Застосування штучного інтелекту у модній індустрії

Штучний інтелект (ШІ) трансформує модну індустрію від початку до кінця – революціонізуючи процеси дизайну, виробництва, маркетингу та продажу одягу. Те, що починалося з простих рекомендацій продуктів, перетворилося на творчість на основі ШІ та аналітику даних, які тепер є необхідністю для бізнесу модних брендів. Насправді понад третина керівників модної індустрії повідомляють про використання генеративного ШІ у таких сферах, як обслуговування клієнтів, створення зображень, копірайтинг і пошук продуктів станом на середину десятиліття.

Дизайн на основі ШІ та прогнозування трендів

ШІ дедалі більше виступає як творчий партнер для дизайнерів і потужний інструмент для прогнозистів трендів. Інструменти генеративного ШІ можуть створювати оригінальні модні дизайни або допомагати вдосконалювати концепції, аналізуючи великі масиви даних і генеруючи нові ідеї.

Гравці fast-fashion, як Shein, застосовують алгоритми для оцінки споживчого інтересу онлайн і запускають нові продукти за кілька днів. Замінивши інтуїцію даними, прогнозування трендів на основі ШІ допомагає брендам створювати те, що справді хочуть клієнти, зменшуючи здогадки і максимізуючи прибутковість при мінімізації відходів.

Оптимізація ланцюга постачання та управління запасами

Одне з найвпливовіших застосувань ШІ у моді – це прогнозування попиту та управління ланцюгом постачання. Галузь давно бореться з перепроизводством – щороку не продається близько 2,5 мільярдів одиниць одягу (вартістю $70–140 млрд), при цьому близько 25% одягу зрештою спалюють або викидають на сміттєзвалища.

Як ШІ оптимізує запаси

Моделі машинного навчання аналізують історичні продажі, рівні реалізації, дані про перегляди онлайн, тренди в соцмережах, а також погодні чи економічні сигнали, щоб прогнозувати, які стилі і в яких кількостях продаватимуться у наступних сезонах. Ці прогнози допомагають ритейлерам оптимізувати рівні запасів і уникати надлишку, що призводить до знижок або відходів.

Розширене планування та прозорість

Інструменти планування на основі ШІ дозволяють здійснювати сценарне планування (перевірку, як зміна обсягів виробництва чи термінів доставки впливає на продажі та запаси) і забезпечують повну прозорість. Інтегровані платформи збирають дані з постачання, виробництва, логістики та роздрібних точок, надаючи цілісне бачення ланцюга постачання.

Завдяки цим даним бренди можуть проактивно перенаправляти відвантаження або коригувати потужності фабрик, щоб уникнути дефіциту або надлишку товарів. Результат – більш гнучкий і ефективний ланцюг постачання, який усуває здогадки з виробничих рішень, знижує витрати і зменшує відомі у модній індустрії надлишкові відходи.

Системи ланцюга постачання на основі ШІ забезпечують відстеження запасів і прогнозування попиту в режимі реального часу

Персоналізований шопінг і рекомендації

Сучасні споживачі очікують персоналізованого досвіду покупок, і ШІ є рушієм, що робить це можливим у великому масштабі. Алгоритми рекомендацій аналізують поведінку кожного покупця, історію покупок, параметри тіла та активність у соцмережах, щоб пропонувати товари, які їм найбільше сподобаються.

Розумні рекомендації продуктів

Amazon використовує моделі машинного навчання, які групують клієнтів із подібними розмірами та патернами покупок, щоб надавати максимально релевантні рекомендації. Ці системи вивчають індивідуальні стилістичні вподобання та контексти, помічаючи, наприклад, схильність до мінімалістичних кросівок і нейтральних кольорів, і підкреслюють новинки, що відповідають цьому профілю.

Віртуальні стилісти та агенти для покупок на основі ШІ

Окрім рекомендацій продуктів, ШІ живить персональних стилістів і віртуальних помічників для покупок. Замість статичних фільтрів модні додатки тепер мають агентів або чатботів на базі ШІ, які спілкуються з клієнтами, уточнюючи рекомендації з урахуванням стилістичних цілей, події, бажаного крою та наявного гардеробу, пропонуючи повні образи.

Вирішення проблеми розміру та посадки

Повернення через невідповідність розміру коштують ритейлерам мільярди і розчаровують покупців. ШІ вирішує цю критичну проблему за допомогою інструментів, що рекомендують правильний розмір і симулюють посадку.

• Рекомендації розміру Amazon: Аналізує минулі замовлення, порівнює з подібними покупцями, враховує специфіку товару (крою, еластичність тканини, особливості бренду) і збирає відгуки клієнтів про посадку, щоб запропонувати оптимальний розмір.
• True Fit і Easysize: Агрегують дані про параметри тіла та характеристики одягу, щоб прогнозувати оптимальний розмір для різних брендів.
• 3D-сканування стопи Nike: Додаток для смартфона використовує комп’ютерний зір для сканування стоп і визначення точного розміру взуття для ідеальної онлайн-примірки кросівок.
• Віртуальна примірка Google: Функція на основі ШІ показує одяг на понад 40 різних моделях з різними типами тіл, дозволяючи клієнтам бачити, як речі сидять на тілах, схожих на їхні, підвищуючи впевненість у покупці.

Завдяки вирішенню проблем посадки та персоналізації за допомогою ШІ ритейлери підвищують задоволеність клієнтів, знижують витрати на повернення та обміни і будують довіру до онлайн-шопінгу моди.

Інструменти віртуальної примірки та персоналізації на основі ШІ покращують досвід онлайн-покупок

ШІ у маркетингу моди та взаємодії з клієнтами

Вплив ШІ поширюється на маркетинг моди та взаємодію брендів з клієнтами. У рекламі та створенні контенту інструменти ШІ допомагають створювати яскраві візуали та тексти швидше і з меншими витратами.

Генеративний ШІ для візуального контенту

Генеративний ШІ для зображень дозволяє брендам створювати маркетингові візуали без масштабних фотосесій. Ритейлер Revolve створив уявну рекламну кампанію 2023 року за допомогою генеративного мистецтва, візуалізуючи модні фантазії, які було б складно або дорого реалізувати в реальності.

Деякі модні будинки генерують цілі фотосесії продуктів за допомогою ШІ: стартапи, як Botika, пропонують моделі, створені ШІ, що дозволяє брендам демонструвати одяг на різноманітних віртуальних моделях різних етнічностей і типів тіл без найму додаткових фотографів чи талантів. Levi's тестував моделі, створені ШІ (через Lalaland.ai), щоб показати одяг на більш різноманітних типах тіл, доповнюючи людські моделі, знижуючи витрати і підвищуючи інклюзивність.

Копірайтинг і персоналізація на основі ШІ

Бренди використовують генератори тексту на базі великих мовних моделей для створення описів продуктів, підписів у соцмережах і маркетингових листів. Adore Me, бренд білизни, застосовує генеративний ШІ для написання SEO-оптимізованих описів продуктів, економлячи близько 30 годин копірайтингу на місяць і збільшуючи органічний трафік на 40%.

Контент, створений ШІ, можна швидко адаптувати для різних аудиторій – змінюючи тон або підкреслюючи певні характеристики продукту – що допомагає у A/B тестуванні маркетингових повідомлень. Крім того, ШІ персоналізує сам контент: автоматизовані маркетингові листи містять рекомендовані ШІ продукти для конкретних отримувачів, а сайти динамічно показують різні банери на головній сторінці залежно від профілю відвідувача (наприклад, підкреслюючи чоловічий або жіночий одяг залежно від минулої поведінки).

Чатботи та віртуальні помічники на основі ШІ

Багато модних ритейлерів тепер мають чат-інтерфейси на базі ШІ на своїх сайтах або додатках для обробки запитів клієнтів і надання стилістичних порад. Ці боти використовують обробку природної мови, щоб розуміти питання на кшталт "З яким взуттям носити темно-синій костюм?" і пропонувати відповідні товари.

Ці помічники роблять онлайн-шопінг більш інтерактивним і "природним", особливо для молодших споживачів, звиклих до месенджерів. Хоча нинішні чатботи іноді помиляються, вони швидко вдосконалюються з новими даними для навчання. Бренди бачать великий потенціал: агенти на базі ШІ доступні 24/7, обслуговують безліч клієнтів одночасно і можуть збільшувати продажі, вивчаючи вподобання і рекомендувати додаткові товари.

Віртуальні інфлюенсери та занурювальні досвіди

Створені ШІ віртуальні інфлюенсери, як Lil Miquela, здобули популярність у маркетингу моди. Lil Miquela – це CGI-персонаж з мільйонами підписників, який "моделював" для провідних люксових брендів (наприклад, Prada) і взаємодіє з аудиторією через соцмережі та музичні релізи. Модні бренди створюють цих віртуальних аватарів за допомогою генеративного ШІ та 3D-моделювання, а потім програмують їх за допомогою мовних моделей ШІ для автентичної взаємодії з фанатами. Використовуючи віртуальних амбасадорів бренду, компанії можуть жорстко контролювати імідж і приваблювати технологічно підкованих споживачів покоління Z у епоху метавсесвіту.

ШІ також дозволяє створювати віртуальні модні покази та AR-досвіди. Під час пандемії бренди експериментували з ШІ для цифрових показів або 3D-анімованих лукбуків, коли фізичні заходи були скасовані. AI Fashion Week дебютував у 2023 році, демонструючи колекції, створені за допомогою ШІ, і представлені через змішану реальність.

В AR ритейлери використовують ШІ, щоб клієнти могли спрямовувати камеру телефону на себе і бачити накладений одяг – наприклад, AR-фільтри для примірки кросівок або ювелірних виробів в Instagram використовують комп’ютерний зір ШІ для відстеження тіла користувача і реалістичного відображення предметів. Ці інтерактивні кампанії підвищують залученість і можуть стати вірусними, демонструючи, як технології ШІ збагачують розповіді брендів і зв’язок з клієнтами.

Маркетингові інструменти на основі ШІ забезпечують персоналізовані кампанії, віртуальних інфлюенсерів і занурювальні шопінг-досвіди

Підвищення сталості та циркулярна економіка моди

Сталий розвиток – це нагальна проблема у моді, і ШІ відіграє ключову роль у зробленні індустрії більш екологічною. Окрім зменшення перепроизводства завдяки кращому прогнозуванню попиту, ШІ застосовується для ефективнішої переробки та повторного використання одягу.

Переробка та перепродаж на основі ШІ

Автоматизовані сортувальні системи використовують ШІ для розпізнавання різних типів текстильних відходів за матеріалом, кольором і станом, сортують одяг для переробки або перепродажу значно швидше за ручне сортування.

На ринку перепродажу онлайн-платформи другого вжитку застосовують ШІ для оптимізації операцій: алгоритми візуального розпізнавання оцінюють завантажені фото вживаного одягу, виявляючи зношення (плями, вицвітання) і перевіряючи якість. ШІ навіть може встановлювати оптимальні ціни перепродажу, аналізуючи тренди попиту і стан товару – динамічна модель ціноутворення, що допомагає швидше продавати вживані речі, максимізуючи їхню вартість.

Боротьба з підробками та забезпечення автентичності

Боротьба з підробками і забезпечення автентичності – важливий аспект сталого споживання – отримала поштовх завдяки ШІ. Сайт перепродажу люксових товарів The RealReal використовує інструменти ШІ ("Shield" і "Vision"), які за допомогою розпізнавання зображень виявляють потенційно підроблені дизайнерські речі, сигналізуючи людським експертам для детальнішої перевірки.

Сталий дизайн та оптимізація матеріалів

У дизайні ШІ допомагає сталому розвитку, оптимізуючи використання матеріалів. Програмне забезпечення для створення лекал на основі ШІ розташовує деталі лекал на тканині з мінімальними відходами (процес, відомий як оптимізація маркування). Машинне навчання також може допомагати винаходити екологічні тканини, аналізуючи дані про характеристики матеріалів і пропонуючи сталу альтернативу.

У дизайні продуктів деякі бренди використовують генеративний ШІ для створення моди з використанням перероблених або біорозкладних матеріалів у новаторських способах. За повідомленнями, Adidas застосовував інсайти ШІ для розробки кросівок із повністю перероблюваних компонентів. Усі ці зусилля спрямовані на одну мету: використання ШІ для зменшення екологічного сліду моди на кожному етапі – від створення до кінця життєвого циклу.

Системи на основі ШІ оптимізують використання матеріалів, виявляють підробки і забезпечують циркулярну моду через інтелектуальну переробку та перепродаж

Майбутнє ШІ у моді

Від ательє до вітрини, ШІ вплітається у тканину модного бізнесу. Він дає дизайнерам і мерчендайзерам змогу бути більш творчими і впевненими, підкріплюючи інтуїцію даними. Він допомагає ритейлерам працювати ефективніше, доставляючи потрібні товари у потрібне місце в потрібний час. І він робить досвід покупок більш захопливим і персоналізованим для споживачів у всьому світі.

Не дивно, що керівники модної індустрії тепер вважають ШІ необхідним для конкуренції на сучасному ринку. Компанії реорганізовують команди та робочі процеси для інтеграції інструментів ШІ, звільняючи людські таланти для творчих і аналітичних завдань вищої цінності.

ШІ доповнює, а не замінює людську творчість

Важливо, що зростання ШІ у моді не замінює людську творчість – він її доповнює. Дизайнери все ще забезпечують творче бачення і смак, що формують колекції, але тепер мають потужні інструменти для дослідження більшої кількості ідей за менший час. Маркетологи все ще створюють історії бренду, але з ШІ можуть ефективніше адаптувати ці історії для кожного сегмента аудиторії.

У міру поглиблення цього десятиліття очікуйте, що ШІ продовжить відкривати інновації у прогнозуванні стилю, виробництві на замовлення, занурювальному ритейлі та інших сферах. У галузі, побудованій на інноваціях і задаванні трендів, ШІ швидко стає найкращим трендсеттером – тим, що змінює моду на краще, один розумний алгоритм за раз.