Применение ИИ в индустрии моды

Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует индустрию моды от начала до конца — революционизируя процесс проектирования, производства, маркетинга и продаж одежды. То, что начиналось с простых рекомендаций продуктов, превратилось в творческое использование ИИ и аналитики данных, которые теперь являются необходимостью для бизнеса в модной индустрии. Фактически, более трети руководителей в сфере моды сообщают о применении генеративного ИИ в таких областях, как обслуживание клиентов, создание изображений, копирайтинг и поиск продуктов к середине десятилетия.

Дизайн и прогнозирование трендов на базе ИИ

ИИ всё чаще выступает в роли творческого партнёра для дизайнеров и мощного инструмента для прогнозирования трендов. Инструменты генеративного ИИ могут создавать оригинальные модные дизайны или помогать дорабатывать концепции, анализируя огромные массивы данных и генерируя новые идеи.

Игроки fast-fashion, такие как Shein, применяют алгоритмы для оценки потребительского интереса в интернете и запуска новых продуктов в течение нескольких дней. Заменяя интуицию данными, прогнозирование трендов на базе ИИ помогает брендам создавать то, что действительно хотят покупатели, снижая догадки и максимизируя прибыль при минимизации отходов.

Оптимизация цепочек поставок и управление запасами

Одно из самых значимых применений ИИ в моде — это прогнозирование спроса и управление цепочками поставок. Индустрия давно сталкивается с проблемой перепроизводства — ежегодно остаётся непроданными около 2,5 миллиарда единиц одежды (стоимостью от 70 до 140 миллиардов долларов), при этом около 25% одежды в итоге сжигается или выбрасывается на свалки.

Как ИИ оптимизирует запасы

Модели машинного обучения анализируют исторические продажи, коэффициенты реализации, данные о просмотрах онлайн, тренды в соцсетях и даже погодные или экономические сигналы, чтобы прогнозировать, какие стили и в каком количестве будут востребованы в предстоящих сезонах. Эти прогнозы помогают ритейлерам оптимизировать уровни запасов и предотвращать перепроизводство, которое ведёт к распродажам или отходам.

Продвинутое планирование и прозрачность

Инструменты планирования на базе ИИ позволяют проводить сценарное планирование (тестирование влияния изменения объёмов производства или сроков поставок на продажи и запасы) и обеспечивают сквозную прозрачность. Интегрированные платформы собирают данные из закупок, производства, логистики и розницы, предоставляя целостный взгляд на цепочку поставок.

Обладая этой информацией, бренды могут проактивно перенаправлять поставки или корректировать производственные мощности, чтобы избежать дефицита или перепроизводства. В итоге получается более гибкая и эффективная цепочка поставок, которая исключает догадки из производственных решений, снижает затраты и уменьшает печально известные отходы модной индустрии.

Системы управления цепочками поставок на базе ИИ обеспечивают отслеживание запасов и прогнозирование спроса в реальном времени

Персонализированный шопинг и рекомендации

Современные потребители ожидают персонализированный опыт покупок, и ИИ — это двигатель, который делает это возможным в масштабах. Алгоритмы рекомендаций анализируют поведение каждого покупателя, историю покупок, параметры тела и активность в соцсетях, чтобы предлагать товары, которые им наверняка понравятся.

Умные рекомендации товаров

Amazon использует модели машинного обучения, которые группируют клиентов с похожими размерами и покупательскими привычками, чтобы предлагать максимально релевантные рекомендации. Эти системы изучают индивидуальные предпочтения и контексты, замечая, например, склонность к минималистичным кроссовкам и нейтральным цветам, и выделяют новинки, соответствующие этому профилю.

Виртуальные стилисты и AI-ассистенты для покупок

Помимо рекомендаций товаров, ИИ поддерживает персональных стилистов и виртуальных помощников. Вместо статичных фильтров модные приложения теперь предлагают AI-агентов или чат-ботов, которые общаются с клиентами, уточняя рекомендации с учётом целей стиля, повода, предпочтительной посадки и текущего гардероба, предлагая готовые образы.

Решение проблемы посадки и размеров

Возвраты из-за плохой посадки обходятся ритейлерам в миллиарды и раздражают покупателей. ИИ решает эту критическую проблему с помощью инструментов, которые рекомендуют правильный размер и моделируют посадку.

• Рекомендации по размеру от Amazon: Анализирует прошлые заказы, сравнивает с похожими покупателями, учитывает особенности товара (крой, эластичность ткани, особенности бренда) и изучает отзывы клиентов для оптимального подбора размера.
• True Fit и Easysize: Собирают данные о параметрах тела и характеристиках одежды, чтобы предсказывать оптимальные размеры для разных брендов.
• 3D-сканирование стопы от Nike: Приложение для смартфона использует компьютерное зрение для сканирования стоп и определения точного размера обуви для идеальной посадки кроссовок онлайн.
• Виртуальная примерка Google: Функция на базе ИИ показывает одежду на более чем 40 разнообразных моделях телосложения, позволяя клиентам увидеть, как вещи сидят на фигурах, похожих на их собственные, повышая уверенность в покупке.

Решая задачи посадки и персонализации с помощью ИИ, ритейлеры повышают удовлетворённость клиентов, снижают затраты на возвраты и обмены и укрепляют доверие к онлайн-шопингу моды.

Инструменты виртуальной примерки и персонализации на базе ИИ улучшают опыт онлайн-покупок

ИИ в маркетинге моды и взаимодействии с клиентами

Влияние ИИ распространяется на маркетинг моды и взаимодействие брендов с клиентами. В рекламе и создании контента инструменты ИИ помогают создавать привлекательные визуалы и тексты быстрее и дешевле.

Генеративный ИИ для визуального контента

Генеративный ИИ для изображений позволяет брендам создавать маркетинговые визуалы без масштабных фотосессий. Ритейлер Revolve создал креативную рекламную кампанию 2023 года с помощью генеративного искусства, визуализируя модные фантазии, которые было бы сложно или дорого реализовать в реальности.

Некоторые модные дома создают целые фотосессии продуктов с помощью ИИ: стартапы, такие как Botika, предлагают AI-сгенерированных моделей, позволяя брендам демонстрировать одежду на виртуальных моделях разных этнических групп и типов телосложения без найма дополнительных фотографов или моделей. Levi's тестировал AI-моделей (через Lalaland.ai), чтобы показывать одежду на более разнообразных типах фигур, дополняя человеческих моделей, снижая затраты и повышая инклюзивность.

Копирайтинг и персонализация на базе ИИ

Бренды используют генераторы текста на базе больших языковых моделей для создания описаний товаров, подписей в соцсетях и маркетинговых писем. Adore Me, бренд нижнего белья, применяет генеративный ИИ для написания SEO-оптимизированных описаний, экономя около 30 часов копирайтинга в месяц и увеличивая органический трафик сайта на 40%.

ИИ-контент быстро адаптируется под разные аудитории — меняется тональность или выделяются конкретные характеристики товара, что помогает в A/B тестировании маркетинговых сообщений. Более того, ИИ персонализирует сам контент: автоматические маркетинговые письма включают рекомендованные ИИ товары для конкретных получателей, а сайты динамически показывают разные баннеры на главной странице в зависимости от профиля посетителя (например, выделяя мужскую или женскую одежду на основе прошлых действий).

Чат-боты и виртуальные ассистенты на базе ИИ

Многие модные ритейлеры теперь используют AI-чат-интерфейсы на сайтах и в приложениях для обработки запросов клиентов и предоставления советов по стилю. Эти боты используют обработку естественного языка, чтобы понимать вопросы вроде «С какими туфлями носить тёмно-синий костюм?» и предлагать подходящие товары.

Эти ассистенты делают онлайн-шопинг более интерактивным и «естественным», особенно для молодых потребителей, привыкших к мессенджерам. Хотя текущие чат-боты иногда ошибаются, они быстро совершенствуются с ростом обучающих данных. Бренды видят большой потенциал: AI-агенты доступны круглосуточно, обслуживают множество клиентов одновременно и могут увеличивать продажи, изучая предпочтения и рекомендуя сопутствующие товары.

Виртуальные инфлюенсеры и иммерсивные впечатления

AI-созданные виртуальные инфлюенсеры, такие как Lil Miquela, приобрели популярность в маркетинге моды. Lil Miquela — CGI-персонаж с миллионами подписчиков, который «моделировал» для топ-брендов класса люкс (например, Prada) и взаимодействует с аудиторией через соцсети и музыкальные релизы. Модные бренды создают таких виртуальных аватаров с помощью генеративного ИИ и 3D-моделирования, а затем программируют их с помощью языковых моделей ИИ для аутентичного взаимодействия с фанатами. Используя виртуальных амбассадоров, компании могут строго контролировать имидж бренда и привлекать технологически подкованное поколение Z в эпоху метавселенной.

ИИ также позволяет создавать виртуальные модные показы и AR-опыты. Во время пандемии бренды экспериментировали с ИИ для цифровых показов или 3D-анимированных лукбуков, когда физические мероприятия были отменены. AI Fashion Week дебютировал в 2023 году, демонстрируя коллекции, созданные с помощью ИИ, и представленные в смешанной реальности.

В дополненной реальности (AR) ритейлеры используют ИИ, чтобы клиенты могли направлять камеру телефона на себя и видеть наложенную одежду — например, AR-фильтры примерки кроссовок или украшений в Instagram используют компьютерное зрение ИИ для отслеживания тела пользователя и реалистичного отображения предметов. Эти интерактивные кампании повышают вовлечённость и могут стать вирусными, демонстрируя, как технологии ИИ обогащают сторителлинг бренда и связь с клиентами.

Маркетинговые инструменты на базе ИИ обеспечивают персонализированные кампании, виртуальных инфлюенсеров и иммерсивный шопинг

Повышение устойчивости и циркулярная экономика моды

Устойчивость — актуальная проблема в моде, и ИИ играет ключевую роль в озеленении индустрии. Помимо снижения перепроизводства через улучшенное прогнозирование спроса, ИИ применяется для более эффективной переработки и повторного использования одежды.

Переработка и перепродажа на базе ИИ

Автоматизированные системы сортировки используют ИИ для распознавания различных видов текстильных отходов по материалу, цвету и состоянию, сортируя одежду для переработки или перепродажи гораздо быстрее, чем вручную.

На рынке перепродажи онлайн-платформы секонд-хенда применяют ИИ для оптимизации операций: алгоритмы визуального распознавания оценивают загруженные фото подержанной одежды, выявляя износ (пятна, выцветание) и проверяя качество. ИИ даже может устанавливать оптимальные цены перепродажи, анализируя тренды спроса и состояние товара — динамическая ценовая модель помогает быстрее продавать вещи, максимизируя их стоимость.

Борьба с подделками и обеспечение подлинности

Борьба с подделками и обеспечение подлинности — важный аспект устойчивого потребления — получила поддержку от ИИ. Сайт перепродажи люксовых товаров The RealReal использует инструменты ИИ ("Shield" и "Vision"), которые с помощью распознавания изображений выявляют потенциально поддельные дизайнерские вещи, направляя их на более тщательную проверку экспертам.

Устойчивый дизайн и оптимизация материалов

В области дизайна ИИ помогает устойчивой моде, оптимизируя использование материалов. Программное обеспечение для построения выкроек на базе ИИ размещает детали на ткани с минимальными отходами (процесс, называемый оптимизацией маркировки). Машинное обучение также может способствовать изобретению эко-тканей, анализируя данные о свойствах материалов и предлагая устойчивые альтернативы.

В дизайне продуктов некоторые бренды используют генеративный ИИ для создания моделей одежды с применением переработанных или биоразлагаемых материалов новыми способами. Сообщается, что Adidas применял ИИ для разработки кроссовок с полностью перерабатываемыми компонентами. Все эти усилия направлены на одну цель: использовать ИИ для сокращения экологического следа моды на каждом этапе — от создания до утилизации.

Системы на базе ИИ оптимизируют использование материалов, выявляют подделки и поддерживают циркулярную моду через интеллектуальную переработку и перепродажу

Будущее ИИ в моде

От ателье до витрины ИИ вплетается в ткань модного бизнеса. Он помогает дизайнерам и мерчендайзерам быть более креативными и уверенными, подкрепляя интуицию данными. Он помогает ритейлерам работать эффективнее, доставляя нужные товары в нужное место в нужное время. И он делает опыт покупок более увлекательным и персонализированным для потребителей по всему миру.

Неудивительно, что руководители модной индустрии теперь считают ИИ необходимым для конкуренции на современном рынке. Компании реорганизуют команды и рабочие процессы для интеграции ИИ-инструментов, освобождая человеческие таланты для более ценных творческих и аналитических задач.

ИИ дополняет, а не заменяет человеческое творчество

Важно, что рост ИИ в моде не заменяет человеческое творчество — он его дополняет. Дизайнеры по-прежнему задают творческое видение и вкус, которые формируют коллекции, но теперь у них есть мощные инструменты для исследования большего числа идей за меньшее время. Маркетологи продолжают создавать истории бренда, но с помощью ИИ могут более эффективно адаптировать их под каждую аудиторию.

По мере углубления в это десятилетие ожидайте, что ИИ продолжит открывать инновации в прогнозировании стиля, производстве по запросу, иммерсивной рознице и многом другом. В индустрии, построенной на инновациях и задаче трендов, ИИ быстро становится главным законодателем мод — меняя индустрию к лучшему, один умный алгоритм за раз.