Topp AI-verktyg inom modeindustrin

Verktyg som The New Black och Ablo fungerar som AI-meddesigners för modekreatörer. The New Black kan ta en enkel textbeskrivning eller skiss och generera en polerad kläddesignbild inom några minuter, vilket hjälper designers att snabbt idéutveckla och visualisera nya koncept utan att behöva en mänsklig illustratör.

Ablo går längre genom att hjälpa aspirerande varumärken med hela etikettprocessen – från att generera kläddesigner till att föreslå logotyper och grafik som passar varumärkets estetik. Dessa plattformar inkluderar ofta trendanalysfunktioner och virtuella provningsförhandsvisningar, vilket möjliggör snabb iteration och feedback under designfasen.

Välkända 3D-designprogram som CLO 3D och Browzwear VStitcher har integrerat AI-förbättringar för att göra virtuella plagg verklighetstrogna. Dessa program låter designers skapa detaljerade digitala kläder och se hur de faller och rör sig på en avatar i realtid.

CLO 3D är känt för mycket exakt tygsimulering och AI-assisterad 3D-plaggmodellering. Browzwears VStitcher möjliggör virtuell provning på olika kroppstyper med fysikbaserad noggrannhet. Nya aktörer som Style3D erbjuder jämförbar AI-driven 3D-visualisering och stödjer AR/VR-förhandsvisningar för uppslukande designgranskningar.

Genom att använda AI för att hantera komplex fysik och mönsterberäkningar minskar dessa verktyg drastiskt behovet av fysiska prover, vilket sparar tid, material och kostnader före produktion.

WGSN är en välkänd trendprognostjänst som har integrerat AI och dataanalys i sina förutsägelser. Genom en prenumerationsplattform samlar WGSN in data från catwalks, detaljhandelsförsäljning, sociala medier med mera, och använder sedan algoritmer tillsammans med mänskliga experter för att förutspå kommande stilar, färger och konsumentkänslor.

Resultatet är säsongsbaserade trendrapporter och analysverktyg (som deras TrendCurve AI) som ger varumärken en "kristallkula" för att planera framtida kollektioner. Designers och inköpare använder WGSN:s insikter för att fatta välgrundade beslut om allt från silhuetter till optimal SKU-mix, istället för att förlita sig på gissningar.

Parisbaserade Heuritech tar ett teknikdrivet grepp på trendprognoser genom att skanna vad verkliga människor bär online. Dess AI använder datorseende för att analysera miljontals bilder från sociala medier (Instagram, TikTok etc.) och upptäcka framväxande mönster i klädsel.

Genom att kvantifiera organiska streetstyle-trender globalt gör Heuritech det möjligt för varumärken att förutse efterfrågan och designa därefter innan trender mättas på marknaden. Ett varumärke kan använda Heuritech för att se att pastellfärgade utilityjackor trendar i Östasien och inkorporera den insikten i sin nästa kollektion.

EDITED är ett marknadsintelligensverktyg som hjälper varumärken att reagera på realtidsdata från detaljhandeln med hjälp av AI. Det spårar miljontals produkter över e-handelsplatser världen över och använder maskininlärning för att analysera prissättning, rabatter och lagerförändringar.

En modeinköpare kan se om midiklänningar i en viss stil säljer slut hos en konkurrent, eller om ett rivaliserande varumärke just sänkt priser på denim. EDITED:s AI hjälper till att förutsäga efterfrågan och optimera prissättningsstrategin. Plattformens sortimentsplanerings-funktioner lyfter fram luckor eller övermättnad på marknaden, vilket hjälper återförsäljare att avgöra vad de ska lagerföra mer av.

Stylumia kombinerar trendinsikt med efterfrågeprognoser. Dess maskininlärningsmodeller filtrerar bort "marknadsbrus" för att avslöja verklig underliggande konsumentefterfrågan. Den kan förutsäga försäljning för nya produkter även utan försäljningshistorik, vilket förbättrar prognosnoggrannheten med 20–40 %.

Speciellt genererar Stylumias ImaGenie-funktion nya produktdesignidéer i linje med identifierade trender och föreslår för designers vilka stilar som har hög chans att lyckas. Detta förenar de kreativa och analytiska sidorna av modeplanering.

Nextail är en lösning för merchandise- och lagerhantering som använder AI för att fördela och omfördela lager på en detaljerad nivå. Istället för att behandla alla butiker lika genererar Nextails algoritmer hyperlokala efterfrågeprognoser på SKU-per-butik-nivå.

Detta hjälper återförsäljare att veta exakt vilka artiklar som ska skickas till vilken butik och i vilken mängd. Nextail automatiserar allokering, påfyllning och överföringar, och anpassar sig efter realtidsförsäljningsdata. Återförsäljare som använder Nextail såg:

• ~30 % minskning av lagerhållning
• 60 % färre slut på lager
• Betydande försäljningsökningar

För mindre direkt-till-konsument-varumärken och Shopify-baserade butiker erbjuder Prediko ett AI-drivet efterfrågeplaneringsverktyg anpassat efter deras behov. Det kopplas in i varumärkets e-handelsdata och analyserar försäljningstrender och säsongsvariationer för att prognostisera efterfrågan för varje produkt-SKU.

Prediko hjälper sedan till att automatisera påfyllningsbeställningsprocessen – föreslår hur många enheter av varje variant som ska produceras eller beställas och när. Detta är ovärderligt vid förberedelser för en ny produktlansering eller när man ska bestämma hur mycket lager som ska köpas in för en kommande säsong.

Singuli tillför avancerad AI-forskning till modeefterfrågeprognoser. Utvecklat av doktoranddataforskare levererar det precisa prognoser ner på SKU-, material- och komponentnivå. Det tar hänsyn till komplexa faktorer (kampanjer, helgdagar, makrotrender) och integreras med ERP-system.

Varumärken kan köra "vad händer om"-simulationer – till exempel, Vad händer om en planerad marknadsföringskampanj fördubblar efterfrågan? – och AI:n justerar lagerplanerna därefter. Singuli hävdar att dess AI förbättrar prognosnoggrannheten med över 10 %, vilket översätts till betydande besparingar och intäktsökningar.

Toppmodeåterförsäljare har byggt eller anammat AI för sin egen optimering av leveranskedjan:

• Zara använder prediktiv analys plus RFID-spårning för att övervaka lager och snabbt reagera på trender
• H&M använder AI-driven prognostisering som inkluderar väder- och sociala medietrender
• Nike använder maskininlärning för efterfrågesensorik och lagerpositionering
• Burberry omfördelar lager intelligent baserat på realtidssignaler för efterfrågan

PICTOFiT från Reactive Reality är en ledande plattform för virtuell provning. Den skapar en personlig 3D-avatar för varje kund med bara några få foton. Istället för att lägga kläder på en generisk modell låter PICTOFiT användare se plagg på en virtuell dubbelgångare som matchar deras egen kroppstyp och mått.

Detta ökar avsevärt förtroendet för passform och stil vid surfning online. Återförsäljare som använder Reactive Realitys teknik har noterat högre engagemang och lägre returgrader, eftersom kunder får en mycket mer exakt uppfattning om hur en vara kommer att se ut innan beställning.

Revery AI har gjort virtuella provningar tillgängliga för mindre varumärken. Kunder kan välja en modellavatar som matchar deras kroppstyp eller ladda upp eget foto, och sedan virtuellt prova kläder med realistiska resultat.

AI kartlägger plagget på personens bild, justerar för olika kroppsmått och simulerar tygfall. För oberoende designers innebär denna teknik att erbjuda en högteknologisk provningsupplevelse liknande stora återförsäljare. Revery möjliggör också att visa varje stil på flera kroppstyper utan flera fotosessioner, vilket främjar storleksinkludering.

True Fit är en av de mest använda AI-lösningarna för passform, integrerad i många klädåterförsäljares webbplatser. Den frågar kunder om deras kroppstyp och passformspreferenser, och förutspår sedan bästa storlek för varje produkt med hjälp av maskininlärning tränad på enorma köp- och returdata.

Återförsäljare som använder True Fit har sett märkbara minskningar av returer relaterade till passform. I en bransch där returgrader för online-mode kan överstiga 30 % är sådana verktyg ovärderliga för att förbättra kundnöjdheten och skydda marginalerna.

Bold Metrics genererar digitala kroppstvillingar av kunder med bara några få indata (längd, vikt, passformspreferenser). AI skapar en detaljerad förutsagd kroppprofil som täcker mer än 50 exakta kroppsmått.

Denna "digitala tvilling" används för att rekommendera bästa storlek och ger insikter till varumärken om hur deras kunders kroppar faktiskt mäter. Bold Metrics har hjälpt återförsäljare att mätbart minska returer relaterade till passform samtidigt som den informerar produktdesign och graderingsbeslut.

Modevarumärken använder augmented reality – ofta driven av AI – för att låta kunder visualisera produkter. Till exempel introducerade Gucci en AR-sneakervprovning i sin app: rikta din smartphonekamera mot dina fötter och appen lägger i realtid över en digital 3D-modell av Gucci-sneakers.

Denna datorseende-baserade provning använder AI för att spåra användarens fötter och justera bilder, vilket skapar ett engagerande sätt att "prova innan du köper" som driver försäljning särskilt bland yngre, teknikvana kunder.

Vue.ai är en populär AI-plattform som erbjuder lösningar för personalisering inom mode e-handel. Dess algoritmer taggar automatiskt produkter med detaljerade attribut (skärning, mönster, halsringning, färg etc.), vilket hjälper återförsäljare att hantera tusentals SKU:er.

Med rikare, AI-genererad metadata driver Vue.ai personliga produktrekommendationer och kompletta outfitförslag. Den fungerar som en virtuell stylist som lär sig kunders preferenser och kuraterar looks de sannolikt kommer att älska, vilket ökar konverteringsgrader och kundkorgsstorlekar.

Syte specialiserar sig på visuell sökning och upptäckt inom mode. En kund kan ladda upp ett foto (t.ex. en klänning från Instagram eller en skärmdump av en kändisoutfit) och AI hittar liknande artiklar i återförsäljarens lager.

Den kan också föreslå visuellt liknande alternativ på produktsidan ("Mer som detta"-galleri drivet av bildigenkänning). På mobila enheter, där det är besvärligt att skriva beskrivningar, gör visuell sökning produktupptäckten mycket mer intuitiv.

Lily AI fokuserar på att förbättra djupet och noggrannheten i produktdata, vilket driver bättre rekommendationer och sökfunktioner på webbplatsen. Lilys plattform använder AI för att analysera varje produktbild och beskrivning, och tilldelar rika attribut långt bortom typisk manuell taggning.

Med förbättrad attributering, om en kund söker efter "romantisk sommarklänning", returnerar sajten precisa träffar som passar den känslan. Lily AI "talar i princip kundens språk" genom att koppla hur kunder beskriver artiklar med hur produkter taggas i katalogen.

Framväxten av avancerade språkmodeller har gett upphov till AI-personliga shoppare inom mode. DressX introducerade DressX AI Agent, en interaktiv stylist som användare kan chatta med. Användare fyller i sina preferenser i ett "Style Passport" och meddelar AI:n för att få outfitidéer eller hitta plagg från dussintals varumärken.

The North Face var pionjär med IBM Watson och skapade en chatbot som ställde frågor som "Var och när kommer du att använda denna jacka?" för att rekommendera den perfekta kappan. När naturlig språk-AI förbättras kan vi förvänta oss att dessa virtuella stylister blir vanligare och mer sofistikerade.

Crescendo.ai erbjuder en AI-chatt- och röstassistent som svarar på kunders frågor dygnet runt – från produktinformation till orderuppföljning – med hög noggrannhet. Genom att omedelbart svara på frågor om storleksinfo, returpolicyer eller stylingtips förbättrar sådana AI-assistenter kundupplevelsen och frigör mänskliga supportteam.

De replikerar i princip upplevelsen av en hjälpsam säljare online och ger personlig uppmärksamhet till tusentals kunder samtidigt.

Att skapa högkvalitativt visuellt innehåll för e-handel kan vara resurskrävande. PhotoRoom har blivit en spelväxlare genom att automatisera efterbehandling och produktion av produktfotografi. Det kan omedelbart ta bort bakgrunder från produktbilder och ersätta dem med rena eller tematiska bakgrunder.

Det möjliggör också virtuella "på-modell"-bilder: ladda upp ett foto av ett plagg på en skyltdocka, och PhotoRoom genererar realistiska bilder av plagget på en modell utan behov av en fotosession. Verktyg som ZMO.ai låter varumärken skapa bilder av kläder på AI-modeller med olika kroppstyper, poser och etniciteter med bara produktbilder som input.

Modebranschen omfamnar generativ AI för inspiration och innehållsskapande. Lyxvarumärket Moncler samarbetade med en AI-designstudio för att skapa Moncler Genius "AI Jacket" och dess kampanjbilder. Designers som Hillary Taymour från Collina Strada matar sina tidigare designarkiv i generativa modeller för att brainstorma nya plaggidéer.

På marknadssidan använder varumärken verktyg som DALL·E, Midjourney eller Adobe Firefly för att skapa konstnärliga bilder för moodboards, annonser och sociala medier med bara en textprompt.

En futuristisk korsning mellan modemarknadsföring och AI är framväxten av AI-genererade virtuella influencers. Dessa är helt digitala karaktärer som attraherar verkliga följare på sociala medier och samarbetar med varumärken. Lil Miquela är en sådan virtuell influencer som har modellerat för lyxvarumärken som Prada och Calvin Klein.

Vissa återförsäljare använder AI-modeller för produktbilder på sina webbplatser. Levi's experimenterade med AI-genererade modeller för att visa outfits på olika kroppstyper och hudtoner, med målet att bredda representationen i e-handelsbilder.

AI spelar en roll i prissättningsstrategi och återförsäljningsmarknader. Inom secondhand-mode använder The RealReal AI-verktyg för att hjälpa till med autentisering av lyxvaror och sätta optimala återförsäljningspriser. "Vision" använder bildigenkänning för att flagga potentiellt förfalskade artiklar, medan "Shield" analyserar artikelattribut och marknadsefterfrågan för att prioritera vilka konsignationsvaror som behöver expertgranskning.

AI-algoritmer kan dynamiskt justera priser för modeartiklar baserat på faktorer som aktuell efterfrågan, lagernivåer och bredare trender – särskilt användbart för återförsäljningsmarknader eller lågprisåterförsäljare.

Ett viktigt verktyg inom mode-e-handel är AI-driven bedrägeriförebyggande. Online-modebutiker står inför bedrägeriproblem – från stulna kreditkort till falska returkrav. Lösningar som Kount använder maskininlärning för att omedelbart bedöma risken för varje transaktion eller kontohändelse.

Kounts system tittar på användarbeteendemönster, enhetsdata, geolokalisering med mera för att producera en riskpoäng på millisekunder. Eftersom det är AI-baserat anpassar det sig kontinuerligt till nya bedrägerimönster och fångar subtilare bedrägligt beteende som statiska regler kan missa.