Najlepsze narzędzia AI w branży modowej

Narzędzia takie jak The New Black i Ablo działają jako współprojektanci AI dla twórców mody. The New Black potrafi na podstawie prostego opisu tekstowego lub szkicu wygenerować dopracowany obraz projektu odzieży w kilka minut, pomagając projektantom szybko tworzyć i wizualizować nowe pomysły bez potrzeby zatrudniania ilustratora.

Ablo idzie dalej, wspierając aspirujące marki w kompleksowym tworzeniu etykiet – od generowania projektów ubrań po sugestie logo i grafik dopasowanych do estetyki marki. Platformy te często zawierają funkcje analizy trendów i podglądy wirtualnego przymierzania, umożliwiając szybkie iteracje i zbieranie opinii na etapie projektowania.

Ugruntowane oprogramowanie do projektowania 3D, takie jak CLO 3D i Browzwear VStitcher, zintegrowało ulepszenia AI, aby wirtualne ubrania były jak najbardziej realistyczne. Programy te pozwalają projektantom tworzyć szczegółowe cyfrowe modele odzieży i obserwować, jak układają się i poruszają na awatarze w czasie rzeczywistym.

CLO 3D słynie z bardzo dokładnej symulacji tkanin i wspomaganego AI modelowania 3D ubrań. VStitcher od Browzwear umożliwia wirtualne dopasowanie do różnych typów sylwetek z fizyczną precyzją. Nowi gracze, tacy jak Style3D, oferują porównywalną wizualizację 3D wspieraną AI oraz podglądy AR/VR dla immersyjnych przeglądów projektów.

Dzięki wykorzystaniu AI do obsługi skomplikowanych obliczeń fizyki i wzorów, narzędzia te znacznie ograniczają potrzebę tworzenia fizycznych próbek, oszczędzając czas, materiały i koszty przed produkcją.

WGSN to renomowana usługa prognozowania trendów, która włączyła AI i analitykę danych do swoich przewidywań. Poprzez platformę subskrypcyjną WGSN zbiera dane z wybiegów, sprzedaży detalicznej, mediów społecznościowych i innych źródeł, a następnie wykorzystuje algorytmy wraz z ekspertami, aby prognozować nadchodzące style, kolory i nastroje konsumentów.

Efektem są sezonowe raporty trendów i narzędzia analityczne (takie jak TrendCurve AI), które dają markom „kryształową kulę” do planowania przyszłych kolekcji. Projektanci i merchandiserzy korzystają z tych informacji, aby podejmować świadome decyzje dotyczące sylwetek czy optymalnego miksu SKU, zamiast polegać na domysłach.

Paryska firma Heuritech stosuje podejście oparte na technologii do prognozowania trendów, skanując, co ludzie faktycznie noszą online. Jej AI wykorzystuje wizję komputerową do analizy milionów zdjęć z mediów społecznościowych (Instagram, TikTok itp.) i wykrywania pojawiających się wzorców w odzieży.

Dzięki ilościowemu określaniu organicznych trendów streetstyle na całym świecie, Heuritech umożliwia markom przewidywanie popytu i projektowanie zgodnie z tym, zanim trendy nasycą rynek. Marka może użyć Heuritech, aby zobaczyć, że pastelowe kurtki użytkowe są modne w Azji Wschodniej i włączyć tę wiedzę do swojej kolejnej kolekcji.

EDITED to narzędzie do analizy rynku, które pomaga markom reagować na dane sprzedażowe w czasie rzeczywistym za pomocą AI. Śledzi miliony produktów na stronach e-commerce na całym świecie i wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy cen, promocji i ruchów zapasów.

Merchandiser mody może zobaczyć, czy sukienki midi w określonym stylu wyprzedają się u konkurencji lub czy rywal obniżył ceny na denim. AI EDITED pomaga prognozować popyt i optymalizować strategię cenową. Funkcje planowania asortymentu platformy wskazują luki lub nadmiar na rynku, pomagając detalistom zdecydować, co warto zamówić więcej.

Stylumia łączy wgląd w trendy z prognozowaniem popytu. Jej modele uczenia maszynowego filtrują „szumy rynkowe”, aby ujawnić prawdziwy, podstawowy popyt konsumentów. Potrafi przewidzieć sprzedaż nowych produktów nawet bez historii sprzedaży, poprawiając dokładność prognoz o 20–40%.

Co ważne, funkcja ImaGenie Stylumii generuje nowe pomysły na projekty produktów zgodne z wykrytymi trendami, sugerując projektantom, które style mają wysokie szanse na sukces. To łączy kreatywną i analityczną stronę planowania mody.

Nextail to rozwiązanie do zarządzania asortymentem i zapasami, które wykorzystuje AI do szczegółowego przydzielania i redystrybucji towarów. Zamiast traktować wszystkie sklepy jednakowo, algorytmy Nextail generują hiper-lokalne prognozy popytu na poziomie SKU w konkretnym sklepie.

Pomaga to detalistom dokładnie wiedzieć, które produkty i w jakiej ilości wysłać do danego sklepu. Nextail automatyzuje alokację, uzupełnianie i transfery, dostosowując się do danych sprzedażowych w czasie rzeczywistym. Detaliści korzystający z Nextail odnotowali:

• ~30% redukcję zapasów
• 60% mniej braków towaru
• Znaczący wzrost sprzedaży

Dla mniejszych marek direct-to-consumer i sklepów opartych na Shopify, Prediko oferuje narzędzie do planowania popytu oparte na AI, dostosowane do ich potrzeb. Integruje się z danymi e-commerce marki i analizuje trendy sprzedaży oraz sezonowość, aby prognozować popyt na każdy produkt SKU.

Prediko pomaga następnie automatyzować proces zamawiania uzupełnień – sugerując, ile jednostek każdej wariacji wyprodukować lub zamówić i kiedy. To nieocenione przy przygotowaniach do premiery nowego produktu lub decyzji o wielkości zapasów na nadchodzący sezon.

Singuli wprowadza zaawansowaną naukę AI do prognozowania popytu w modzie. Opracowane przez doktorów nauk danych, dostarcza precyzyjne prognozy na poziomie SKU, materiałów i komponentów. Uwzględnia złożone czynniki (promocje, święta, makrotrendy) i integruje się z systemami ERP.

Marki mogą przeprowadzać symulacje „co jeśli” – na przykład Co jeśli planowane wydarzenie marketingowe podwoi popyt? – a AI dostosowuje plany zapasów odpowiednio. Singuli twierdzi, że jego AI poprawia dokładność prognoz o ponad 10%, co przekłada się na znaczne oszczędności i wzrost przychodów.

Najwięksi detaliści modowi zbudowali lub zaadaptowali AI do optymalizacji własnych łańcuchów dostaw:

• Zara wykorzystuje analitykę predykcyjną oraz śledzenie RFID do monitorowania zapasów i szybkiego reagowania na trendy
• H&M stosuje prognozowanie oparte na AI, uwzględniające pogodę i trendy w mediach społecznościowych
• Nike używa uczenia maszynowego do wykrywania popytu i pozycjonowania zapasów
• Burberry inteligentnie redystrybuuje zapasy na podstawie sygnałów popytu w czasie rzeczywistym

PICTOFiT od Reactive Reality to wiodąca platforma do wirtualnego przymierzania. Tworzy spersonalizowanego awatara 3D dla każdego klienta na podstawie kilku zdjęć. Zamiast nakładać ubrania na ogólny model, PICTOFiT pozwala użytkownikom zobaczyć odzież na wirtualnym sobowtórze odpowiadającym ich sylwetce i wymiarom.

Znacząco zwiększa to pewność co do dopasowania i stylu podczas przeglądania online. Detaliści korzystający z technologii Reactive Reality zauważyli wyższe zaangażowanie i niższy wskaźnik zwrotów, ponieważ klienci mają dużo dokładniejsze wyobrażenie, jak produkt będzie wyglądał przed zamówieniem.

Revery AI udostępniło wirtualne przymierzanie także mniejszym markom. Klienci mogą wybrać awatara odpowiadającego ich sylwetce lub przesłać własne zdjęcie, a następnie wirtualnie przymierzyć ubrania z realistycznym efektem.

AI nakłada odzież na obraz osoby, dostosowując się do różnych wymiarów ciała i symulując układ tkaniny. Dla niezależnych projektantów ta technologia oznacza oferowanie zaawansowanego doświadczenia przymierzania podobnego do dużych detalistów. Revery umożliwia też prezentację każdego stylu na różnych typach sylwetek bez konieczności wielu sesji zdjęciowych, promując inkluzywność rozmiarową.

True Fit to jedno z najczęściej stosowanych rozwiązań AI do dopasowania, zintegrowane na wielu stronach detalistów odzieżowych. Pyta klientów o kształt ciała i preferencje dopasowania, a następnie przewiduje najlepszy rozmiar dla każdego produktu, korzystając z uczenia maszynowego opartego na ogromnych danych o zakupach i zwrotach.

Detaliści korzystający z True Fit odnotowali znaczące zmniejszenie zwrotów związanych z dopasowaniem. W branży, gdzie wskaźniki zwrotów online mogą przekraczać 30%, takie narzędzia są nieocenione dla poprawy satysfakcji klientów i ochrony marż.

Bold Metrics generuje cyfrowe sobowtóry ciała klientów na podstawie kilku danych wejściowych (wzrost, waga, preferencje dopasowania). AI tworzy szczegółowy przewidywany profil ciała obejmujący ponad 50 precyzyjnych wymiarów.

Ten „cyfrowy bliźniak” służy do rekomendowania najlepszego rozmiaru i dostarcza markom informacji o rzeczywistych wymiarach ich klientów. Bold Metrics pomogło detalistom znacząco zmniejszyć zwroty związane z dopasowaniem, jednocześnie wspierając decyzje dotyczące projektowania i gradacji produktów.

Marki modowe wykorzystują rozszerzoną rzeczywistość – często wspieraną przez AI – aby umożliwić klientom wizualizację produktów. Na przykład Gucci wprowadziło w swojej aplikacji AR do przymierzania sneakersów: skieruj kamerę smartfona na stopy, a aplikacja nałoży cyfrowy model 3D sneakersów Gucci w czasie rzeczywistym.

To przymierzanie oparte na wizji komputerowej wykorzystuje AI do śledzenia stóp użytkownika i dostosowywania obrazu, tworząc angażujący sposób „przymierzania przed zakupem”, który napędza sprzedaż zwłaszcza wśród młodszych, technologicznie zaawansowanych klientów.

Vue.ai to popularna platforma AI oferująca rozwiązania do personalizacji e-commerce modowego. Jej algorytmy automatycznie oznaczają produkty szczegółowymi atrybutami (krój, wzór, dekolt, kolor itp.), pomagając detalistom zarządzać tysiącami SKU.

Dzięki bogatszym, generowanym przez AI metadanym, Vue.ai napędza spersonalizowane rekomendacje produktów i kompletne propozycje stylizacji. Funkcjonuje jak wirtualny stylista, który uczy się preferencji klientów i dobiera zestawy, które najbardziej im się spodobają, zwiększając współczynnik konwersji i wartość koszyka.

Syte specjalizuje się w wizualnym wyszukiwaniu i odkrywaniu mody. Klient może przesłać zdjęcie (np. sukienki z Instagrama lub zrzut ekranu z outfitem celebryty), a AI znajdzie podobne produkty w asortymencie sklepu.

Może też zasugerować wizualnie podobne alternatywy na stronie produktu („Więcej podobnych” – galeria oparta na rozpoznawaniu obrazów). Na urządzeniach mobilnych, gdzie wpisywanie opisów jest uciążliwe, wyszukiwanie wizualne znacznie ułatwia odkrywanie produktów.

Lily AI koncentruje się na poprawie głębokości i dokładności danych o produktach, co napędza lepsze rekomendacje i wyszukiwanie na stronie. Platforma Lily wykorzystuje AI do analizy każdego zdjęcia i opisu produktu, przypisując bogate atrybuty znacznie wykraczające poza typowe ręczne tagowanie.

Dzięki ulepszonej atrybucji, jeśli klient szuka „romantycznej letniej sukienki”, strona zwraca precyzyjne dopasowania odpowiadające temu klimatowi. Lily AI w zasadzie „mówi językiem klienta”, łącząc sposób, w jaki klienci opisują produkty, z tym, jak są one oznaczone w katalogu.

Rozwój zaawansowanych modeli językowych przyniósł AI osobistych stylistów w modzie. DressX wprowadziło DressX AI Agent, interaktywnego stylistę, z którym użytkownicy mogą rozmawiać. Użytkownicy wpisują swoje preferencje w „Paszporcie Stylu” i rozmawiają z AI, aby uzyskać pomysły na stylizacje lub znaleźć ubrania w dziesiątkach marek.

The North Face zapoczątkowało to z IBM Watson, tworząc chatbota, który zadawał pytania typu „Gdzie i kiedy będziesz używać tej kurtki?”, aby polecić idealny płaszcz. Wraz z rozwojem naturalnej AI językowej, takie wirtualne stylisty będą coraz powszechniejsze i bardziej zaawansowane.

Crescendo.ai oferuje AI chat i asystenta głosowego, który odpowiada na pytania klientów 24/7 – od porad produktowych po śledzenie zamówień – z wysoką dokładnością. Natychmiast reagując na zapytania o rozmiary, politykę zwrotów czy porady stylizacyjne, takie AI wspiera doświadczenie klienta i odciąża zespoły wsparcia.

W zasadzie odtwarzają one doświadczenie pomocnego sprzedawcy online, zapewniając indywidualną uwagę tysiącom klientów jednocześnie.

Tworzenie wysokiej jakości treści wizualnych dla e-commerce może być zasobożerne. PhotoRoom stał się przełomem, automatyzując postprodukcję i produkcję fotografii produktowej. Potrafi natychmiast usuwać tła ze zdjęć produktów i zastępować je czystymi lub tematycznymi tłami.

Umożliwia też wirtualne zdjęcia „na modelu”: wystarczy przesłać zdjęcie ubrania na manekinie, a PhotoRoom generuje realistyczne obrazy tego ubrania na modelu bez potrzeby sesji zdjęciowej. Narzędzia takie jak ZMO.ai pozwalają markom tworzyć obrazy ubrań na AI-modelach o różnych typach sylwetek, pozach i etnicznościach, korzystając tylko ze zdjęć produktów jako danych wejściowych.

Moda korzysta z generatywnej AI do inspiracji i tworzenia treści. Luksusowa marka Moncler współpracowała z AI studio projektowym, tworząc Moncler Genius „AI Jacket” i towarzyszące mu wizualizacje kampanii. Projektanci, tacy jak Hillary Taymour z Collina Strada, wykorzystują archiwa swoich projektów w modelach generatywnych, aby generować nowe pomysły na ubrania.

W marketingu marki korzystają z narzędzi takich jak DALL·E, Midjourney czy Adobe Firefly, aby tworzyć artystyczne obrazy do moodboardów, reklam i treści w mediach społecznościowych na podstawie prostych opisów tekstowych.

Futurystycznym połączeniem marketingu modowego i AI jest wzrost popularności wirtualnych influencerów generowanych przez AI. To całkowicie cyfrowe postacie, które zdobywają prawdziwe społeczności w mediach społecznościowych i współpracują z markami. Lil Miquela to jeden z takich influencerów, który pozował dla luksusowych marek jak Prada i Calvin Klein.

Niektórzy detaliści wykorzystują modele AI do zdjęć produktów na swoich stronach. Levi's eksperymentował z modelami generowanymi przez AI, prezentując stroje na różnych typach sylwetek i odcieniach skóry, dążąc do większej reprezentacji w e-commerce.

AI odgrywa rolę w strategii cenowej i na rynkach odsprzedaży. W świecie mody używanej The RealReal stosuje narzędzia AI do autentykacji luksusowych produktów i ustalania optymalnych cen odsprzedaży. „Vision” wykorzystuje rozpoznawanie obrazów do wykrywania potencjalnie podrobionych przedmiotów, a „Shield” analizuje cechy produktów i popyt rynkowy, aby wskazać, które towary wymagają przeglądu eksperta.

Algorytmy AI mogą dynamicznie dostosowywać ceny ubrań na podstawie czynników takich jak aktualny popyt, poziomy zapasów i szersze trendy – szczególnie przydatne na rynkach odsprzedaży lub u detalistów z wyprzedażami.

Ważnym narzędziem w modowym e-commerce jest zapobieganie oszustwom oparte na AI. Sklepy internetowe z modą borykają się z problemami oszustw – od kradzionych kart kredytowych po fałszywe reklamacje zwrotów. Rozwiązania takie jak Kount wykorzystują uczenie maszynowe do natychmiastowej oceny ryzyka każdej transakcji lub aktywności konta.

System Kount analizuje wzorce zachowań użytkowników, dane urządzeń, geolokalizację i inne, aby w milisekundy wygenerować ocenę ryzyka. Ponieważ jest oparty na AI, stale dostosowuje się do nowych schematów oszustw i wykrywa subtelniejsze zachowania, które mogłyby umknąć statycznym regułom.