA che incorporano meteo e tendenze social media
• Nike impiega machine learning per il demand sensing e il posizionamento dell'inventario
• Burberry ridistribuisce intelligentemente l'inventario basandosi su segnali di domanda in tempo reale

PICTOFiT di Reactive Reality è una piattaforma leader per la prova virtuale. Crea un avatar 3D personalizzato per ogni acquirente usando solo poche foto. Invece di sovrapporre abiti su un modello generico, PICTOFiT permette agli utenti di vedere i capi su un doppio virtuale che corrisponde alla loro forma e misure corporee.

Questo aumenta significativamente la fiducia nella vestibilità e nello stile durante la navigazione online. I retailer che utilizzano la tecnologia di Reactive Reality hanno notato un maggiore coinvolgimento e tassi di reso più bassi, poiché i clienti ottengono una percezione molto più accurata di come un articolo apparirà prima di ordinare.

Revery AI ha reso le prove virtuali accessibili anche per brand più piccoli. Gli acquirenti possono selezionare un avatar modello che corrisponde alla loro forma corporea o caricare una propria foto, quindi provare virtualmente i vestiti con risultati realistici.

L'IA mappa il capo sull'immagine della persona, adattandosi alle diverse dimensioni corporee e simulando il drappeggio del tessuto. Per i designer indipendenti, questa tecnologia significa offrire un'esperienza di prova high-tech simile a quella dei grandi retailer. Revery consente anche di mostrare ogni stile su più tipi di corpo senza molteplici servizi fotografici, promuovendo l'inclusività delle taglie.

True Fit è una delle soluzioni IA per la vestibilità più diffuse, integrata in molti siti di retailer di abbigliamento. Chiede ai clienti informazioni sulla loro forma corporea e preferenze di vestibilità, quindi predice la taglia migliore per ogni prodotto usando machine learning addestrato su enormi dati di acquisti e resi.

I retailer che usano True Fit hanno registrato riduzioni significative nei resi legati alla vestibilità. In un settore dove i tassi di reso per la moda online possono superare il 30%, questi strumenti sono preziosi per migliorare la soddisfazione del cliente e proteggere i margini.

Bold Metrics genera doppioni digitali dei clienti usando solo pochi dati (altezza, peso, preferenze di vestibilità). L'IA crea un profilo corporeo dettagliato previsto che copre più di 50 misure corporee precise.

Questo "gemello digitale" viene usato per raccomandare la taglia migliore e fornisce ai brand informazioni su come misurano realmente i corpi dei loro clienti. Bold Metrics ha aiutato i retailer a ridurre misurabilmente i resi legati alla vestibilità informando al contempo le decisioni di design e gradazione del prodotto.

I brand di moda stanno usando la realtà aumentata – spesso potenziata dall'IA – per permettere ai clienti di visualizzare i prodotti. Per esempio, Gucci ha introdotto una prova di sneaker in AR nella sua app: punta la fotocamera dello smartphone ai piedi e l'app sovrappone un modello 3D digitale di sneaker Gucci in tempo reale.

Questa prova basata sulla computer vision impiega l'IA per tracciare i piedi dell'utente e regolare le immagini, creando un modo coinvolgente per "provare prima di comprare" che stimola le vendite soprattutto tra i clienti più giovani e tecnologici.

Vue.ai è una piattaforma IA popolare che offre soluzioni per la personalizzazione dell'e-commerce moda. I suoi algoritmi taggano automaticamente i prodotti con attributi dettagliati (taglio, motivo, scollatura, colore, ecc.), aiutando i retailer a gestire migliaia di SKU.

Con metadati più ricchi generati dall'IA, Vue.ai alimenta raccomandazioni di prodotto personalizzate e suggerimenti completi di outfit. Funziona come uno stylist virtuale che impara le preferenze dei clienti e cura look che hanno più probabilità di piacere, aumentando i tassi di conversione e le dimensioni del carrello.

Syte è specializzato nella ricerca e scoperta visiva per la moda. Un cliente può caricare una foto (per esempio, un vestito da Instagram o uno screenshot di un outfit di una celebrità) e l'IA trova articoli simili nell'inventario del retailer.

Può anche suggerire alternative visivamente simili su una pagina prodotto ("Più come questo" galleria alimentata dal riconoscimento immagini). Su mobile, dove digitare descrizioni è scomodo, la ricerca visiva rende la scoperta dei prodotti molto più intuitiva.

Lily AI si concentra sul miglioramento della profondità e accuratezza dei dati prodotto, che alimentano raccomandazioni e ricerche sul sito migliori. La piattaforma di Lily usa l'IA per analizzare ogni immagine e descrizione prodotto, assegnando attributi ricchi ben oltre il tagging manuale tipico.

Con un'attribuzione migliorata, se un cliente cerca "vestito estivo romantico", il sito restituisce corrispondenze precise che si adattano a quella descrizione. Lily AI essenzialmente "parla la lingua del cliente" collegando come gli acquirenti descrivono gli articoli con come i prodotti sono taggati nel catalogo.

L'ascesa dei modelli linguistici avanzati ha portato shopper personali IA nella moda. DressX ha introdotto DressX AI Agent, uno stylist interattivo con cui gli utenti possono chattare. Gli utenti inseriscono le loro preferenze in un "Passaporto di Stile" e messaggiano con l'IA per ottenere idee outfit o trovare pezzi tra dozzine di brand.

The North Face ha fatto da pioniere con IBM Watson, creando un chatbot che chiedeva agli utenti domande come "Dove e quando userai questa giacca?" per raccomandare il cappotto perfetto. Con il miglioramento del linguaggio naturale IA, ci si aspetta che questi stylist virtuali diventino più comuni e sofisticati.

Crescendo.ai offre un assistente chat e vocale IA che risponde alle domande degli acquirenti 24/7 – dal consiglio prodotto al tracciamento ordini – con alta precisione. Rispondendo istantaneamente a richieste su taglie, politiche di reso o consigli di stile, questi assistenti IA migliorano l'esperienza cliente e liberano i team di supporto umani.

Essi replicano essenzialmente l'esperienza di un commesso disponibile online, fornendo attenzione personale a migliaia di clienti simultaneamente.

Creare contenuti visivi di alta qualità per l'e-commerce può richiedere molte risorse. PhotoRoom è diventato un punto di svolta automatizzando il post-processing e la produzione fotografica di prodotto. Può rimuovere istantaneamente gli sfondi dalle immagini prodotto e sostituirli con fondali puliti o a tema.

Consente anche immagini virtuali "on-model": caricando una foto di un capo su un manichino, PhotoRoom genera immagini realistiche di quel capo su un modello senza bisogno di un servizio fotografico. Strumenti come ZMO.ai permettono ai brand di generare immagini di abbigliamento su modelli IA di vari tipi di corpo, pose ed etnie usando solo immagini prodotto come input.

La moda sta abbracciando l'IA generativa per ispirazione e creazione di contenuti. Il marchio di lusso Moncler ha collaborato con uno studio di design IA per creare la Moncler Genius "AI Jacket" e le sue immagini di campagna correlate. Designer come Hillary Taymour di Collina Strada alimentano i loro archivi di design passati in modelli generativi per ideare nuovi capi.

Nel marketing, i brand usano strumenti come DALL·E, Midjourney o Adobe Firefly per creare immagini artistiche per mood board, pubblicità e contenuti social con un semplice prompt testuale.

Un incrocio futuristico tra marketing moda e IA è l'ascesa degli influencer virtuali generati dall'IA. Sono personaggi completamente digitali che attirano veri follower sui social media e collaborano con brand. Lil Miquela è uno di questi influencer virtuali che ha posato per brand di lusso come Prada e Calvin Klein.

Alcuni retailer usano modelli IA per le immagini prodotto sui loro siti web. Levi's ha sperimentato modelli generati dall'IA per mostrare outfit su diversi tipi di corpo e tonalità di pelle, mirando ad ampliare la rappresentazione nelle immagini e-commerce.

L'IA gioca un ruolo nella strategia di prezzo e nei mercati del resale. Nel mondo della moda di seconda mano, The RealReal impiega strumenti IA per aiutare nell'autenticazione di beni di lusso e nella definizione di prezzi di rivendita ottimali. "Vision" usa il riconoscimento immagini per segnalare articoli potenzialmente contraffatti, mentre "Shield" analizza attributi degli articoli e domanda di mercato per dare priorità ai beni in consignazione che necessitano di revisione da esperti umani.

Gli algoritmi IA possono regolare dinamicamente i prezzi degli articoli moda basandosi su fattori come domanda attuale, livelli di stock e tendenze più ampie – particolarmente utili per marketplace di resale o retailer off-price.

Uno strumento importante nell'e-commerce moda è la prevenzione delle frodi guidata dall'IA. I negozi di moda online affrontano problemi di frode – da carte di credito rubate a richieste di reso false. Soluzioni come Kount usano il machine learning per valutare istantaneamente il rischio di ogni transazione o attività account.

Il sistema di Kount analizza modelli di comportamento utente, dati dispositivo, geolocalizzazione e altro per produrre un punteggio di rischio in millisecondi. Essendo basato su IA, si adatta continuamente a nuovi schemi di frode e cattura comportamenti fraudolenti più sottili che regole statiche potrebbero non rilevare.