Top AI-tools in de mode-industrie

Tools zoals The New Black en Ablo fungeren als AI-co-ontwerpers voor modecreatieven. The New Black kan een eenvoudige tekstbeschrijving of schets nemen en binnen enkele minuten een gepolijste kledingontwerpafbeelding genereren, waardoor ontwerpers snel nieuwe concepten kunnen bedenken en visualiseren zonder een menselijke illustrator nodig te hebben.

Ablo gaat nog een stap verder door aspirant-merken te helpen met end-to-end labelcreatie – van het genereren van kledingontwerpen tot het voorstellen van logo’s en graphics die passen bij de esthetiek van een merk. Deze platforms bevatten vaak functies voor trendanalyse en virtuele pasvormvoorbeelden, wat snelle iteratie en feedback tijdens de ontwerpfase mogelijk maakt.

Bestaande 3D-ontwerpsoftware zoals CLO 3D en Browzwear VStitcher hebben AI-verbeteringen geïntegreerd om virtuele kledingstukken levensecht te maken. Deze programma’s stellen ontwerpers in staat gedetailleerde digitale kleding te creëren en te zien hoe het valt en beweegt op een avatar in realtime.

CLO 3D staat bekend om zeer nauwkeurige stofsimulatie en AI-ondersteund 3D-kledingmodelleren. Browzwear’s VStitcher maakt virtueel passen mogelijk op verschillende lichaamstypes met natuurkundige nauwkeurigheid. Nieuwe spelers zoals Style3D bieden vergelijkbare AI-gestuurde 3D-visualisatie en ondersteunen AR/VR-voorbeelden voor meeslepende ontwerpbeoordelingen.

Door AI in te zetten voor complexe natuurkundige en patroonberekeningen, verminderen deze tools drastisch de noodzaak voor fysieke monsters, wat tijd, materiaal en kosten bespaart vóór productie.

WGSN is een gerenommeerde trendvoorspellingsdienst die AI en data-analyse in haar voorspellingen heeft geïntegreerd. Via een abonnementsplatform verzamelt WGSN data van modeshows, retailverkopen, sociale media en meer, en gebruikt algoritmen samen met menselijke experts om aankomende stijlen, kleuren en consumentensentimenten te voorspellen.

Het resultaat zijn seizoensgebonden trendrapporten en analysetools (zoals hun TrendCurve AI) die merken een "kristallen bol" bieden voor het plannen van toekomstige collecties. Ontwerpers en merchandisers gebruiken WGSN’s inzichten om weloverwogen beslissingen te nemen over alles van silhouetten tot optimale SKU-mix, in plaats van te vertrouwen op giswerk.

Het in Parijs gevestigde Heuritech hanteert een technologiegedreven aanpak voor trendvoorspelling door te scannen wat echte mensen online dragen. De AI gebruikt computer vision om miljoenen social media-afbeeldingen (Instagram, TikTok, enz.) te analyseren en opkomende patronen in kleding te detecteren.

Door organische streetstyle-trends wereldwijd te kwantificeren, stelt Heuritech merken in staat de vraag te anticiperen en dienovereenkomstig te ontwerpen voordat trends de markt verzadigen. Een merk kan Heuritech gebruiken om te zien dat pastel utility-jacks trending zijn in Oost-Azië en die inzichten verwerken in hun volgende lijn.

EDITED is een marktintelligentie-tool die merken helpt te reageren op realtime retaildata met AI. Het volgt miljoenen producten op e-commerce sites wereldwijd en gebruikt machine learning om prijsstelling, kortingen en voorraadbewegingen te analyseren.

Een fashion merchandiser kan zien of midi-jurken in een bepaalde stijl uitverkocht raken bij een concurrent, of dat een rivaliserend merk net prijzen op denim heeft verlaagd. De AI van EDITED helpt bij het voorspellen van vraag en het optimaliseren van prijsstrategieën. De assortimentsplanningsfuncties van het platform wijzen op hiaten of oververzadiging in de markt, wat retailers helpt te beslissen wat ze meer moeten inkopen.

Stylumia combineert trendinzichten met vraagvoorspelling. De machine learning-modellen filteren "marktgeluid" eruit om de werkelijke onderliggende consumentenvraag te onthullen. Het kan de verkoop van nieuwe producten voorspellen zonder verkoopgeschiedenis, wat de nauwkeurigheid van voorspellingen met 20–40% verbetert.

Opvallend is dat Stylumia’s ImaGenie-functie nieuwe productontwerpideeën genereert die aansluiten bij geïdentificeerde trends, en ontwerpers suggereert welke stijlen een grote kans van slagen hebben. Dit verbindt de creatieve en analytische kanten van modeplanning.

Nextail is een oplossing voor merchandise- en voorraadbeheer die AI gebruikt om voorraad gedetailleerd toe te wijzen en te herverdelen. In plaats van alle winkels hetzelfde te behandelen, genereren Nextail’s algoritmen hyperlokale vraagvoorspellingen op SKU-per-winkel-niveau.

Dit helpt retailers precies te weten welke artikelen naar welke winkel moeten en in welke hoeveelheid. Nextail automatiseert toewijzing, aanvulling en transfers, en past zich aan realtime verkoopdata aan. Retailers die Nextail gebruiken zagen:

• ~30% vermindering van voorraaddekking
• 60% minder out-of-stock situaties
• Significante omzetstijgingen

Voor kleinere direct-to-consumer labels en Shopify-winkels biedt Prediko een AI-gestuurde vraagplannings-tool op maat. Het koppelt aan de e-commercedata van een merk en analyseert verkooptrends en seizoensinvloeden om de vraag per product-SKU te voorspellen.

Prediko helpt vervolgens het bestelproces voor voorraadherstel te automatiseren – het suggereert hoeveel eenheden van elke variant geproduceerd of besteld moeten worden en wanneer. Dit is onmisbaar bij de voorbereiding van een productlancering of het bepalen van de voorraad voor een nieuw seizoen.

Singuli brengt geavanceerde AI-wetenschap naar modevraagvoorspelling. Ontwikkeld door PhD-datawetenschappers, levert het nauwkeurige voorspellingen tot op SKU-, materiaal- en componentniveau. Het houdt rekening met complexe factoren (promoties, feestdagen, macrotrends) en integreert met ERP-systemen.

Merken kunnen "wat-als"-simulaties uitvoeren – bijvoorbeeld Wat als een geplande marketingactie de vraag verdubbelt? – en de AI past voorraadplannen dienovereenkomstig aan. Singuli beweert dat zijn AI de nauwkeurigheid van voorspellingen met meer dan 10% verbetert, wat leidt tot aanzienlijke besparingen en omzetgroei.

Topmode-retailers hebben AI gebouwd of geadopteerd voor hun eigen optimalisatie van de supply chain:

• Zara gebruikt voorspellende analyses plus RFID-tracking om voorraad te monitoren en snel op trends te reageren
• H&M past AI-gestuurde voorspellingen toe die rekening houden met weer- en socialmediatrends
• Nike zet machine learning in voor vraagdetectie en voorraadpositionering
• Burberry herverdeelt voorraad intelligent op basis van realtime vraagssignalen

PICTOFiT van Reactive Reality is een toonaangevend platform voor virtueel passen. Het creëert een gepersonaliseerde 3D-avatar voor elke shopper met slechts een paar foto’s. In plaats van kleding over een generiek model te leggen, laat PICTOFiT gebruikers kleding zien op een virtuele dubbelganger die hun eigen lichaamsvorm en maten weerspiegelt.

Dit verhoogt het vertrouwen in pasvorm en stijl aanzienlijk tijdens het online browsen. Retailers die Reactive Reality’s technologie gebruiken, merken een hogere betrokkenheid en lagere retourpercentages, omdat klanten een veel nauwkeuriger beeld krijgen van hoe een artikel eruitziet voordat ze bestellen.

Revery AI heeft virtueel passen toegankelijk gemaakt voor kleinere merken. Shoppers kunnen een modelavatar kiezen die bij hun lichaamsvorm past of hun eigen foto uploaden, en vervolgens kleding virtueel passen met realistische resultaten.

De AI projecteert het kledingstuk op de afbeelding van de persoon, past zich aan verschillende lichaamsafmetingen aan en simuleert stofval. Voor onafhankelijke ontwerpers betekent deze technologie het aanbieden van een hightech paskamerervaring vergelijkbaar met grote retailers. Revery maakt het ook mogelijk elke stijl op meerdere lichaamstypes te tonen zonder meerdere fotoshoots, wat maat-inclusiviteit bevordert.

True Fit is een van de meest gebruikte AI-pasvormoplossingen, geïntegreerd in veel kledingretailers’ websites. Het vraagt klanten naar hun lichaamsvorm en pasvoorkeuren, en voorspelt vervolgens de beste maat voor elk product met machine learning getraind op enorme aankoop- en retourgegevens.

Retailers die True Fit gebruiken, zagen aanzienlijke verminderingen in retouren gerelateerd aan pasvorm. In een branche waar retourpercentages voor online mode boven de 30% kunnen liggen, zijn zulke tools onmisbaar voor het verbeteren van klanttevredenheid en het beschermen van marges.

Bold Metrics genereert digitale lichaamsdubbelgangers van shoppers met slechts een paar invoergegevens (lengte, gewicht, pasvoorkeuren). De AI creëert een gedetailleerd voorspeld lichaamsprofiel met meer dan 50 nauwkeurige lichaamsmetingen.

Deze "digitale tweeling" wordt gebruikt om de beste maat aan te bevelen en geeft merken inzicht in hoe de lichamen van hun klanten daadwerkelijk gemeten zijn. Bold Metrics heeft retailers geholpen om meetbaar pasvormgerelateerde retouren te verminderen en productontwerp- en gradatiebeslissingen te informeren.

Modebedrijven gebruiken augmented reality – vaak aangedreven door AI – om klanten producten te laten visualiseren. Bijvoorbeeld, Gucci introduceerde een AR-sneakerpasfunctie in zijn app: richt je smartphonecamera op je voeten en de app legt een digitale 3D-model van Gucci-sneakers realtime over.

Deze op computer vision gebaseerde paservaring gebruikt AI om de voeten van de gebruiker te volgen en beelden aan te passen, wat een boeiende manier creëert om "te passen voordat je koopt" en vooral jongere, technologisch onderlegde shoppers aanspreekt.

Vue.ai is een populair AI-platform dat oplossingen biedt voor personalisatie in mode-e-commerce. De algoritmen taggen automatisch producten met gedetailleerde attributen (snit, patroon, halslijn, kleur, enz.), wat retailers helpt om duizenden SKU’s te beheren.

Met rijkere, AI-gegenereerde metadata voedt Vue.ai gepersonaliseerde productaanbevelingen en complete outfit-suggesties aan. Het functioneert als een virtuele stylist die klantvoorkeuren leert en looks samenstelt die ze waarschijnlijk geweldig vinden, wat conversieratio’s en winkelmandgroottes verhoogt.

Syte is gespecialiseerd in visuele zoek- en ontdekkingstechnologie voor mode. Een klant kan een foto uploaden (bijvoorbeeld een jurk van Instagram of een screenshot van een celebrity-outfit) en de AI vindt vergelijkbare items in de voorraad van de retailer.

Het kan ook visueel vergelijkbare alternatieven voorstellen op een productpagina ("Meer zoals dit" galerij aangedreven door beeldherkenning). Op mobiel, waar typen omslachtig is, maakt visuele zoekfunctie het ontdekken van producten veel intuïtiever.

Lily AI richt zich op het verbeteren van de diepte en nauwkeurigheid van productdata, wat betere aanbevelingen en zoekfuncties op de site mogelijk maakt. Het platform van Lily gebruikt AI om elke productafbeelding en beschrijving te analyseren en kent rijke attributen toe die veel verder gaan dan typische handmatige tagging.

Met verbeterde attributie, als een klant zoekt op "romantische zomerjurk", levert de site precieze matches die bij die sfeer passen. Lily AI "spreekt eigenlijk de taal van de klant" door te verbinden hoe shoppers items beschrijven met hoe producten in de catalogus zijn getagd.

De opkomst van geavanceerde taalmodellen heeft AI-persoonlijke shoppers in de mode gebracht. DressX introduceerde de DressX AI Agent, een interactieve stylist waarmee gebruikers chatten. Gebruikers voeren hun voorkeuren in een "Style Passport" in en chatten met de AI om outfitideeën te krijgen of stukken te vinden bij tientallen merken.

The North Face was pionier met IBM Watson, die een chatbot creëerde die gebruikers vragen stelde zoals "Waar en wanneer ga je deze jas gebruiken?" om de perfecte jas aan te bevelen. Naarmate natuurlijke taal-AI verbetert, worden deze virtuele stylisten steeds gebruikelijker en geavanceerder.

Crescendo.ai biedt een AI-chat- en spraakassistent die 24/7 vragen van shoppers beantwoordt – van productadvies tot ordertracking – met hoge nauwkeurigheid. Door direct te reageren op vragen over maatinformatie, retourbeleid of stijltips, verbeteren zulke AI-assistenten de klantervaring en ontlasten ze menselijke supportteams.

Ze repliceren eigenlijk de ervaring van een behulpzame verkoopmedewerker online, en bieden persoonlijke aandacht aan duizenden klanten tegelijk.

Het creëren van hoogwaardige visuele content voor e-commerce kan veel middelen vergen. PhotoRoom is een gamechanger geworden door productfotografie nabewerking en productie te automatiseren. Het kan achtergronden direct verwijderen uit productafbeeldingen en vervangen door schone of thematische achtergronden.

Het maakt ook virtuele "on-model" beelden mogelijk: upload een foto van een kledingstuk op een paspop, en PhotoRoom genereert realistische beelden van dat kledingstuk op een model zonder fotoshoot. Tools zoals ZMO.ai laten merken beelden genereren van kleding op AI-modellen met verschillende lichaamstypes, poses en etniciteiten, alleen op basis van productafbeeldingen.

Mode omarmt generatieve AI voor inspiratie en contentcreatie. Het luxemerk Moncler werkte samen met een AI-ontwerpbureau om de Moncler Genius "AI Jacket" en bijbehorende campagnebeelden te creëren. Ontwerpers zoals Hillary Taymour van Collina Strada voeren hun eerdere ontwerparchieven in generatieve modellen om nieuwe kledingideeën te bedenken.

Op marketinggebied gebruiken merken tools zoals DALL·E, Midjourney of Adobe Firefly om artistieke beelden te creëren voor moodboards, advertenties en socialmediacontent met slechts een tekstprompt.

Een futuristische kruisbestuiving van modemarketing en AI is de opkomst van AI-gegenereerde virtuele influencers. Dit zijn volledig digitale karakters die echte volgers op sociale media aantrekken en samenwerken met merken. Lil Miquela is zo’n virtuele influencer die heeft gemodelleerd voor luxemerken als Prada en Calvin Klein.

Sommige retailers gebruiken AI-modellen voor productafbeeldingen op hun websites. Levi’s experimenteerde met AI-gegenereerde modellen om outfits te tonen op verschillende lichaamstypes en huidtinten, met als doel bredere representatie in e-commerce beelden.

AI speelt een rol in prijsstrategieën en doorverkoopmarkten. In de wereld van tweedehands mode gebruikt The RealReal AI-tools om luxeartikelen te authenticeren en optimale doorverkoopprijzen vast te stellen. "Vision" gebruikt beeldherkenning om mogelijk namaakartikelen te signaleren, terwijl "Shield" itemattributen en marktvraag analyseert om te bepalen welke consignatieartikelen menselijke beoordeling nodig hebben.

AI-algoritmen kunnen prijzen voor modeartikelen dynamisch aanpassen op basis van factoren zoals actuele vraag, voorraadniveaus en bredere trends – vooral nuttig voor doorverkoopmarktplaatsen of off-price retailers.

Een belangrijk hulpmiddel in mode-e-commerce is AI-gestuurde fraudepreventie. Online modeshops kampen met fraudeproblemen – van gestolen creditcards tot valse retourclaims. Oplossingen zoals Kount gebruiken machine learning om het risico van elke transactie of accountactiviteit direct te beoordelen.

Het systeem van Kount kijkt naar gebruikersgedrag, apparaatgegevens, geolocatie en meer om binnen milliseconden een risicoscore te produceren. Omdat het AI-gebaseerd is, past het zich continu aan nieuwe fraudepatronen aan en detecteert het subtielere frauduleuze gedragingen die statische regels kunnen missen.