การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมแฟชั่น
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมแฟชั่นทั่วโลก บทความนี้สำรวจ 5 การประยุกต์ใช้ AI ที่โดดเด่น ได้แก่ AI สร้างสรรค์เพื่อออกแบบแฟชั่น การพยากรณ์เทรนด์อย่างชาญฉลาด การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานและสินค้าคงคลัง ประสบการณ์ช็อปปิ้งส่วนบุคคล และเครื่องมือการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น สไตลิสต์เสมือนและแชทบอท นอกจากนี้ยังเน้นบทบาทที่เพิ่มขึ้นของ AI ในแฟชั่นที่ยั่งยืน—ช่วยส่งเสริมการรีไซเคิล การขายต่อ และการตรวจจับสินค้าปลอม เหมาะสำหรับแบรนด์ นักออกแบบ และผู้รักแฟชั่นที่สนใจเทคโนโลยี
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมแฟชั่นตั้งแต่ต้นจนจบ – ปฏิวัติวิธีการออกแบบ ผลิต ทำการตลาด และจำหน่ายเสื้อผ้า สิ่งที่เริ่มจากคำแนะนำผลิตภัณฑ์ง่าย ๆ ได้พัฒนาเป็นความคิดสร้างสรรค์และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งตอนนี้กลายเป็น สิ่งจำเป็นทางธุรกิจ สำหรับแบรนด์แฟชั่น ในความเป็นจริง ผู้บริหารแฟชั่นมากกว่าหนึ่งในสามรายงานว่ากำลังใช้ AI สร้างสรรค์ในด้านต่าง ๆ เช่น บริการลูกค้า การสร้างภาพ การเขียนคำโฆษณา และการค้นหาผลิตภัณฑ์ ณ กลางทศวรรษนี้
การออกแบบและการพยากรณ์เทรนด์ด้วย AI
AI กำลังทำหน้าที่เป็น พันธมิตรสร้างสรรค์ กับนักออกแบบและเป็นเครื่องมือทรงพลังสำหรับผู้พยากรณ์เทรนด์ เครื่องมือ AI สร้างสรรค์สามารถผลิตการออกแบบแฟชั่นต้นฉบับหรือช่วยปรับแนวคิดโดยวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างไอเดียใหม่ ๆ
การสร้างสรรค์การออกแบบ
สตาร์ทอัพอย่าง Cala ใช้ OpenAI's DALL-E เพื่อสร้างภาพประกอบและภาพเสมือนจริงของเสื้อผ้าจากคำสั่งข้อความหรือภาพอ้างอิง ซึ่งนักออกแบบสามารถนำไปปรับปรุงเป็นผลิตภัณฑ์จริงได้
โครงการ "Reimagine Retail" ของ Tommy Hilfiger (ร่วมกับ IBM และ FIT) วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของผ้า สี และภาพ เพื่อพยากรณ์เทรนด์การออกแบบที่กำลังมาแรงได้รวดเร็วกว่าวิธีดั้งเดิม
การพยากรณ์เทรนด์
ระบบวิสัยทัศน์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องสแกนภาพโซเชียลมีเดียหลายล้านภาพทุกวันเพื่อค้นหารูปแบบที่เกิดขึ้นใหม่ในสี รูปร่าง และไอเท็มเสื้อผ้า
Heuritech วิเคราะห์ภาพแฟชั่นกว่า 3 ล้านภาพบน Instagram ต่อวัน ตรวจจับสัญญาณแรกของไอเท็มที่กำลังเป็นที่นิยมและทำนายความนิยมในกลุ่มผู้บริโภคและภูมิภาคต่าง ๆ แบรนด์หรูอย่าง Dior, Prada และ Louis Vuitton ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อวางกลยุทธ์
ผู้เล่นแฟชั่นฟาสต์แฟชั่น เช่น Shein ใช้อัลกอริทึมวัดกระแสผู้บริโภคออนไลน์และเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ภายในไม่กี่วัน โดยแทนที่การตัดสินใจด้วยสัญชาตญาณด้วยข้อมูล การพยากรณ์เทรนด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้แบรนด์ออกแบบ สิ่งที่ลูกค้าต้องการจริง ๆ ลดการคาดเดาและ เพิ่มกำไรสูงสุดพร้อมลดของเสีย
การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานและการจัดการสินค้าคงคลัง
หนึ่งในการประยุกต์ใช้ AI ที่มีผลกระทบมากที่สุดในแฟชั่นคือ การพยากรณ์ความต้องการและการจัดการห่วงโซ่อุปทาน อุตสาหกรรมนี้ประสบปัญหาการผลิตเกินความต้องการมานาน – มีเสื้อผ้าประมาณ 2.5 พันล้านชิ้น ที่ขายไม่ออกทุกปี (มูลค่า 70–140 พันล้านดอลลาร์) โดยประมาณ 25% ของเสื้อผ้าถูกเผาหรือทิ้งในหลุมฝังกลบ
AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังอย่างไร
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ยอดขายในอดีต อัตราการขายผ่าน ช่องทางออนไลน์ แนวโน้มโซเชียลมีเดีย และแม้แต่สัญญาณสภาพอากาศหรือเศรษฐกิจ เพื่อพยากรณ์ สไตล์ไหน และ จำนวนเท่าไร ที่จะขายได้ในฤดูกาลถัดไป การพยากรณ์เหล่านี้ช่วยให้ผู้ค้าปลีกปรับระดับสินค้าคงคลังและ ป้องกันการผลิตเกินความต้องการ ที่นำไปสู่การลดราคาและของเสีย
แนวทางแบบเรียลไทม์ของ Zara
Zara ใช้วิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงเพื่อติดตามธุรกรรมในร้านและออนไลน์แบบเรียลไทม์และปรับการผลิตตามนั้น ระบบ AI วิเคราะห์รูปแบบการขายและความคิดเห็นลูกค้าจากร้านค้าทั่วโลก ช่วยตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเทรนด์อย่างรวดเร็วและปรับห่วงโซ่อุปทาน
โดยใช้แท็ก RFID และเทคโนโลยี IoT อัลกอริทึมของ Zara แนะนำปริมาณการผลิตและการกระจายสินค้าในแต่ละภูมิภาค ลดข้อผิดพลาดในการพยากรณ์และเพิ่มความยั่งยืน
โมเดลขับเคลื่อนด้วยความต้องการของ H&M
H&M ใช้ AI และข้อมูลลูกค้าเพื่อสนับสนุนห่วงโซ่อุปทานแบบ "ขับเคลื่อนด้วยความต้องการ" ผู้นำบริษัทเน้นว่าเสื้อผ้าที่ไม่มีความต้องการ "เป็นสิ่งที่แย่ที่สุดสำหรับสิ่งแวดล้อม"
โดยผลิตให้ใกล้เคียงกับความต้องการจริง H&M หลีกเลี่ยงสินค้าคงคลังที่ขายไม่ออก แก้ปัญหาทั้งต้นทุนและความยั่งยืนพร้อมกัน
การวางแผนและการมองเห็นขั้นสูง
เครื่องมือวางแผนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้สามารถ วางแผนสถานการณ์ (ทดสอบว่าการเปลี่ยนแปลงปริมาณการผลิตหรือเวลาการส่งส่งผลต่อยอดขายและสินค้าคงคลังอย่างไร) และมองเห็นภาพรวมตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง แพลตฟอร์มที่รวมข้อมูลจากแหล่งจัดหา การผลิต โลจิสติกส์ และจุดขาย ช่วยให้เห็นภาพ เครือข่ายซัพพลายเชนอย่างครบถ้วน
ด้วยข้อมูลเชิงลึกนี้ แบรนด์สามารถปรับเส้นทางการจัดส่งหรือปรับกำลังการผลิตโรงงานล่วงหน้าเพื่อป้องกันสินค้าขาดหรือเกิน ผลลัพธ์คือห่วงโซ่อุปทานที่คล่องตัวและตอบสนองได้ดีขึ้น ตัดการคาดเดาในการตัดสินใจผลิต ลดต้นทุน และลดของเสียที่เป็นปัญหาในอุตสาหกรรมแฟชั่น

ประสบการณ์ช็อปปิ้งส่วนบุคคลและคำแนะนำ
ผู้บริโภคร่วมสมัยคาดหวังประสบการณ์ช็อปปิ้งที่ปรับแต่งได้ และ AI คือเครื่องยนต์ที่ทำให้เป็นไปได้ในระดับกว้าง อัลกอริทึมแนะนำสินค้า วิเคราะห์พฤติกรรมการท่องเว็บ ประวัติการซื้อ รูปร่างร่างกาย และกิจกรรมโซเชียลมีเดียของแต่ละคนเพื่อแนะนำสินค้าที่พวกเขาน่าจะชอบที่สุด
คำแนะนำสินค้าที่ชาญฉลาด
Amazon ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่จัดกลุ่มลูกค้าที่มีขนาดและรูปแบบการซื้อคล้ายกันเพื่อให้คำแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้องสูง เครื่องมือเหล่านี้เรียนรู้ความชอบสไตล์และบริบทส่วนบุคคล เช่น ชอบรองเท้าผ้าใบสไตล์มินิมอลและสีโทนกลาง จากนั้นเน้นสินค้ามาใหม่ที่ตรงกับโปรไฟล์นั้น
สไตลิสต์เสมือนและผู้ช่วยช็อปปิ้ง AI
นอกจากคำแนะนำสินค้าแล้ว AI ยังขับเคลื่อน สไตลิสต์ส่วนตัวและผู้ช่วยช็อปปิ้งเสมือน แอปแฟชั่นในปัจจุบันมีเอเจนต์ AI หรือแชทบอทที่สนทนากับลูกค้าเพื่อปรับคำแนะนำ โดยพิจารณาจากเป้าหมายสไตล์ โอกาส การพอดีที่ชอบ และตู้เสื้อผ้าปัจจุบันเพื่อเสนอไอเดียชุดครบถ้วน
Stitch Fix
DressX
Daydream
แก้ปัญหาการพอดีและขนาด
การคืนสินค้าจากการพอดีไม่ดีทำให้ผู้ค้าปลีกเสียเงินหลายพันล้านและทำให้ลูกค้าหงุดหงิด AI กำลังแก้ปัญหาสำคัญนี้ด้วยเครื่องมือที่แนะนำขนาดที่เหมาะสมและจำลองการพอดี
- คำแนะนำขนาดของ Amazon: วิเคราะห์คำสั่งซื้อที่ผ่านมา เปรียบเทียบกับลูกค้าที่คล้ายกัน พิจารณาข้อมูลเฉพาะของสินค้า (การตัดเย็บ ความยืดหยุ่นของผ้า ลักษณะเฉพาะของแบรนด์) และขุดรีวิวลูกค้าเพื่อรับข้อมูลฟีดแบ็กเรื่องการพอดี แนะนำขนาดที่เหมาะสมที่สุด
- True Fit & Easysize: รวบรวมข้อมูลขนาดร่างกายและสเปคเสื้อผ้าเพื่อทำนายขนาดที่เหมาะสมในแต่ละแบรนด์
- การสแกนเท้า 3 มิติของ Nike: แอปสมาร์ทโฟนใช้วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์สแกนเท้าและกำหนดขนาดรองเท้าอย่างแม่นยำเพื่อความพอดีของรองเท้าผ้าใบออนไลน์
- ลองเสื้อผ้าเสมือนของ Google: ฟีเจอร์ AI แสดงเสื้อผ้าบนโมเดลร่างกายหลากหลายกว่า 40 แบบ ช่วยให้ลูกค้าเห็นว่าชุดจะดูอย่างไรบนร่างกายที่คล้ายกับตัวเอง สร้างความมั่นใจในการซื้อ
ด้วยการแก้ปัญหาการพอดีและการปรับแต่งด้วย AI ผู้ค้าปลีกเพิ่มความพึงพอใจลูกค้า ลดการคืนสินค้าและแลกเปลี่ยนที่มีค่าใช้จ่ายสูง และสร้างความไว้วางใจในการช็อปปิ้งแฟชั่นออนไลน์

AI ในการตลาดแฟชั่นและการมีส่วนร่วมของลูกค้า
อิทธิพลของ AI ขยายไปถึงวิธีการทำตลาดแฟชั่นและวิธีที่แบรนด์มีส่วนร่วมกับลูกค้า ในการโฆษณาและการสร้างเนื้อหา เครื่องมือ AI ช่วยผลิต ภาพและคำโฆษณาที่ดึงดูดสายตา ด้วยต้นทุนต่ำและรวดเร็วขึ้น
AI สร้างสรรค์เนื้อหาภาพ
AI สร้างภาพ ช่วยให้แบรนด์สร้างภาพการตลาดโดยไม่ต้องถ่ายภาพจำนวนมาก ร้านค้าปลีก Revolve สร้างแคมเปญโฆษณาจินตนาการในปี 2023 โดยใช้ศิลปะสร้างสรรค์เพื่อแสดงแฟชั่นในฝันที่ยากหรือแพงในการจัดฉากจริง
บางแบรนด์แฟชั่นสร้างการถ่ายภาพผลิตภัณฑ์ทั้งหมดด้วย AI: สตาร์ทอัพอย่าง Botika มีโมเดล AI สร้างแบบจำลอง ช่วยให้แบรนด์แสดงเสื้อผ้าบนโมเดลเสมือนจริงที่หลากหลายทางชาติพันธุ์และรูปร่างโดยไม่ต้องจ้างช่างภาพหรือพรสวรรค์เพิ่มเติม Levi's ทดลองใช้โมเดล AI (ผ่าน Lalaland.ai) เพื่อแสดงเสื้อผ้าบนรูปร่างที่หลากหลายมากขึ้น เสริมโมเดลมนุษย์ ลดต้นทุนและเพิ่มความครอบคลุม
การเขียนคำโฆษณาและการปรับแต่งด้วย AI
แบรนด์ใช้เครื่องมือสร้างข้อความ AI (ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาใหญ่) เพื่อร่างคำอธิบายสินค้า คำบรรยายโซเชียลมีเดีย และอีเมลการตลาด Adore Me แบรนด์ชุดชั้นใน ใช้ AI สร้างคำอธิบายสินค้า SEO ช่วยประหยัดเวลาการเขียนคำโฆษณาประมาณ 30 ชั่วโมงต่อเดือน และเพิ่มการเข้าชมเว็บไซต์แบบออร์แกนิก 40%
เนื้อหาที่เขียนด้วย AI สามารถปรับแต่งได้อย่างรวดเร็วสำหรับกลุ่มเป้าหมายต่าง ๆ – ปรับโทนเสียงหรือเน้นคุณสมบัติเฉพาะของสินค้า – ช่วยทดสอบข้อความการตลาดแบบ A/B นอกจากนี้ AI ยังปรับแต่งเนื้อหาเอง: อีเมลการตลาดอัตโนมัติรวมสินค้าที่ AI แนะนำสำหรับผู้รับแต่ละราย และเว็บไซต์แสดงแบนเนอร์หน้าแรกต่างกันตามโปรไฟล์ผู้เยี่ยมชม (เช่น เน้นเสื้อผ้าผู้ชายหรือผู้หญิงตามพฤติกรรมที่ผ่านมา)
แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน AI
ร้านค้าปลีกแฟชั่นหลายแห่งมีอินเทอร์เฟซแชทที่ขับเคลื่อนด้วย AI บนเว็บไซต์หรือแอปเพื่อจัดการคำถามลูกค้าและให้คำแนะนำด้านสไตล์ แชทบอทเหล่านี้ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเข้าใจคำถามเช่น "รองเท้าแบบไหนเหมาะกับชุดสูทสีน้ำเงิน?" และแนะนำสินค้าที่เหมาะสม
สไตลิสต์ ChatGPT ของ Kering
แชทบอทแฟชั่นของ Zalando
ผู้ช่วยเหล่านี้ทำให้การช็อปปิ้งออนไลน์มีความโต้ตอบและ "เป็นธรรมชาติ" มากขึ้น โดยเฉพาะกับผู้บริโภครุ่นใหม่ที่คุ้นเคยกับอินเทอร์เฟซข้อความ แม้แชทบอทปัจจุบันจะมีข้อผิดพลาดบ้าง แต่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วด้วยข้อมูลฝึกอบรมที่เพิ่มขึ้น แบรนด์เห็นศักยภาพสูง: เอเจนต์แชท AI พร้อมให้บริการ 24/7 ดูแลลูกค้าจำนวนมากพร้อมกัน และสามารถขายเพิ่มโดยเรียนรู้ความชอบและแนะนำสินค้าคู่กัน
อินฟลูเอนเซอร์เสมือนและประสบการณ์เสมือนจริง
อินฟลูเอนเซอร์เสมือน ที่สร้างด้วย AI เช่น Lil Miquela ได้รับความนิยมในตลาดแฟชั่น Lil Miquela เป็นตัวละคร CGI ที่มีผู้ติดตามหลายล้านคน เคย "เดินแบบ" ให้แบรนด์หรูชั้นนำ (เช่น Prada) และมีปฏิสัมพันธ์กับแฟน ๆ ผ่านโพสต์โซเชียลมีเดียและเพลง แบรนด์แฟชั่นสร้างอวตารเสมือนเหล่านี้โดยใช้ AI สร้างสรรค์และการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ จากนั้นเขียนสคริปต์ด้วยโมเดลภาษา AI เพื่อโต้ตอบอย่างสมจริงกับแฟน ๆ การใช้ทูตแบรนด์เสมือนช่วยให้บริษัทควบคุมภาพลักษณ์แบรนด์ได้อย่างเข้มงวดและดึงดูดผู้บริโภครุ่น Z ที่ชำนาญเทคโนโลยีในยุคเมตาเวิร์ส
AI ยังช่วยสร้าง แฟชั่นโชว์เสมือนจริงและประสบการณ์ความจริงเสริม ในช่วงโรคระบาด แบรนด์ทดลองใช้ AI สร้างแฟชั่นโชว์ดิจิทัลหรือหนังสือภาพเคลื่อนไหว 3 มิติเมื่อกิจกรรมจริงถูกยกเลิก AI Fashion Week เปิดตัวในปี 2023 โดยมีคอลเลกชันที่ออกแบบด้วยความช่วยเหลือของ AI และนำเสนอผ่านความจริงผสม
ในความจริงเสริม (AR) ร้านค้าปลีกใช้ AI ให้ลูกค้าชี้กล้องโทรศัพท์ไปที่ตัวเองและเห็นเสื้อผ้าซ้อนทับ เช่น ฟิลเตอร์ลองรองเท้าผ้าใบหรือเครื่องประดับบน Instagram ใช้วิสัยทัศน์ AI ติดตามร่างกายผู้ใช้และแสดงสินค้าอย่างสมจริง แคมเปญโต้ตอบเหล่านี้ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและอาจกลายเป็นไวรัล แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยี AI ช่วยเสริมเรื่องเล่าแบรนด์และความสัมพันธ์กับลูกค้าอย่างไร

การส่งเสริมความยั่งยืนและเศรษฐกิจแฟชั่นหมุนเวียน
ความยั่งยืนเป็นประเด็นเร่งด่วนในแฟชั่น และ AI มีบทบาทสำคัญในการทำให้อุตสาหกรรมนี้เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น นอกเหนือจากการลดการผลิตเกินความต้องการด้วยการพยากรณ์ที่ดีขึ้น AI ยังถูกนำไปใช้ในการ รีไซเคิลและนำกลับมาใช้ใหม่ เสื้อผ้าอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การรีไซเคิลและการขายต่อที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ระบบคัดแยกอัตโนมัติ ใช้ AI จำแนกขยะสิ่งทอประเภทต่าง ๆ ตามวัสดุ สี และสภาพ คัดแยกเสื้อผ้าเพื่อรีไซเคิลหรือขายต่อได้เร็วกว่าแบบแมนนวลมาก
ใน ตลาดขายต่อ แพลตฟอร์มมือสองออนไลน์ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน: อัลกอริทึมจดจำภาพประเมินภาพถ่ายเสื้อผ้ามือสองเพื่อตรวจจับการสึกหรอ (คราบ เปลี่ยนสี) และตรวจสอบคุณภาพ AI ยังตั้งราคาขายต่อที่เหมาะสมโดยวิเคราะห์แนวโน้มความต้องการและสภาพสินค้า – โมเดลการตั้งราคาที่ช่วยขายสินค้าใช้แล้วได้เร็วขึ้นพร้อมเพิ่มมูลค่าสูงสุด
การต่อต้านสินค้าปลอมและการรับรองความแท้
การต่อต้าน สินค้าปลอม และการรับรองความแท้ – ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการบริโภคอย่างยั่งยืน – ได้รับการสนับสนุนจาก AI เว็บไซต์ขายสินค้าหรูมือสอง The RealReal ใช้เครื่องมือ AI ("Shield" และ "Vision") ที่ใช้การจดจำภาพเพื่อตรวจจับสินค้าปลอมที่อาจเกิดขึ้น และแจ้งผู้ตรวจสอบมนุษย์ให้ตรวจสอบอย่างละเอียด
การออกแบบที่ยั่งยืนและการเพิ่มประสิทธิภาพวัสดุ
ในด้านการออกแบบ AI ช่วยแฟชั่นที่ยั่งยืนด้วยการ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้วัสดุ ซอฟต์แวร์สร้างแพทเทิร์นที่ขับเคลื่อนด้วย AI จัดวางชิ้นแพทเทิร์นบนผ้าให้เกิดของเสียน้อยที่สุด (กระบวนการที่เรียกว่า การเพิ่มประสิทธิภาพการทำมาร์กเกอร์) การเรียนรู้ของเครื่องอาจช่วยคิดค้นผ้าอีโคโดยวิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพวัสดุและแนะนำทางเลือกที่ยั่งยืน
ในด้านการออกแบบผลิตภัณฑ์ แบรนด์บางแห่งใช้ AI สร้างแฟชั่นที่ใช้ วัสดุรีไซเคิลหรือย่อยสลายได้ ในรูปแบบใหม่ ๆ Adidas รายงานว่าใช้ข้อมูล AI ออกแบบรองเท้าผ้าใบที่ประกอบด้วยวัสดุรีไซเคิลทั้งหมด ความพยายามทั้งหมดนี้มุ่งสู่เป้าหมายเดียวกัน: ใช้ AI เพื่อลด รอยเท้าสิ่งแวดล้อมของแฟชั่น ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การสร้างจนถึงสิ้นสุดอายุการใช้งาน

อนาคตของ AI ในแฟชั่น
ตั้งแต่ห้องออกแบบจนถึงหน้าร้าน AI กำลังถักทอเข้ากับเนื้อผ้าของธุรกิจแฟชั่น มันช่วยให้นักออกแบบและผู้จัดการสินค้ามีความคิดสร้างสรรค์และมั่นใจมากขึ้นโดยสนับสนุนสัญชาตญาณด้วยข้อมูล ช่วยให้ผู้ค้าปลีกดำเนินงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่งสินค้าที่ถูกต้องไปยังที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม และทำให้ประสบการณ์ช็อปปิ้งมีความน่าสนใจและปรับแต่งได้สำหรับผู้บริโภคทั่วโลก
ไม่แปลกใจที่ผู้บริหารแฟชั่นมองว่า AI เป็น สิ่งจำเป็น ในการแข่งขันตลาดสมัยใหม่ บริษัทต่าง ๆ กำลังจัดระเบียบทีมและกระบวนการทำงานใหม่เพื่อผสานรวมเครื่องมือ AI ปลดปล่อยความสามารถมนุษย์ให้ทำงานสร้างสรรค์และวิเคราะห์ที่มีมูลค่าสูงขึ้น
AI เสริมสร้าง ไม่ได้แทนที่ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์
ที่สำคัญ AI ในแฟชั่นไม่ได้ แทนที่ ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ แต่เสริมสร้าง นักออกแบบยังคงให้วิสัยทัศน์และรสนิยมที่ขับเคลื่อนคอลเลกชัน แต่ตอนนี้มีเครื่องมือทรงพลังในการสำรวจไอเดียมากขึ้นในเวลาน้อยลง นักการตลาดยังคงสร้างเรื่องราวแบรนด์ แต่ด้วย AI พวกเขาสามารถปรับแต่งเรื่องราวเหล่านั้นให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายแต่ละกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เมื่อเราก้าวลึกเข้าสู่ทศวรรษนี้ คาดว่า AI จะยังคงปลดล็อกนวัตกรรมในการพยากรณ์สไตล์ การผลิตตามสั่ง การค้าปลีกเสมือนจริง และอื่น ๆ ในอุตสาหกรรมที่สร้างขึ้นบน นวัตกรรม และ การตั้งเทรนด์ AI กำลังกลายเป็นผู้ตั้งเทรนด์สูงสุด – ผู้ที่เปลี่ยนแปลงแฟชั่นให้ดีขึ้นทีละอัลกอริทึมอัจฉริยะ
คำแสดงความคิดเห็น 0
ทิ้งความคิดเห็น
ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็น!